A Capability Maturity Model for Evaluating the Readiness of Autonomous Construction Systems. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

PDF MS Thesis _Fibah Jan_g202321190.pdf Restricted to Repository staff only until 20 May 2027. Download (2MB)

Arabic Abstract

يتزايد اهتمام قطاع الإنشاءات باستخدام الأنظمة المستقلة لتحسين الإنتاجية والكفاءة والسلامة في مختلف مراحل البناء. تُعرَّف الأنظمة المستقلة بأنها تقنيات قادرة على أداء مهام بمستويات متفاوتة من اتخاذ القرارات. ورغم استخدام هذه التقنيات على نطاق واسع في قطاعات أخرى كالتصنيع، إلا أن تطبيقها لا يزال محدودًا في قطاع الإنشاءات، حيث يعتمد إنجاز المشاريع في الغالب على إجراءات معقدة وكثيفة العمالة. تُطوّر هذه الدراسة نموذجًا لنضج قدرات أتمتة البناء (CACMM) لتقييم نضج الأنظمة المستقلة في قطاع البناء، مع التركيز بشكل أساسي على المركبات الجوية غير المأهولة (UAVs) والروبوتات الإنشائية. يعتمد النموذج على منهجية التطبيقات، حيث تُعرّف تطبيقات المركبات الجوية غير المأهولة والروبوتات كمجالات عمليات رئيسية (KPAs)، بينما تُعتبر العوامل الدافعة والقيود المرتبطة بكل تطبيق سماتٍ للقدرات. وتُستخدم مستويات الأتمتة (LOA)، بدءًا من التشغيل اليدوي وصولًا إلى التشغيل المستقل بالكامل، كمستويات للنضج. قام خبراء من القطاعين الصناعي والأكاديمي بتحسين المكونات الأولية من خلال دراسة تجريبية، ثم جرى التحقق من صحتها باستخدام منهجية دلفي. طُبّق التقييم التركيبي الضبابي (FSE) ومتوسط الدرجات لتحديد أهمية العوامل الدافعة والقيود والتطبيقات. بعد ذلك، طُوّرت منهجية شبه كمية قائمة على القواعد لتحديد المستوى الحالي وتقييم مستوى النضج المستهدف بناءً على مدى وجود العوامل الدافعة وتخفيف القيود، مع تحديد مجالات التحسين لدعم التقدم. يوفر نموذج CACMM المقترح منهجية لتقييم تطوير الأنظمة المستقلة في قطاع البناء. فهو يُسهّل على الجهات المعنية تقييم القدرات الحالية، ومقارنتها بالمستويات المستهدفة، ودعم رقمنة عمليات البناء من خلال دمج الطائرات بدون طيار والروبوتات.

English Abstract

The construction industry has increasingly explored the use of autonomous systems to improve productivity, efficiency and safety across various construction processes. Autonomous systems are defined as technologies that have the ability to perform tasks with varying levels of decision-making. Although, these technologies have been extensively employed in industries such as manufacturing, their deployment remains limited in construction where the project completion relies mostly on labor-intensive and complicated procedures. The study develops a Construction Automation Capability Maturity Model (CACMM) to assess the maturity of autonomous systems in construction with a primary focus on Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and construction robotics. The model adopts an application-orientation approach, where UAV and robotic applications are defined as Key Process Areas (KPAs), while drivers and limitations associated with each application are considered as capability attributes. Levels of Automation (LOA) ranging from manual to fully-autonomous are used as maturity levels. Experts from both industry and academia initially refined the initial components through pilot study and further validated using Delphi approach. Fuzzy Synthetic Evaluation (FSE) and mean score are applied to determine the importance of drivers, limitations and applications. The semi-quantitative rule-based approach is then developed to determine the current level and assess the target maturity level based on the extent to which drivers are present and limitations are mitigated, while identifying areas for improvement to support progression. The proposed CACMM provides a methodological approach to assess the development of autonomous systems in construction. It facilitates relevant stakeholders to evaluate the existing capabilities, benchmark them against target levels and support the digitization of construction processes through integration of UAVs and robots.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Architectural Construction Civil Engineering Research
Department:	College of Design and Built Environment > Architectural Engineering and Construction Management
Thesis Advisor:	Laith Hadidi,
Thesis Committee Members:	Awsan Mohammed, Ibrahim Wuni,
Depositing User:	FIBAH JAN - (g202321190)
Date Deposited:	20 May 2026 09:19
Last Modified:	20 May 2026 09:19
URI:	https://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/144400