Minimizing personnel assignment costs in the layout phase of steel component construction
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To enhance the efficiency of personnel assignment in layout operations, this study employs 0–1 integer programming optimization theory, integrated with practical layout operations in steel structure construction, to assign manpower under known constraints to find the optimal personnel assignment and minimal cost and to provide management decision-makers with an effective way to control operational costs. Design/methodology/approach The research considers constraints such as personnel availability and part types, constructing a mathematical model with one objective function and 11 constraints. By applying this model to a real-world project for constructing a technology factory and using LINGO 18.0 software, the study demonstrates that optimizing personnel assignment can reduce total costs by 12.82% and manual assignment time by 99%. Findings The findings also elucidate the following: (1) Sensitivity analysis indicates that decreasing the number of working days slightly increases total operational costs, whereas extending the duration to 30–40 days results in cost reductions. Furthermore, reducing high-efficiency and high-salary personnel has a minor impact on overall costs, while cutting low-efficiency and low-salary personnel leads to a substantial cost increase of approximately 50–52%. (2) Efficient and rapid personnel assignment contributes to achieving minimal operational costs, with a cost reduction of 12.82%, while also facilitating the attainment of project goals in the most effective manner. Originality/value The study developed a mathematical model featuring a single objective function and 11 practical constraints, providing practitioners with the flexibility to adapt it as needed to address empirical engineering challenges related to personnel layout assignments.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».