Process time estimation for workstations in modular construction production line
Notice bibliographique
Résumé
Modular construction companies produce module components following a make-to-order process to realize client-defined customization requirements. This customization leads to varying process times of prefabricating module components at workstations, making it difficult for production line managers to accurately predict their process times for planning purposes. To address these challenges, this paper proposes a novel method that employs Deep Neural Networks, artificial neural networks, and multiple linear regression models for predicting workstation production process times at a module prefabrication plant. A Genetic Algorithm is employed to refine the structure of the Deep Neural Networks and find a near-optimum number of hyperparameters. In a case study, a wood-based wall panel production line is analyzed to demonstrate the use of the developed method and test its performance. The developed method for process time prediction is found to achieve a mean absolute error of less than 2.50 min for most workstations, with the symmetric mean absolute percentage error ranging between 22% and 28%. The research contributions of this study include the development of prediction models for all the workstations of the production line and the implementation of a Genetic Algorithm to find the near-optimal hyperparameters of Deep Neural Networks. This assists production managers in making data drive decisions and overcomes the reliance on experience-based methods for estimating process times and creating production plans.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».