Analyse et simulation de stratégies de juste-à-temps dans le domaine de la construction : application à un bâtiment multi-étages en bois
Bibliographic record
Abstract
L’industrie de la construction est l’un des secteurs vers lesquels se tournent les pays pour stimuler la création d’emplois dans les moments les plus difficiles. Important moteur dans la croissance économique de la province de Québec et du Canada, l’industrie de la construction recherche constamment des mesures lui permettant d’éliminer toute forme de gaspillage dans ses activités, dès la conception jusqu’à l’achèvement d’un projet. C’est dans cette optique que s’intègre cette maîtrise, dont le but est d’étudier la philosophie du juste-à temps (JAT) en vue d’application dans le domaine de la construction. Pour ce faire, une revue systématique de la littérature a été faite afin d’établir un état de l’art sur le JAT et les modalités de son application dans la construction. Ensuite, la simulation de la construction d’un bâtiment multi-étages en bois a été réalisée afin de tester les possibilités d’implantation du JAT pour un projet de construction réelle tout en faisant varier différents paramètres clés. Des analyses statistiques ont par la suite été effectuées afin de déterminer l’impact et les interactions de ces paramètres sur la productivité du projet de construction. Finalement, l’étape de synthèse et de recommandations a permis, grâce à l’analyse des résultats, de mettre en lumière le meilleur scénario d’implantation du JAT pour le projet à l’étude. En effet, le meilleur scénario s’est avéré réduire la durée de la construction de 26,09 à 22,31 semaines, en plus d’éliminer les risques de ruptures et d’augmenter le taux d’utilisation des travailleurs. Somme toute, l’étude a permis d’expliciter les concepts essentiels à la mise en application du JAT dans la construction tout en démontrant, au moyen de la simulation, les retombées possibles d’une telle application dans un projet de construction réelle. En effet, peu d’études discutent du sujet et encore moins démontrent les bénéfices quantitatifs liés à son implantation. Cette étude en fait l’illustration et par conséquent contribue respectivement à la science et à l’industrie en rapportant clairement les avenues d’implantation du JAT dans la construction et en déterminant la mesure dans laquelle les livraisons JAT, les méthodes Lean, et la préfabrication pourraient être mis en oeuvre en vue d’en retirer des bénéfices sur les chantiers de construction.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".