Defining Information Requirements for Off-Site Construction Management: An Industry Case Study from Canada
Notice bibliographique
Résumé
Off-site construction projects have demonstrated the potential to drive transformation in the construction sector to achieve better outcomes in terms of high precision and efficiency of deliveries through the collaborative design and fabrication processes, long-term stakeholder engagement and relations across projects, product standardization, risk-sharing strategies, and investment in a strong integrated supply chain. However, repeating the successful off-site construction projects to scale the benefits can be challenging considering that construction projects vary across regions and contexts. The streamlined processes and a consistent collection of information requirements should be leveraged to alleviate the challenge and help stakeholders effectively adopt the off-site construction approach. To achieve this goal, this study defines the information requirements across multiple stages of the off-site construction supply chain, using the case study approach to delineate the information requirements for an off-site construction company located in Edmonton, Alberta, Canada. The evaluation and interpretation of the case study underscore the need for consistent collection, storage and utilization of logistics, construction, and postconstruction activities information to tie back to sales and design activities. To facilitate the activities integration, an information requirement framework is proposed for off-site construction processes based on the learnings collected from the case study and a digital twin technology platform. Although the reuse and interoperability of information among various systems remains a long-standing issue to prevent the wide adoption of off-site construction, the findings and the proposed information requirement framework can be an integral part of the potential guidelines for successful implementation of off-site construction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».