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Enregistrement W4383957356 · doi:10.24928/2023/0119

A Framework for Design Waste Mitigation in Off-Site Construction

2023· article· en· W4383957356 sur OpenAlexaff
Danial Gholinezhad Dazmiri, Farook Hamzeh

Notice bibliographique

RevueAnnual Conference of the International Group for Lean Construction · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)Construction wasteRisk analysis (engineering)Construction industryProduct (mathematics)Order (exchange)Computer scienceEngineeringSystems engineeringConstruction engineeringWaste managementBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent global pandemic has presented unprecedented challenges to the construction industry's survival.Therefore, even minor improvements and the elimination of small sources of waste are crucial.Although they constitute a small percentage of total construction costs, hasty designs and design errors have the potential to be one of the most significant sources of waste within the industry.Also, offsite construction involves a high degree of precision and efficiency.Any waste during the design process can result in time delays, cost overruns, and suboptimal final product performance.The design process should aim for minimal waste to avoid potential delays or errors during construction or manufacturing that could lead to wasted resources and money.To address this challenge, a framework based on lean principles has been developed to minimize waste during the design process for offsite construction.The primary objective is to incorporate lean principles and tools to address waste reduction quantitatively and measurably.Proposed solutions aim to eliminate or reduce these activities, and a framework is presented to guide organizations in mapping out the necessary steps.To assess the recommended interventions, statistical analysis and simulation methods are introduced.The framework is intended to help evaluate processes and increase efficiency during the design phase for off-site construction and built-to-order companies.The innovation of this framework lies in its precise procedures and guidance for improving these phases using Lean tools, which could provide significant benefits for off-site construction and built-to-order companies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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