Current Status of Digital Twins in the AEC Industry and Opportunities in Construction Project Management from a Literature Review and a Quebec Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The Digital Twin (DT) concept is increasingly regarded as a revolutionary technological tool for enhancing productivity across various industries.While there is a significant trend exploring its applications in sectors such as manufacturing, automotive and others.In the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) industry, its development remains in its early stage, particularly during the design and execution phases.Despite high expectations surrounding its potential, the level of implementation in construction remains low, accompanied by skepticism among some stakeholders regarding its tangible benefits.To explore both the theoretical potential and the practical challenges for DT implementation in construction, this study draws on the analysis of two sources of information.The first source is the scientific literature from which peer-reviewed papers were analyzed to understand the key aspects of the DT concept, including its definition, capabilities, intended purposes, barriers and challenges.The second source consists of semi-structured interviews conducted with a small sample of stakeholders of Quebec's AEC Industry.These interviews aimed to assess stakeholders' knowledge, acceptance, perception and challenges related to DT concept.This study compares the findings from the global literature with a sample of local stakeholders of the Canadian AEC industry.The results of this study indicate a high level of acceptance of DT within Quebec's construction sector.However, they also reveal several factors -most of them related to being in the early stages of adoption-that may help explain the limited implementation of DT in construction projects. 1.
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».