論文の概要: Odoo-based Subcontract Inter-site Access Control Mechanism for Construction Projects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05149v2
- Date: Mon, 08 Sep 2025 14:44:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.40955
- Title: Odoo-based Subcontract Inter-site Access Control Mechanism for Construction Projects
- Title(参考訳): 建設工事におけるオドオベースサブ契約間アクセス制御機構
- Authors: Huy Hung Ho, Nhan Le Thanh, Nam Nguyen Hong,
- Abstract要約: 建設4.0の時代に、産業はスマートで柔軟なアウトソーシングと下請戦略によって、労働弾性の新しいパラダイムを受け入れている。
特別な下請け業者への依存度の向上により、企業はプロジェクト要求に基づいて動的に労働力を拡張することができる。
この適応可能な労働モデルは、階層的な統合を管理し、サイト間のコラボレーションを調整する上での課題を提示します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the era of Construction 4.0, the industry is embracing a new paradigm of labor elasticity, driven by smart and flexible outsourcing and subcontracting strategies. The increased reliance on specialized subcontractors enables companies to scale labor dynamically based on project demands. This adaptable workforce model presents challenges in managing hierarchical integration and coordinating inter-site collaboration. Our design introduces a subsystem integrated into the Odoo ERP framework, employing a modular architecture to streamline labor management, task tracking, and approval workflows. The system adopts a three-pronged approach to ensure synchronized data exchange between general contractors and subcontractors, while maintaining both security and operational independence. The system features hybrid access control, third-party integration for cross-domain communication, and role-based mapping algorithm across sites. The system supports varying degrees of customization through a unified and consolidated attribute mapping center. This center leverages a tree-like index structure and Lagrange interpolation method to enhance the efficiency of role mapping. Demonstrations highlight practical application in outsourcing, integration, and scalability scenarios, confirming the system's robustness under high user volumes and in offline conditions. Experimental results further show improvements in database performance and workflow adaptability to support a scalable, enterprise-level solution that aligns with the evolving demands of smart construction management.
- Abstract(参考訳): 建設4.0の時代には、スマートでフレキシブルなアウトソーシングと下請け戦略により、労働弾性の新しいパラダイムを取り入れている。
特別な下請け業者への依存度が高まると、企業はプロジェクト要求に応じて動的に労働力を拡大できる。
この適応可能な労働モデルは、階層的な統合を管理し、サイト間のコラボレーションを調整する上での課題を提示します。
Odoo ERPフレームワークに統合されたサブシステムを導入し,作業管理やタスクトラッキング,承認ワークフローの合理化にモジュールアーキテクチャを採用している。
このシステムは、セキュリティと運用の独立性を維持しながら、一般請負業者と下請け業者の間での同期データ交換を確保するための3つのアプローチを採用している。
このシステムは、ハイブリッドアクセス制御、クロスドメイン通信のためのサードパーティの統合、サイト間のロールベースのマッピングアルゴリズムを備えている。
このシステムは、統合された属性マッピングセンターを通じて、様々なカスタマイズの度合いをサポートする。
この中心は、木のようなインデックス構造とラグランジュ補間法を利用して、ロールマッピングの効率を高める。
デモでは、アウトソーシング、統合、スケーラビリティシナリオにおける実践的な応用を強調し、高いユーザボリュームとオフライン条件下でシステムの堅牢性を確認する。
実験の結果はさらに、スマートな構造管理の進化する要求に合わせて、スケーラブルでエンタープライズレベルのソリューションをサポートするために、データベースのパフォーマンスとワークフローの適応性の改善を示している。
関連論文リスト
- Parallelism Meets Adaptiveness: Scalable Documents Understanding in Multi-Agent LLM Systems [0.8437187555622164]
大規模言語モデル(LLM)エージェントは、協調的なタスク補完の約束が増していることを示している。
既存のマルチエージェントフレームワークは、静的で固定されたロールと限定的なエージェント間通信に依存していることが多い。
本稿では,3つのコア機構による適応性を実現するための協調フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-22T22:42:51Z) - HAWK: A Hierarchical Workflow Framework for Multi-Agent Collaboration [3.2588674134593942]
マルチエージェントシステムは、クロスプラットフォームの相互運用性、動的タスクスケジューリング、効率的なリソース共有において永続的な課題に直面している。
階層型エージェント (Hawk) は, ユーザ, オペレータ, エージェント, リソースの5つのレイヤから構成され, 16の標準化インターフェースでサポートされているモジュール型フレームワークである。
Hawkはタスク解析、ワークフローオーケストレーション、インテリジェントスケジューリング、リソース呼び出し、データ同期をカバーしたエンドツーエンドパイプラインを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-05T15:03:53Z) - OWL: Optimized Workforce Learning for General Multi-Agent Assistance in Real-World Task Automation [65.15955645757705]
専門的な実行から戦略的計画を切り離す階層的なマルチエージェントフレームワークであるWorkforceを紹介します。
推論中、Workforceはワーカーエージェントの追加や修正によって新しいドメインにシームレスに適応する。
トレーニングには、ドメイン間の一般化を改善する最適化されたワークフォース学習(OWL)を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-29T17:51:58Z) - Autonomous Deep Agent [0.7489814067742621]
Deep Agentは、複雑なマルチフェーズタスクを管理するために設計された高度な自律AIシステムである。
システムの基盤は階層型タスクDAGフレームワーク上に構築されています。
Deep Agentは、自己管理型AIシステムにおいて、新しいパラダイムを確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-10T21:46:54Z) - ComfyBench: Benchmarking LLM-based Agents in ComfyUI for Autonomously Designing Collaborative AI Systems [80.69865295743149]
この研究は、LLMベースのエージェントを使用して、協調AIシステムを自律的に設計する試みである。
ComfyBenchをベースとしたComfyAgentは,エージェントが自律的に協調的なAIシステムを生成して設計できるようにするフレームワークである。
ComfyAgentは、o1-previewに匹敵する解像度を達成し、ComfyBenchの他のエージェントをはるかに上回っているが、ComfyAgentはクリエイティブタスクの15%しか解決していない。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-02T17:44:10Z) - Internet of Agents: Weaving a Web of Heterogeneous Agents for Collaborative Intelligence [79.5316642687565]
既存のマルチエージェントフレームワークは、多種多様なサードパーティエージェントの統合に苦慮することが多い。
我々はこれらの制限に対処する新しいフレームワークであるInternet of Agents (IoA)を提案する。
IoAはエージェント統合プロトコル、インスタントメッセージのようなアーキテクチャ設計、エージェントのチーム化と会話フロー制御のための動的メカニズムを導入している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-09T17:33:24Z) - AgentScope: A Flexible yet Robust Multi-Agent Platform [66.64116117163755]
AgentScopeは、メッセージ交換をコアコミュニケーションメカニズムとする、開発者中心のマルチエージェントプラットフォームである。
豊富な構文ツール、組み込みエージェントとサービス機能、アプリケーションのデモとユーティリティモニタのためのユーザフレンドリなインターフェース、ゼロコードプログラミングワークステーション、自動プロンプトチューニング機構により、開発とデプロイメントの両方の障壁は大幅に低下した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T04:11:28Z) - A Unified Architecture for Dynamic Role Allocation and Collaborative
Task Planning in Mixed Human-Robot Teams [0.0]
任意のサイズの混合ロボットチームにおいて,動的役割割り当てと協調作業計画のための新しいアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは、動作木(BT)に基づく集中型リアクティブかつモジュール型タスク非依存の計画手法を基盤としている。
MILPコストとして使用されるさまざまなメトリクスにより、アーキテクチャはコラボレーションの様々な側面を好むことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-19T12:30:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。