Resumo As ações que compõe o processo de manutenção em fachadas são orientadas pelos resultados obtidos na fase de inspeção. Algumas propostas metodológicas que visam a otimização do processo de inspeção têm sido discutidas, entre essas destacam-se as técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI) capturadas por Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT). O uso de VANT para capturar imagens em fachadas agiliza o acesso à área inspecionada, e as técnicas de PDI ajudam a automatizar o processo de identificação de manifestações patológicas. Esse artigo tem como objetivo aplicar técnicas de PDI para detectar regiões com descolamento cerâmico em fachadas de edifícios. A metodologia utilizada inicia com a formação de uma base de dados (imagens) capturadas por celular e por VANT. O algoritmo de detecção de objetos YOLO (You Only Look Once) foi aplicado nas imagens que compõe a base de dados. Os resultados obtidos indicaram que as técnicas utilizadas são bastante promissoras, com precisão de 94% nos testes realizados. O índice de precisão obtido indica que o modelo é aplicável na prática e as discussões sobre as limitações ajudam no melhoramento da metodologia proposta.

Abstract Facade maintenance actions are driven by results obtained in the inspection phase. Some methodological proposals aimedat optimizing the inspection process have been discussed, notablydigital image processing (DIP) techniques associated with unmanned aerial vehicle (UAV) imagery. Using UAV speeds up the access to the inspected area, and DIP techniques help to automate the identification of pathological manifestations. This article aims to apply DIP techniques to detect areas where the ceramic cladding on building facades is detaching. The methodology referred to herein starts with the creation of a database (images) captured by cell phone and UAV. The object detection algorithm YOLO (You Only Look Once) was applied to the database images. The results indicated these techniques are very promising, with a 94% precision level in the tests performed. The precision index obtained indicates that the model is applicable in practice and discussions about its limitationshelp improve the proposed methodology.

Resumo O atraso em obras é observado globalmente na construção civil e afeta a economia dos países, sendo fundamental a identificação de suas causas para a minimização das consequências. O objetivo deste trabalho é a identificação das causas de atraso de obras em edificações e a análise de suas correlações pela análise fatorial estatística. A metodologia de pesquisa incluiu uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL), uma Pesquisa Survey, pormeio de questionários e entrevistas; assim como a identificação das principais causas de atraso pelo Índice de Importância Relativa (RII) e a Curva ABC. Porfim, efetuou-se a análisefatorial das causas de atraso; não se limitando apenas a identificação das mesmas. Os resultados demonstraram que as 12 causas identificadas são correlacionadas a 4 fatores de atraso, que explicam 69,18% da variância da amostra: gestão de suprimentos (21,41%); gestão da mão de obra (20,79%); gestão do projeto(17,64%) e gestão das condições climáticas (9,34%). Conclui-se que os fatores de atraso citados podem ser considerados como deficiências de gestão dos empreendimentos e que a pesquisa aprofundou o conhecimento sobre atrasos na construção, contribuindo na fronteira do conhecimento para mitigação deste problema presente em váriospaíses, principalmente os países em desenvolvimento.

Abstract The delay in civil construction works is observed globally and affects the economy of countries. Therefore, identifying the causes of delays is of paramount importance to minimize their consequences. This paper aims at identifying the causes of delay in construction works and their analysis and existing correlations through statistical factor analysis. The research methodology included a Systematic Literature Review (SLR), a Survey Research through questionnaires and interviews was conducted, as well as the identification of the main causes of delay through the Relative Importance Index (RIL) and the ABC Curve. Finally, factor analysis of the causes of delay was performed, not limiting only to their identification. The results showed that the 12 identified causes are correlated to 4 delay factors, which account for 69.18% of the sample variance: supply management (21.41%); workforce management (20,79%); project management (17.64%) and management of climatic conditions (9.34%). It is concluded hereby that the delay factors mentioned herein can be considered management deficiencies in the projects and that the research has expanded the knowledge on construction delays, thus contributing to the frontier of knowledge to mitigate this problem in several countries, especially developing ones.

Resumo Atender aos requisitos dos clientes é primordial para qualquer empresa ou indústria, uma vez que entregar aos clientes o produto que eles desejam é a sua razão de existir. Nos projetos habitacionais, compreender e traduzir tais requisitos em atributos de projeto visa buscar a total satisfação dos clientes e garantir vantagem competitiva. Para tanto, metodologias baseadas em aspectos qualitativos vêm sendo desenvolvidas, ainda assim, estas apresentam limitações quanto à garantia da qualidade dos produtos imobiliários. Com o intuito de propor um modelo para hierarquizar requisitos resultados de pesquisas de satisfação, baseado em aspectos quantitativos, este trabalho se dispôs a analisar um banco de dados composto por pesquisas de satisfação de empreendimentos habitacionais de padrões econômicos distintos. Foram empregadas análises das medidas de tendência central e dispersão, determinação da confiabilidade por meio do Alpha de Cronbach e análise fatorial. Pôde-se constatar que a principal ferramenta capaz de atender aos objetivos é a análise fatorial, sendo os aspectos construtivos com maior possibilidade de fornecer satisfação aos clientes aqueles relacionados a tamanho, qualidade, funcionalidade e conforto.

Abstract Meeting customer requirements is crucial for any company or industry, since delivering to customers the products they need or desire is their reason for existing. In housing projects, understanding those requirements and translating them into design attributes is a way to achieve customer satisfaction and ensure a competitive edge to the company. In order to do that, different methods focused on the qualitative aspects have been used. However, those methods have proven to be limited with regards to ensuring the quality of building products. With the purpose of proposing a method to build a hierarchy of the requisites resulting from customer satisfaction surveys, based on quantitative aspects, this study analysed a databank formed by customer satisfaction surveys in housing developments with different economic standards. The study applied measures of central tendency and dispersion, reliability tests by means of the Cronbach's Alpha and factor analysis. The results show that the main tool to help meeting the aims is factor analysis, with the constructive aspects related to size, quality, functionality and comfort more likely to provide satisfaction to customers.

Resumo Os investimentos em educação realizados pelo Governo Federal entre os anos de 2004 e 2014 chegaram a expressivos valores de 94,2 bilhões de reais, dos quais quase 7 bilhões de reais foram para as obras em instituições federais de ensino superior. Cabe ressaltar que, nesse setor, existe com frequência a ocorrência de aditivos de prazo e de custo, considerados grandes problemas na execução dessas obras. Do montante investido, cerca de 637 milhões representaram aditivos de custo, o que demostra o problema a ser enfrentado nessa área. Os dados deste trabalho englobam 2.178 obras divididas nas cinco regiões do país. Técnicas estatísticas, como a Análise de Variância de Kruskall-Wallis e o Teste U de Mann-Whitney, foram utilizadas para a análise e a inferência dos dados. Os principais fatores que levaram à celebração de aditivos foram as inclusões e/ou modificações de projetos e os acréscimos de serviços. Constatou-se que 69,05% das obras do setor não cumpriram o prazo e que 61,89% não terminam com o custo previsto. Nesse sentido, o estudo contribui para a avaliação das obras do setor público educacional em âmbito nacional, permitindo que as informações geradas sirvam para uma gestão mais eficiente nesse subsetor da construção.

Abstract Investments in education made by the Brazilian Federal Government between the years of 2004 and 2014 reached a significant amount of 94.2 billion Brazilian reais, of which almost 7 billion went to projects at federal higher education institutions. It should be noted that in this sector there are frequent additions of time and cost, and they can be considered as one of the major problems in the execution of these works. From the invested amount, around 637 million represented cost additives, showing the problem to be faced in this area. The study’s data include 2,178 works divided into all five regions of the country. Statistical techniques such as the Kruskal-Wallis Analysis of Variance and the Mann-Whitney U Test were used for data analysis and inference. The main factors that led to the celebration of additives were the inclusions and/or modifications of design as well as the addition of services. It was found that 69.05% of the works in the sector did not meet the deadline and 61.89% did not end within the expected cost. Hence, this study contributes to the evaluation of the public education sector works at a national level, allowing the generated information to serve for more efficient management of this construction sub-sector.

Resumo O crescimento da indústria da construção civil é de grande importância para a manutenção e sustentação da economia brasileira, mas essa indústria utiliza grande quantidade de recursos naturais e consequentemente gera grandes volumes de resíduos de construção civil (RCC). Esforços na minimização de RCC geralmente estão direcionados aos estágios de construção das obras, mas não ao estágio de projetos. Assim, a tecnologia BIM surge como uma importante ferramenta ao possibilitar uma melhor análise e controle da geração de resíduos. Este trabalho propõe um modelo BIM para estimar o RCC e o custo de retirada na fase de projeto, pois nela ainda são inexistentes ações visando estimar o resíduo a ser gerado em uma obra. Para isso, utilizaram-se etapas como a revisão sistemática da literatura, levantamento de índices de perdas e modelagem BIM. Os resultados obtidos revelaram que 10% dos RCC quantificados pertencem à classe B, e 90%, à classe A, sendo a argamassa o material com o maior potencial de desperdício, 56% da estimativa total. A modelagem através de dados estatísticos e indicadores pode contribuir na elaboração do plano de gerenciamento de resíduos de construção civil (PGRCC), aperfeiçoando, dessa forma, o planejamento, com redução do RCC.

Abstract The construction industry is certainly fundamental to the Brazilian economy, but the high consumption of raw materials involved is cause for environmental concern, especially due to the huge amount of waste it generates. Actions to reduce construction waste (CW) are taken solely in the actual construction stage, not in the design stages. In this scenario, BIM technology can be used to better analyse and control waste generation. This paper presents a BIM model that allows contractors to estimate the volume and disposal cost of CW in the design stage, before any construction activities have been performed. A systematic literature review provided a correct selection of construction material waste factors and BIM modelling methods. Calculations revealed that 10% of CW is class B and 90% is class A. Mortar was found to be the material with the highest waste rate, 56% of the total waste volume estimate. These findings demonstrate that BIM modelling can produce reliable data, which will help contractors to create a Construction Waste Management Plan (CWMP), thus improving CW planning and reduction.

Resumo A definição do prazo de execução de obras residenciais verticais ocorre ainda na fase de estudo de viabilidade econômica e financeira do empreendimento e, na maioria das vezes, de forma empírica, aumentando as incertezas e os riscos para o cumprimento do prazo estabelecido. No entanto, existem ferramentas de inteligência computacional que podem contribuir para a redução do grau de incerteza. Este trabalho tem como objetivo investigar o uso de um sistema híbrido para estimar o prazo de construção de obras verticais residenciais, a partir de características do projeto e produção utilizando análise fatorial e Sistemas Fuzzy. Para isso, utilizou-se de informações de um banco de dados oriundos da SEURB de Belém, no estado do Pará e empresas construtoras no município de Belém, cidade localizada no norte do Brasil. Para a construção e treinamento do Modelo de Previsão Fuzzy foram utilizados dados de 71 empreendimentos, e para a fase de validação foram utilizados 16 outras obras de edificações. Os resultados obtidos apresentaram nível significativo de assertividade, com acurácia igual a 75% considerando um intervalo cujos limites (superior e inferior) foram calculados a partir do MAPE e MASE. O modelo apresentou desempenho de predição superior a outros modelos já consagrados na literatura.

Abstract Setting the building construction duration for vertical residential works is made still in the study phase of economic and financial feasibility of the project and, in most cases, in an empirical way, increasing the uncertainties and the risks to fulfill the set deadline. However, there are computational intelligence tools that can contribute to reduce the degree of uncertainty. This study aimed to investigate the use of a hybrid system to estimate the deadline for vertical residential building works from design and production characteristics using factorial analysis and Fuzzy Systems. To this end, we used information of a database from the SEURB and in some buildings construction companies in Belém, a city located in the State of Pará, northern of Brazil. For the training and construction of the Fuzzy Forecast Model, data from 71 projects were used and 16 others residential buildings were used for its validation. The results showed a significant level of assertiveness, with 75% accuracy considering a range, whose upper and lower limits were calculated from MAPE and MASE. The model presented a prediction performance superior to other models already consecrated in the literature.