Publikowanie artykułów jest możliwe po podpisaniu zgody na przeniesienie licencji na czasopismo.
Wstępna identyfikacja i ocena parametrów wpływających na wydajność układu operator-maszyna do robót ziemnych
Elżbieta Radziszewska-Zielina
Zakład Technologii i Organizacji Budownictwa; Wydział Inżynierii Lądowej; Politechnika Krakowska (Polska)
Anna Sobotka
Katedra Geomechaniki, Budownictwa i Geotechniki; Wydział Górnictwa i Geoinżynierii; AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie (Polska)
https://orcid.org/0000-0002-4477-8821
Edyta Plebankiewicz
Zakład Technologii i Organizacji Budownictwa; Wydział Inżynierii Lądowej; Politechnika Krakowska (Polska)
Krzysztof Zima
Zakład Technologii i Organizacji Budownictwa; Wydział Inżynierii Lądowej; Politechnika Krakowska (Polska)
https://orcid.org/0000-0001-5563-5482
Abstrakt
Bez wiarygodnych danych dotyczących czasu pracy maszyn budowlanych niemożliwe jest skalkulowanie kosztów inwestycji czy określenie terminu jej realizacji. Na wydajność maszyny wpływa wiele czynników wynikających zarówno z możliwości technicznych maszyny (np. moc silnika czy pojemność łyżki koparki) jak i środowiska pracy (np. spulchnienie gruntu czy czynniki atmosferyczne). Na wydajność dodatkowo wpływają czynniki oddziaływujące na operatora (np. stan zdrowia, stres, zmęczenie). Dlatego celowe jest posługiwanie się pojęciem układ operator-maszyna.
Obecnie istniejący system norm czasu pracy maszyn zebrany w katalogach nakładów rzeczowych jest przestarzały (brak w nim nowoczesnych materiałów, technologii i obecnie używanego sprzętu). Nie bierze on pod uwagę wszystkich mogących wystąpić czynników atmosferycznych, warunków pracy, warunków gruntowo-wodnych. Efektem takiego stanu rzeczy mogą być przeszacowania lub niedoszacowania inwestycji.
Na podstawie przeprowadzonych badań sondażowych można stwierdzić, że największy wpływ na wydajność układu operator-maszyna do robót ziemnych mają parametry związane z kondycją psychofizyczną operatora (doświadczenie, zmęczenie, stan zdrowia i motywacja operatora) oraz parametry techniczne maszyny (stan techniczny i wydajność techniczna, teoretyczna). Z kolei warunki atmosferyczne, w szczególności wilgotność powietrza w najmniejszym stopniu wpływa na wydajność.
Słowa kluczowe:
układ operator-maszyna, roboty ziemne, wydajność, czas pracyBibliografia
[1] Martinek W. (red.). Technologia robot budowlanych, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2010.
[2] Lenkiewicz W. (red.). Technologia robót budowlanych. PWN, Warszawa, 1985.
[3] Zajączkowska T. Kalkulacja kosztorysowa w budownictwie i jej komputerowe wspomaganie. Wydawnictwo RADAMSA, Kraków, 1997.
[4] Linczowski Cz. Technologia robót budowlanych. Politechnika Świętokrzyska w Kielcach, 2000.
[5] Caterpillar Performance Handbook 42, a publication by Caterpillar Inc. Peoria, Illinois, U.S.A., January 2012 www.pbcp.com.pl/Caterpilarxx.
[6] Bašková, R. Realizácia betónových konštrukci. BELMAS GROUP, Martin, 2008.
[7] Bašková, R. DACHOWSKI, R. Progressive methodology for determination of concrete plants productivity. Structure and Environment. Kielce University of Technology 2 (2010) 18-23.
[8] Stefański A., Walczak J. Technologia robot budowlanych. Arkady, Warszawa, 1983.
[9] Tam C.M., Tong T. K.L., Tse S. L. Artificial neural networks model for predicting excavator productivity. Engineering, Construction and Architectural Management 9 (2002) 446 – 452.
[10] Shi J.J. A neural network based system for predicting earthmoving production. Construction Management & Economics 17 (1999) 463–471.
[11] Schabowicz K., Hoła B. Application of artificial neural networks in predicting earthmoving machinery effectiveness ratios. Archives of Civil and Mechanical Engineering 4 (2008) 73-84.
[12] Edwards D.J., Holt G.D. ESTIVATE: a model for calculating excavator productivity and output costs. Engineering, Construction and Architectural Management 7 (2000) 52 – 62.
[13] Kirmanli C., Ercelebi S.G. An expert system for hydraulic excavator and truck selection in surface mining. The Journal of The Southern African Institute of Mining and Metallurgy 109 (2009) 727-731.
[14] Kim Y. B., Kang H., Ha J. H., Kim M. S., Kim P. Y., Baek S. J., Park J. A Study on the Virtual Digging Simulation of a Hydraulic Excavator, CIB Co-sponsored: 28th International Symposium on Automation and Robotics in Construction ISARC (2011) 95-100.
[15] Schmidt D., Proetzsch M., Berns K. Simulation and Control of an Autonomous Bucket Excavator for Landscaping Tasks http://agrosy.informatik.uni-kl.de/fileadmin/Literatur/Schmidt10.pdf.
[16] Hoła B., Schabowicz K. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do predykcji wydajności układów maszyn do robot ziemnych. Prace Naukowe Instytutu Budownictwa Politechniki Wrocławskiej Nr 87 Studia i materiały 18 (2006) 101-108.
[17] Marcinkowski R., Koper A. Projektowanie zespołu maszyn zapewniających ciągłość betonowania konstrukcji monolitycznej. Budownictwo i inżynieria środowiska, Politechnika Białostocka 2 (2011) 583-587.
[18] Wykowska M. (2010). Ergonomia. Wyd. AGH, Kraków ( książka elektroniczna).
[19] Taczanowska T., Jaśkowski P.: Ergonomia w budownictwie. Politechnika Lubelska. Lublin 1998.
[20] B. Osafo-Yeboah, S. Jiang, R. Delpish, Z. Jiang, C. Ntuen: Empirical study to investigate the range of force feedback necessary for best operator performance in a haptic controlled excavator interface, International Journal of Industrial Ergonomics, 43 (2013) 197-202.
[21] Meshkati, N., Integration of workstation, job, and team structure design in complex human-machine systems: a framework. International Journal of Industrial Ergonomics 7 (1991) 111-122.
[22] T. H. Langer, T. K. Iversen, N. K. Andersen, O. Ø. Mouritsen, M. R. Hansen: Reducing whole-body vibration exposure in backhoe loaders by education of operators, International Journal of Industrial Ergonomics 42 (2012) 304-311.
[23] Tiemessen, I.J., Hulshof, C.T.J., Frings-Dresen, M.H.W. An overview of strategies to reduce whole-body vibration exposure on drivers: a systematic review. International Journal of Industrial Ergonomics 37 (2007) 245-256.
[24] Wikström, B., Kjellberg, A., Dallner, M. Whole-body vibration. a comparison of different methods for the evaluation of mechanical shocks. International Journal of Industrial Ergonomics 7 (1991) 41-52.
[25] J. M. Cabeças, R. J. Milho: The efforts in the forearm during the use of anti-vibration gloves in simulated work tasks, International Journal of Industrial Ergonomics 41 (2011) 289-297.
[26] Fernandez, M.D., Quintana, S., Chavarria, N., Ballesteros, J.A. Noise exposure of workers of the construction sector. Applied Acoustics 70 (2009) 753-760.
[27] P. M. Arezes, C.A. Bernardo, O. A. Mateus: Measurement strategies for occupational noise exposure assessment: A comparison study in different industrial environments International Journal of Industrial Ergonomics 42 (2012) 172-177.
[28] Gillen, M., Baltz, D., Gassel, M., Kirsch, L., Vaccaro, D.,. Perceived safety climate, job demands, and coworker support among union and non-union injured construction workers. Journal of Safety Research 33 (2002) 33-51.
[29] Wahlberg, A.E. Long-term effects of training in economical driving: fuelconsumption, accidents, driver acceleration behaviour and technical feedback. International Journal of Industrial Ergonomics 37 (2007) 333-343.
[30] O. O. Abbe, C. M. Harvey, L. H. Ikuma, F. Aghazadeh: Modeling the relationship between occupational stressors, psychosocial/physical symptoms and injuries in the construction industry, International Journal of Industrial Ergonomics 41 (2011) 106-117.
[31] Wirkus M., Węgierski T., Chmielarz A. Marnotrawstwo pracy maszyn na placu budowy. Budownictwo i inżynieria środowiska, Politechnika Białostocka 2 (2011) 699-707.
[2] Lenkiewicz W. (red.). Technologia robót budowlanych. PWN, Warszawa, 1985.
[3] Zajączkowska T. Kalkulacja kosztorysowa w budownictwie i jej komputerowe wspomaganie. Wydawnictwo RADAMSA, Kraków, 1997.
[4] Linczowski Cz. Technologia robót budowlanych. Politechnika Świętokrzyska w Kielcach, 2000.
[5] Caterpillar Performance Handbook 42, a publication by Caterpillar Inc. Peoria, Illinois, U.S.A., January 2012 www.pbcp.com.pl/Caterpilarxx.
[6] Bašková, R. Realizácia betónových konštrukci. BELMAS GROUP, Martin, 2008.
[7] Bašková, R. DACHOWSKI, R. Progressive methodology for determination of concrete plants productivity. Structure and Environment. Kielce University of Technology 2 (2010) 18-23.
[8] Stefański A., Walczak J. Technologia robot budowlanych. Arkady, Warszawa, 1983.
[9] Tam C.M., Tong T. K.L., Tse S. L. Artificial neural networks model for predicting excavator productivity. Engineering, Construction and Architectural Management 9 (2002) 446 – 452.
[10] Shi J.J. A neural network based system for predicting earthmoving production. Construction Management & Economics 17 (1999) 463–471.
[11] Schabowicz K., Hoła B. Application of artificial neural networks in predicting earthmoving machinery effectiveness ratios. Archives of Civil and Mechanical Engineering 4 (2008) 73-84.
[12] Edwards D.J., Holt G.D. ESTIVATE: a model for calculating excavator productivity and output costs. Engineering, Construction and Architectural Management 7 (2000) 52 – 62.
[13] Kirmanli C., Ercelebi S.G. An expert system for hydraulic excavator and truck selection in surface mining. The Journal of The Southern African Institute of Mining and Metallurgy 109 (2009) 727-731.
[14] Kim Y. B., Kang H., Ha J. H., Kim M. S., Kim P. Y., Baek S. J., Park J. A Study on the Virtual Digging Simulation of a Hydraulic Excavator, CIB Co-sponsored: 28th International Symposium on Automation and Robotics in Construction ISARC (2011) 95-100.
[15] Schmidt D., Proetzsch M., Berns K. Simulation and Control of an Autonomous Bucket Excavator for Landscaping Tasks http://agrosy.informatik.uni-kl.de/fileadmin/Literatur/Schmidt10.pdf.
[16] Hoła B., Schabowicz K. Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do predykcji wydajności układów maszyn do robot ziemnych. Prace Naukowe Instytutu Budownictwa Politechniki Wrocławskiej Nr 87 Studia i materiały 18 (2006) 101-108.
[17] Marcinkowski R., Koper A. Projektowanie zespołu maszyn zapewniających ciągłość betonowania konstrukcji monolitycznej. Budownictwo i inżynieria środowiska, Politechnika Białostocka 2 (2011) 583-587.
[18] Wykowska M. (2010). Ergonomia. Wyd. AGH, Kraków ( książka elektroniczna).
[19] Taczanowska T., Jaśkowski P.: Ergonomia w budownictwie. Politechnika Lubelska. Lublin 1998.
[20] B. Osafo-Yeboah, S. Jiang, R. Delpish, Z. Jiang, C. Ntuen: Empirical study to investigate the range of force feedback necessary for best operator performance in a haptic controlled excavator interface, International Journal of Industrial Ergonomics, 43 (2013) 197-202.
[21] Meshkati, N., Integration of workstation, job, and team structure design in complex human-machine systems: a framework. International Journal of Industrial Ergonomics 7 (1991) 111-122.
[22] T. H. Langer, T. K. Iversen, N. K. Andersen, O. Ø. Mouritsen, M. R. Hansen: Reducing whole-body vibration exposure in backhoe loaders by education of operators, International Journal of Industrial Ergonomics 42 (2012) 304-311.
[23] Tiemessen, I.J., Hulshof, C.T.J., Frings-Dresen, M.H.W. An overview of strategies to reduce whole-body vibration exposure on drivers: a systematic review. International Journal of Industrial Ergonomics 37 (2007) 245-256.
[24] Wikström, B., Kjellberg, A., Dallner, M. Whole-body vibration. a comparison of different methods for the evaluation of mechanical shocks. International Journal of Industrial Ergonomics 7 (1991) 41-52.
[25] J. M. Cabeças, R. J. Milho: The efforts in the forearm during the use of anti-vibration gloves in simulated work tasks, International Journal of Industrial Ergonomics 41 (2011) 289-297.
[26] Fernandez, M.D., Quintana, S., Chavarria, N., Ballesteros, J.A. Noise exposure of workers of the construction sector. Applied Acoustics 70 (2009) 753-760.
[27] P. M. Arezes, C.A. Bernardo, O. A. Mateus: Measurement strategies for occupational noise exposure assessment: A comparison study in different industrial environments International Journal of Industrial Ergonomics 42 (2012) 172-177.
[28] Gillen, M., Baltz, D., Gassel, M., Kirsch, L., Vaccaro, D.,. Perceived safety climate, job demands, and coworker support among union and non-union injured construction workers. Journal of Safety Research 33 (2002) 33-51.
[29] Wahlberg, A.E. Long-term effects of training in economical driving: fuelconsumption, accidents, driver acceleration behaviour and technical feedback. International Journal of Industrial Ergonomics 37 (2007) 333-343.
[30] O. O. Abbe, C. M. Harvey, L. H. Ikuma, F. Aghazadeh: Modeling the relationship between occupational stressors, psychosocial/physical symptoms and injuries in the construction industry, International Journal of Industrial Ergonomics 41 (2011) 106-117.
[31] Wirkus M., Węgierski T., Chmielarz A. Marnotrawstwo pracy maszyn na placu budowy. Budownictwo i inżynieria środowiska, Politechnika Białostocka 2 (2011) 699-707.
Radziszewska-Zielina, E. (2013) „Wstępna identyfikacja i ocena parametrów wpływających na wydajność układu operator-maszyna do robót ziemnych”, Budownictwo i Architektura, 12(1), s. 053–060. doi: 10.35784/bud-arch.2173.
Autorzy
Elżbieta Radziszewska-ZielinaZakład Technologii i Organizacji Budownictwa; Wydział Inżynierii Lądowej; Politechnika Krakowska Polska
Autorzy
Anna SobotkaKatedra Geomechaniki, Budownictwa i Geotechniki; Wydział Górnictwa i Geoinżynierii; AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie Polska
https://orcid.org/0000-0002-4477-8821
Autorzy
Edyta PlebankiewiczZakład Technologii i Organizacji Budownictwa; Wydział Inżynierii Lądowej; Politechnika Krakowska Polska
Autorzy
Krzysztof ZimaZakład Technologii i Organizacji Budownictwa; Wydział Inżynierii Lądowej; Politechnika Krakowska Polska
https://orcid.org/0000-0001-5563-5482
Statystyki
Abstract views: 188PDF downloads: 308
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Użycie niekomercyjne – Bez utworów zależnych 4.0 Międzynarodowe.
Budownictwo i Architektura wspiera program otwartej nauki. Czasopismo umożliwia otwarty dostęp (Open Access) do publikacji. Każdy może przeglądać, pobierać i przekazywać artykuły pod warunkiem przestrzegania zasad licencji.
