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

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.