Scheduling with the Probabilistic Coupling Method II (PTCM II) – assuming continuity of work on the working sectors

• Autorzy: Kostrzewa-Demczuk Paulina , Rogalska Magdalena

Identyfikatory

DOI

10.24425/ace.2024.151906

Warianty tytułu

PL

Harmonogramowanie Probabilistyczną Metodą Sprzężeń Czasowych II (PTCM II) - założenie ciągłości pracy na sektorach roboczych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Effective planning is crucial in the construction sector to ensure projects are completed on time and on budget. However, the construction industry faces various challenges that can complicate the planning process. There are often delays, exceedances of the baseline and increases in investment costs. One planning method is Time Couplings Methods (TCM), which can be improved using predictive multivariate statistical model method (MMSM) construction process times and standard deviations. A new scheduling method in the probabilistic approach was developed – Probabilistic Time Couplings Method II (PTCM II). In PTCM II, the priority is to maintain the continuity of work on working sectors, because sector downtime is unfavorable and extends the investment implementation time. The work presents a case study and compares it with other planning methods and with the real time of the considered investment. The results clearly indicate that the developed methodology is correct, provides good mapping and can be successfully used in planning construction works.

PL

Skuteczne planowanie ma kluczowe znaczenie w sektorze budowlanym, aby zapewnić realizację projektów na czas i zgodnie z budżetem. Jednak branża budowlana stoi przed różnymi wyzwaniami, które mogą skomplikować proces planowania. Jedną z metod planowania są metody sprzężeń czasowych (TCM), które można ulepszyć za pomocą metody predykcyjnego wielowymiarowego modelu statystycznego (MMSM) czasów procesu konstruowania i odchyleń standardowych. Opracowano nową metodę szeregowania w podejściu probabilistycznym – Probabilistic Time Couplings Method II (PTCM II). W PTCM II priorytetem jest utrzymanie ciągłości pracy na pracujących sektorach, gdyż przestoje sektora są niekorzystne i wydłużają czas realizacji inwestycji. W pracy przedstawiono studium przypadku i porównano je z innymi metodami planowania oraz z rzeczywistym czasem realizacji rozważanej inwestycji. Wyniki wyraźnie pokazują, że opracowana metodologia może być z powodzeniem stosowana w planowaniu robót budowlanych.

Słowa kluczowe

EN

construction project management; schedule; probabilistic method; coupling method; multivariate method; statistical model

PL

zarządzanie przedsięwzięciem budowlanym; harmonogram; metoda sprzężeń czasowych; metoda probabilistyczna; metoda wielowartościowa; model statystyczny

• Wydawca: Komitet Inżynierii Lądowej i Wodnej PAN ; Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Lądowej
• Czasopismo: Archives of Civil Engineering
• Rocznik: 2024
• Tom: Vol. 70, nr 4
• Strony: 505--520
• Opis fizyczny: Bibliogr. 19 poz., il., tab.

Twórcy

autor

Kostrzewa-Demczuk Paulina

• Kielce University of Technology, Faculty of Civil Engineering and Architecture, Kielce, Poland

• https://orcid.org/0000-0002-8052-1214

autor

Rogalska Magdalena

• Lublin University of Technology, Faculty of Civil Engineering and Architecture, Lublin, Poland

• https://orcid.org/0000-0001-8408-3242

Bibliografia

• [1] F. Leo-Olagbaye and H.A. Odeyinka, “An assessment of risk impact on road projects in Osun State, Nigeria”, Built Environment Project and Asset Management, vol. 10, no. 5, pp. 673-691, 2020, doi: 10.1108/BEPAM-04-2019-0040.
• [2] G. Ma and M. Wu, “A Big Data and FMEA-based construction quality risk evaluation model considering project schedule for Shanghai apartment projects”, International Journal of Quality & Reliability Management, vol. 37, no. 1, pp. 18-33, 2020, doi: 10.1108/IJQRM-11-2018-0318.
• [3] M. Rogalska, Wieloczynnikowe modele w prognozowaniu czasu procesów budowlanych. Lublin, Poland: Politechnika Lubelska, 2016.
• [4] P. Kostrzewa-Demczuk, “Scheduling with TCM methods in the probabilistic approach”, PhD thesis, Kielce University of Technology, Poland, 2022.
• [5] P. Rezakhani, “A review of fuzzy risk assessment models for construction projects”, Slovak Journal of Civil Engineering, vol. 20, no. 3, pp. 35-40, 2012, doi: 10.2478/v10189-012-0016-5.
• [6] J.C. Teixeria, J. Kulejewski, M. Krzemiński, and J. Zawistowski, Zarządzanie ryzykiem w budownictwie. Warszawa, Poland: Wydawnictwo Guimaraes. 2011.
• [7] Z. Hejducki and M. Rogalska, Flow Shop scheduling of construction prosesses using time coupling methods. Lublin, Poland: Politechnika Lubelska, 2021.
• [8] J.I. Obianyo, R.C. Udeala, and G.U. Alaneme, “Application of neural networks and neuro-fuzzy models in construction scheduling”, Scientific Reports, vol. 13, art. no. 8199, 2023, doi: 10.1038/s41598-023-35445-5.
• [9] S. Ivanova, A. Kuznetsov, R. Zverev, and A. Rada, “Artificial Intelligence Methods for the Construction and Management of Buildings”, Sensors, vol. 23, no. 21, art. no. 8740, 2023, doi: 10.3390/s23218740.
• [10] N. Sai Krishna and S.M. Renauka, “Scheduling Time and Cost by Integrating Quality and Risk in Construction Projects”, in Sustainable Innovations in Construction Management. Singapore: Springer, 2023, pp. 191-201, doi: 10.1007/978-981-99-6233-4_18.
• [11] Z. Hejducki and M. Rogalska, Harmonogramowanie procesów budowlanych metodami sprzężeń czasowych. Lublin, Poland: Politechnika Lubelska, 2017.
• [12] Z. Hejducki and M. Podolski, “Teoria szeregowania zadań a metody sprzężeń czasowych”, Materiały Budowlane, no. 6, pp. 20-21, 2016, doi: 10.15199/33.2016.06.08.
• [13] Project Management Institute, A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide). Pennsylvania, USA: PMI, 2000.
• [14] P. Kostrzewa-Demczuk and M. Rogalska, “Scheduling with the Probabilistic Coupling Method I (PTCM I) – assuming the continuity of work of working teams”, Archives of Civil Engineering, vol. 69, no. 2, pp. 455-469, 2023, doi: 10.24425/ace.2023.145278.
• [15] P. Kostrzewa-Demczuk and M. Rogalska, “Anticipating the Length of Employees’ Working Time”, Symmetry, vol. 12, no. 3, art. no. 413, 2020, doi: 10.3390/sym12030413.
• [16] P. Kostrzewa and M. Rogalska, “Scheduling Construction Processes Using the Probabilistic Time Coupling Method III”, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, vol. 471, no. 11, art. no. 112072, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/471/11/112072.
• [17] S.S. Shapiro and M.B. Wilk, “An Analysis of Variance Test for Normality (Complete Samples)”, Biometrika, vol. 52, no. 3/4, pp. 591-611, 1965.
• [18] P. Kostrzewa-Demczuk and M. Rogalska, “Planning of construction projects taking into account the design risk”, Archives of Civil Engineering, vol. 69, no. 1, pp. 613-626, 2023, doi: 10.24425/ace.2023.144191.
• [19] M. Krzemiński, “Optimization of work schedules executed using the flow shop model, assuming multitasking performed by work crews”, Archives of Civil Engineering, vol. 63, no. 4, pp. 3-19, 2017, doi: 10.1515/ace-2017-0037.