A novel decision support system for integrating supply chain and project management decisions to optimize multiple project performance: a case study in building renovation
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Effective construction supply chain (CSC) management remains a critical challenge, particularly during pre-construction, where coordination across multiple projects is essential. While previous research has explored planning and scheduling in isolation, limited attention has been given to integrating master planning and scheduling with detailed planning and scheduling within a unified framework. This study addresses this gap by developing a novel decision support system (DSS) that combines heuristic methods with a mixed-integer linear programming (MILP) model to optimize integrated CSC planning for multi-project environments. The DSS supports strategic decisions involving resource allocation (renewable and non-renewable), skill assignment, scheduling, and supplier selection. Applied and tested in collaboration with a Canadian construction firm specializing in building renovations, the proposed system demonstrates superior scalability compared to a standalone MILP approach—effectively managing large-scale scenarios involving up to 80 concurrent projects. Sensitivity analyses confirm the robustness of the heuristic-based model in enhancing project scheduling accuracy and resource coordination. The findings suggest that the DSS can significantly improve project completion times, workforce utilization, supplier engagement, and inventory control, offering a practical and impactful solution for CSC managers during the pre-construction phase.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 découle