A Lean Approach to Productivity Improvement in Roof Panel Manufacturing for Modular Off-site Construction Using DfMA and Emerging Technologies
Notice bibliographique
Résumé
The study investigates the application of Lean Construction principles to enhance productivity in modular off-site construction, specifically focusing on roof panel production.A systematic framework was developed, emphasizing Standardization, Elimination of Waste, Continuous Improvement, and Minimization of Time and Effort, which was tested through a real-world case study.Conducted at a modular offsite construction project in Montreal, Canada, the study involved light gauge steel structure panels covering a total gross floor area of 2,500 square meters.The adoption of lean practices resulted in a notable 32% improvement in labor productivity.Key strategies contributing to this success included the use of Design for Manufacture and Assembly tools, semi-automation, augmented reality for quality checks, and the 5S methodology (Sort, Set in order, Shine, Standardize, and Sustain).These strategies collectively minimized waste, streamlined production processes, and enhanced labor efficiency.The findings validate the effectiveness of the proposed framework and offer a replicable model for future modular construction projects aiming for productivity enhancement.By integrating these lean principles, the study provides a proper approach to improving efficiency and quality in modular construction environments, setting a benchmark for subsequent projects in the industry.
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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 ».