KNOWLEDGE BASED EXPERT SYSTEM FOR CRANE SELECTION

KNOWLEDGE BASED EXPERT SYSTEM FOR CRANE SELECTION. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img] PDF
00. Final Master Thesis.pdf
Restricted to Repository staff only until 21 June 2021.

Download (6MB)

Arabic Abstract

تعتبر الرافعات هي الأداة المحورية لتحقيق مناولة المواد في أي مشروع تشييد المباني. كان اختيار نوع ونموذج الرافعات موضوعًا جدليًا للغاية على مدى العقود القليلة الماضية ليس فقط للتأثير الكبير لهذه المعدات على ميزانية المشروع وجدوله الزمني، ولكن أيضًا بسبب توافر العديد من البدائل لأنواع ونماذج الرافعات التي يمكن الاستفادة منها. لذلك، تعد عملية الاختيار مهمة صعبة للغاية لصناع القرار لأنها تعتمد على عدد من المعايير الكمية والنوعية. علاوة على ذلك، تكشف المقابلات مع الخبراء أن عملية الاختيار في المملكة العربية السعودية تعتمد على خبرة الخبراء والحسابات اليدوية حيث لم يكن هناك برنامج حاسوب أو نموذج لتسهيل عملية الاختيار. للأسباب المذكورة، تم طلب أداة لتسهيل عملية الاختيار وتحسين دقتها. وبالتالي، يركز هذا البحث على تطوير نظام قائم على الحاسوب يدمج وحدة عملية التسلسل الهرمي التحليلي (AHP) في معايير الترجيح لاختيار الرافعة المتنقلة مع وحدة تقنية التصنيف متعدد السمات البسيطة (SMART) لمقارنة بدائل الرافعة الأكثر ملاءمة من الناحية الفنية كمخرجات لـ وحدة الخبراء القائمة على المعرفة التي تم تطويرها من أيدي الخبراء على الخبرة المكتسبة من خلال العمل على مشاريع تشييد المباني المختلفة في المملكة العربية السعودية. تم تحديد معايير الاختيار بناءً على مراجعة الأدبيات الشاملة واستند تقييمها إلى استبانة AHP. أهم معايير عملية اختيار الرافعات المتحركة هي تكلفة الإيجار، وتوافر الرافعات في السوق واعتبارات السلامة. علاوة على ذلك، تم تطوير قاعدة بيانات من 37 رافعة متحركة واستخدامها في النظام لتمكين المستخدم من اختيار أفضل رافعة متحركة منها. تم التحقق من صحة النظام من خلال تطبيق مشروع حالة حقيقية وأثبتت كفاءته. أيضا، تم اختبار النظام باستخدام حالات افتراضية لإثبات ديناميكيته للعمل مع مجموعة واسعة من المدخلات.

English Abstract

Cranes are considered to be the pivotal tool for attaining material handling in any building construction project. Selection of types and models of cranes has been a very argumentative subject for the past few decades not only for the significant effect of this equipment on project budget and schedule, but also due to the availability of many alternatives of crane types and models that can be utilized. Therefore, the selection process is a very challenging task for decision makers as it depends upon several quantitative and qualitative criteria. Furthermore, interviewing experts reveals that in Saudi Arabia the selection process is based on the individual experience of experts and manual calculations as there is no computer software or model that can be used to facilitate the selection process. For the reasons stated, a tool to ease the selection process and improve its accuracy was demanded. Hence, this research concentrates on developing a computer-based system which integrates the analytical hierarchy process (AHP) module in weighting criteria of mobile crane selection with the simple multi-attribute ranking technique (SMART) module. This is done to compare the most technically fit crane alternatives of the experts’ knowledge-based module outputs that was developed from the hands-on experience of the experts working on various building construction projects in Saudi Arabia. The criteria for selection were identified based on comprehensive literature review and their assessment was based on an AHP questionnaire. The most significant criteria for the selection process of mobile cranes are rental cost, availability of cranes in the market, and safety considerations. Moreover, a database of 37 mobile cranes was developed and fed into the system to enable the user to select the most suitable mobile crane out of them. The system was validated by applying a real case project and its efficiency as well as its dynamicity were proven to work with a wide range of inputs that were tested using hypothetical cases.

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: Systems
Management and Marketing
Construction
Engineering
Divisions: College Of Environmental Design > Construction Engineering and Management Dept
Committee Advisor: Alshaibani, Adel
Committee Members: Shash, Ali and Tuffaha, Firas
Depositing User: MAHMOUD ELTOURKY (g201264960)
Date Deposited: 22 Jun 2020 15:37
Last Modified: 22 Jun 2020 15:37
URI: http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/141637