Criteria of the quality system of design organizations: modular approach taking into account risks

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The purpose of the research is to develop criteria for the quality system of a design organization using modular and risk-based approaches. The modular approach makes it possible to evaluate various aspects of the project organization's activities, deconstructing them into separate modules based on the organizational and technical model of functioning. Modules of human resources, engineering and technical support and evaluation of the quality of project products are proposed. In each module, criteria with certain weight coefficients are evaluated. The quantitative indicators of the criteria are determined by an expert method, and the assignment of weighting coefficients is based on the multi-criteria hierarchy analysis (AHP) method. Using the personnel potential module as an example, the compilation of a matrix of paired comparisons and calculations of its consistency indices are shown. The risk-based approach classifies project organizations into three levels, depending on a comprehensive assessment in three modules. The numerical values of the factors obtained make it possible to make a ranking according to the degree of significance, and based on this, to develop corrective measures aimed at improving the problematic areas of the project organization. The systematized list of criteria introduces a comprehensive indicator of the enterprise's quality system, which can serve as an indicator of designers' readiness to perform various levels of contracts, taking into account possible error risks. The results of the testing showed that a modular approach to quality management allows not only to increase the efficiency of the design organization, but also to reduce the risks associated with design and construction errors. 

Sobre autores

A. Samarin

Apriori-Stroy LLC

Email: director@apriory-stroy.ru
ORCID ID: 0009-0009-9313-7244

A. Baiburin

South Ural State University

Email: abayburin@mail.ru
ORCID ID: 0000-0002-7432-5671

Bibliografia

  1. Байбурин А.Х., Стоякин И.В. Аварии зданий и сооружений (уроки строительных аварий). Челябинск: Цицеро, 2019. 124 с.
  2. Байбурин А.Х. Обеспечение качества и безопасности возводимых гражданских зданий. М.: Изд-во АСВ, 2015. 336 с.
  3. Лапина А.П., Пономаренко А.В., Шенцова К.В., Котесова А.А. Анализ причин аварий на разных этапах жизненного цикла объекта строительства // Строительные материалы и изделия. 2019. Т. 2. № 2. С. 17–22. EDN: WRKZYE.
  4. Перельмутер А.В. Избранные проблемы надежности и безопасности строительных конструкций. М.: Изд-во АСВ, 2007. 256 с.
  5. Акристиний В.А., Жарков Д.А. Анализ реализуемых методов строительно-технической экспертизы проектной документации // Международный журнал прикладных наук и технологий «Integral». 2019. № 4-2. С. 1–16. EDN: XKLZBS.
  6. Самофалов М., Папинигис В. Качество конструкторской проектной документации с точки зрения технической экспертизы в Литве // Инженерно-строительный журнал. 2010. № 2. С. 4–11. EDN: LRPZYQ.
  7. Yijie Wang, Linzao Hou, Mian Li, Ruixiang Zheng A Novel Fire Risk Assessment Approach for LargeScale Commercial and High-Rise Buildings Based on Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) and Coupling Revision // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2021. Vol. 18. Iss. 13. P. 1–30. https://doi.org/10.3390/ijerph18137187.
  8. Tabejamaat S., Ahmadi H., Barmayehvar B. Boosting Large-Scale Construction Project Risk Management: Application of the Impact of Building Information Modeling, Knowledge Management, and Sustainable Practices for Optimal Productivity // Energy Science & Engineering. 2024. Vol. 12. Iss. 5. P. 2284–2296. https://doi.org/10.1002/ese3.1746.
  9. Rachmadhani M.M., Immawan T., Mansur A., Choi W. Risk Management Framework Design Based on ISO 31000 and SCOR Model // Spektrum Industri. 2023. Vol. 21. Iss. 1. P. 41–51. https://doi.org/10.12928/si.v21i1.93.
  10. Азгальдов Г.Г. Квалиметрия в архитектурно-строительном проектировании. М.: Стройиздат, 1989. 272 с.
  11. Theilig K., Lourenзo B., Reitberger R., Lang W. Life Cycle Assessment and Multi-Criteria DecisionMaking for Sustainable Building Parts: Criteria, Methods, and Application // The International Journal of Life Cycle Assessment. 2024. Vol. 29. P. 1965–1991. https://doi.org/10.1007/s11367-024-02331-9.
  12. Selleck R., Hassall M., Cattani M. Determining the Reliability of Critical Controls in Construction Projects // Safety. 2022. Vol. 8. Iss. 3. P. 1–23. https://doi.org/10.3390/safety8030064.
  13. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 278 с.
  14. Голубова О.С. Показатели оценки качества проектно-сметной документации в строительстве // Актуальные вопросы экономики строительства и городского хозяйства: доклады международной науч.-практ. конф. (г. Минск, 13–14 мая 2014 г.). Минск, 2014. С. 55–65.
  15. Алиулова В.А., Петроченко М.В. Оценка качества проектной документации повторного использования // Вестник МГСУ. 2021. Т. 16. № 6. С. 730–740. https://doi.org/10.22227/1997-0935.2021.6.730-740. EDN: WGMNRP.
  16. Сборщиков С.Б., Бахус Е.Е. Многофакторная параметрическая модель эффективности организационных решений по обеспечению качества строительства // Промышленное и гражданское строительство. 2018. № 12. С. 60–67. EDN: YTWAAX.
  17. Tuhacek M., Svoboda P. Quality of Project Documentation // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. Vol. 471. Iss. 5. P. 1–6. https://doi.org/10.1088/1757-899X/471/5/052012.
  18. Лихолетов В.В. Значимость теории ошибок для инженерного дела и развития отечественного инженерного образования // Инженерное образование. 2024. № 35. С. 158–180. https://doi.org/10.54835/18102883_2024_35_15. EDN: ARJPOF.
  19. Mingke Zhou, Yuegang Tang, Huai Jin, Bo Zhang, Xuewen Sang A BIM-Based Identification and Classification Method of Environmental Risks in the Design of Beijing Subway // Journal of Civil Engineering and Management. 2021. Vol. 27. Iss. 7. P. 500–514. https://doi.org/10.3846/jcem.2021.15602.
  20. Seoung-Wook Whang, Sohrab Donyavi, Roger Flanagan, Sangyong Kim Contractor-Led Design Risk Management in International Large Project: Korean Contractor’s Perspective // Journal of Asian Architecture and Building Engineering. 2023. Vol. 22. Iss. 3. P. 1387–1398. https://doi.org/10.1080/13467581.2022.2085718.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».