Geri Dön

İnşaat işgücü özelinde verimlilik: LC-BIM sinerjisinin etkisi ve makine öğrenmesi teknikleri ile ölçülmesi

Construction labor productivity: impact of LC-BIM synergy and measurement with machine learning techniques

  1. Tez No: 830274
  2. Yazar: İBRAHİM KARATAŞ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULKADİR BUDAK
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yapım-Proje Yönetimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 190

Özet

Bu tez çalışmasında inşaat uygulama aşamasında şantiyelerde daha etkin bir yönetim için işgücü verimliliğini artırma ve hesaplamada LC-BIM sinerjisi ile makine öğrenmesi yöntemlerinin entegrasyonu araştırılmıştır. Bu kapsamda bu çalışmanın amacı inşaat işlerinin uygulama aşamasında LC-BIM sinerjisinin işgücü verimliliğine etki derecesini belirlemek ve değerlendirmektir. Aynı zamanda LC-BIM sinerjisinin makine öğrenmesi yöntemleriyle entegrasyonu sağlamak için bir iş akış modeli oluşturulmasıdır. Bu amaç doğrultusunda öncelikle inşaat işlerinin uygulama aşamasında kullanılan LC prensipleri ve BIM fonksiyonları belirlenerek her iki tekniğin sinerjilerinin işgücü verimliliğine etkileri anket yoluyla saptanmıştır. Sonrasında ise işçilere takılan sensörlerden alınan veriler ile işçilerin yaptıkları faaliyetler makine öğrenmesi yöntemleri ile tahmin edilerek yaptıkları hareket verimliliklerine bağlı olarak teorik verimlilikler değerleri hesaplanmıştır. Buna göre, LC'nin; değişkenlikleri azaltma, döngü süresini kısaltma ve görsel yönetimi kullanma prensipleri ile BIM sisteminin; 4D görselleştirilmesi ve gerçek zamanlı inşaat izleme ve raporlama fonksiyonları arasındaki sinerjilerin işgücü verimliliğini en çok artıran faktörler olduğu çalışmada belirlenmiştir. Sensörler yardımıyla gerçek zamanlı elde edilen hareket verileri XGB algoritması ile analiz edilerek %94.14 doğruluk oranı ile çalışanların şantiyede hangi aktiviteyi yaptığı tahmin edilmiş ve gerçekleştirilen faaliyetlere ait teorik verimlilikler hesaplanmıştır. Sonuç olarak otomatik bir verimlilik hesabının işgücüne bağlı olarak yapılması ve bu hesabın LC-BIM sistemine entegre edilmesinin ciddi şekilde verimliliği olumlu yönde etkileyeceği düşünülmektedir.

Özet (Çeviri)

This thesis investigates the integration of LC-BIM synergy and machine learning methods in calculating and increasing labor productivity for more effective management at construction sites during the construction execution phase. In this context, this study aims to determine and evaluate the effect of LC-BIM synergy on labor productivity in the execution phase of construction works. A workflow model is generated to combine LC-BIM synergy with machine learning methods. For this purpose, first, the LC principles and BIM functions used in the execution phase of construction works were determined, and the effects of the synergies of both techniques on labor productivity were selected through a survey. Later, the information gathered from the sensors attached to the worker and their motions were analyzed using machine learning techniques. Based on the productivity of their motions, the theoretical productivity levels were then computed. Accordingly, it was determined in the study that the synergies between LC's principles of reducing variability, shortening cycle time, and using visual management and BIM system's 4D visualization and real-time construction monitoring and reporting functions are the factors that increase labor productivity the most. The motion data obtained in real-time with the help of sensors were analyzed with the XGB algorithm with an accuracy rate of 94.14%, the activities performed by the workers on the construction site were estimated, and the theoretical productivity of the activities performed was calculated. As a result, it is considered that an automatic productivity calculation based on labor and integrating this calculation into the LC-BIM system will have a significant positive impact on productivity.

Benzer Tezler

  1. İnşaat sektöründe proje yönetimi ve verimlilik analizi

    Project management and productivity analysis in construction sector

    ABADURAHMAN NASER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Kültür Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET NURETTİN UĞURAL

  2. Yapı bilgi modellemesi uygulama planının yapı bilgi modellemesi yazılımı kullanılabilirliğine etkileri

    The bim execution plan effects on the bim software usability

    İDRİS BAHADUR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    MimarlıkYıldız Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TOGAN TONG

  3. Ahşap yapılarda sanal tasarım sürecinde yapı bilgi modellemesinin uygulanması

    Implementation of building information modeling in virtual design process of timber structures

    ELİF BİLGE BULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MimarlıkYıldız Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOGAN TONG

  4. A Productivity Evaluation and Improvement Methodology for Shipyards

    Tersane Üretkenliğinin Değerlendirmesi ve Geliştirilmesi için bir Yöntem

    SAİM TURGUT KOÇAK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Gemi MühendisliğiPiri Reis Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI HELVACIOĞLU

  5. Industrial plant construction projects scheduling for elimination and mitigation of delay risks

    Gecikme risklerinin ortadan kaldırılması ve azaltılması için endüstriyel tesis inşaat projelerinin süresel iş programlaması

    MERVE ÇAPRAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRKAN EMRE GÜRCANLI