Roof Proactive Maintenance Policies

Abstract

        The study proposes an approach to assist facility managers in establishing a proactive roof maintenance plan. Two methodologies, Historical Maintenance Data Analysis (HMDA), and Roof Service Life Prediction (RSLP) are used in this research. HMDA hypothesizes that a mathematical model can predict the chance of potential roof leak causes. The RSLP is based on the assumption that the first-time leak has a linear relationship with the estimated service life (ESL) of the roof.

        This research demonstrates that roof maintenance records can be used to identify factors that are likely causes of roof leaks in a mathematical model. Roof leaks are not totally random events and can be predicted. Three parameters (Age, Workmanship, and Roof Repair) have a significant impact on the roof leak’s odds. The ‘Factor Method’ performed in the RSLP confirms the existence of linear relationships between the ESL and the first-time leak. The extents of correlation are
found to be low to medium.

        The ESL provides a reasonable estimation of a roof maintenance-free period. When ESL information is used in conjunction with knowledge obtained from HMDA, the new synthesis of knowledge will enable the facility maintenance professional to develop and schedule a proactive roof maintenance plan.

นนท์ คุณค้ำชู

คณะสถาปัตยกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยศิลปากร

        งานวิจัยชิ้นนี้ทำขึ้นเพื่อเสนอแนวทางให้ผู้บริหารอาคาร หรือที่ทราบกันดีภายใต้ชื่อ Facility Manager (FM) ใช้ในการวางแผนดูแลรักษาหลังคาของอาคารในเชิงรุก โดยใช้การศึกษาสองวิธี วิธีแรกคือการวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งจากเอกสารอ้างอิงต่างๆ, เอกสารการซ่อมบำรุง (หลังคาจริง), และการสัมภาษณ์ผู้บริหารอาคารที่มีอายุงานมากกว่า 10 ปี เพื่อระบุสาเหตุหลักของหลังคารั่ว และวิธีที่สองโดยการใช้แนวความคิดของ การคาดคะเนอายุของวัสดุ หรือส่วนประกอบของอาคาร (Service Life Prediction) โดยใช้ข้อมูลของหลังคาจริง และใช้การวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อช่วยในการหาคำตอบในทั้งสองวิธี ในวิธีการแรกนั้น ผู้ศึกษาได้ตั้งสมมติฐานว่า การใช้วิธีการจำลองทางคณิตศาสตร์อาจจะสามารถช่วยในการทำนายถึงสาเหตุหลักที่ก่อให้เกิดปัญหาหลังคารั่ว สำหรับวิธีศึกษาวิธีที่สองนั้นยืนอยู่บนข้อสมมติฐานที่ว่า การเกิดหลังคารั่วครั้งแรกนั้น มีความสัมพันธ์เป็นเชิงเส้นตรงกับอายุการใช้งานของหลังคา ยกตัวอย่างเช่น หลังคาที่มีการคาดคะเนอายุการใช้งานนานกว่า การเกิดการรั่วครั้งแรกก็จะเกิดช้ากว่าหลังคาที่มีการคาดคะเนอายุการใช้งานน้อยกว่า

         งานวิจัยชิ้นนี้ได้แสดงให้เห็นว่า ข้อมูลของการซ่อมบำรุงหลังคานั้นสามารถที่จะนำมาใช้เพื่อระบุถึงสาเหตุของปัญหาหลังคารั่วได้โดยการใช้การจำลองทางด้านคณิตศาสตร์และยังได้พิสูจน์อีกว่า การรั่วของหลังคามิใช่เหตุบังเอิญ ในทางตรงกันข้าม เราสามารถที่จะทำนายการเกิดของหลังคารั่วได้โดยดูจากปัจจัยหลักๆ สามประการ คือ 1 อายุของหลังคา 2 คุณภาพฝีมือของผู้ติดตั้ง และ 3 ความถี่ของการซ่อมบำรุงหลังคา ซึ่งปัจจัยทั้งสามตัวนี้ มีผลอย่างมากต่อการเกิดหลังคารั่ว วิธีการศึกษาที่เรียกว่า “Factor Method” ซึ่งถูกใช้ในการศึกษาในส่วนที่สองนั้น ได้ยืนยันความสัมพันธ์เชิงเส้นตรงระหว่างการคาดคะเนอายุการใช้งานของหลังคา และการเกิดหลังคารั่วครั้งแรก จากการศึกษาพบว่า ความสัมพันธ์ของการคาดคะเนอายุการใช้งานกับการเกิดหลังคารั่วครั้งแรกนั้นมีค่าต่ำถึงปานกลาง

        การคาดคะเนอายุการใช้งานของหลังคาช่วยทำให้ผู้ดูแลอาคารค่อนข้างมั่นใจได้ว่า หลังคาที่มีการคาดคะเนอายุการใช้งานยาวกว่าจะไม่ประสบปัญหาการรั่วซึมในช่วงอายุเริ่มต้นของหลังคานั้นจะยังไม่ประสบกับปัญหาการรั่วซึม ดังนั้นจึงอาจจะยังไม่ต้องได้รับการดูแลรักษาอย่างเข้มงวดนัก เมื่อนำข้อมูลการคาดคะเนอายุนี้มารวมกับข้อมูลที่ได้จากการศึกษาข้อมูลประวัติการซ่อมบำรุงของหลังคาแล้ว ผู้ดูแลอาคารก็สามารถที่จะจัดทำตารางช่วงเวลาของการดูแลรักษาหลังคาเพื่อป้องกันการรั่วของหลังคาได้ตรงกับความจำเป็นโดยไม่ต้องรอให้หลังคารั่วเสียก่อน ซึ่งเมื่อรอถึงจุดนั้นการซ่อมบำรุงอาจจะเป็นไปได้ยาก และเกิดความเสียหายมากกว่าที่มองเห็น