Developing a BIM-enabled robotic manufacturing framework to facilitate mass customization of prefabricated buildings
Notice bibliographique
Résumé
Industrialized construction has been accepted as an effective production method for building project stakeholders to improve installation quality. Recent advancements in industrialized construction have focused on parametric designs for manufacturing and assembly to ensure accurate information flows and workflows across different project stages, however, they have not adequately addressed the challenges in mass customization of building projects to meet the diverse needs of communities. This study develops a technological framework based on Building Information Modeling (BIM) processes for mass customization of prefabricated buildings, which consists of parametric design and robotic manufacturing (RM) information flows to improve design flexibility and manufacturing precision. A proof of concept case study of a single-family house built with Light Gauge Steel (LGS) wall frames was conducted to demonstrate the usability of the proposed framework. Findings show that the BIM-RM framework not only helps bridge the technological interoperability gap between BIM and RM programs but also contributes to improved scalability, efficiency, and cost-effectiveness of design-to-manufacturing processes in construction projects. • Integrated workflow for mass customization design and production of prefabricated building projects. • Parametric design translated into robotic fabrication information to reduce manual effort in information exchange. • Consistent mapping of the coordinate systems between design and robotic fabrication software platforms. • Light-gauge steel wall assembly to prove the usability of the integrated workflows for mass customization. • Automation and simulation of wall studs assembly to prove the flexibility of digital fabrication processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».