کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6695155 | 1428268 | 2018 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Optimization modeling of multi-skilled resources in prefabrication: Theorizing cost analysis of process integration in off-site construction
ترجمه فارسی عنوان
مدل سازی بهینه سازی منابع ماهرانه در پیش سازه: تئوری سازی هزینه های تجزیه و تحلیل ادغام فرآیند در ساخت و ساز خارج از سایت
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
نیروی کار پایدار، مدل سازی هزینه، منابع آموزشی متقابل برنامه نویسی صحیح و خطی، اندازه گیری عملکرد، عناصر ساختمان پیش ساخته، مدیریت پروژه، نظریه برنامه ریزی منابع، مهارت زنجیرگذاری، واریانس گردش کار،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مهندسی عمران و سازه
چکیده انگلیسی
In advanced manufacturing of building elements, process integration and utilization of multi-skilled resources enhance the flexibility of production networks against variations in demand and resource availability. This research study aims to incorporate the required cost and time for cross-training multi-skilled resources into resource planning computations. Towards this aim, minimizing the cost of utilizing multi-skilled resources in off-site construction is formulated using integer and probabilistic optimization models. Production data of two prefabrication networks in Brisbane and Melbourne, Australia are used to derive computational results and validate models. The main contribution of this research study is to analyze the costeffectiveness of deploying multi-skilled resources with the aim of improving production flexibility. The modeling methodology and findings are of practical use to off-site manufacturers that experience variations in production demand and resource availability.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Automation in Construction - Volume 95, November 2018, Pages 1-9
Journal: Automation in Construction - Volume 95, November 2018, Pages 1-9
نویسندگان
Mehrdad Arashpour, Vineet Kamat, Yu Bai, Ron Wakefield, Babak Abbasi,