مهندسی سازه و ساخت

مهندسی سازه و ساخت

ارزیابی استراتژی های پذیرش فناوری هوشمند در صنعت ساخت و ساز شهری با ارائه یک مدل جدید SWOT- MCDM در شرایط عدم قطعیت (مطالعه موردی: استان قم)

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری، گروه مهندسی عمران، واحد اراک، دانشگاه آزاد اسلامی، اراک، ایران
2 دانشیار، گروه مهندسی عمران، واحد اراک، دانشگاه آزاد اسلامی، اراک، ایران
3 استادیار، گروه مهندسی عمران، واحد اراک، دانشگاه آزاد اسلامی، اراک، ایران
4 دانشیار، گروه مهندسی صنایع ، واحد اراک، دانشگاه آزاد اسلامی، اراک، ایران
چکیده
فناوری‌ هوشمند، به‌ویژه در چارچوب انقلاب صنعتی چهارم، ظرفیت بالایی برای بهینه‌سازی فرآیندها و بهبود محیط کار در صنعت ساخت‌ شهری دارند. با این حال، بررسی‌ها نشان می‌دهد که میزان پذیرش این فناوری‌ها، حتی در کشورهای توسعه‌یافته، همچنان پایین بوده و در ایران نیز مطالعه جامعی در زمینه تحلیل استراتژیک پذیرش این فناوری‌ها در بستر شهری انجام نشده است. هدف اصلی این پژوهش، ارزیابی استراتژی‌های پذیرش فناوری هوشمند در صنعت ساخت شهری با ارائه یک رویکرد مدل جدید SWOT- MCDM در شرایط عدم قطعیت است. در این راستا، از یک رویکرد چندمرحله‌ای بهره‌ گرفته شده است. در گام نخست، با انجام مصاحبه‌های تخصصی با خبرگان و استفاده از تحلیل SWOT، نقاط قوت، ضعف، فرصت‌ها و تهدیدهای مؤثر شناسایی شد. سپس، برای غربالگری عوامل شناسایی‌شده، روش دلفی فازی به کار گرفته شد. در مرحله سوم، به منظور تعیین اهمیت نسبی معیارهای تصمیم‌گیری، از روش فوکام فازی استفاده شد که با حداقل نرخ ناسازگاری، وزن‌های قابل اعتماد و دقیقی برای معیارها ارائه می‌دهد. در ادامه، برای ارزیابی و اولویت‌بندی استراتژی‌های پیشنهادی، از روش کوکوسو فازی استفاده گردید. مزیت این روش نسبت به سایر روش‌های اولویت‌بندی در آن است که علاوه بر تعیین گزینه برتر، امکان گروه‌بندی استراتژی‌ها در خوشه‌های ترجیحی، شناسایی گزینه‌های غیرمسلط (کارآمد) و تحلیل انعطاف‌پذیر تصمیم‌گیری را نیز فراهم می‌کند. در گام پایانی، تحلیل حساسیت به دو صورت انجام شد: نخست، بر مبنای تغییرات وزن معیارها؛ و دوم، بر اساس تغییر روش تحلیل به‌منظور سنجش پایداری نتایج و اعتبار آن‌ها .برای آزمون عملی مدل پیشنهادی، استان قم به عنوان مطالعه موردی انتخاب شد. موقعیت راهبردی این شهر و برنامه‌های فعال در حوزه هوشمندسازی، آن را به گزینه‌ای مناسب برای اعتبارسنجی یافته‌ها تبدیل کرده است. نتایج پژوهش می‌تواند به عنوان راهنمایی مؤثر برای سیاست‌گذاران شهری در تدوین نقشه راه پذیرش فناوری‌های هوشمند و سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌های نوین مورد استفاده قرار گیرد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Evaluation of Smart Technology Adoption Strategies in the Urban Construction Industry by Presenting a New SWOT-MCDM Model under Uncertainty (Case Study: Qom Province)

نویسندگان English

Reza Bakhshipour 1
S.Mohammad Mirhosseini 2
Ehsanullah Zeighami 3
Mohammad Ehsanifar 4
1 PhD Student, Department of Civil Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran
2 Associate Professor, Department of Civil Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran
3 Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran
4 Associate Professor, Department of Industrial Engineering, Arak Branch, Islamic Azad University, Arak, Iran
چکیده English

Smart technologies, particularly within the framework of the Fourth Industrial Revolution, hold significant potential for optimizing processes and improving workplace environments in the urban construction industry. However, studies show that the adoption rate of these technologies remains low—even in developed countries—and no comprehensive strategic analysis has yet been conducted within the urban context of Iran. The primary objective of this study is to evaluate the adoption strategies of smart technologies in urban construction through the development of a novel SWOT–MCDM-based model under conditions of uncertainty. To achieve this, a multi-stage approach was employed. In the first stage, through expert interviews and SWOT analysis, the key strengths, weaknesses, opportunities, and threats influencing adoption were identified. Next, the fuzzy Delphi method was used to screen and validate the identified factors. In the third stage, the fuzzy FUCOM method was applied to determine the relative importance of the decision criteria. This method offers reliable and precise weights with a minimal inconsistency rate. Subsequently, the fuzzy COCOSO method was used to evaluate and prioritize strategic alternatives. Unlike conventional ranking methods that only identify the top priority, this approach allows for the clustering of strategies into preference groups, the identification of non-dominated (efficient) options, and a more flexible and nuanced decision analysis. In the final step, sensitivity analysis was conducted in two ways: first, by varying the weights of the criteria; and second, by altering the decision-making method to assess the robustness and validity of the results. To validate the proposed model, Qom Province was selected as the case study due to its strategic position and ongoing smart city development programs. The results of this study can serve as a practical guide for urban policymakers in designing a roadmap for adopting smart technologies and investing in modern infrastructure.

کلیدواژه‌ها English

Evaluation
Strategy
Smart Technology Adoption Urban
Construction Industry
SWOT Matrix
Multi Criteria Decision Making (MCDM)
[1] Habib, A., Alsmadi, D., & Prybutok, V. R. (2020). Factors that determine residents’ acceptance of smart city technologies. Behaviour & Information Technology, 39(6), 610-623.  (In Persian)
[2] Fallahi, A., faraji, A., & gharibi, A. (2021). Analysis of Key Barriers to theUse of the Internet of Things in Iranian Smart Cities (Structural Analysis Method). Business Intelligence Management Studies10(38), 137-171. doi: 10.22054/ims.2021.63159.2037
[3] Ageed, Z. S., Zeebaree, S. R., Sadeeq, M. M., Kak, S. F., Rashid, Z. N., Salih, A. A., & Abdullah, W. M. (2021). A survey of data mining implementation in smart city applications. Qubahan Academic Journal, 1(2), 91-99.
[4] Gharibi, A., & Moghtaderi, F. (2021). Smart transformation in Iran (Part 1).
[5] Ellsmoor, J. (2019). Smart cities: the future of urban development. Forbes, May.
[6] Attoue, N., Shahrour, I., & Younes, R. (2018). Smart building: Use of the artificial neural network approach for indoor temperature forecasting. Energies, 11(2), 395.
[7] Balta-Ozkan, N., Davidson, R., Bicket, M., & Whitmarsh, L. (2013). Social barriers to the adoption of smart homes. Energy policy63, 363-374.
[8] Nazmfar, H., eshgheichaharborj, A., & Esmaeili, A. (2018). Analysis of Urban Growth Indicators in Urmia. Journal of Urban Ecology Researches9(17), 35-48. (In Persian)
[9] Karimi, Sh., Khameneh, A. H. (2022). A review of the barriers and challenges of adopting smart technology in project management processes. The Fifth International Conference and the Sixth National Conference on Civil Engineering, Architecture, Art and Urban Design. (In Persian)
[10] Apanaviciene, R., Vanagas, A., & Fokaides, P. A. (2020). Smart building integration into a smart city (SBISC): Development of a new evaluation framework. Energies13(9), 2190.
[11] Shaikh, P. H., Nor, N. B. M., Nallagownden, P., Elamvazuthi, I., & Ibrahim, T. (2014). A review on optimized control systems for building energy and comfort management of smart sustainable buildings. Renewable and Sustainable Energy Reviews34, 409-429.
[12] Hwang, B. G., Ngo, J., & Teo, J. Z. K. (2022). Challenges and strategies for the adoption of smart technologies in the construction industry: The case of Singapore. Journal of Management in Engineering38(1), 05021014.
[13] Sepasgozar, S. M., Loosemore, M., & Davis, S. R. (2016). Conceptualising information and equipment technology adoption in construction: A critical review of existing research. Engineering, Construction and Architectural Management, 23(2), 158-176.
[14] Byun, J., Kim, S., Sa, J., Kim, S., Shin, Y. T., & Kim, J. B. (2016). Smart city implementation models based on IoT technology. Advanced Science and Technology Letters, 129(41), 209-212.
[15] Gumbi, L., & Twinomurinzi, H. (2025). SMME readiness framework for smart manufacturing adoption using critical realism: Knowledge and construction phase. Journal of Innovation & Knowledge, 10(2), 100665.
[16] Shah, S., Hussain Madni, S. H., Hashim, S. Z. B. M., Ali, J., & Faheem, M. (2024). Factors influencing the adoption of industrial internet of things for the manufacturing and production small and medium enterprises in developing countries. IET Collaborative Intelligent Manufacturing, 6(1), e12093.
[17] Kissi, E., Aigbavboa, C., & Kuoribo, E. (2023). Emerging technologies in the construction industry: challenges and strategies in Ghana. Construction Innovation, 23(2), 383-405.
[18] Ejidike, C. C., & Mewomo, M. C. (2023). Benefits of adopting smart building technologies in building
[19] Zhu, H., Hwang, B. G., Ngo, J., & Tan, J. P. S. (2022). Applications of smart technologies in construction project management. Journal of Construction Engineering and Management, 148(4), 04022010
[20] Dixon, L. R., & Umeokafor, N. (2021). Determinants of smart technology adoption in the construction phase of projects: a scoping study of the United Kingdom. Proceedings of the Construction Business and Project Management Conference: Conceptualising challenges and opportunities in the construction industry. 24 - 25 JUNE 2021 UCT Graduate School of Business, Academic Conference Centre Cape Town, South Africa
[21] Ngo, J., Hwang, B. G., & Teo, J. (2021, October). Impact of smart technologies on construction projects: Improvements in project performance. In Proc. of the Conference CIB W78 (Vol. 2021, pp. 11-15).
[22] Ghansah, F. A., Owusu-Manu, D. G., & Ayarkwa, J. (2021). Project management processes in the adoption of smart building technologies: a systematic review of constraints. Smart and Sustainable Built Environment, 10(2), 208-226.
[23] Ocampo, L. (2022). Full consistency method (FUCOM) and weighted sum under fuzzy information for evaluating the sustainability of farm tourism sites. Soft Computing, 26(22), 12481-12508
[24] Demir, G., Damjanović, M., Matović, B., & Vujadinović, R. (2022). Toward sustainable urban mobility by using fuzzy-FUCOM and fuzzy-CoCoSo methods: the case of the SUMP podgorica. Sustainability14(9), 4972.
[25] Okoli, C., & Pawlowski, S. D. (2004). The Delphi method as a research tool: an example, design considerations and applications. Information & management42(1), 15-29.
[26] Houshang Bashartian, Behrouz Gorji, Maryam Naraghi (2019). Towards the Municipality and Smart City of Qom. Qom Province, https://www.qom.ir/uploads/media/files/report-map-smart-qom.pdf
[27] Yarahmadi, M., Mirhoseini, M., Komasi, M., & Ehsanifar, M. (2023). The Factors Affecting Human Resources Productivity in Urban Construction Projects A Comparison of Relative Importance Index and Fuzzy Logic Methods. Fuzzy Optimization and Modeling Journal (FOMJ)4(3), 54-71.
[28] Moradpour, N., Pourahmad, A., Ziari, K., Hataminejad, H., & Sharifi, A. (2024). Downscaling urban resilience assessment: A spatiotemporal analysis of urban blocks using the fuzzy Delphi method and K-means clustering. Building and Environment263, 111898.
[29] Habibi, A., Jahantigh, F. F., & Sarafrazi, A. (2015). Fuzzy Delphi technique for forecasting and screening items. Asian Journal of Research in Business Economics and Management5(2), 130-143.
[30] Amirali Seifuddin Asl, Fatemeh Saghafi and Mohammad Mehdi Zolfagharzadeh. Extracting key indicators of research development using the Ishikawa Fuzzy Delphi method for the healthcare sector. 2016: 81 (25). 5-26.
[31] Saadabadi, Ali Asghar; Gholamreza Taleghani and Armin Golchin, 2013, Identifying and investigating obstacles to teamwork in knowledge-based organizations and science and technology parks with a fuzzy approach, Quarterly Journal of Government Organization Management 1 (3).
[32] Gupta, H., & Barua, M. K. (2018). A framework to overcome barriers to green innovation in SMEs using BWM and Fuzzy TOPSIS. Science of the Total Environment633, 122-139.
[33] Lestari, P. F. I., Prabowo, T. T., & Utomo, W. M. (2020). The effectiveness of fuzzy-SAW method for the selection of new student admissions in vocational high school. Lett. Inf. Technol. Educ3(1), 18-22.

  • تاریخ دریافت 23 تیر 1404
  • تاریخ بازنگری 25 شهریور 1404
  • تاریخ پذیرش 20 آبان 1404