The Role of Digital Twins in Construction Project Lifecycle Management: Enhancing Efficiency and Innovation in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Digital Twin (DT) technology use throughout the lifecycle of infrastructure projects is revolutionizing infrastructure planning, construction, and operation in the United States. The paper discusses systematically 138 publications (2016–2024) to analyse DT applications, advantages, and disadvantages in every phase of the lifecycle: design and planning, construction and execution, operation and maintenance, and decommissioning. The methodology is based on the PRISMA protocol and consists of scient metric analysis and thematic categorization. Adoption of DT is most developed in the design and maintenance stages, where it is combined with BIM, AI, and IoT to optimize efficiency, predictive analytics, and sustainability performance. Empirical research on large-scale U.S. projects like the Los Angeles Metro extension and Orlando Smart City indicates enhanced project visualization, cost management, and operational resilience. Nonetheless, lifecycle implementation at scale is constrained by data interoperability, cybersecurity, and standardization deficiencies. DTs are considered a driver of digital transformation for American construction, facilitating collaboration, minimizing rework, and advancing national sustainability goals under the Infrastructure Investment and Jobs Act. Results offer a strategic plan for leveraging DT technology to maximize project efficiency, lifecycle performance, and innovation in the U.S. built environment.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».