Optimizing DFMA Implementation in On-Site Construction: A Decision-Making Framework
Notice bibliographique
Résumé
The integration of Design for Manufacture and Assembly (DfMA) principles into On-site Construction (OnSC) introduces a multifaceted decision-making process, shaped by challenges across economic, technological, legal, cultural, and policy dimensions.This study identifies and categorizes key decision support factors (KDSFs) essential for successful DfMA implementation, addressing challenges such as cost overruns, technology adoption, accurate cost estimation, and interdisciplinary communication.Among these factors, economic considerations, particularly high initial capital costs and budget overruns, are the most critical.These challenges are mapped to seven key dimensions: project characteristics, supply chain, time, cost, quality, procurement, and socio-cultural aspects.For example, economic challenges align with cost-related factors like material pricing, whereas legal challenges intersect with procurement strategies and contract delivery methods.This research introduces a robust decision-making framework that integrates these challenges with KDSFs, offering stakeholders a structured approach to evaluate the feasibility and facilitate the effective implementation of DfMA in OnSC.By addressing potential risks and improving interdisciplinary collaboration, the framework enhances project efficiency and outcomes.The study highlights the necessity of a multi-criteria decision-making system to navigate the complexities of DfMA, paving the way for more effective application in on-site construction projects.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».