Kamu hizmet binalarında bakım-onarım maliyetlerinin ön tahmini için bir yöntem önerisi
A method proposal for early estimation of maintenance-repair costs in public service buildings
Yazar: TUĞÇE SARIKOÇ
Danışman: PROF. DR. MÜRSEL ERDAL
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Kamu binaları = Public buildings ; Maliyet = Cost ; Maliyet tahmini = Cost estimation ; Regresyon analizi = Regression analysis ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Türkiye'de kamu yapı stoku gün geçtikçe yaşlanmakta ve mevcut binaların bakım ve onarımı için her geçen gün bütçeden önemli bir kaynak aktarılmasına ihtiyaç duyulmaktadır. Kısıtlı mali kaynaklar nedeniyle kamu hizmet binalarının bakım ve onarım maliyetlerinin doğru bir şekilde tahmin edilmesi gerekmektedir. Ancak, personelin iş yükü, bakım ve onarım işlerinin bünyesinde pek çok belirsizliği barındırması gibi nedenler sağlıklı bir şekilde maliyet tahmini yapılmasına imkân vermemektedir. Bu bağlamda kamu binalarının bakım ve onarım maliyetlerinin önceden doğru bir şekilde tahmin edilebilmesi hem gerçekçi bir bütçe oluşturulması için hem de işin planlama ve kontrolü için önem arz etmektedir. Bu, sadece kamu kurumunun bütçe planlamaları için değil aynı zamanda işi yapacak olan yüklenici firmalar içinde önemlidir. Bu çalışmada, kamu hizmet binalarının içerisinde yer alan huzurevi ve çocuk evlerinin bakım-onarım maliyetlerinin ön tahmini için modeller geliştirilmiştir. Modellerin geliştirilmesinde uzun yıllardır kullanımda olan 50 adet huzurevi ve çocuk evlerine ait veriler kullanılmıştır. Huzurevi ve çocuk evi binalarının projeleri ve bina bilgi kartlarından yararlanılarak bina oturum alanı, kat sayısı, kullanım süresi, binayı kullanan yıllık ortalama kişi sayısı ve gerçek maliyet verileri parametre olarak belirlenmiştir. Belirlenen bu parametreler kullanılarak Regresyon Analizleri (RA) yapılmış ve huzurevi- çocuk evi binalarının bakım-onarım maliyetlerini tahmin etmek için kullanılabilecek formüller geliştirilmiştir. Daha sonra aynı parametreler kullanılarak Yapay Sinir Ağları (YSA) analizleri yapılmış ve bulunan huzurevi ve çocuk evi binalarının bakım-onarım maliyet tahmin sonuçları RA ile yapılan tahminlerle karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak YSA ile yapılan huzurevi ve çocuk evi binalarının bakım-onarım maliyetleri, RA ile geliştirilen formüllerle yapılan maliyet tahminlerine göre gerçeğe daha yakın sonuçlar vermiştir.

Abstract:
The public building stock in Turkey is getting older day by day and an important resource is needed from the budget for the maintenance and repair of existing buildings. Due to limited financial resources, the maintenance and repair costs of public service buildings need to be accurately estimated. However, reasons such as the workload of the personnel and the many uncertainties in the maintenance and repair works do not allow a reliable cost estimation. In this context, the ability to accurately predict the maintenance and repair costs of public buildings is important both for the creation of a realistic budget and for the planning and control of the work. This is important not only for the budget planning of the public institution, but also for the contractor companies that will do the work. In this study, models have been developed to predict the maintenance and repair costs of nursing homes and children's homes located in public service buildings. Data from 50 nursing homes and children's homes, which have been in use for many years, were used in the development of the models. Building residence area, number of floors, usage period, annual average number of people using the building and actual cost data were determined as parameters by using the projects of nursing home and children's home buildings and building information cards. Regression Analyzes (RA) were made using these determined parameters and formulas that could be used to estimate the maintenance-repair costs of nursing home-children's home buildings were developed. Then, Artificial Neural Networks (ANN) analyses were made using the same parameters and the maintenance-repair cost estimation results of the nursing home and children's home buildings were compared with the estimates made with RA. As a result, maintenance-repair costs of nursing home and children's home buildings made with ANN gave results closer to reality than cost estimates made with formulas developed with RA.