Supporting the technical management of residential buildings in the process of their exploitation

• Autorzy: Gajzler Marcin

Identyfikatory

DOI

10.24425/ace.2021.137178

Warianty tytułu

PL

Wspomaganie zarządzania technicznego budynkami mieszkalnymi w procesie ich eksploatacji

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

By analyzing the individual stages of the building's life cycle, it can be easily concluded that the building's exploitation process is the longest and at the same time it is the justification for the construction project related to the construction of this building. In the course of the building's exploitation, various phenomena occur that affect its condition and thus the possibility of unlimited use. These are natural phenomena, as well as phenomena derived from external influences, which often lead to deterioration of the building's condition, or even its degradation. In response to these phenomena, maintenance, renovation and modernization activities are undertaken. Technical management is related to the identification of these phenomena, programming of adequate measures and their implementation. The conducted analysis of the results of the survey in the group of property managers allows to state categorically that the process of technical management is relatively little supported by IT tools and is still based on individual analysis and often intuitive actions. The article presents the possibilities of applying an innovative approach in the acquisition and collection of information about the technical condition of buildings, indicating the legitimacy of standardizing information forms and using them in building a database of cases of the CBR (case based reasoning) inference system .

PL

Okres eksploatacji obiektu budowlanego jest docelowo najdłuższym etapem w cyklu życia obiektu, któremu podporządkowane są wszelkie poprzedzające go etapy cyklu życia. Analizując literaturę przedmiotu odnosi się wrażenie, że proporcjonalnie mało uwagi poświęca się zagadnieniom występującym na etapie eksploatacji. Gros uwagi skupione jest na zagadnieniach występujących na etapie projektowania, przygotowania i samej realizacji inwestycji. Poniekąd jest to właściwe, albowiem poprawne zaprojektowanie i zrealizowanie przedsięwzięcia winno skutkować redukcją problemów na etapie eksploatacji. Nie można ich jednak całkowicie wyeliminować, albowiem wynikają również z czynników zewnętrznych jak i naturalnych. Jednocześnie należy zauważyć, że zagadnienia problemowe występujące na etapie eksploatacji mają charakter kompleksowy i obejmują wiele czynników, w tym również pozatechnicznych. Obserwacje bezpośrednie zagadnień jakie występują na etapie eksploatacji budynków mieszkalnych pozwalają sformułować wniosek o konieczności stałego monitorowania stanu technicznego budynku i w związku z jego zmianą aktywnego działania poprzez planowanie adekwatnej polityki utrzymaniowej i remontowej. Również bezpośrednie obserwacje pozwalają stwierdzić, że w wielu przypadkach, pomimo zaistnienia potrzeby wdrożenia działań utrzymaniowych i remontowych, ze względów ekonomicznych, te nie są wdrażane. Wynika to z faktu, że wdrożenie działań, w szczególności remontowych, wymaga odpowiednio wczesnego przygotowania i zapewnienia środków finansowych na niezbędne nakłady. W przypadku drastycznego pogorszenia stanu technicznego budynku, częstokroć wysokość niezbędnych nakładów przewyższa możliwości finansowe właścicieli i użytkowników, co w konsekwencji prowadzi do jeszcze większej degradacji stanu technicznego. Z uwagi na to, istotnym jest prognozowanie nakładów finansowych niezbędnych na działania utrzymaniowe i remontowe, których zakres jak i zasadność wynika ze zmian stanu technicznego budynku. W aspekcie stwierdzonej zasadności prognozowania nakładów finansowych oraz planowania polityki utrzymaniowo-remontowej dokonano analizy stanu faktycznego poprzez badania ankietowe. Na podstawie uzyskanych wyników stwierdzono m.in., że wykorzystanie rozwiązań IT dedykowanych do zarzadzania nieruchomościami obejmuje 53,06% badanych podmiotów - zarządców nieruchomości. Ponadto stwierdzono, że same rozwiązania IT dedykowane dla zarządzania nieruchomościami w marginalny sposób obejmują zagadnienia typowo techniczne, a akcentują zagadnienia administrowania, rozliczania opłat i ich księgowania, czy komunikacji. Co szczególnie mało satysfakcjonujące, w oparciu o wykonane badanie ankietowe, jak również obserwacje bezpośrednie, zauważa się brak wykorzystania zalet BIM w zarządzaniu nieruchomościami. Ma to jednak uzasadnienie w tym, że technologia BIM obecnie upowszechniła się w projektowaniu i w realizacji i w związku z tym dopiero w pewnej perspektywie czasowej zauważalne będzie wykorzystanie BIM w zarządzaniu nieruchomościami, tym bardziej, że już kilka lat temu stworzono podwaliny BIM 7D.

Słowa kluczowe

EN

building management; technical condition; residential building; exploitation; case based reasoning; CBR; text mining

PL

zarządzanie budynkiem; stan techniczny; budynek mieszkalny; eksploatacja; wnioskowanie z przypadków; CBR; eksploracja tekstu

• Wydawca: Komitet Inżynierii Lądowej i Wodnej PAN ; Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Lądowej
• Czasopismo: Archives of Civil Engineering
• Rocznik: 2021
• Tom: Vol. 67, nr 2
• Strony: 437--454
• Opis fizyczny: Bibliogr. 37 poz., il.

Twórcy

autor

Gajzler Marcin

• Poznan University of Technology, Faculty of Civil and Transport Engineering, Poznan, Poland

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

Bibliografia

• [1] Agnar, A., Plaza, E., “Case-Based reasoning: Foundational issues, methodological variations, and system approaches”, AI Communications. IOS Press, Vol. 7: 1, pp. 39-59, 1994.
• [2] Alshamrani, O.S., Alshibani, A., “Automated decision support system for selecting the envelope and structural systems for educational facilities”, Building and Environment, Vol. 181, 106993, 2020 https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2020.106993
• [3] Araszkiewicz, K., “Digital Technologies in Facility Management - The state of Practice and Research Challenges”, Procedia Engineering 196, 1034-1042, 2017. http://dx.doi.org/10.1016/j.proeng.2017.08.059
• [4] Atkin B., ”Total Facility Manahement”, Wiley and Sons, 2015.
• [5] Bryx M.,”Podstawy zarządzania nieruchomościami”, Wydawnictwo Poltext, Warszawa 2009
• [6] Bucoń R., “Model decyzyjny wyboru wariantów remontu lub przebudowy budynków mieszkalnych” Politechnika Lubelska, 2017.
• [7] Bucoń, R., Sobotka A., „Model decyzyjny wyboru rozwiązań remontowych budynków mieszkalnych”. Budownictwo i Inżynieria Środowiska, 59(3), 57-65, 2012
• [8] Chen, Q., García de Soto, B., Adey, B.T., “Construction automation: Research areas, industry concerns and suggestions for advancement”, Automation in Construction, Vol. 94, 22-38, 2018. http://dx.doi.org/10.1016/j.autcon.2018.05.028
• [9] Chen, W., Chen, K., Cheng, J.C.P., Wang, Q., Gan, V.J.L., “BIM-based framework for automatic scheduling of facility maintenance work orders”, Automation in Construction, Vol. 91, 15-30, 2018. http://dx.doi.org/10.1016/j.autcon.2018.03.007
• [10] Chua, D.K.H., Li, D.Z., Chan, W.T. H., “Case-based reasoning approach in bid decision making”, Journal of Construction Engineering and Management 127(1), 2001. http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2001)127:1(35)
• [11] De Mantaras, R.L., Mcsherry, D., Bridge, D., Leake, D., Smyth, B., Craw, S., Faltings, B., Maher, M.L., Cox, M.T., Forbus, K., Keane, M., Aamodt, A., Watsoni, I., “Retrieval, reuse, revision and retention in case-based reasoning”, The Knowledge Engineering Review, Vol. 00:0, 1-2. 2005. http://dx.doi.org/10.1017/S0269888906000646
• [12] Dębski P., „Prognozowanie wydatków na remonty przy użyciu sztucznych sieci neuronowych”, Przegląd Budowlany 10/2001, s. 34-36. 2001.
• [13] Gajzler M., “Protocols from periodic inspection of buildings in text mining analysis - advantages and problems of analysis”, MATEC Web Conf., Vol. 222, 01004, 2019 http://dx.doi.org/10.1051/matecconf/201822201004
• [14] Gajzler M., “Usefulness of Mining Methods in Knowledge Source Analysis in the Construction Industry”, Archives of Civil Engineernig, Vol. 62/1, 127-142, 2016. http://dx.doi.org/10.1515/ace-2015-0056
• [15] Gouda Mohamed, A., Abdallah, M.R., Marzouk, M., “BIM and semantic web-based maintenance information for existing buildings”, Automation in Construction, Vol. 116,103209, 2020 http://dx.doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103209
• [16] Guerrero, J.I., León, C., Monedero, I., Biscarri, F., Biscarri, J., “Improving Knowledge-Based Systems with statistical techniques, text mining, and neural networks for non-technical loss detection”, Knowledge-Based Systems, Vol. 71, 376-388, 2014. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2014.08.014
• [17] Gunay, H.B., Shen, W., Yang, C., “Text-mining building maintenance work orders for component fault frequency”, Building Research and Information , Vol. 47, 518-533, 2019. http://dx.doi.org/10.1080/09613218.2018.1459004
• [18] Jiang, Z., Jiang, Y., Wang, Y., Zhang, H., Cao, H., Tian, G.,” A hybrid approach of rough set and case-based reasoning to remanufacturing process planning”, Journal of Intelligent Manufacturing, 30(1):19-32, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/s10845-016-1231-0
• [19] Kasprowicz, T., Eksploatacja obiektów budowlanych. Materiały Konferencji Naukowo-Technicznej: Problemy Naukowo-Badawcze Budownictwa. Krynica, 171-178, 2005.
• [20] Khadjeh Nassirtoussi, A., Aghabozorgi, S., Ying Wah, T., Ngo, D.C.L., “Text mining for market prediction: A systematic review”, Expert Systems with Applications, Vol. 41/16, 7653-7670, 2014. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2014.06.009
• [21] Kobayashi, V.B., Mol, S.T., Berkers, H.A., Kismihók, G., Den Hartog, D.N., “Text Mining in Organizational Research”, Organizational Research Methods, Vol. 21/3, 733-765, 2017. http://dx.doi.org/10.1177/1094428117722619
• [22] Langevine R., Allouche M., Abourizk S., “Decision support tool for the maintenance management of buildings”, Joint International Conference on Computing and Decision Making in Civil and Building Engineering, Montreal-Canada, June 14-16, 2006.
• [23] Leite, F., Cho, Y., Behzadan, A.H., Lee, S., Choe, S., Fang, Y., Akhavian, R., Hwang, S., “Visualization, Information Modeling, and Simulation: Grand Challenges in the Construction Industry“, Journal of Computing in Civil Engineering, Vol. 30(6), 04016035-1:30, 2016. http://dx.doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000604
• [24] Leśniak A., Zima K., “Cost Calculation of Construction Projects Including Sustainability Factors Using the Case Based Reasoning (CBR) Method”, Sustainability, 10(5), 1608, 2018 http://dx.doi.org/10.3390/su10051608
• [25] Marmo, R., Polverino, F., Nicolella, M., Tibaut, A., “Building performance and maintenance information model based on IFC schema“, Automation in Construction, Vol. 118, 103275, 2020 http://dx.doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103275
• [26] Martens, D., Provost, F., “Explaining data-driven document classifications”, MIS Quarterly: Management Information Systems, Vol. 38/1, 73-100, 2014. http://dx.doi.org/10.25300/MISQ/2014/38.1.04
• [27] Motawa, I., Almarshad, A, “A knowledge-based BIM system for building maintenance”, Automation in Construction, Vol. 29, 173-182, 2013. http://dx.doi.org/10.1016/j.autcon.2012.09.008
• [28] Nowogońska B., Skarzyński A., „Programowanie remontów użytkowanych budynków mieszkalnych metodą stosowania wskaźników”, Przegląd budowlany, 3/2006, s. 40-43, 2006
• [29] Peng, Y., Lin, J.-R., Zhang, J.-P., Hu, Z.-Z., “A hybrid data mining approach on BIM-based building operation and maintenance”, Building and Environment, Vol. 126, 483-495, 2017. http://dx.doi.org/10.1016/j.buildenv.2017.09.030
• [30] Pinto, T., Faia, R., Navarro-Caceres, M., Santos, G., Corchado, J.M., Vale, Z., “Multi-agent-based CBR recommender system for intelligent energy management in buildings”, IEEE Systems Journal, Vol. 13/1, 1084-1095, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/JSYST.2018.2876933
• [31] Pishdad-Bozorgi, P., Gao, X., Eastman, C., Self, A.P., “Planning and developing facility management-enabled building information model (FM-enabled BIM)“, Automation in Construction, Vol. 87, 22-38, 2018. http://dx.doi.org/10.1016/j.autcon.2017.12.004
• [32] Śliwiński A., “Zarządzanie nieruchomościami”, Agencja Wyd. Placet, 2006
• [33] Thangaraj, M., Sivakami, M., “Text classification techniques: A literature review”, Interdisciplinary Journal of Information, Knowledge, and Management, Vol. 13, 116-135, 2018. http://dx.doi.org/10.28945/4066
• [34] Watson, I., Marir, F., “Case-Based Reasoning: A Review”, Knowledge Engineering Rewiev, Vol. 9/4, 327-354, 1994 http://dx.doi.org/10.1017/S0269888900007098
• [35] Yousefli, Z., Nasiri, F., Moselhi, O., “Maintenance workflow management in hospitals: An automated multiagent facility management system”, Journal of Building Engineering, Vol. 32, 101431, 2020 http://dx.doi.org/10.1016/j.jobe.2020.101431
• [36] Zavadskas, E.K., Turskis, Z., Vilutienė, T., Lepkova, N., “Integrated group fuzzy multi-criteria model: Case of facilities management strategy selection“, Expert Systems with Applications,Vol. 82, 317-331, 2017 http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2017.03.072
• [37] Zhao, X., Tan, Y., Shen, L., Zhang, G., Wang, J., “Case-based reasoning approach for supporting building green retrofit decisions”, Building and Environment, Vol.160:106210, 2019. http://dx.doi.org/10.1016/j.buildenv.2019.106210

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2021).