Rakennustyömaan logistiikan suunnittelu
Bibliographic record
Abstract
Opinnäytetyön aiheena oli rakennustyömaan logistiikka. Opinnäytetyössä on pohdittu kokonaisvaltaisen suunnittelun merkitystä logistiikan onnistumiseksi koko rakennushankkeen ajan. Esiin on nostettu erilaisia riskejä ahtaan työmaan logistiikan järjestämisestä erityisesti rakennusliikkeen kannalta. Toimeksiantajana toimi NCC Rakennus Oy:n Lahden aluetoimisto. Tavoitteena oli laatia työmaille logistinen toimintamalli, jolla pyritään hallitsemaan työmaan materiaalivirtaa ja helpottamaan logistiikan suunnittelua.\n\nOpinnäytetyössä on esitelty logistiikan perusteet sekä logistiikan merkitys rakentamisessa. Työssä on käsitelty yrityksen projektitason logistiikansuunnittelua sekä nostettu esiin riskejä logistiikan toteuttamisessa ahtaalla työmaalla. Toteutuksessa on hyödynnetty NCC Rakennus Oy:n työmaata Paavolan Älykoti, joka on esitelty opinnäytetyön esimerkkityömaana. Koko opinnäytetyöprojektin ajan olen päässyt tutustumaan toimeksiantajan organisaation sekä työmaan toimintaan. Työmaalla olen keskustellut työnjohdon kanssa logistisista ratkaisuista ja päässyt soveltamaan omia huomioitani käytäntöön. Työssä on lisäksi otettu kantaa työmaan logistiikan järjestämisessä huomioitaviin seikkoihin, joita ovat siirto- ja kuljetuskalusto sekä työturvallisuus.\n\nOpinnäytetyön lopputuloksena on syntynyt logistinen toimintamalli työmaiden käyttöön. Toimintamallissa on tiivistetty opinnäytetyön aikana esiin nousseet logistiikan järjestämisen riskit ja ongelmakohdat. Toimintamallin tarkoitus on toimia työmaan muistilistana logistiikan järjestämisessä.\n\nOpinnäytetyöprojektin aikana nousi esiin paljon mielenkiintoisia huomioita ja rakennuslogistiikka antaa paljon aihetta jatkotutkimukselle. Erityisesti työmaan lähtölogistiikka ja työmaan sisäisten siirtojen järjestäminen olisivat hyviä aiheita tuleville opinnäytetöille.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.089 | 0.025 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".