Bariery i szanse implementacji utrzymania predykcyjnego budynków dworcowych

• Autorzy: Gajzler Marcin

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0054.1390

Warianty tytułu

EN

Barriers and opportunities for implementing predictive maintenance of railway station buildings

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule poruszono tematykę możliwości wdrożenia utrzymania predykcyjnego budynków dworcowych pod kątem zapewnienia ich niezawodności poprzez utrzymanie należytego stanu technicznego bez wprowadzania ograniczeń w korzystaniu. Omówiono podstawowe strategie utrzymania budynków, w tym zwrócono uwagę na obowiązki wynikające z rygorów prawnych. Na podstawie obserwacji przypadków budynków dworcowych stwierdzono brak wystarczającej infrastruktury sensorycznej do pełnej implementacji utrzymania predykcyjnego. Oprócz tego rozważono możliwości zastosowania rozwiązań umożliwiających implementację podejścia predykcyjnego. Jako alternatywę, w szczególności rozwiązanie pozwalające na akwizycję informacji i danych, przedstawiono własne podejście umożliwiające wspomaganie zarządzania technicznego na podstawie utrzymania predykcyjnego.

EN

The article discusses the possibility of implementing predictive maintenance of station buildings in terms of ensuring their reliability by maintaining proper technical condition without introducing restrictions on use. Basic building maintenance strategies were discussed, including the obligations arising from legal requirements. Based on observations of railway station buildings, it was found that there is no sufficient sensory infrastructure to fully implement predictive maintenance. In addition, potential possibilities of using solutions enabling the implementation of a predictive approach were considered. As an alternative, in particular a solution enabling the acquisition of information and data, an own approach was presented to support technical management based on predictive maintenance.

Słowa kluczowe

PL

utrzymanie predykcyjne; strategia utrzymaniowa; zarządzanie techniczne; budynek dworcowy; stan techniczny

EN

predictive maintenance; maintenance strategy; technical management; railway station building; technical condition

• Wydawca: Fundacja Polskiego Związku Inżynierów i Techników Budownictwa
• Czasopismo: Inżynieria i Budownictwo
• Rocznik: 2023
• Tom: R. 79, nr 11-12
• Strony: 678--683
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., il., tab.

Twórcy

autor

Gajzler Marcin

• Politechnika Poznańska, Instytut Budownictwa

• https://orcid.org/0000-0001-5436-4342

Bibliografia

• [1] Mobley R.K.: (2002). An Introduction to Predictive Maintenance, Butterworth Heinemann.
• [2] Cheong Peng A., Azlan A., Faizah A.: Preventive Maintenance Characteristics towards Optimal Maintenance Performance: A Case Study of Office Buildings (2014). World Journal of Engineering and Technology, 2, 1-6. Online: https://doi.org/10.4236/wjet.2014.23B001.
• [3] Horner R., El-Haram, M., Munns A.: Building Maintenance Strategy: A New Management Approach (1997). International Journal of Quality in Maintenance, 3, 273-280.
• [4] Trzcieliński S.: (2020). Stan dostosowania systemów utrzymania ruchu do warunków Przemysłu 4.0. w: Zarządzanie strategiczne w dobie cyfrowej gospodarki sieciowej, S. Gregorczyk, G. Urbanek (red.), WUŁ, Łódź. Online: https://doi.org/10.18778/8220-335-6.24.
• [5] Almobarek M., Mendibil K., Alrashdan A.: (2022). Predictive Maintenance 4.0 for Chilled Water System at Commercial Buildings: A Systematic Literature Review. Buildings. Online: https://doi.org/10.3390/buildings12081229.
• [6] Gajzler M.: (2022). Predictive maintenance in construction industry - opportunities and barriers of implementation. Materiały Budowlane. Online: https://doi.org/10.15199/33.2022.12.27.
• [7] Ustawa z 7 lipca 1994 r. Prawo budowlane.
• [8] Cheong Peng A., Azlan A., Faizah A.: Prediction Cost Maintenance Model of Office Building Based on Condition-Based Maintenance (2014). Eksploatacja i Niezawodność, 16, 319-324.
• [9] Fumeo E., Oneto L., Anguita D.: (2015). Condition Based Maintenance in Railway Transportation Systems Based on Big Data Stream in Analysis. Procedia Comput. Sci. Online: https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.07.321.
• [10] Davari N., Veloso B., Costa G., Pereira M., Ribeiro R., Gama J.: (2021). A Survey on Data-Driven Predictive Maintenance for the Railway Industry. Sensors. Online: https://doi.org/10.3390/s21175739.
• [11] PKP SA Załącznik nr 1 do Regulaminu dostępu przez licencjonowanych przewoźników kolejowych do obiektu infrastruktury usługowej - stacji pasażerskiej. Wykaz stacji pasażerskich wraz z ich kategoryzacją oraz określeniem dostępności do obiektu.
• [12] Goroń M.: Środowisko programowo-sprzętowe do akwizycji, przetwarzania i wizualizacji złożonych sygnałów w oparciu o układy FPGA nowej generacji (2006). Automatyka, nr 10/3, 107-116.
• [13] Richardson I.: Video Codec Design (2002). John Willey & Sons, Chichester, UK.
• [14] Gajzler M.: (2018). Protocols from periodic inspection of buildings in text mining analysis-advantages and problems of analysis. MATEC Web of Conferences. Online: https://doi.org/10.1051/matecconf/201822201004.
• [15] Gajzler M.: (2016). Usefulness of mining methods in knowledge source analysis in the construction industry. Archives of Civil Engineering. Online: https://doi.org/10.1515/ace-2015-0056.
• [16] Gajzler M.: (2021) Supporting the technical management of residential buildings in the process of their exploitation. Archives of Civil Engineering. Online: https://doi.org/10.24425/ace.2021.137178.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).