住宅ストックの深層リトロフィットはより安価にできるか？フランスにおけるオフサイト工業化建設の学習曲線とコスト

エネルギー効率の良い建物への移行は、EUのEPBD指令の中心であり、消費と温室効果ガスの排出を削減するために深層リトロフィットが必要です。しかし、高い建設コストと供給チェーンの断片化が大規模な導入を制限しています。したがって、オフサイト技術の採用が建設コストを削減し、生産プロセスの効率と介入の経済性を向上させるかどうかを調査することが重要です。本研究は、オフサイト生産プロセスにおける実地学習メカニズムが深層リトロフィットのコストをどの程度削減したか、効率性と生産性を向上させたかを評価します。研究は、2018年から2025年の間に完成した22のフランスの社会住宅プロジェクトを分析し、個家住宅と多世帯建物を含みます。対数学習曲線を使用して、ユニット建設コストと累積生産の関係を定量化し、サンプルを集約形式で、また2種類の建物を区別して検討します。結果は、コストの有意な削減を示し、個家住宅の学習率が7.7%、アパートが12.4%、集約サンプルが7.2%となっています。他の産業部門の典型的な値よりも低いものの、データは実地学習が深層リトロフィットの経済的有効性に与える影響を確認しています。全体として、推定された学習率は産業化プロセスが技術的成熟の中間段階に位置していることを示しています：重要な削減を生み出すには十分に進んでいますが、まだ規模、供給チェーンの断片化、および運用の複雑さに制約されています。