Improving labour productivity in construction. A hybrid machine learning approach

Achieving less than ideal productivity is a problem the construction industry faces in most advanced countries, including the UK. One way to change this is to improve on-site execution by, for example, more accurate planning of construction operations. Despite continuous efforts for automation, mechanisation, and off-site production, the construction industry can still be considered labour-intensive. Therefore, understanding labour productivity and the factors influencing it is vital to better planning. Owing to their versatility, durability, long service life, and being low maintenance, bricklaying works are ubiquitous, especially in housing and public projects, for example, schools. These operations are also especially labour-intensive. Consequently, an examination of bricklaying works is important for better planning and management of most construction projects. Ultimately, any gains in this operation could lead to an overall increase in site-based productivity. The aim of the research project is to provide a better understanding of the bricklaying process and how it can be modelled, descriptively and normatively, to find a modelling approach that allows for a better examination of the effects of various factors on bricklaying productivity. A number of factors influence on-site productivity. This research project focuses on those that are known in advance, in the pre-planning phase of the construction projects. These are the worker and wall characteristics. To analyse bricklaying operations, a hybrid model is created. The effects of the above-mentioned factors on labour productivity are investigated with the help of the artificial neural network component, while the discrete-event simulation part models the process of block- and bricklaying. The model is built and tested with the help of real-life data collected at two construction projects by conducting a traditional work study. When the productivity rates were measured, note was made of the bricklayer working on the course, and the wall section where they worked. Site supervisors filled in the questionnaires asking about operative characteristics, while the wall characteristics were determined based on the drawings and specifications. The resulting model can be used to provide more accurate productivity rate predictions for more precise time and cost estimates, and improved project planning in bricklaying

Input for Hybrid Simulation Modelling Construction Operations

Good pre-construction planning efforts are a vital part of the effective management and delivery of construction projects. In order to prepare more accurate schedules and cost calculations, realistic productivity rates to improve precision are needed. The use of simulation for modelling the elements of construction processes can assist with this aspiration. The application of hybrid simulation approaches is particularly appropriate as they can capture complicated behaviour, uncertainties, and dependencies. This paper discusses the use of one such approach combining discrete-event simulation (DES) and system dynamics (SD) to determine more accurate productivity rates. The DES component models the operations with the workflow of the tasks performed. Its input consists of the task elements with their durations and resource information. The factors that influence the productivity rates are taken into account with the help of the SD component. Input for this part of the model includes the factors as well as considerations of their interrelationships and effects. In this work, a case study of such input data for masonry works – for brick- and blockwork – is presented. It shows the input data and its integration in the DES-SD approach for modellers to determine more realistic productivity rates

Using Artificial Neural Networks to Model Bricklaying Productivity

The pre-planning phase prior to construction is crucial for ensuring an effective and efficient project delivery. Realistic productivity rates forecasted during pre-planning are essential for accurate schedules, cost calculation, and resource allocation. To obtain such productivity rates, the relationships between various factors and productivity need to be understood. Artificial neural networks (ANNs) are suitable for modelling these complex interactions typical of construction activities, and can be used to assist project managers to produce suitable solutions for estimating productivity. This paper presents the steps of determining the network configurations of an ANN model for bricklaying productivity

Velencei ponty állomány diverzitásának mikroszatellit markerekre alapozott genetikai vizsgálata

Vizsgálatunk során a csak a Velencei tóban fellelhető, mindezidáig elkülönülten fejlődő vadponty (Cyprinus carpio carpio morpha acuminatus) állomány populációgenetikai összetételének elemzését végeztük el, hét mikroszatellit markerrel 36 egyed vizsgálata során. A korábban begyűjtött mintákból genomi DNS-t izoláltunk, elvégeztük (MFW7, MFW6, Cca02, Cca072, Koi41, MFW31, MFW26) a mikroszatellit lókuszok kimutatásához szükséges PCR-reakciókat, majd kapilláris elektroforézis segítségével meghatároztuk az allélok bázispár pontosságú méretét. A mikroszatellit allélok hossza és eloszlása alapján vizsgáltuk az állomány genetikai diverzitását. Az elemzések során meghatároztuk a várt (He) és valós (Ho) heterozigozitást, a populáció Hardy-Weinberg egyensúlytól való eltérését, valamint az egyes markerek adott populációra vonatkozó információs tartalmát (Polymorphic Information Content, PIC). Az alkalmazott markerek többsége magas polimorfitást (PIC) mutatott (MFW6, MFW7 Cca02, Cca072, MFW31, MFW26), alkalmasnak bizonyultak az állomány vizsgálatához. A mikroszatellit vizsgálatok eredménye alapján egyetlen lókusz (Koi41-42) kivételével mindegyik marker esetén szignifikáns eltérést kaptunk a Hardy-Weinberg egyensúlytól. A teljes populációra nézve magasan szignifikáns eltérést kaptunk az egyensúlyi állapottól. A jövőben a genotípusok alapján lehetőségünk nyílik az állomány genetikai diverzitásának növelését célzó, a populáció Hardy-Weinberg egyensúját biztosító keresztezési tervet kidolgozni. Munkákat az Európai Halászati Alap, Halászati Operatív Program III. tengelyének („Európai Halászati Alap: a megújuló halászatért” – az Európai Unió és Magyarország támogatásával) projekt támogatta

Behavioural aspects of a modified crosstalk between basal ganglia and limbic system in Parkinson's disease

Dysfunctions in dopaminergic neurotransmission lead to motor symptoms and cognitive impairments associated with behavioural disturbances. Parkinson's disease is a neurodegenerative disorder which is primarily characterized by an abnormal basal ganglia activity. Recently, increased attention has been directed towards the hippocampus in the development of non-motor symptoms. Given the temporal progression of the disease, dopaminergic depletion firstly affects the dorsal striatum leaving the ventral striatum relatively intact. However, it is possible that the structure and function of the hippocampus shows alterations even in early stages of Parkinson's disease. Subtle cognitive impairments occur in the earliest stages, and therefore Parkinson's disease could provide a unique model to investigate the effect of replacement therapies on a neural network with different baseline dopaminergic levels. Strong evidence suggests that dopaminergic medications improve the motor symptoms, but these medications might have disadvantageous effects on cognitive functions. In this review, we examine the role of dopaminergic changes across several cognitive and behavioural impairments observed in Parkinson's disease, with a special reference to hippocampal dysfunctions

Overview of construction simulation approaches to model construction processes

Construction simulation is a versatile tech­nique with numerous applications. The basic simulation methods are discrete-event simulation (DES), agent-based modeling (ABM), and system dynamics (SD). Depending on the complexity of the problem, using a basic simulation method might not be enough to model construction works appropriately; hybrid approaches are needed. These are combinations of basic methods, or pairings with other techniques, such as fuzzy logic (FL) and neural networks (NNs). This paper presents a framework for applying sim­ulation for problems within the field of construction. It describes DES, SD, and ABM, in addition to presenting how hybrid approaches are most useful in being able to reflect the dynamic nature of construction processes and capture complicated behavior, uncertainties, and depend­encies. The examples show the application of the frame­work for masonry works and how it could be used for obtaining better productivity estimates. Several structures of hybrid simulation are presented alongside their inputs, outputs, and interaction points, which provide a practical reference for researchers on how to implement simulation to model construction systems of labor-intensive activities and lays the groundwork for applications in other con­struction-related activities

Autológ neuroszenzoros retinatranszplantáció : Esetbemutatás és a maculalyukak sebészetének rövid áttekintése

Az éleslátás helyén a neuroretina teljes vastagságú anyaghiányát maculalyuknak nevezzük. Műtéti megoldása a retina belső határhártyájának eltávolítása vitrectomia során gázfeltöltéssel. A sikeres műtét után ismét kialakuló vagy műtét ellenére is nyitva maradó refrakter maculalyukak (kb. 5%) zárására számos műtéti technikát írtak le. Jelen cikkben egy nagy méretű, refrakter maculalyuk miatt Magyarországon elsőként végzett autológ neuroszenzoros retinatranszplantációt mutatunk be, a maculalyukak sebészetének rövid áttekintésével. Betegünk bal szemén hónapok óta fennálló látásromlás miatt, 6%-os látásélesség mellett szürke hályog, epiretinalis membrán és nagy méretű maculalyuk miatt 2022. szeptemberében szürkehályog-műtéttel kombinált vitrectomiát végeztünk ERM/ILM peelinggel és SF6-gáz-feltöltéssel. A beteg figyelmét felhívtuk a fej posztoperatív pozicionálásának fontosságára, melyet figyelmen kívül hagyott. 4%-os látásélesség mellett, refraktív maculalyuk (alapjánál: 983 μm, legkisebb átmérőnél: 609 μm) miatt 2022 december 14-én autológ neuroszenzoros retinatranszplantációt végeztünk intraoperatív OCT segítségével (Zeiss ARTEVO 800). A műtét végén, a transzplantátum helyben tartását elősegítendő, dekalint hagytunk a szemben, majd a beteg 5 napot hanyatt fekvő helyzetben töltött. Újabb műtéttel a dekalint eltávolítottuk, majd C3F8-gáz-feltöltést végeztünk. 8 héttel a műtét után 20%-os látásélesség mellett záródott maculalyukat dokumentáltunk, mely a féléves követés alatt stabilnak mutatkozott. A refrakter maculalyukak megoldására szóba jövő lehetőségek közül a betegnek egyértelmű látásjavulást eredményező autológ neuroszenzoros retinatranszplantáció megfontolásra érdemes beavatkozás. A műtét elvégzésében nagy segítséget jelentett az intraoperatív OCT. Az ideiglenesen szemben hagyott dekalin segít a transzplantátum helyben tartásában, azonban folyamatos hanyatt fekvő helyzetet igényel, és eltávolításához újabb műtét szükséges. További tapasztalatokra van szükség a műtét pontos indikációs körének megállapításához. Orv Hetil. 2023; 164(38): 1511–1517