MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W52441173 · doi:10.22260/isarc2014/0036

Post-Simulation Visualization Application for Production Improvement of Modular Construction Manufacturing

2014· article· en· W52441173 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... ISARC · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModular designVisualizationComputer scienceContext (archaeology)Process (computing)Lean manufacturingDiscrete event simulationProduction (economics)Material flowProduction planningIndustrial engineeringManufacturing engineeringSimulationEngineeringData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Post-Simulation Visualization Application for Production Improvement of Modular Construction Manufacturing M. Moghadam, B. Barkokebas, M. Al-Hussein Pages 270-277 (2014 Proceedings of the 31st ISARC, Sydney, Australia, ISBN 978-0-646-59711-9, ISSN 2413-5844) Abstract: The modular construction manufacturing (MCM) process is a complex operation that combines line flow product movement with a complex activity precedence network. There are physical constraints related to the given facility, as well as logical constraints caused by demand variation. In order to change production line layout and make improvements within the context of Lean, a tool is needed to assist MCM to quantify, at the planning and evaluation stages, the benefits they can expect from proposed changes to their system. Simulation is a technique by which to facilitate identifying changes and benefits of future transformation and to determine where valuable resources should be applied prior to actual implementation. Despite the benefits of simulation, project management teams typically are unwilling to make decisions based on current simulation outputs, since they are very difficult to understand and require specialized skills in interpretation of the information. Visualization is a more popular technique since it fosters better understanding of the construction process. However, to be effective for decision making purposes, such a model must be linked to project information. The visual interpretation of the simulation results constitutes a more effective approach. In this paper, a simulation model is thus generated to provide results for different production scenarios, and then the near-optimum scenarios are run to visualize the production constraints, which facilitates precise scenario comparison. The developed model capitalizes on the advantages of both simulation and visualization, whereby critical information such as the 3D model, time constraints, and resource demand are incorporated into the system. The proposed methodology is validated by a case study, a residential modular factory in Edmonton, Canada, which illustrates the effectiveness of the proposed methodology. Keywords: Modular Construction Manufacturing, Lean, Production, Simulation, Visualization, Resource Utilization DOI: https://doi.org/10.22260/ISARC2014/0036 Download fulltext Download BibTex Download Endnote (RIS) TeX Import to Mendeley

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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