Augmented Reality (AR) in the Manufacturing Phases of Off-Site Construction Projects
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the integration of Augmented Reality (AR) technology into the manufacturing phases of off-site construction projects, with a specific focus on the Canadian construction industry.Through a comprehensive systematic literature review and semi-structured interviews, the study identifies the benefits and barriers associated with adopting AR to enhance visualization, collaboration, and decision-making during project execution.The survey involves key stakeholders, including construction managers, architects, engineers, contractors, and subcontractors, capturing their experiences and perceptions of AR technology.The findings highlight significant benefits such as improved real-time collaboration, enhanced safety, reduced errors and rework, increased project efficiency, and higher client satisfaction.AR's capability to overlay precise spatial information onto real-world environments is identified as a transformative advantage in off-site construction workflows.At the same time, the study addresses notable challenges to AR adoption, including high initial investment costs, a lack of skilled personnel, compatibility issues with existing software systems, and concerns about data security and privacy.Resistance to change and the evolving maturity of AR technology are also cited as key obstacles.This paper provides a balanced perspective on the current state of AR adoption in the Canadian off-site construction industry.The findings aim to inform stakeholders and guide future strategies for integrating AR technology to improve the efficiency, safety, and quality of off-site construction projects.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».