A multi-user game-based system for planning modular construction activities
Notice bibliographique
Résumé
Supply chain (SC) planning in modular construction (MC) can be challenging because it requires interconnected and complex activities among various teams and across different project stages. Recently, game engines have been increasingly used to resolve these challenges, as they create realistic virtual environments and simulations of possible scenarios before actual project implementation. However, game engine applications have been restricted to single-user and centralized models, limiting real-time collaboration among MC teams. Within a Design Science Research methodology, this study proposes an intelligent game-based modular planning (GAMMOD) system, supported by multi-user functions, which is flexible in terms of access, allowing for either non-immersive or immersive mode, depending on the available hardware tools, for collaborative planning of the MC-SC. The GAMMOD system integrates a blockchain protocol for data security in the non-immersive mode, while the immersive mode relies on user credentials authorization. The GAMMOD system considers both numerical key performance indicators, such as sustainability, cost, and time, as well as practical ones, including road dimensions, module clearance, and possible clashes. Two distinct case studies, representing different MC types, are presented to illustrate the features of the GAMMOD system. The evaluation tests of the GAMMOD system conducted by 14 MC experts have shown a general consensus on its functionality, with 80% to 100% of the participants agreeing or strongly agreeing on the GAMMOD system’s performance. Additionally, the GAMMOD system demonstrated a usability score of 75.7, surpassing the established threshold of 70. The GAMMOD system is expected to help MC stakeholders make informed, collaborative decisions and develop a shared understanding of decision feasibility, potential conflicts, and constraints before the commencement of the MC project.
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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 ».