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Maintenance Work Order Assignment Optimization Using Operation and Maintenance Data: Georgia Tech Campus Case Studies
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OA
AI
DOI：10.3390/buildings16142862.png)
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摘要
En 中文
本研究通过与美国乔治亚理工学院校园设施管理人员的面对面会议观察到一个情况，管理人员倾向于基于经验性标准向工作人员分配日常建筑任务。这促使开发一个决策支持系统来管理多栋建筑中的各类任务。该系统采用数据驱动方法并实施以下步骤：（1）工单数据预处理，（2）基于优先级的工单分配优化，（3）基于仿真的性能评估。通过使用来自乔治亚理工学院校园的实际运营数据的可行性案例研究验证了该系统的适用性。案例研究结果证明，推荐的工单路线可以减少选定日常工单案例中的旅行距离和预估工作时间。本研究成果有望提高设施管理过程的效率，并为设施管理人员提供更一致的指南，指导其如何分配日常建筑任务，而非依赖设施管理人员不一致的、基于经验的工单分配方式。
Keyword:
genetic algorithm
maintenance work order assignment optimization
operation and maintenance data
traveling salesman problem
期刊
IF:
3.1
论文数:
1.8W
被引数:
2.5W
机构
引用论文
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