PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Prediction cost maintenance model of office building based on condition-based maintenance

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Predykcyjno-kosztowy model konserwacji budynku biurowego oparty o utrzymanie zależne od bieżącego stanu technicznego (CBM)
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Building maintenance costs are continuously increasing as a result of poor maintenance. Consequently, there is an urgent need to develop solutions to reduce the maintenance costs. Various studies demonstrated that the characteristics of condition-based maintenance are directly related to the cost performance. Thus, this paper seeks to establish the relationships between the characteristics of condition-based maintenance and the cost performance. The researcher then developed a regression model for maintenance planning and prediction. The study adopted a mix method approach that includes questionnaire survey, interview, and case study. The findings highlighted the reliability of maintenance data and information as the most significant characteristic of conditionbased maintenance. Consequently, the study concluded that the planning and the application of the condition-based maintenance strategy should consider its significant characteristics and make reference to the resulting prediction model. Furthermore, the study recommended measures to improve the significant characteristics and the cost performance in practice.
PL
Koszty konserwacji budynków nieustannie rosną ze względu na nieodpowiednią konserwację. Z tej racji, niezbędne jest wypracowanie rozwiązań obniżających koszty konserwacji. Różne badania wykazały, iż charakterystyki utrzymania urządzeń zależnie od ich bieżącego stanu technicznego (condition-based maintenance, CBM) są bezpośrednio powiązane z wydajnością kosztu. Niniejszy artykuł stara się więc ustalić związek pomiędzy charakterystykami utrzymania budynków zależnie od ich bieżącego stanu technicznego a wydajnością kosztu. Następnie opracowano model regresji dla planowania konserwacji jak i predykcji. W badaniach użyto metody mieszanej łączącej badania kwestionariuszowe, wywiad oraz studium przypadku. Rezultaty podkreśliły, iż wiarygodność danych z konserwacji i informacji to najbardziej istotne charakterystyki CBM. W konsekwencji, wnioski z badań sugerują, iż planowanie i wdrożenie strategii utrzymania w zależności od bieżącego stanu technicznego powinno brać pod uwagę jej istotne charakterystyki i odwoływać się do wynikającego z niej modelu predykcji. Ponadto, praca zawiera zalecenia jakimi środkami można w praktyce poprawić istotne charakterystyki i wydajność kosztu.
Rocznik
Strony
319--324
Opis fizyczny
Bibliogr. 30 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Faculty of Built Environment, University of Malaya, 50603 Kuala Lumpur, Malaysia
autor
  • Faculty of Built Environment, University of Malaya, 50603 Kuala Lumpur, Malaysia
autor
  • Faculty of Built Environment, University of Malaya, 50603 Kuala Lumpur, Malaysia
Bibliografia
  • 1. Ahn S, Kim W. On Determination of the Preventive Maintenance Interval Guaranteeing System Availability under a Periodic Maintenance Policy. Structure and Infrastructure Engineering: Maintenance, Management, Life-Cycle Design and Performance 2011;7(4): 307-14.
  • 2. Ali A S. Cost Decision Making in Building Maintenance Practice in Malaysia. Journal of Facilities Management 2009;7(4): 298-306.
  • 3. Ali A S. Integrative Mechanisms in the Design Process of Building Refurbishment Projects [Unpublished Thesis]. Shah Alam: Universiti Teknologi MARA; 2008.
  • 4. Amaratunga D, Baldry D. Moving from Performance Measurement to Performance Management. Facilities 2002; 20(5/6): 217-23.
  • 5. Bevilacqua M, Braglia M. The Analytic Hierarchy Process Applied to Maintenance Strategy Selection. Reliability Engineering and System Safety 2000; 70:71-83.
  • 6. Carnero M C. An Evaluation System of the Setting up of Predictive Maintenance Programmes. Reliability Engineering and System Safety 2006; 91: 945-63.
  • 7. Chareonsuk C, Nagarur N, Tabycanon M T. A Multicriteria Approach to the Selection of Preventive Maintenance Intervals. International Journal of Production Economics 1997; 49: 55-64.
  • 8. DBKL. Jawatankuasa Perancang Bandar 1986. Garis Panduan Bagi Kawalan Pembangunan. Kuala Lumpur: Dewan Bandaraya Kuala Lumpur; 1986.
  • 9. Diamond I, Jefferies J. Beginning Statistics: An Introduction for Social Scientists. London: SAGE Publications Ltd; 2006.
  • 10. Edward D J, Holt G D, Harris F C. Predictive Maintenance Techniques and Their Relevance to Construction Plant. Journal of Quality in Maintenance Engineering 1998; 4(1): 25-37.
  • 11. Ellis B A. Condition Based Maintenance. The Jethro Project 2008: 1-5.
  • 12. Flores-Colen I, De Brito J. A Systematic Approach for Maintenance Budgeting of Buildings Facades Based on Predictive and Preventive Strategies. Construction and Building Materials 2010; 24: 1718-29.
  • 13. Frangopol D M, Liu M. Maintenance and Management of Civil Infrastructure based on Condition, Safety, Optimization, and Life-Cycle Cost. Structure and Infrastructure Engineering: Maintenance, Management, Life-Cycle Design and Performance 2007; 3(1): 29-41.
  • 14. Graziano A M, Raulin M L. Research Methods: A Process of Inquiry. 7th ed. Boston: Pearson Education Inc; 2010.
  • 15. Halim T, Muthusamy K, Chia S Y, Lam S W. A Systems Approach in the Evaluation and Comparison of Engineering Services Applied in Facilities Management. Facilities 2011; 29(3/4): 114-32.
  • 16. Hameed Z, Ahn S H, Cho Y M. Practical Aspects of a Condition Monitoring System for a Wind Turbine with Emphasis on its Design, System Architecture, Testing and Installation. Renewable Energy 2010; 35: 879-94.
  • 17. Horner R M, El-Haram M A, Munns A. Building Maintenance Strategy: A New Management Approach. International Journal of Quality in Maintenance 1997; 3(4): 273-80.
  • 18. Johnson J. Choas: The Dollar Drain of IT Project Failures. Application Development Trend 1995; 2: 41-7.
  • 19. Kelly A, Harris M J. Management of Industrial Maintenance. Butterworths, London 1978.
  • 20. Leech N L, Barrett K C, Morgan G A. IBM SPSS for Intermediate Statistics: Use and Interpretation. 4th ed. New York: Taylor and Francis Group, LLC; 2011.
  • 21. Marshall C, Rossman G B. Designing Qualitative Research. 4th ed. California: Sage Publication, Inc; 2006.
  • 22. Myeda N E, Kamaruzzaman S N, Pitt M. Measuring the Performance of Office Buildings Maintenance Management in Malaysia. Journal of Facilities Management 2011; 9(3): 181-99.
  • 23. Nik Mat N E M. Performance Measurement of Office Buildings Maintenance Management [Unpublished Dissertation]. Kuala Lumpur:University of Malaya; 2009.
  • 24. Saris W E, Gallhofer I N. Design, Evaluation, and Analysis of Questionnaires for Survey Research. New Jersey: John Wiley & Sons Inc.; 2007.
  • 25. Seeley I H. Building Maintenance. 2nd ed. New York: Palgrave; 1987.
  • 26. Sidwell A C. Project Management: Dynamics and Performance. Journal of Construction Management and Economics 1990; 8: 159-78.
  • 27. Swanson L. Linking Maintenance Strategies to Performance. International Journal of Production Economics 2001; 70: 237-44.
  • 28. Tsang A H C. Condition-Based Maintenance: Tools and Decision Making Journal of Quality in Maintenance Engineering 1995; 1(3): 3-17.
  • 29. Yin R K. Case Study Research: Design and Methods. 4th ed. Thousand Oaks, California: SAGE Publication, Inc; 2009.
  • 30. Zawawi E M A, Kamaruzzaman S N. Personnel Characteristics of Maintenance Practice: A Case of High-Rise Office Buildings in Malaysia. Journal of Sustainable Development 2009; 2(1): 111-6.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-5b9ddc75-3ef9-4a8e-9fa5-79da0feefa07
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.