文摘
进度管理是施工管理的一个重要方案。在实际事务中,许多未知的因素可能会导致潜在的项目延迟,使进度风险。为了解决这个问题,本文提出了一种数据驱动的施工进度评价方法,采用概率可靠性分析与BIM有效量化进度延迟的风险。通过识别关键任务和可能的失败条件在不确定的环境中,这种方法使项目经理采取积极主动的措施,确保项目按时完成。通过我们的案例研究中,我们已经表明,提出的方法是非常有效的动态评估项目进展的准确性和效率。除此之外,该系统为管理者提供了更有效的方式来收集信息,评估进展,并识别关键任务,并为项目经理提供了一个数据驱动的理解有关项目进度风险和不确定性,使他们能够采取积极的措施,尽量减少潜在的延误,确保项目成功交付。
1。介绍
进度管理是建设项目管理的一个关键组成部分。任何管理不当将导致项目延误、成本超支、质量问题,这将导致客户失望,承包商的经济损失,对工人和公众(潜在的安全隐患1]。因此,特别需要确认是否控制项目的进展。根据研究[2),尽管最近进展的信息管理系统,目前的进度管理过程仍主要基于手工工作,包括数据收集、验证和评估。这些作品是耗时且容易出错。此外,大多数信息系统通常不提供任何建议。因此,项目经理需要自己做决定,但是一些研究人员表明,很多施工人员一般没有足够的专业知识进行管理,因此,他们几乎不能使用复杂的理论工具来做出明智的决定。这使得不恰当的决策项目延误的主要因素(3]。此外,手工工作广泛依赖个人经验,对项目管理的标准化。也很难有效地分享管理经验,导致巨大的成本培养新员工(4]。因此,为了克服上述的缺点,许多研究人员结合建筑信息模型(BIM)与许多自动化技术协助项目经理控制好项目的进展。
建筑信息模型(BIM)是一个全面和丰富的数据构建的数字表示。颗粒,它是一个功能强大的详细来源和多样化的信息,可以利用有效的自动化建设项目进度监控。女子提供了一个连贯和一致的框架,结合3 d几何和按计划施工进度产生4 d模型,包含了整个施工过程的所有相关信息。这可构成的动态模型使利益相关者按计划形象化的建筑项目在任何给定的时间点并与实际施工状态进行比较,以发现任何偏差。因此,一些研究人员(5,6)认为,女子可以作为一个强大的工具来监控施工进度,通知决策过程,提高项目效率和有效性。
传统BIM-based进展管理包括将女子与项目管理过程。项目经理使用按计划BIM数据创建4 d模拟预测活动持续时间和优化时间表,并监视和控制施工过程。通过数据收集整合进展,项目经理可以监控进展和视觉检测偏差,使他们及时采取纠正措施。这种方法广泛应用于当前的工业和研究表明,利用原子能委员会BIM数据有效,建设团队可以提高效率,降低成本,确保项目交付及时。然而,这种方法需要充分了解施工流程,数据管理、和项目管理原则,如前所述。因此,研究人员建议,进一步增强可以在项目进展的监测和分析。最有前途的一个改进的解决方案是将数据分析算法自动化进度监控和分析,从而减少人工干预的必要性(7]。
1.1。相关的工作
捕获一个建设项目的当前状态以自动化的方式可以通过执行一系列技术可以集成与建筑信息模型(BIM)。这些技术可以分为以下三大类:基于数据驱动的分析,建立识别和检测。
在追求现代施工管理实践,数据驱动的分析已成为一个强大的工具来收集来自不同数据源的数据生成洞察项目的当前状态。Majid et al。8)支持这种技术,探索创新的方法来监测和评估利用电脑技术进行的建设项目。他们进行了广泛的调查在马来西亚建筑业,导致建立一个原型系统,数字化建设施工监测(DCM),简化进度监控。DCM集施工图纸、建筑工地的数字图像,并计划安排的工作,提供了一个结构化和自动化实时监控施工进度的方法。通过利用计算机技术,DCM支持更全面、更有效的项目管理方法通过最小化潜在的延迟,降低成本,加强整体建设的结果。另一个新框架自动文档和机械管道在建筑施工项目进度报告最近引入的Maalek et al。9]。使用智能手机,这种创新技术能够提高管分类的质量和长度估计,导致亚毫米管半径的估计精度。拟议的方法受到严格的实验室和施工现场评估,之后该框架被认为是非常有效地提高机械的效率管文档和进展报告在建筑业。友好的用户界面,这个框架将简化整个过程机械管文档,使快速、准确恢复管道,最终支持建设项目的完成时间和预算。同样的,施工进度监控方法最近被提出的Ibrahimkhil et al。10]。该方法采用同步定位和映射(大满贯)技术结合竣工荡妇,使快速、准确监测进展百分率比较竣工和按计划BIM模型,辅助编程语言Python和发电机。提高进度监控的精度,研究团队整合的豪斯多夫距离算法提取相关的对象和过滤掉噪音从site-scan数据。通过整合这些创新技术,该方法已经被证明是高效监测在大型和复杂的建筑工地的进展。这个全面的框架有助于更好的决策,使积极的项目管理和施工现场性能的改善。
施工进度监控的另一种方法是建立识别,从现场收集图像网络摄像头,航空摄影,或激光扫描仪和使用计算机视觉技术恢复组件级进展信息。克鲁普et al。11)已经开发出一种创新的自动化室内进度监控方法通过竣工的分析视频数据和按计划BIM数据。这个方法包含两个关键步骤,包括注册图像与4 d BIM模型,准确地解释的内容和相关任务情绪投射到图像空间中确定活动状态。方法可以识别的实际状态识别感兴趣的地区建筑活动的图片,增加自动化进度监控,促进项目管理中更好的决策。除了克里斯托弗·克鲁普et al。’s方法,还有其他的创新施工进度监控方法。雪和侯12)提出了一个新颖的方法来监测高层建筑的施工过程使用目标探测和BIM登记。这包括识别和登记未完成的建筑组件BIM元素,并推断总体施工进度根据标识和注册组件的数量。与此同时,汉族和Golparvar-Fard [13)提出了一个基于外观自动化材料分类方法在施工监控使用4 d BIM和三维点云模型。他们的方法包括将照片和荡妇,back-projecting BIM元素到图像,并使用纹理和颜色过滤器分类。这种方法使偏差检测和分类是一个有价值的工具,用于材料施工监测。这些小说施工进度监控方法提供承诺提高项目管理的效率和准确性在建筑业。金等。14)提出了一种新的方法进展跟踪使用点云和BIM属性,在回顾现有技术construction-project-progress数据收集和识别他们独特的特点。他们的方法包括五个阶段和克服技术上的限制,为建设项目提供高效、准确的进度数据。这种方法提高了实时监控和管理施工进度的能力,并且可以帮助识别潜在问题在施工过程的早期。利用点云与BIM的属性,该方法可以提供一个更全面和施工进度的准确表示,相比传统的方法。因此,这种方法的潜力大大受益的建筑业优化项目计划,提高项目效率和降低成本。Golparvar-Fard et al。15)提出了一个创新的自动化方法识别物理进展从建设photologs和建筑信息模型(智能化),通过合并一个逼真的重建和BIM竣工项目的融合,紧随其后的是一个机器学习方案,使物理进步的自动检测。从现实的建筑项目提供结果显示成功的自动跟踪,分析和可视化的进度安排的活动程度,即使在遮挡的存在。
基于检测,包括RFID和超宽频等技术的使用,已经被证明是一个可靠的方法来收集精确和一致的信号,使之能够准确预测的状态组件和施工进度的估计。Tserng et al。16)检查困难建设项目控制系统扩展到工作地点纸质流程和笔记本并不有效。作者提出使用个人数字助理,条形码扫描,和数据输入机制来简化建筑供应链中信息流的控制系统,从而确保项目参与者之间的实时信息共享,提高协作和减少施工冲突和延迟。将这些技术集成到建设项目动态控制,控制系统可以提高信息流效率,优化项目的结果。Navon和袋子17]讨论的影响自动数据采集技术在建筑工程项目的性能控制。作者倡导的一种新方法,识别差距所需的控制功能和当前的建设实践,而不是盲目地遵循技术发展趋势。作者目前的建筑公司使用的一种工具,它可以识别这种差距,它允许一个更有针对性的采用新技术,控制信息可以弥合差距和提高整体项目的结果。下巴等。18]介绍了一种新颖的方法来管理物流和进度控制高层建筑钢结构工程的施工。结合无线射频识别的方法和4 d CAD技术,并考虑实际方面的制造和装配过程的钢铁厂。的信息系统来支持物流和进度管理,这种创新的方法有潜力提高效率和准确性在建筑业,特别是对高层建筑项目。金等。19)提供一个实时进度管理系统,集成了自动调度模块估计和RFID系统跟踪施工进度,利用3 d cad和数据库的准确性。系统允许工程师分析实时,与现场实际施工进度射频识别和机器人系统,同时保持材料清单的准确性,预期的进步,自动化和管理实际的进展。研究演示了先进技术的积极影响实时进度管理在建筑业,导致更好的效率、准确性和效率。曹et al。20.)进行了一项研究,分析性能的超宽带(UWB)无线网络系统用于移动资产跟踪在一个动态的建筑工地。研究静态和动态误差测试在不同的建筑空间,研究人员利用回归分析和卡尔曼滤波,研究影响超宽频系统的干扰来源。结果表明,不同的建筑工地生成惟一的错误模式时,必须考虑部署超宽频系统为移动资产跟踪在复杂和动态的环境。
当所有三种模式的监测可以提供项目进度估算,他们缺乏建议是否及时交货是可行的。由于建筑行业是充满不确定性,其复杂的工作环境和人类独有的资源密集型制造业,使它比其他行业更容易受到延误。为了解决这个问题,研究者提出计划评审技术(PERT) [21),扩大传统PERT方法中确定的概率估计的关键路径依赖。然而,有证据表明,这种方法可能不会准确地识别最关键路径。为了克服这一挑战,介绍了启发式方法Soroush [22)优化路径选择,导致更准确的估计和合理的关键路径的识别。陈和松林(23)提出了一个简单的方法,在项目关键路径分析网络包含模糊的活动时间。通过使用线性规划制定和一个模糊数排序方法,这种方法生成一个关键路径和总持续时间的最优解决方案,同时也定义最关键路径和相对路径的临界程度方便实用的决策。补充精力,Monhor [24)引入了一个新的概率方法比较路径时间随机PERT与多元正态分布。这个概念的关键路径概率对应确定的关键路径,从而填补差距的研究通过开发一个概率背景理论对单变量和二元边际分布。Monhor也提供了数值结果说明了建立概率界限,展示该方法的实际应用。在一起,这两个贡献扩大项目评审技术的理解,为各行业项目经理提供有价值的见解。
而这些学者进行的研究提供了有价值的见解评估项目进展,其算法受到限制,因为它们主要依靠经验数据和缺乏一个强大的连接实时监控正在进行的项目如前所述(如图1)。这样的分离可能导致缺陷的结果,最终,项目成功的评估不足。为应对这些挑战,需要开发一个更灵活的概率统计方法,利用进度数据与一个进度监控系统。我们的关于这一主题的研究进展和提供了一些值得注意的优势与现有的研究相比,如表所示1。
1.2。目标和论文结构
在这项研究中,我们试图建立一个概率统计方法取得进展评估有效地量化进度拖延的风险。该算法有效地结合了现场管理过程和可靠性分析技术,为项目经理提供更多的效率和可理解性。列出了四个主要的研究目标如下:(1)介绍了二阶可靠性方法和展示它是如何应用于施工进度评估(2)解释为什么将softmax功能应采取使极限状态函数可微和推导出衍生品用链式法则(3)提出一个简化的任务完成时间估计算法基于收集的数据(4)验证数值计算精度和效率的方法与其他方法进行比较(5)评估的有效性提出系统在提高项目信息交换的效率
总结了本文的其余部分组织如下。部分2提供我们的分析的基本假设。部分3然后深入探究了数学模型评估计划失败的细节,强调二阶可靠性方法的集成(SORM)计划失败的问题。这一节还介绍了一个近似函数确保目标函数可微的,所需的梯度SORM实施的成功。节4,我们将讨论任务持续时间分布的动态估计使用收集到的数据。部分5集成的所有方面我们的方法和描述我们如何测量系统的成功。真正的建设项目实际案例研究提出了部分6来验证我们的方法的算法精度和应用效率。节中我们得出结论7讨论我们的贡献和局限,并给我们的结论。
2。基本假设
简化我们的提出的数学模型的发展和管理系统,以下四个必要假设了:(1)假设1:项目评估被认为是离散的,可以由关键路径方法(CPM)建模。这意味着项目应该由一个序列的定义良好的任务与小和离散的工作区域。因此,应该指出的是,线性基础设施项目,如公路、通道、管道、桥梁、和隧道可能不适合我们的方法。尽管如此,在CPM的实际应用,它通常是一个务实的选择,使离散线性项目划分成几段。(2)假设2:任务的持续时间被认为是受到PERT-Beta分布,广泛分布在项目管理。这个分布使得任务完成时间的估计基于三点估计和特点是三个参数。简化的实现更新分布参数,假设估计只反映了当前建设的速度完成时间。虽然建设速度变化由于天气等因素,材料供应、机械状态、和th -人员在施工期间可能出现的数量,这样一个位置的假设可以减少复杂性,提高直觉。(3)假设3:所有任务持续时间分布是独立的,这意味着一个任务的持续时间不会影响另一个任务的持续时间。虽然这个假设可能与现实相悖,因为相似的任务可能共享相同的分配资源,建设技术,或工作环境,导致任务之间的相互依赖关系。然而,这种假设可能会帮助我们减少复杂的数学模型以及系统的实现。此外,输入变量之间的独立性也要求的二阶可靠性方法(SORM)。(4)假设4:进度报告收集的数据是可靠的。分布的估计是基于收集的数据,收集到的数据的可靠性直接影响我们的分析的有效性,以及任何偏离实际情况可能导致误导性的和危险的结论。为了降低这种风险,我们实现了一个验证过程对于每个提交进展报告,需要确认项目经理之前进入数据库。根据这个过程,我们把收集到的数据在一定程度上是可靠的,确保为我们的分析结果准确度更高。
3所示。船期的可靠性问题
在本节中,我们将首先描述和制定船期的可靠性问题。之后,我们将介绍二阶可靠性方法,它将进一步接近通过应用可微的代理功能。有了这个代理函数,我们可以制定梯度用链式法则。
3.1。问题描述
风险被定义为客观不确定性和意外事件的后果。项目管理中不确定性的一个重要来源与任务的完成时间。这种可变性在项目持续时间显著增加风险的水平,因为它增加的可能性超过指定的项目的时间限制。测量潜在的延迟风险,我们可以量化项目的完成时间是一个随机变量。使用这种方法,实际项目持续时间的可能性持续时间超过指定的项目可以使用概率方法进行分析,如以下所示方程。以这种方式通过量化延迟风险,项目经理可以更好地评估和管理涉及的不确定性,从而改善决策。 在哪里 是一个向量收集时间变量每一个任务;是一个隐式函数转换任务完成时间的持续时间,这可能是由改性Dijkstra算法(MDA)引入Shankar和Sireesha25所示),盒算法的代码1和2;是一个指标函数,1如果是正的,否则,需要0;和是时间变量的联合概率密度函数。因此,我们的目标是计算延误概率和确保它小于给定的阈值。
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3.2。二阶可靠性方法
解决上述船期的可靠性问题,二阶可靠性方法(SORM),一个被广泛接受的可靠性方法,应用于计算船期的可靠性,满足一个目标函数的概率定义为在不确定性的存在26]。SORM的极限状态函数,它描述了系统的行为在给定的输入下,被认为是由一个二次函数近似极限状态面分离失败和nonfailure附近地区,见以下方程: 在哪里是最可能的一点的海赛矩阵(MPP,用吗 ),也就是说,
在图2,比较之间的线性和非线性极限状态函数近似相同的边际产量。失败的阴影区域在图中显示每个各自的功能。从这个比较的观察意见,这使得非线性极限状态函数的失效概率预计将低于线性极限状态函数。通过拟合二次响应函数极限状态曲面,SORM可以确定失败的可能性高度的准确性。所以,当有一个高度的非线性,二阶可靠性方法(SORM)是可取的。
基于二阶可靠性方法(SORM)利用梯度牛顿迭代搜索寻找最可能的点(MPP),这是由 ,在故障域内。然后扩大故障边界在这一点上得到一个近似的数值结果。常用的迭代MPP搜索算法算法所示3。
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一旦最可能的点(MPP)被发现,近似函数可以简化如下: 当失败的概率是足够大,可以使用Breitung近似的渐近解27] 在哪里表示 - - - - - -主要性能函数的曲率在设计点。
尽管SORM提供一个更精确的近似性能函数的形式相比,它的缺点是需要计算二阶导数可以耗时。因此,与一阶二阶可靠性方法(SORM-FOE)是应用于我们的研究效率。该方法首次提出了张和杜28),采用二阶近似函数,使SORM-FOE比传统SORM要快。这种方法有助于克服计算时间限制与计算二阶导数,从而促进更高效和准确的性能函数的估计。
3.3。近似和梯度计算
3.3.1。Softmax近似
从MDA的伪代码,我们可以看到的总持续时间可以制定一个时间表网络嵌套max-plus函数。然而,indifferentiable max函数,从而使数值解很难由SORM处理。找到一个替代函数,将softmax函数。这是一个概括的逻辑函数,将一个n维向量任意的真实值n维权向量实际值的范围,加起来 。是由重量的定义
因此,我们softmax函数可以派生作为输入向量的加权平均值
这个近似函数可微的;然而,它也会造成系统误差。因为任何数组中的数不大于数组中的最大数量,在大多数情况下,加权平均小于实际最大。这个事实很容易解释为以下方程:
因此,当使用这样的一个近似,我们需要知道最终的结果将是系统地小于实际的结果。这将在后面的小节中讨论。
3.3.2。在CPM梯度反向传播
船期的可靠性问题包括输入变量的形式活动持续时间,表示 。要启用SORM的使用,有必要得到梯度对输入变量,也就是说, 。然而,消除其他变量构成的挑战,尤其是在嵌套函数的情况。值得庆幸的是,借助两个计算单元和一个梯度反向传播的框架,这种梯度的计算成为一个简单的任务。
第一单元是由固有的定义任务完成时间的定义,这是 。通过计算该单元的输出的偏导数,即结束时间 ,关于输入,具体来说,起始时间和任务持续时间 ,获得的方程
第二单元是工作流程定义的依赖,也就是说, 。获得本单位的局部梯度,max函数在约束可以代替softmax功能上面所提到的,和梯度可以推导出,见以下方程:
基于方程(9)和(10),我们可以计算时间上的所有局部梯度我们需要在这个项目中使用梯度反向传播。
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4所示。数据驱动的分布更新
本节提出了一种基于历史数据的时间分布估计方法,利用PERT-Beta分布作为概率模型。三个假设,简化问题。
4.1。PERT-Beta分布
PERT-Beta分布是一种广泛使用的概率分布估计在项目管理活动的持续时间(29日,30.]。它结合了概率评估和检查技术(PERT)贝塔分布,导致一个更灵活的和可定制的模型。PERT-Beta分布需要以下三个参数:最有可能的持续时间 ,乐观的持续时间 ,和悲观的持续时间的活动。PERT-Beta分布的密度函数是由以下方程和图所示4。 那里的两个形状参数β函数取决于
这三个参数的相对位置影响的形状分布。最有可能的结果反映了模式的位置的分布。的扩散分布是影响乐观和悲观的结果之间的差异。当乐观和悲观的结果之间的距离很大,分布变得更广泛和更分散。相比之下,当差异较小,分布变得越来越更集中在最有可能的结果,如图4。
4.2。近似参数估计
PERT-Beta分布的参数估计是挑战由于其复杂的形式,和数学家仍然是研究解析解(31日]。然而,从工程应用的角度来看,问题可以有效地简化。首先,建设速度通常变化,估计完成时间可以通过评估当前的施工速度和提供完成时间的分布在当前速度估计。第二,任务进度,完成时间的不确定性减少,并且可以认为不确定性线性减少。最后,贝塔分布的形状参数的趋势反映了项目经理对风险;这被认为是受数据影响的倾向。与这些假设,可以开发一个有效的近似解。
估计最可能的持续时间,一个定制的局部加权线性回归。这种方法与传统的线性回归,因为它确保了回归线通过最新收集的数据点。此外,它赋予合适的权重更高新的数据来准确地描述当前的建设速度。这个方法的数学公式如下: 在哪里剩下的进展评估一次吗 , 估计目前的建设速度,最新的报告时间,是当前剩余的进展报告。注意,只需要估计。结合方程(14)和加权和的平方损失的损失函数模型推导如下: 在哪里是一个地方权函数 和代表当地的带宽。更高的带宽值将导致全局视图的一个反射的估计,而较低的值将重点转移到当地的视角。
通过求解损失函数的最小化 ,我们会有最佳适合建设率如下:
用估计建设率回归曲线,我们可以获得最可能的预计完成时间如下:
确定时间范围内,需要做出某些假设。最初的不确定性可以计算 。剩下的工作进展一次 ,目前的不确定性计算 基于上述线性降低的假设。然后,将固定形状参数的假设和方程(12),我们可以制定时间限为:。 在哪里和乐观和悲观的估计相应的持续时间。
上述过程如图5。
(一)
(b)
5。系统实现和验证
本节提出了一种新颖的数据驱动的项目进度管理系统,结合数据分析算法与传统的项目管理理论释放潜在的计算机辅助评估逾期风险和根据。本节将介绍我们的系统的总体架构和核心模块。除此之外,一些社会网络分析(SNA)介绍了基于网络指标来衡量我们的系统使用的有效性。
5.1。总体架构
BIM-based项目的实施进度管理系统旨在收集进度数据,评估当前的进展,并呈现视觉格式的关键任务。这个系统是以下5个模块组成:“WBS创造者,”“调度器modeler中,”“进步收集器,”“风险分析”和“临界可视化工具。“这个著名的描述体系结构如图6。(我)“WBS的创造者”的目的是建立一个标准化的WBS和自动代码分配给任务基于他们的工作内容。然后使用这些代码生成任务和相应的BIM组件之间的连接。(2)“安排modeler”生成或修改一个时间表通过定义计划的开始或结束的任务及其依赖项。这是使用图形化编程来实现的。(3)“进步收集器”从经理负责收集进度报告和更新相关过程参数自动分析仪提供纠正分布。(iv)“风险分析”进行可靠性分析,以确定最可能的故障状态的临界可视化为基础。(v)“临界可视化工具”可视化每个任务的临界基于其自由浮动。关键任务突出显示,便于识别。
套模块与PDCA理论的四个阶段。在“计划”阶段,BIM数据收集来计算每个任务的工作量和时间。在“做”阶段,实时进展信息收集更新每个任务的持续时间的分布。在“检查”阶段,输家和可靠性分析对比实际进度的偏差执行和评估逾期任务的风险。最后,“行动”阶段风险可视化适用于聚光灯下最关键任务项目,鼓励管理者采取必要行动。
5.2。数据收集
以下是所需的四种类型的输入在我们的系统:(我)工作分解结构(WBS),确定每个任务的层次关系。WBS决定了工作负载划分和如何确定项目总进度(2)施工进度网络,确定每个任务之间的依赖关系。这些依赖项中使用关键路径法来计算每个任务的浮动时间(3)BIM组件,包括它们的类型、材料、工艺类型、几何参数和任务从属关系。BIM数据估算工作量是至关重要的,因为给定耗时的手工方法的性质。自动起飞质量奠定了基础(iv)任务持续时间配额为不同类型的劳动工作,例如,土方开挖,钢筋绑定和混凝土浇注。配额的工作负载转换任务的持续时间和形式自动调度的基础。
拟议的框架使用一个MySQL服务器存储计划和实际进度数据来自两个项目的设计和建设阶段。此外,我们的系统之间的数据交换和BIM云平台通过Web服务API,使BIM数据和附加组件的着色。我们的数据库和数据交换的结构如图7。
5.3。集成功能
5.3.1。BIM数量和WBS的集成
为了协助项目经理初步估计,数量可以利用作为一个可靠的参考。通常情况下,经验丰富的项目经理检查和测量详细图纸为了近似任务持续时间。然而,这个过程可能很繁琐和耗时的,特别是在最初的设计进行调整,需要重新计算相关的数量。通过建立一个自动化系统,用于估算任务持续时间,可以提高效率,从而节约项目经理的宝贵时间和精力。
我们的系统设计采用实体关系(e - r)表示有效持续时间估计模型。模型的组件都与一种特殊的关系,它存储相应的数量值。这是通过使用预定义的模板,使实例化或修改的部分及其相关参数。在更改一个特定的模板,自动重新计算量和比尔物品,连接再生。这些连接然后有效地索引的搜索引擎,它有效地总结了数量根据各自的工作条件,如表所示2。
工程量计算后,任务的持续时间取决于应用适当的工作配额,这可能是源于国家标准或专家经验。这些计算时间调度过程中作为参考价值。此外,任何设计变更修改事件的识别搜索引擎,启动更新所有索引文件参与这个过程。这种机制确保最新的量和持续时间总是利用引用值。整个过程如图8。
5.3.2。数据收集和分发更新进展
在整个项目执行,有必要记录所有进展更新有几个原因。首先,历史记录作为应对未来发展的基础可能出现的争端。第二,及时识别进展偏离历史数据支持的根本原因被识别,然后及时解决。第三,历史记录的创建发展提供了可靠的基础定额数据库,可以指导未来的建设项目的执行。通过精心编制进度更新,建设团队可以提高项目交付和管理质量。
在我们的设计中,进度报告包括以下三个关键要素:“工作范围”,“工作进展,”和“进步的验收证书。”“工作范围”是指报道工作负载的范围,这在WBS对应于一个任务。通过指定的工作范围、进度更新可以递归地传播到他们的父节点,导致总自动进度更新进展。“工作进度”是指完整的程度的工作负载。每个提交的工作负载将生成一个接受的过程,将提交给主管的认可。只能记录报告并接受工作负载。这个过程减少了非标准操作的建筑公司在一定程度上,提高了管理的能力控制项目的进展。
一旦进展报告,更新我们的系统自动执行任务持续时间估计更新它的参数。估计不需要手动工作,提供我们的系统很容易处理动态评估的能力。更新后的分布随后用于动态分析中提到的部分3,导致一个准确的评估项目的进展。图9显示了如何进步更新的流程和任务持续时间估计是无缝地集成到我们的项目管理系统。
5.3.3。实现风险的可视化
我们的风险分析方法依赖于估计分布早在这一节中列出。一旦进行分析,每个任务的分布参数从数据库中检索,转换成正常的空间。一阶可靠性方法(形式)是用来确定最可能的点(MPP)。然后,数值结果来源于SORM-FOE [24]。然后,我们比较的失效概率SORM预设阈值,如5%。通过这样做,我们可以准确地量化项目延迟的风险。如果失效概率高于阈值,它表明,风险的控制,并应采取立即行动减轻风险。相反,如果风险是否在可接受范围之内,没有行动是必需的。
一旦MPP标识,它作为代表情况下协助项目经理控制项目。首先,MDA应用于MPP来计算每个任务的自由浮动。基于自由浮动,每个任务可以分为不同的临界水平。例如,任务的自由浮动小于3天被认为是至关重要的,那些自由浮动小于7天被认为是重要的,和其他人分为正常任务。这些水平可以根据项目经理的偏好,如果调整是必要的。一旦已经确定每个任务的临界水平,与这些任务相关的BIM组件由系统颜色,以反映他们的重要性。这个过程如图10。
5.4。系统测量
来评估系统的有效性,我们采用一个自我中心网络分析、社会网络分析(SNA)技术,这使我们能够仔细观察一个人的行动和评估他们的社会关系相互影响32]。我们利用这种技术使用社交网络模型,模型管理团队之间建立信息交换效率的变化前后不同的项目采用我们的系统,,采用社会网络分析方法来衡量系统的实际效率。
假设项目团队可以概念化作为社交网络在网络和代表所有成员表示他们的相互作用。定量比较是可能通过一组网络指标如表所示3。采用这些指标将有利于项目的评估团队的协作状态。
节点级指标描述项目成员之间的信息沟通如下:向心性程度代表成员之间的平均通信时间和平均距离指示信息传输到成员的平均时间。此外,网络级指标概述整个项目的信息沟通,也就是说,网络密度显示完整的成员之间的交流的程度,平均度表示成员的平均通信时间,网络直径是最长的在项目的信息传播路径,和有效的大小表示程度的成员之间的信息交换,包括自我。
6。案例研究
本节的目的是来验证该方法的可行性和有效性通过应用它来评估一个钢结构的发展在中国医学实验室。预计项目的持续时间是两年,从2022年1月至2023年12月。作为一个例子,选择结构工程的进步来验证我们的方法的准确性和效率。
6.1。案件的细节
我们的情况下安排网络由27个活动和34工作依赖,和这个项目包括两个主要部分:地上和地下结构。有效地促进施工过程,结构分为若干工作段。地下室是每层划分为四个人工作部分,而地上结构可以划分成三个不同的部分为每层楼工作。每一部分是建造的楼,创建工作依赖关系。图11显示了一个例子项目的分工和进度网络。
(一)
(b)
每个工作段的活动时间如表所示4。
根据获得的结果与传统CPM计算,完成项目的结构阶段估计大约需要165天,并确保一个保守的方法,预计结束时间168天。下一小节将评估这个决策的可靠性。
6.2。数值实验比较
获得一个可靠的结论,我们每个数值方法应用于比较受到20模拟计算均值估计和它的平均运行时间 。此外,数值结果的稳定性是通过计算变异系数相比 。实验进行了电脑配备一个8核Intel Core i7 - 0700 k的3.6 GHz CPU、和程序是在Python中3.7.3 NumPy 1.20.1。进一步的细节在每个方法的设置是shownin表5。
结果计算结果,如表所示6,表明迭代搜索方法,如润滑油,FCPM,形式,和SORM,通常比sampling-based后腰和子集的方法模拟的计算速度。这一结果可能归因于迭代搜索的奇异每个迭代计划的评估和结论几个迭代,而sampling-based方法需要成千上万的进度评估。因此,可以得出结论:迭代搜索方法是更有效的方法来调度从计算的角度来看问题。
至于解决计划失败的各种方法的准确性问题,仿真结果表明,虽然SORM是一个二阶近似调度失败问题,它演示了几乎相当于蒙特卡罗模拟的准确性。相反,形式有限制不能产生满意的结果时,故障域是高度非线性的。只利用一阶扩张导致故障域的近似不足。因此,集成了softmax函数近似的二阶可靠性方法可以提供一个可靠的解决方案在一个相对短的时期。这些发现证明了二阶可靠性方法可能是一个有前途的方法来解决计划失败的问题,尤其是在时间约束是一个问题。
通过绘图和检查完成时间限制和失效概率之间的关系,它可以观察到从图12SORM提供的曲线非常相似的由后腰和子集模拟技术。然而,有一个明显的系统误差在润滑油和FCPM生成的图表。看来润滑油集中专门最关键路径,可能导致较低的失效概率与其他路径也可能导致失败,而同样重要的是要注意,模糊数和操作可能不完全捕捉概率建模的复杂性,导致一些偏差。
一个有趣的观察是,结果得到的形式获得的发现是类似润滑油,指示一个潜在的机制之间的相似性。一个可能的解释观察可能是他们采用相似的方法。润滑油算法评估只最重要的路径,这意味着总持续时间可以表示为任务的持续时间的总和的路径。标准正态空间,失败的边界润滑需要一个平面的形式,很像的形式。然而,润滑油俯瞰一些非关键活动,从而导致小这两种方法之间的区别。
此外,我们发现SORM持续提供估计低于后腰,这并不是完全出乎意料。这是由于这一事实softmax-based修改Dijkstra算法给出了持续时间小于实际持续时间的低估导致SORM失效概率。尽管如此,SORM评估整个网络,而不仅仅是一个路径,导致一个更小的偏差近似后腰相比。因此,在大多数情况下,SORM之间提供了一个理想的平衡计算效率和可接受的精度的计划失败的问题。然而,评估是明智的审慎与一种罕见的概率事件。
6.3。系统使用效率验证
评估系统的实际应用,我们进行问卷调查收集信息在任何变化前后的工作流系统应用。然后,我们使用网络指标量化系统的影响中指定的部分5.4。调查结果如表所示7。“自我”在下面的ego-network代表项目经理和用蓝色的节点。每个专业的代表(结构、议员和幕墙)颜色的橙色,而劳动力团队领导进行描述的灰色节点。连接节点的边代表两个人之间的相互作用,分配数量反映出平均通信时间。
自我层次,可以推断出,项目经理花费更少的时间以来,通信采用该系统中心的程度表明平均通信时间。此外,平均距离自我说明的时间收集信息从现场的工作团队。通过我们的系统中,信息传递时间大大减少,导致整体效率的显著提高项目经理的决策过程。
在项目层面,更高的网络密度和有效的规模意味着更多的团队成员之间的信息交流,而较低的平均程度表示更少的时间花在沟通活动。此外,一个较小的直径意味着花费的时间从一端传送信息的网络,另一个是减少。最终,我们的系统的实现导致的改善信息共享的效率和有效性,简化信息流,并显著减少沟通时间,导致积极的总体影响项目管理活动。总之,我们的社会网络分析发现,采用我们的系统积极影响项目管理活动的网络结构,使信息交流更加频繁,导致减少时间消耗,最终增加项目成功的机会。
7所示。讨论和结论
7.1。讨论
小说注重利用监控系统,我们的方法BIM进度管理系统发散从当前的研究使收购实时现场进展报告,连续参数更新,和正在进行的项目进度风险的评估。这种组合赠款项目管理的实时决策的特殊机会,使管理者能够做出明智的选择在项目需求,预算,时间表,和更多,确保实时项目的成功的结果。
我们的案例研究表明,提出的系统是非常有效和实用的数值计算和实际应用。通过上面的案例研究中,我们已经表明,我们的方法是有效和准确的,提供高度可靠的结果。虽然这些进行一些假设,所以明智的,和我们的实验结果证实,任何系统的错误引入无关紧要,可以安全地忽视优化精度。此外,社会网络分析证实,我们的系统是非常实用和有用的在实际环境中,使项目经理能够简化他们的工作,减少错误的发生率。
我们的主要贡献如下:(1)我们提出一个创新的实现概率(PCPM)关键路径方法,通过积分二阶可靠性方法(SORM)和softmax近似,这表明更高程度的效率比传统sampling-based技术在保持同等水平的准确性(2)介绍一种新颖的方法估算项目持续时间分布利用βPERT-Beta分布模型和三个合理的假设。是有效和实用的方法,重要的价值领域的持续时间估计(3)我们的研究提供了一个全面的解决方案,涵盖整个项目生命周期,从计划和执行监控和关闭,为项目管理提供一个更全面的方法(4)我们的研究介绍了一种新方法,它采用一个搜索引擎自动索引建筑信息模型(BIM)数据,计算出一个准确的数量清单,并准备一个无缝的计划,极大地紧固规划过程
然而,仍然有一些局限性的方法如下:(1)的一个重大挑战,我们的分析和可视化系统面临初始设置过程。数据库的创建配额是一项复杂的任务,需要丰富的经验和对细节的关注。配额商品的层次结构必须精心组织,和配额值必须分配。为了确保配额值的准确性和可靠性,我们从事施工管理专业人员的专业知识,他被邀请来完成的一项调查显示,作为这项研究的一部分。尽管建立所需的广泛的工作定额数据库,系统一旦建立的好处是重要的和值得的初始投资的时间和精力。(2)并不是所有的在女子可以适当的建模工作。例如,涂漆不能直接纳入BIM模型由于其复杂性,这可能使模型过度不必要的复杂和难以使用。在这种情况下,有必要提取涂漆的区域属性的信息组件它属于。这个要求强调了定义组件的属性的重要性有效家庭,所以它传达的数据涵盖了所有相关的工作负载。这种情况下BIM建模带来了相当大的挑战,从建模要求高级技能人员提出准确、全面的模型,同时保持简单性和易用性。(3)我们建议的方法可能不适合线性项目,因为线性项目通常由线性调度建模方法(LSM),这是一种不同的方法比CPM用于我们的方法。然而,我们的方法可以通过离散化的技术仍然是一个可行的选择。通过分解线性项目分成小段,我们的方法可以适应线性项目。(4)我们的系统的有效性影响手动进度报告的要求,这需要时间和容易出错。然而,系统的自动数据分析和可视化工具提高项目管理效率,准确性,和整体性能,超过手册的缺陷报告。总之,我们的系统大大减少了人工的工作量对项目进度报告通过提供实时信息,风险和机会,消除错误和提高整体性能。
7.2。结论
传统建设项目进度管理方法固有的局限性,很大程度上是由于他们严重依赖人类的努力。作为改进,我们的研究提出了一种SORM-based数据驱动的进步评价算法,得到一个分析和可视化系统。通过这种方法的实现和使用,我们发现它可以是一个强大和简单的工具来管理项目进展。我们的测试和分析的结果可以概括如下:(1)这项研究提供了一种有前途的方法通过引入一个approximation-based二阶可靠性方法。利用将softmax函数取代max函数修改后的迪杰斯特拉算法,我们能够区分总持续时间。虽然这种方法可能会携带一些系统错误,我们的数值实验表明,这些错误通常是无关紧要的。蒙特卡罗模拟相比,我们的方法不仅速度快,但它保留了高度的准确性。这种优势尤其明显的在处理大型安排网络,在速度和准确性是至关重要的。(2)在我们的研究中,我们提出一个新颖的方法估计持续时间分布基于历史数据,利用βPERT-Beta分布概率模型。为了简化问题,我们制造的三个合理的假设,使我们能够实现高效的结果。我们的简化方法被证明是有效的和实用的在真实的应用程序中,展示它带来的巨大的价值领域的持续时间估计。(3)我们提出一个新的进度管理系统的定量分析,使逾期完工进度的风险。该系统结合BIM和可靠性理论利用BIM信息值持续时间估算提供有价值的参考。此外,女子扮演关键的角色可视化分析结果有利于更好的解释和理解的临界数据。验证系统的可行性,我们进行了一次真正的建设项目案例研究中,这意味着27-activity安排测试用例,并利用系统网络体系结构(SNA)结果。我们的研究结果表明,该系统显著加快报告和监测过程,并同时大大提高用户的理解分析结果通过BIM可视化和光滑的成员之间的信息交换。
数据可用性
我们的数值实验中使用的所有数据都包含在本文。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
本研究的一部分是支持的科技计划资助的住房和城乡建设部(MHURD)(批准号2021 - k - 082)。