Offsite Evolution: Do we Really Understand the Potential Impact of Technology on Industry 5.0?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Offsite Manufacturing (OSM) has repeatedly been extoled as a panacea solution for addressing ‘traditional’ construction challenges – ergo: time, quality and cost. However, it is posited here that there are grounds to challenge this preconception, particularly from a technology perspective, given industry’s need to align to Industry 5.0. Arguably (and somewhat contentiously), the industry is still in the process of trying to understand the concepts underpinning Industry 4.0. Thus, in order to understand this perceived disparity, this research used the antecedents from CIB’s Offsite Production and Manufacturing research roadmap (TG74 – publication 372) produced in 2013 as a starting point for discussion. The initial “people-process-technology” constructs were evaluated to establish a starting trajectory. These were subsequently revisited for current/future use - cognisant of the need to align technology-related issues to Industry 5.0. Focus was placed on organisational transition, especially the impact of technology on production, resources and circularity; including the wider societal impact (generational needs, expectations and growth). The research methodological approach adopted used purposive OSM-specific literature, which was synthesised and pattern-matched to confirm the focus and direction of travel. The findings from this were then cross-examined with domain experts using two semi-structured questionnaires and three focus group sessions. The collective findings of primary data was then critiqued, codified and validated against ‘technology maturity readiness’ indicators to highlight organisational priorities and future transition pathways to Industry 5.0.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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