Abstract
Existing dozer productivity computation models use different input variables, formulas, productivity correction factors, and experimental data source. This paper presents a method that characterizes the productivity outputs obtained by the PLS model and the Caterpillar model that are accepted as industry standards. The method identifies the input variables to be collected from the site, the performance charts to be referenced, and the formulas and implements them in a single computational tool. This study verifies that the PLS model may replace the manual computational process of Caterpillar model by eliminating reliance on graphics manipulation. Replacing the Caterpillar model with the PLS model and implementing the process as a function contributes to assess the productivity of a dozer timely by encouraging to utilize real-time information collected directly from the site. This study allows researchers and practitioners to effectively deal with the values of productivity correction factors collected from the job site and to control the productivity. The practicality and effectiveness of the method have been validated by applying to a project case.
기존의 도저 생산성 연산 모델은 각각 서로 다른 입력변수, 공식, 생산산성 보정 요인 및 실험 데이터를 사용한다. 본 논문은 PLS모델과 Caterpillar 모델로 부터 취득한 생산성 결과를 구체적으로 서술함으로써 산업표준으로 인정 될 수 있는 방법론을 제시한다. 본 방법론은 현장으로부터 수집한 입력 변수, 성능차트, 그리고 각 수식들을 확인하고 이들을 단일 계산도구로써 구현한다. 본 연구는 그래픽 추정에 대한 의존도를 제거함으로써 PLS모델이 Caterpillar 모델에서 사용되고 있는 수계산 프로세스를 대체 할 수 있음을 검증하였다. Caterfillar 모델을 PLS 모델로 대체하고 각 과정들을 함수로 대체하는 것은 현장정보를 실시간으로 수집하고 적시에 도저의 생산성을 평가할 수 있도록 기여한다. 본 연구를 통해 연구원과 실무자들은 현장의 생산성 보정요인들을 효과적으로 처리하고 이로부터 생산성을 제어할 수 있도록 한다. 본 방법론은 프로젝트 적용 사례를 통해 실용성과 유효성을 검증하였다.
