Variable approaches to assessing manufacturability when producing work on construction systems

Abstract

Introduction. At present, in scientific research, manufacturability of various types: manufacturability of building structures, manufacturability of design solutions, manufacturability of work production and manufacturability of operation of buildings and structures — are determined by various quantitative and qualitative indicators. These indicators form a set of evaluation criteria that allows assessing the level of manufacturability of building systems at various stages. Approaches to assessing manufacturability can vary depending on the initial indicators of manufacturability and the goals of the final result.Materials and methods. The paper is based on the study of variable approaches to assessing manufacturability in the construction of building systems, based on the application of factor models of deterministic analysis. The following key factor models are considered: additive, multiplicative, multiple and mixed (combined). Variations of the resulting indicator — the indicator of manufacturability, based on these models when considering factor features in absolute and relative values are established and analyzed.Results. The completed systematization of variable approaches to technological assessment can serve as a basis for modelling the level of technological effectiveness of construction systems at various stages of the life cycle depending on the factorial characteristics of the processes, as well as as a basis for the formation of a methodological base for a comprehensive assessment of technological effectiveness in the production of work on the installation of construction systems.Conclusions. In the considered variable approaches, in most cases, the calculations of the indicators of manufacturability showed that the considered factor characteristics in the production of the device of building systems provide a mutual influence on the basis for calculating the resulting indicator. Within the framework of approaches based on the use of deterministic factor analysis in assessing manufacturability, the next stage is the study and analysis of the change in the indicator of manufacturability in the production of works on the device of building systems, as a result indicator.

About the authors

E. A. Korol

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: KorolEA@mgsu.ru
ORCID iD: 0000-0002-5019-3694

A. G. Dudina

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: DudinsAG@mgsu.ru
ORCID iD: 0009-0009-0789-7061

R. S. Petrosyan

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: PetrosyanRS@mgsu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6243-0482

References

  1. Король Е.А., Дудина А.Г., Петросян Р.С. Систематизация понятийного аппарата технологичности строительных систем в научно-методической литературе // Жилищное строительство. 2024. № 7. С. 32–37. doi: 10.31659/0044-4472-2024-7-32-37. EDN QQXDUH.
  2. Колчеданцев Л.М., Ульшин А.Н. Повышение комплексной технологичности стальной стержневой конструкции путем совершенствования конструктивно-технологического решения // Жилищное строительство. 2015. № 1. С. 27–29. EDN RIEKIK.
  3. Верстов В.В., Гайдо А.Н. Обоснование выбора рациональных способов устройства свайных фундаментов по критерию технологичности в различных условиях строительства // Монтажные и специальные работы в строительстве. 2013. № 4. С. 6–12.
  4. Лебедев В.М., Ломтев И.А. Определение технологичности проектов строительства и реконструкции объектов // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2017. № 11. С. 80–83. doi: 10.12737/article_5a001ab5b736a5.52602351. EDN ZUJXQB.
  5. Гайдуков П.В., Пугач Е.М. Структура комплексной технологичности несъемной опалубки перекрытий // Вестник евразийской науки. 2022. Т. 14. № 1. EDN ERGZSV.
  6. Ульшин А.Н. Исследование количественных показателей технологичности изготовления и монтажа стальных конструкций // Вестник гражданских инженеров. 2012. № 2 (31). С. 148–154. EDN PAQQEX.
  7. Zavadskas E.K., Turskis Z., Šliogerienė J., Vilutienė T. An integrated assessment of the municipal buildings’ use including sustainability criteria // Sustainable Cities and Society. 2021. Vol. 67. P. 102708. doi: 10.1016/j.scs.2021.102708
  8. Лебедев В.М. Системокванты комплексной технологичности строительных конструкций // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2015. № 6. С. 112–113. EDN ULFTRH.
  9. Лялин Д.А., Пугач Е.М. Технологичность возведения железобетонных каркасов многоэтажных зданий // Вестник евразийской науки. 2022. Т. 14. № 2. С. 40. EDN EMIOFU.
  10. Sosunova D.Y., Karimov B.A. Determination of the optimal type of transport for transporting goods along the route Baku (Azerbaijan) — Shanghai (China) using the method of expert assessments // Вестник Академии гражданской авиации. 2023. № 3 (30). С. 51–56. doi: 10.53364/24138614_2023_30_3_51. EDN NXCSNX.
  11. Кузьмина Т.К., Самарин П.И., Шаманаева Л.К., Ледовских Л.И. Выявление факторов, влияющих на проведение строительного контроля на этапе отделочных работ, методом экспертной оценки // Инженерный вестник Дона. 2023. № 8 (104). С. 262–271. EDN PTYGUV.
  12. Гайдуков П.В., Пугач Е.М. Оценка комплексной технологичности несъемной опалубки перекрытий // Вестник евразийской науки. 2022. Т. 14. № 4. С. 5. EDN APKXJP.
  13. Сайманова О.Г., Бялькина Е.Ю. Оптимизация методов организации работ в строительстве // Инновационные стратегии развития управления в строительстве и городском хозяйстве. 2018. С. 172–177. EDN XPGJJZ.
  14. Иванов В.Н., Трофимова Л.С. Учет неопределенности спроса при моделировании взаимосвязи параметров машин и качества технологических процессов в дорожном строительстве // Строительные и дорожные машины. 2012. № 3. С. 25–28. EDN VIZVQF.
  15. Bogachkova L.Yu., Baybakova K.A. Application of the index method of factor analysis to studying the rates of territorial energy intensity increase (the case of macro-regions of the Russian Federation) // Modern Economics: Problems and Solutions. 2020. No. 12 (132). Рр. 163–173. doi: 10.17308/meps.2020.12/2501. EDN FKAALL.
  16. Щитов С.В., Кидяева Н.П., Митрохина О.П., Кузнецов Е.Е. Использование математических численных методов при обосновании выбора модели зерноуборочной техники // АгроЭкоИнфо. 2017. № 2 (28). С. 8. EDN ZCQUPB.
  17. Петров А.М., Антонова О.В. Методические приемы детерминированного факторного анализа // Kant. 2016. № 1 (18). С. 123–128. EDN VRELZV.
  18. Зайнутдинова Е.Д. Методика факторного анализа в продажах // Инновации и инвестиции. 2022. № 11. С. 193–195. EDN UQZMAS.
  19. Dinukova O.A., Gunko N.N. Factor analysis as a modeling tool in the digital economy // Lecture Notes in Networks and Systems. 2021. Рр. 441–447. doi: 10.1007/978-3-030-47458-4_53
  20. Митев В.Ц. Апробация усредненного метода цепных подстановок для трех- и четырехкратных и мультипликативно-кратных факторных моделей // Финансы: теория и практика. 2022. Т. 26. № 6. С. 166–174. doi: 10.26794/2587-5671-2022-26-6-166-174. EDN WVPYVZ.
  21. Mitev V. Averaged chain substitution met-hod // Economic and Social Alternatives. 2020. Issue 4. Рр. 90–100. doi: 10.37075/ISA.2020.4.09
  22. Mitev V. Averaged chain substitution met-hod — applicability, advantages, and disadvantages // Economic and Social Alternatives. 2021. Vol. 27. Issue 2. Рр. 127–138. doi: 10.37075/ISA.2021.2.08

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».