Duration Estimation of a Heavy Industrial Scaffolding Project: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Accurate project duration estimation is crucial for effective scheduling, budgeting, resource allocation, and overall construction management. Leveraging historical data from completed projects is an effective strategy to achieve this. In heavy industrial projects, where scaffolding activities can span from thousands to millions of hours, refining the estimation of scaffolding time is vital during the planning phase. This study undertook the analysis of data from a completed heavy industrial scaffolding project, aiming to propose a methodology and models for predicting future projects durations. The proposed methodology not only aids in improved duration but also contributes to cost estimation, scheduling, and project delivery of similar future endeavors. Commencing with data cleaning and categorizing the data based on activity types, the scatter plots of person-hours versus task weight within each category revealed a linear relationship. Consequently, linear models for each category were developed. Statistical factors such as data size, coefficient of determination, and mean absolute error were then utilized to calculate a score for each model, guiding the model selection process which substituted low score models with a parent category with a higher score. The data analysis and modeling were performed five times to ensure robustness and consistency in the results. On average, the initial models yielded a project duration estimate of only 0.36% higher than the actual duration, while the selected models increased this deviation to 4.14%. The scoring and selection process enhances estimation accuracy while maintaining proximity to actual project durations. This research makes three significant contributions: (1) introducing a categorical linear regression approach for scaffolding activity duration prediction, (2) presenting a novel normalization and scoring method that scores models based on statistical factors, and (3) implementing a practical model selection process to substitute weaker models with stronger ones, ultimately strengthening the reliability of activity and project duration predictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».