Enabling Lean Construction 4.0 through human-centric digital transformation: organisational leadership insights
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study investigates the challenges construction organisation leaders face when implementing human-centric digital transformation to enable Lean Construction 4.0. It aims to provide insights into how organisations can effectively manage the human aspects of digital transformation while addressing industry-specific barriers to lean implementation. Design/methodology/approach The research employed a qualitative approach through semi-structured interviews with senior organisation leaders from construction organisations across New Zealand, Australia, the UK and Denmark. Data analysis followed a systematic thematic analysis approach to identify key challenges and patterns. Findings The study revealed ten key challenge areas in implementing human-centric digital transformation for Lean Construction 4.0: strategic vision communication, organisational competencies assessment, training development, resource allocation, employee involvement, value integration, technological adoption, performance monitoring, well-being support and cultural reinforcement. Critical barriers include the industry’s traditionally low-profit margins limiting investment capacity, high staff turnover rates complicating training initiatives and resistance from long-tenured employees transitioning from memorised to documented processes. The findings highlight how the construction industry’s unique characteristics create distinct challenges in terms of implementing Lean Construction 4.0 that extend beyond general digital transformation barriers. Originality/value This study is among the first to specifically examine human-centric digital transformation challenges in implementing Lean Construction 4.0 in construction organisations from a leadership perspective. It contributes to both theory and practice by providing a comprehensive understanding of the barriers that leaders face when implementing digital transformation while maintaining a human-centric focus. The findings bridge the gap between theoretical understanding and practical implementation of Lean Construction 4.0, offering insights for construction organisations seeking to balance technological advancement with human factors.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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