A framework for integrating building i̇nformation modeling and big data analytics for sustainable energy management in buildings
Binalarda sürdürülebilir enerji yönetimi için yapı bilgi modelleme ve büyük veri analizi entegrasyonu
- Tez No: 726826
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEYNEP IŞIK, PROF. DR. YUSUF ARAYICI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mühendislik Bilimleri, İnşaat Mühendisliği, Engineering Sciences, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 275
Özet
Tesis Yönetiminde (TY) bilgi ve iletişim teknolojilerinin (BİT) ve Nesnelerin İnterneti'nin (IoT) kullanımındaki artış, devasa bir veri yığınının oluşmasına neden olmuştur. Tesis yönetimi aşamasında verimliliği artırmak için bu veri kaynakları etkin bir şekilde yönetilememekte ve manipüle edilememektedir. Bu nedenle, yalın sağlık hizmetleri tesis yönetimi, süreçlerde gerçekleşebilecek olası süreç tıkanıklıkları, atıkların kaldırılması ve verimsizlikler için karar verme süreçlerinde hızlı ve doğru bilgi akışına ve hastane tesis yönetimi temel performans göstergelerini gerektirmektedir. Literatürde, geometrik ve geometrik olmayan bilgileri içeren BIM modelleri, statik yapısı nedeniyle yapım aşamasından sonra kullanılmamaktadır. Ek olarak, mevcut ticari sistemler, zamanında müdahale için veri analizi sağlayamamaktadır. Literatürde önerilen sistemler ya model güncellemeleri için kodlama becerisi gerektiren WebGL-HTML5 uygulamalarının uygulanmasını ya da TY Anahtar Başarı Göstergeleri (ABG) ortaya çıkarmak için BDA araçları ile veri analizini gerektirmektedir. Bu nedenle, bu çalışma, Tasarım Bilimi Araştırma metodolojisini kullanarak ve bilgi sınıflandırması ve sağlık hizmetleri TY ABG'lerini dikkate alarak sağlık tesisleri için BDA, BIM, Bina Enerji Simulasyonları ve Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiğini dikkate alarak oluşturulan ve yalın yönetim ilkelerine bağlı bir FM çerçevesi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu kapsamda çözüm olarak BBM, Bina Enerji Performans Simülasyonları ve Büyük Veri Analitiği entegrasyonu önerilmiştir. Çalışmada, kara kutu test yöntemi ile bir prototip test edilmiştir. Anket yoluyla yapılan analiz sonuçları, TY platformunun prototipinin, TY veri alımı ve veri analizi süreçlerini gerçekleştirmek için etkili ve pratik olduğunu göstermiştir. Ancak BIM ve yeni arayüz kullanımı nedeniyle TY görevlerinde etkin bir şekilde kullanmak için önemli bir eğitim programı gerekmektedir. Bu çalışma, TY bilgi türlerinin tanımlanmasını ve İş Zekası ve Analitiğine dayalı TY KPI'larının belirlenmesini, TY sırasında BIM kullanımının artırılmasını ve sağlık hizmetlerinin verimli TY için çerçeve önerilmesini sağlamaktır. Geliştirilen çerçeve, sağlık tesisleri için verimli veri yönetimi, veri sorgulama ve semantik verilerin veri analizi konularında TY personeline rehberlik edecektir.
Özet (Çeviri)
An increase in the usage of information and communication technologies (ICT) and the Internet of Things (IoT) in Facility Management (FM) induces a huge data stack. These data sources cannot be managed and manipulated effectively to increase efficiency at the FM stage. Therefore, healthcare lean FM requires a clear and rapid information flow and healthcare FM Key Performance Indicators (KPIs) for decision making processes to impede possible bottlenecks, eliminate wastes and inefficiencies. In the literature, BIM models that involve geometric and non-geometric information aren't used after construction stage due to its static nature. Additionally, available commercial systems have lack of data analysis for timely intervention. In the literature, the proposed systems require either implementation of WebGL-HTML5 applications that necessitates coding skills for updates in model or data analysis with Big Data Analytic (BDA) tools to reveal FM KPIs. Therefore, this study aims to develop a FM framework based on BDA, BIM, Computational Fluid Dynamic (CFD), and Building Energy Performance Simulation (BEPS) based on lean management principles for healthcare facilities by employing Design Science Research (DSR) methodology. The framework was created based on five processes. A prototype was tested with blackbox testing method. Analysis results via questionnaire showed that prototype of FM platform is effective and practical to perform FM data retrieval and data analysis processes. However, it requires considerable training program to use effectively in FM tasks due to use of BIM and new interface. The study contributions are to enable identifying FM information types and identifying FM KPIs based on Business Intelligence and Analytics, increasing BIM usage during FM, and proposing FM framework for efficient FM of the healthcare facilities by considering LMP. The developed framework will guide FM personnel in efficient data management, data query and data analytics of semantic data for healthcare facilities.
Benzer Tezler
- The significance and the contribution of 6+1 traits of writing to the success of the students in writing courses in English language teaching
Yazmanın 6+1 özelliğinin İngilizce öğretiminde yazılı anlatım derslerindeki öğrenci başarısına katkısı ve önemi
ÖZLEM YAZAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesiİngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PAŞA TEVFİK CEPHE
- Araçlardan kaynaklı emisyonların izlenmesine yönelik coğrafi analizler için açık kaynak kodlu ve web tabanlı bir gösterge paneli önerilmesi
Deploying an open source web-based dashboard for geo-spatial analyses to monitor the emissions from vehicles
ABDULLAH UĞUR TOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDE DEMİREL
- Geleneksel kırsal bölge mimarisi için parametrik H-BIM uygulamalarının değerlendirilmesi; Vernabim
Parametric H-BIM application for traditional rural architecture; Vernabim
MUSTAFA ONUR SAVAŞKAN
Doktora
Türkçe
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OZAN ÖNDER ÖZENER
- Feasibility analysis based on advanced deep learning techniques in integrating renewable energy resources into microgrids
Yenilenebilir enerji kaynaklarının mikroşebekelere entegre edilmesinde gelişmiş derin öğrenme tekniklerine dayalı uygulanılabilirlik analizi
FATHI FARAH FADOUL FATHI FARAH FADOUL
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN ÇAĞLAR
- A privacy-preserving solution for the bipartite ranking problem on Spark framework
İki taraflı sıralama problemine Spark çerçevesinde gizliliği koruyan bir çözüm
NOUSHIN SALEK FARAMARZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL ALTAY GÜVENİR