Proactive-reactive repetitive project scheduling method - the concept of risk consideration at the project planning and execution stage

• Autorzy: Jaśkowski Piotr , Biruk Sławomir , Krzemiński Michał

Identyfikatory

DOI

10.24425/ace.2023.147649

Warianty tytułu

PL

Proaktywo-reaktywna metoda harmonogramowania przedsięwzięć powtarzalnych - koncepcja uwzględnienia ryzyka na etapie planowania i realizacji

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The construction contractor is concerned with reducing the cost of the project, including reducing unnecessary downtime. This is achieved when resources are fully utilized; this means the crews work continuously moving without interruption from one location to the other. However, any disturbance in the optimally scheduled workflow caused by random events is likely to result in delays, interruptions in the crews work, and productivity losses. There is therefore a need for scheduling methods that allow plans to be more resilient to disruptions and ensure a reduction in downtime and implementation costs. The authors put forward a proactive-reactive approach to the schedule risk management. Proposed method makes it possible to protect schedule deadlines from the impact of risk factors by allocating time buffers (proactive approach). It also takes into account the measures that managers take during execution in response to delays that occur, such as changing construction methods, employing extra resources, or working overtime (reactive approach). It combines both ideas and is based on project simulation technique. The merits of the proposed approach are illustrated by a case of a repetitive project to erect a number of buildings. The presented example proves that the proposed method enables the planner to estimate the scale of delays of processes’ start and consider the impact of measures to reduce duration of processes in particular locations taken in reaction to delays. Thus, it is possible to determine the optimal schedule, at which the costs of losses associated with delays and downtime are minimal.

PL

Najlepsze rezultaty realizacji przedsięwzięć budowlanych są osiągane wówczas, gdy brygady pracują bez przerw i po zakończeniu procesu na jednej części obiektu (działce roboczej) mogą rozpocząć pracę na działce kolejnej, na której zakończono wykonanie procesów poprzedzających. Dzięki ciągłości pracy brygad i powtarzalności realizacji tych samych zadań na poszczególnych działkach roboczych może wystąpić efekt uczenia się i redukcji czasu wykonania zadań. Zakłócenia w realizacji robót, na skutek oddziaływania czynników ryzyka o charakterze losowym, mogą prowadzić do opóźnień w wykonaniu procesów poprzedzających i w efekcie do przestojów w pracy brygad oraz wydłużenia czasu realizacji całego przedsięwzięcia. W związku z tym istotne jest rozwijanie metod harmonogramowania uwzględniających dynamikę rzeczywistego przebiegu wykonania procesów w zmiennych warunkach realizacyjnych. Redukcja odchyleń terminów zaplanowanych od rzeczywistych umożliwia zmniejszenie kosztów związanych z ich przekroczeniem, m.in. zamrożenia środków obrotowych w zapasach, przestojów w pracy brygad roboczych, kar umownych za niedotrzymanie terminów kontraktowych itp. Zdeterminowane terminy realizacji procesów w harmonogramie pozwalają na tworzenie planów produkcji pomocniczej, optymalizację zaopatrzenia budowy w materiały i sprzęt, pozyskiwanie zasobów ludzkich i zawieranie kontraktów z podwykonawcami. Ryzyko wystąpienia opóźnień może być uwzględnione już na etapie harmonogramowania poprzez określenie wielkości buforów czasu i ich alokację w harmonogramie. Takie podejście jest określane mianem harmonogramowania proaktywnego. Nawet mimo uodpornienia harmonogramu przy zastosowaniu metod proaktywnych, w trakcie realizacji mogą pojawić się nieprzewidziane zdarzenia, które powodują, że ochrona taka jest niewystarczająca i rozpoczęcie kolejnych zadań w zaplanowanych terminach jest niemożliwe ze względu na opóźnienia procesów poprzedzających lub niezwolnienie niezbędnych zasobów. Zachodzi wówczas konieczność reakcji - podjęcia działań redukujących odchylenia od planu lub aktualizacji planu. W reakcji na zakłócenia są podejmowane działania zmierzające do skrócenia czasu procesów jeszcze niewykonanych (zmiana wariantu technologicznego wykonania procesu, zatrudnienie dodatkowych zasobów, praca w nadgodzinach lub wydłużony tydzień pracy). W artykule zaproponowano podejście do uwzględnienia ryzyka o charakterze proaktywno-reaktywnym, wykorzystujące metodę symulacji cyfrowej w celu oszacowania wielkości opóźnień terminów rozpoczynania kolejnych procesów z uwzględnieniem reaktywnych działań redukujących czas ich wykonania na działkach roboczych, podejmowanych już w fazie realizacji. W proponowanej metodzie proaktywno-reaktywnego harmonogramowania przedsięwzięć powtarzalnych zakłada się, że czasy realizacji procesów są zmiennymi losowymi o znanej funkcji gęstości i parametrach rozkładu.

Słowa kluczowe

EN

risk management; project scheduling; repetitive process; construction process; schedule optimization; simulation modelling

PL

zarządzanie ryzykiem; przedsięwzięcie budowlane; harmonogramowanie; proces powtarzalny; optymalizacja harmonogramu; metoda symulacji

• Wydawca: Komitet Inżynierii Lądowej i Wodnej PAN ; Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Lądowej
• Czasopismo: Archives of Civil Engineering
• Rocznik: 2023
• Tom: Vol. 69, nr 4
• Strony: 89--104
• Opis fizyczny: Bibliogr. 33 poz., il., tab.

Twórcy

autor

Jaśkowski Piotr

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

• https://orcid.org/0000-0003-1661-3373

autor

Biruk Sławomir

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

• https://orcid.org/0000-0003-4392-8426

autor

Krzemiński Michał

• Warsaw University of Technology, Faculty of Civil Engineering, Warsaw, Poland

• https://orcid.org/0000-0002-6352-5942

Bibliografia

• [1] 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.
• [2] P. Jaśkowski and S. Biruk, “The method for improving stability of construction project schedules through buffer allocation”, Technological and Economic Development of Economy, vol. 17, no. 3, pp. 429-444, 2011, doi: 10.3846/20294913.2011.580587.
• [3] P. Jaśkowski, S. Biruk, and M. Krzemiński, “Modeling the problem of sequencing projects in the contractor’s portfolio of orders”, Archives of Civil Engineering, vol. 68, no. 3, pp. 307-322, 2022, doi: 10.24425/ace.2022.141887.
• [4] H.R.Z. Dolabi, A. Afshar, and R. Abbasnia, “CPM/LOB scheduling method for project deadline constraint satisfaction”, Automation in Construction, vol. 48, pp. 107-118, 2014, doi: 10.1016/j.autcon.2014.09.003.
• [5] S.E. Elmaghraby, “The estimation of some network parameters in the PERT model of activity networks: Review and critique”, in Studies in Production and Engineering Economics, Advances in Project Scheduling, R. Słowiński and J. Węglarz, Ed. Elsevier, 1989, pp. 371-432.
• [6] W. Herroelen and R. Leus, “The construction of stable project baseline schedules”, European Journal of Operational Research, vol. 156, no. 3, pp. 550-565, 2004, doi: 10.1016/S0377-2217(03)00130-9.
• [7] M. Klimek, “Predictive-reactive production scheduling with resource availability constraints”, PhD thesis, AGH University of Science and Technology, Krakow, Poland, 2010, (in Polish).
• [8] P. Moonseo and P.-M. Feniosky, “Reliability buffering for construction projects”, Journal of Construction Engineering and Management, vol. 130, no. 5, pp. 626-637, 2004, doi: 10.1061/(ASCE)0733-9364(2004)130:5(626).
• [9] S. Biruk and P. Jaśkowski, “Selection of the optimal actions for crashing processes duration to increase the robustness of construction schedules”, Applied Sciences, vol. 10, no. 22, pp. 1-14, 2020, doi: 10.3390/app10228028.
• [10] N. Balouka and I. Cohen, “A robust optimization approach for the multi-mode resource-constrained project scheduling problem”, European Journal of Operational Research, vol. 291, no. 2, pp. 457-470, 2021, doi: 10.1016/j.ejor.2019.09.052.
• [11] S. Van de Vonder, E. Demeulemeester, and W. Herroelen, “Proactive heuristic procedures for robust project scheduling: An experimental analysis”, European Journal of Operational Research, vol. 189, no. 3, pp. 723-733, 2008, doi: 10.1016/j.ejor.2006.10.061.
• [12] M. Połoński and K. Pruszyński, “Impact of baseline terms on the course of critical paths and time buffers in the modified Goldratt’s method”, Archives of Civil Engineering, vol. 59, no. 3, pp. 313-320, 2013, doi: 10.2478/ace-2013-0017.
• [13] P. Jaśkowski, “Methodology for enhancing reliability of predictive project schedules in construction”, Eksploatacja i Niezawodność-Maintenance and Reliability, vol. 17, no. 3, pp. 470-479, 2015, doi: 10.17531/ein. 2015.3.20.
• [14] E. M. Goldratt, Critical chain. Great Barrington: The North River Press, 1997.
• [15] S. Van de Vonder, E. Demeulemeester, W. Herroelen, and R. Leus, “The use buffers in project management: The trade-off between stability and makespan”, International Journal of Production Economics, vol. 97, no. 2, pp. 227-240, 2005, doi: 10.1016/j.ijpe.2004.08.004.
• [16] S. Van de Vonder, E. Demeulemeester, W. Herroelen, and R. Leus, “The trade-off between stability and makespan in resource-constrained project scheduling”, International Journal of Production Research, vol. 44, no. 2, pp. 215-236, 2006, doi: 10.1080/00207540500140914.
• [17] D. Gupta and T.C. Maravelias, “On the design of online production scheduling algorithms”, Computers and Chemical Engineering, vol. 129, art. no. 106517, 2019, doi: 10.1016/j.compchemeng.2019.106517.
• [18] D. Gupta and T.C. Maravelias, “Framework for studying online production scheduling under endogenous uncertainty”, Computers and Chemical Engineering, vol. 135, art. no. 106670, 2020, doi: 10.1016/j.compchemeng.2019.106670.
• [19] S. Van de Vonder, E. Demeulemeester, and W. Herroelen, “A classification of predictive-reactive project scheduling procedures”, Journal of Scheduling, vol. 10, pp. 195-207, 2007, doi: 10.1007/s10951-007-0011-2.
• [20] S. Rostami, S. Creemers, and R. Leus, “New strategies for stochastic resource-constrained project scheduling”, Journal of Scheduling, vol. 21, pp. 349-365, 2018, doi: 10.1007/s10951-016-0505-x.
• [21] M. Janczura and D. Kuchta, “Proactive and reactive scheduling in practice”, Research Papers of Wrocław University of Economics, vol. 238, pp. 34-51, 2011.
• [22] F. Deblaere, R. Demeulemeester, and W. Herroelen, “Reactive scheduling in the multi-mode RCPSP”, Computers & Operations Research, vol. 38, no. 1, pp. 63-74, 2011, doi: 10.1016/j.cor.2010.01.001.
• [23] J. Pasławski, “Flexibility approach in construction process engineering”, Technological and Economic Development of Economy, vol. 14 no. 4, pp. 518-530, 2008, doi: 10.3846/1392-8619.2008.14.518-530.
• [24] J. Eder, M. Franceschetti, and J. Lubas, “Conditional schedules for processes with temporal constraints”, SN Computer Science, vol. 1, art. no. 231, 2020, doi: 10.1007/s42979-020-00242-8.
• [25] S. Van de Vonder, F. Ballestin, E. Demeulemeester, and W. Herroelen, “Heuristic procedures for reactive project scheduling”, Computers & Industrial Engineering, vol. 52, no. 1, pp. 11-28, 2007, doi: 10.1016/j.cie.2006.10.002.
• [26] H.A. Suwa, “A new when-to-schedule policy in online scheduling based on cumulative task delays”, International Journal of Production Economics, vol. 110, no. 1-2, pp. 175-186, 2007, doi: 10.1016/j.ijpe.2007.02.015.
• [27] M. Milat, S. Knezic, and J. Sedlar, “A new surrogate measure for resilient approach to construction scheduling”, Procedia Computer Science, vol. 181, pp. 468-476, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.192.
• [28] F. Zuo, E. Zio, and Y. Yuan, “Risk-response strategy optimization considering limited risk-related resource allocation and scheduling”, Journal of Construction Engineering and Management, vol. 148, no. 11, 2022, doi: 10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0002392.
• [29] D. Schatteman, W. Herroelen, S.V. Vonder, and A. Boone, “Methodology for integrated risk management and proactive scheduling of construction projects”, Journal of Construction Engineering and Management, vol. 134, no. 11, pp. 885-893, 2008, doi: 10.1061/(ASCE)0733-9364(2008)134:11(885).
• [30] Q. Cao, X. Zou, and L. Zhang, “Multiobjective robust optimization model for generating stable and makespan-protective repetitive schedules”, Journal of Construction Engineering and Management, vol. 148, no. 9, 2022, doi: 10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0002348.
• [31] M. Poshdar, V.A. González, G.M. Raftery, F. Orozco, and G.G. Cabrera-Guerrero, “A multi-objective probabilistic-based method to determine optimum allocation of time buffer in construction schedules”, Automation in Construction, vol. 92, pp. 46-58, 2018, doi: 10.1016/j.autcon.2018.03.025.
• [32] I. Bakry, O. Moselhi, and T. Zayed, “Optimized acceleration of repetitive construction projects”, Automation in Construction, vol. 39, pp. 145-151, 2014, doi: 10.1016/j.autcon.2013.07.003.
• [33] W. Bozejko, Z. Hejducki, and M. Wodecki, “Flowshop scheduling of construction processes with uncertain parameters”, Archives of Civil and Mechanical Engineering, vol. 19, no. 1, pp. 194-204, 2019, doi: 10.1016/j.acme.2018.09.010.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).