Perceptions of Robotic Inspections for Confined Spaces in Lean Construction: a Qualitative Study
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study investigates industry professionals' perceptions of robotic inspections for confined spaces within the framework of Lean Construction 4.0 with a focus on facility maintenance.Confined space inspections are crucial for safety and asset integrity but are often associated with risks, inefficiencies, and high costs.Robotic inspections offer a potential solution, aligning with Lean Construction 4.0 principles that integrates lean principles such as eliminating waste, respect for people, along with technology as a means to an end.Through a focus group with ten experienced facility maintenance professionals, the study explored current practices, challenges, expectations, and hesitations regarding robotic inspections.Findings revealed that while participants recognized the potential of robots to enhance safety, accessibility, and data quality, they also expressed concerns about sensor reliability, data security, cost, and integration with existing workflows.These concerns resonate with previously identified barriers to sensor adoption in construction.The study highlights the need for human-centered design, robust and reliable technology, and seamless integration to successfully implement robotic inspections.Future research should focus on addressing these technological and human factors to advance Lean Construction 4.0 goals and realize the full potential of robotic inspections in creating safer, more efficient confined space inspection processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».