Advanced planning with supplier selection for modular construction supply chain performance improvement
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to address project delays and cost overruns in modular construction (MC) caused by poor supplier performance and lack of stakeholder collaboration. This study introduced a decision-support model to help designers and project managers evaluate various modularity and supplier scenarios, enabling the selection of the most cost-effective and time-efficient solutions for MC projects. Design/methodology/approach A generalized mixed-integer linear programming model was developed to optimize supplier selection and activity planning during the project planning phase. The model evaluates multiple modularity and supplier scenarios to identify optimal solutions and is validated through a numerical example to assess its practical applicability and effectiveness. Findings The findings demonstrate that the proposed model significantly enhances the supply chain performance in MC projects. The model mitigates delays and cost overruns by optimizing supplier selection and project activity planning. Experimentation confirms that strategic decisions informed by the model lead to improved efficiency, cost savings and project outcomes. Moreover, the model facilitates enhanced collaboration and decision-making among project managers and designers by enabling scenario evaluations. Originality/value This study presents a novel optimization framework that integrates a transition matrix approach to improve supply chain performance during the transition to MC. By aligning strategic planning with supply chain decisions, the model provides a comprehensive tool for evaluating modularity and supplier options, fostering smoother integration and better project outcomes in MC.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».