İnşaat işgücü özelinde verimlilik: LC-BIM sinerjisinin etkisi ve makine öğrenmesi teknikleri ile ölçülmesi
Construction labor productivity: impact of LC-BIM synergy and measurement with machine learning techniques
Yazar: İBRAHİM KARATAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULKADİR BUDAK
Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yapım-Proje Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Bilgi yönetimi = Information management ; Bina yönetimi = Building management ; Hareket sensörleri = Motion sensors ; Yalın yönetim = Lean management ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İş gücü verimliliği = Labour productivity

Özet:
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.

Abstract:
This thesis investigates the integration of LC-BIM synergy and machine learning methods in calculating and increasing labor productivity for more effective management at construction sites during the construction execution phase. In this context, this study aims to determine and evaluate the effect of LC-BIM synergy on labor productivity in the execution phase of construction works. A workflow model is generated to combine LC-BIM synergy with machine learning methods. For this purpose, first, the LC principles and BIM functions used in the execution phase of construction works were determined, and the effects of the synergies of both techniques on labor productivity were selected through a survey. Later, the information gathered from the sensors attached to the worker and their motions were analyzed using machine learning techniques. Based on the productivity of their motions, the theoretical productivity levels were then computed. Accordingly, it was determined in the study that the synergies between LC's principles of reducing variability, shortening cycle time, and using visual management and BIM system's 4D visualization and real-time construction monitoring and reporting functions are the factors that increase labor productivity the most. The motion data obtained in real-time with the help of sensors were analyzed with the XGB algorithm with an accuracy rate of 94.14%, the activities performed by the workers on the construction site were estimated, and the theoretical productivity of the activities performed was calculated. As a result, it is considered that an automatic productivity calculation based on labor and integrating this calculation into the LC-BIM system will have a significant positive impact on productivity.