Basmak D : Seçim

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Gösterge Iİ Gösterge Iİ Bina A Bina B Gösterge IJ X X X X X X X X X √ X X X X X X X X X X √ X √ X X X X

Not: (√) sembolü seçilmiş ikili karşılaştırmayı göstermektedir, (X) sembolü ise ikili karşılaştırma için seçilmiş parçaları ifade etmektedir

4.1.8.7 Basmak D : Seçim

Bu basamağın amacı, IBAssessor modelinin sınırlayıcı süpermatrisinden elde edilen hesaplama sonuçlarına dayanarak en uygun Akıllı Bina adayını seçmektir. ANP modelinin hesaplamalarının ana sonuçları, her bir Akıllı binanın önceliklerini farklı KPIs karşı sentezleyerek elde edilen, Akıllı Binaların Genel öncelikleridir.

En yüksek bina ömür boyu enerji verimliliği önceliğine sahip en uygun Akıllı Bina Adayının seçimi, Eşitlik 8’de tanınlanmış olan bir kısıtlayıcı öncelik ağırlığı vasıtası ile yapılır. Burada Wi, Akıllı bina adayı i’nin (i=1,….,n) (n IB adaylarının toplam

sayısı) sentezlenmiş öncelik ağırlığı ve wCIB;i sınırlayıcı süpermatriksteki Akıllı Binay adayının sınırlı ağırlığıdır.

wCIB;I basamak B’de yapılmış olan çiftli yargılardan oluşturulmuş olsa da, Akıllı Bina adayı i'nin önceliği olarak görülmesi ve be sebeple Eşitlik 8’de kullanılması makuldur. Sınırlayıcı superamtriksteki hesaplama sonuçlarına göre, en uygun akıllı bina, aday B’dir (Tablo 4.17).

Her bir akıllı bina adayının Tablo 4.14’de listelenen özelliklere göre, Wi kullanılarak yapılan karşılaştırma sonuçları, aynı zamanda, en tercih edilen binanın, bina ömür boyu enerji verimliliğinin; bina performansını, bina hizmet sistemleri, en az enerji tüketimi, en az atık oranı ve daha düşük olumsuz çevresel etkiler anlamında en iyi çözümler ile düzenlediği adaydır. Bu, IBAssessor ANP modelinin, akıllı binların ömür boyu enerji verimliliği ve insanların duygusal ve fiziksel sağlığının sağlanması anlamında oldukça mantıklı bir karşılaştırma sonucu sağlamakta olup, pratikte uygulanabilir.

Bu çalışmayla, binaların ömür boyu enerji verimliliğini vurgulayan, Akıllı Bina değerlendirmelerine yönelik olarak IBAssessor adında bir ANP modeli sunulmaktadır. IBAssessor ANP modeli kümeler ve alt kümeler arasında geri besleme ve döngüler içeren (şekil 4.8) ANP’ye dayalıdır ancak, ANP’yi basite indirgeyecek bir kontrol modeli yoktur. IBAssessor ANP modeline yönelik KPI’lar, Stratejik Akıllı Bina Değerlendirme ve Renovasyon modeline ve bir Taktiksel Akıllı Bina Değerlendirme ve Renovasyonuna (TIBER) dayalı enerji-süre tüketim endeksi (şekil 4.7) adında sayısal bir yaklaşım kullanılarak seçilmektedir. Ancak, bu modelde hangi çiftli yargıların oluşturulduğuna dair örtülü kontrol kriterleri vardır, yani, binaların yaşam boyu enerji verimliliklerinin insanların sıhhatleri anlamında ürünler ve süreçlere odaklanması. Süpermatris hesaplamaları, Akıllı bina adaylarının toplam öncelikleri için yapılmaktadır, ve öncelikler, adayların önceliklerinin IBAssessor ANP modelinin tüm alt ağlarından sentezlenmesi ile elde edilmektedir. Son olarak, sentezlenmiş olan öncelik ağırlığı Wi, her bir akıllı bina adayından elde edilen tasarım ve inşaat planı kaynaklı ömür boyu enerji verimliliğinin ölçüsünü ayırt etmek için kullanılmaktadır. Araştırmacılar, IBAssessor yaklaşımının, Asya Akıllı Bina endeksi gibi mevcut derecelendirme metodlarına kıyasla avantajları olduğuna inanmaktadırlar, çünkü IBAssessor, hem değerleri hem de KPI’lar arasındaki ilişkileri içermektedir, mevcut bina derecelendirme sistemleri ise bunu yapamamaktadırlar. Özet olarak, IBAssessor

ANP modelini pratiğe aktarmak için, bu çalışma, aşağıdaki adımların yapılmasını önermektedir :

1.AIIB tarafından sunulan Akıllı Bina indeksinin puanlama kriterini kullanarak, Akıllı Bina adaylarının tüm KPI ler için değerlendirilmesi.

2. Tablo 4.14-4.16’i kullanarak, tüm göstergeler arasında çiftli karşılaştırmalar yapılması;

3. Bir başlangıç supermatrisini, sınırlayıcı bir süpermatrise dönüştürmek için supermatris hesaplamasının yapılması;

4. Sınırlayıcı supermatrisi kullanarak, Akıllı bina adaylarının her bir sınırlayıcı öncelik ağırlığının hesaplanması;

5. Tablo 4.17’ı kullanarak Akıllı Bina adayının seçilmesi

6. Eğer adaylardan hiç birisi ömür boyu enerji verimliliği ve sıhhat gerekliliklerini karşılamıyorsa, planlarda düzeltmeler yapılıp yukarıdaki prosedürü tekrarlayarak yeniden değerlendirme yapılması şeklindedir.

Her ne kadar IBAssessor ANP modeli, Akıllı Bina indeksinden çıkartılmış olan bir grup KPI’ye göre inşaa edilmiş olsa da, yazarlar, mevcut IBAssessor modelinde benimsenmiş olan KPI’lerin, ürünlerin ve süreçlerin ömür boyu enerji verimliliği ve insanların sıhhatlerini tam olarak kapsayacak mükemmelikte olmadığını kabul etmektedirler. Mevcut tüm bina derecelendirme sistemleri ile ilgili daha fazla araştırma ve yenilenmiş bir IBAssessor modeli oluşturmak amacıyla son bir KPI grubu elde etmek için, uyugulayıcılar ile daha fazla anket yapılması gerekmektedir. Bu model sayısal yaklaşımı, içeriği ve gösterge değerleriyle, varsayımlardan çok uzak nicel değerlerin sunulup birden fazla akıllı binanın aynı anda ve sürede doğru bir şekilde değerlendirilebilmesine imkan sağlamaktadır.

4.1.8.8 Metodun Avantaj Ve Dezavantajları:

Akıllı bina göstergeleri için kapsamlı bir gösterge kümesine sahip

Yapı yaşam dönemi süresince enerji verimliliği; Enerji/Zaman tüketim indeksine gore sayısal bir yaklaşımla değerlendirilebilir

Diğerlerinden farklı olarak temel kriterler; insan, süreç ve ürün kümelerinden oluşur

Yapı, sistemlerinin her aşamasındak çeşitli faktörlere bağlı olarak, farklı modellerdeki hem doğal hem yapma çevre yük analizinin yapılmasına olanak sağlayacak sayısal bir yaklaşım içerir

Kullanım sonrası değerlendirme yapılabilmesi sayesinde, sistem değerlendirmesinin sırasında geri besleme yapılabilmektedir

Yapı performans değerlendirmesi yapılırken kullanılan ETI sayesinde enerji tüketim hızı ölçülebilmekte ve enerji tüketim hızı süreçler için tekrar ayarlanabilmektedir

Yapı zekasının ölçümü yapılamaz

Kullanımındaki zorluklar ve verilen formülüzasyonların hesaplamalarındaki veri gereklilik sürecindeki sıkıntıların yaşanılması gibi olumsuz etkileri mevcuttur makul karşılaştırmaların yapılabilmesine olanak sunabilen en gelişmiş akıllı bina değerlendirme metodu olarak gösterilebilir.

AIIB tarafından sunulmuş olan en kapsamlı, akıllı bina indeksli puanlamanın çok daha ilerletilmiş hali olarak, mevcut değerlendirme metodları içinde sonuçları en tutarlı ve kabul edilebilir olan