Enhancing the Production Performance of Prefabricated Buildings through the Integrated Optimization of Precast Component Layout and Worker Allocation
Notice bibliographique
Résumé
The layout of precast components (PCs) made of concrete materials on movable mold tables not only affects the number of movable mold tables but also impacts worker allocation during production. However, previous studies, to our best knowledge, have not yet considered the optimal precast component (PC) layout when optimizing worker allocation, potentially leading to more time, costs, and carbon dioxide (CO2) emissions during production. As such, this study proposes a method for optimizing the PC layout on movable mold tables and worker allocation during production from the perspective of multiobjective trade-offs. This method has the following characteristics: (1) the Pareto optimality (PO) principle is adopted to address the trade-offs between multiple objectives, while discrete event simulation (DES) technology is used to simulate the production process of PCs; and (2) optimizing the PC layout serves as the basis for optimizing the worker allocation. A real production case is used for demonstrating and validating this method. The results show that: (1) the method searches for two Pareto-optimal PC layout schemes on movable mold tables and reduces the sum of processing-time variance in an assembly line by 44.15% without changing the number of movable mold tables or by 89.18% with adding six movable mold tables; and (2) based on these two PC layout schemes, this method further reduces costs and CO2 emissions by 6.97% and 14.56%, respectively, during production. Thus, the method represents a pioneering and effective achievement in the integrated multiobjective trade-off optimization of PC layout and worker allocation, thereby enriching the methodological system of industrial construction and lean construction. In addition, the method, findings, and recommendations in this study facilitate factory managers’ high-performance decision-making in addressing the trade-offs among time shortening, cost reduction, and CO2 emission mitigation during PC production.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».