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TOWARDS ENABLING SUSTAINABILITYAWARE OPERATIONS IN HOUSING MANUFACTURING WITH AI-DRIVEN VALUE STREAM MAPPING: A REVIEW
Indexado
Scopus SCOPUS_ID:105007083413
DOI 10.24928/2025/0266
Año 2025
Tipo

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



The construction industry is a major contributor to global CO2 emissions, with housing construction playing a significant role. Lean and technological approaches offer promising solutions for reducing emissions in housing, since Value Stream Mapping (VSM) enhances process analysis, and Artificial Intelligence (AI) can optimize complex systems. This paper aims to identify the state-of-the-art and drivers of current approaches that combine AI and VSM to integrate sustainability analysis in manufacturing. The main objective is to gather insights from the manufacturing industry to develop an AI-driven VSM for sustainability-aware operations in housing manufacturing. Based on a literature review based on the PRISMA methodology, the authors identified that Internet of Things (IoT) approaches enable AI-driven VSM by integrating real-time data collection. Specifically, IoT enables real-time data collection, and AI enables dynamic process analysis for monitoring, optimizing, and controlling. Additionally, defining sustainability goals and assessing information quality is critical before integrating sustainability variables in AIdriven VSM approaches. This paper presents the research background, findings, recommendations, and future research guidelines to deliver an AI-driven VSM approach for reducing CO2 emissions in housing manufacturing.

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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Mora, Miguel - College of Engineering - Estados Unidos
2 Tang, Pingbo - College of Engineering - Estados Unidos
3 Toledo, Mauricio J. - Universidad Nacional Andrés Bello - Chile

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Financiamiento



Fuente
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Agradecimientos



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