Post-Simulation Visualization Application for Production Improvement of Modular Construction Manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».