Colombia
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Los proyectos hidrosanitarios en la edificación de viviendas desempeñan un papel esencial en garantizar el aprovisionamiento adecuado de agua potable y la gestión eficiente de aguas residuales. En el desarrollo integral de los procesos ingenieriles para estas construcciones, resulta crucial anticipar déficits económicos desde la fase de planeación mediante una evaluación precisa de los costos probables. Este estudio propone modelos de ecuaciones para realizar estimaciones tempranas de los costos de los estudios y diseños de proyectos hidrosanitarios, en la región de Norte de Santander. Se recopiló información presupuestal de 120 proyectos reales ejecutados en años recientes (2017-2021). Los proyectos se categorizaron en residencias unifamiliares, residencias multifamiliares y otros proyectos (urbanismo), y se agruparon en conjuntos de datos para analizarse mediante regresión lineal, no lineal, múltiple y polinómica. Se obtuvieron 8 ecuaciones de estimación de costo de diseño con valor p mínimo y R² > 0.5. La validación comparativa de valores estimados con costos reales de proyectos reveló una tendencia similar y correlación aceptable, demostrando la capacidad predictiva de las ecuaciones en la evaluación de costos. Estas ecuaciones proporcionan un respaldo valioso para los encargados de proyectos objetivo de este estudio, facilitando el análisis de costos y la evaluación de alternativas.
Hydrosanitary projects in residential construction play a crucial role in ensuring an adequate supply of potable water and efficient management of wastewater. In the comprehensive development of engineering processes for these constructions, it is critical to anticipate economic deficits from the planning phase through a precise assessment of probable costs. This study proposes equation models for early estimation of the cost of studies and design hydrosanitary projects in the Norte de Santander region. Budgetary information was gathered from 120 real projects executed in recent years (2017-2021). Projects were categorized into single-family residences, multifamily residences, and other projects (urbanism), and grouped into datasets for analysis using linear, non-linear, multiple, and polynomial regression. Eight cost estimation equations were obtained with minimum p-values and R² > 0.5. Comparative validation of estimated values against actual project costs revealed a similar trend and acceptable correlation, demonstrating the predictive capacity of the equations in cost evaluation. These equations provide valuable support for project managers targeted in this study, facilitating cost analysis and alternative evaluation.
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