Impact of Building Information Modeling on Just-in-Time Material Delivery
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to evaluate the impact of Building Information Modeling (BIM) on Just-In-Time (JIT) material delivery, with a focus on how the use of BIM can help improve efficient implementation of JIT and reduce the cost of material management. Previous research and a number of case studies have addressed the positive impact of BIM on construction at large but none focused on JIT in construction. This paper presents a methodology for selecting reliable material vendors. It also utilises the integration of BIM and scheduling software to generate quantities of material and its required delivery time to improve the flow process and improve its reliability to minimise related delays and productivity losses arising from idle and non-productive time of equipment and labour on jobsites. 4D visualization is utilized to support coordination and timing of JIT material deliveries in an effort to minimize congestion on job sites. Case studies on JIT material deliveries are presented and the impact of BIM implementation on reducing the cost of material management is evaluated. The joint effect of BIM and JIT on quality control, elimination of waste, reduction of inventory buffers, and on relationships with material vendors are evaluated by analysing and comparing data from case studies. The paper also presents a methodology based on multi-attribute decision criteria for modelling the selection criteria for material vendors. The model can assist in ranking vendors not only based on cost and quality but also on their reliability in delivering material on time.
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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 | 0,011 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».