Εκτίμηση της κατασκευασιμότητας τεχνικών έργων βάσει της ανάλυσης κινδύνων
Creators: name: Κιφοκέρης, Δημοσθένης Γ.
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: Κατασκευασιμότητα
Ανάλυση κινδύνων
Μηχανική εκμάθηση
Διαχείριση τεχνικών έργων
Constructability
Risk analysis
Machine learning
Engineering project management

description: Σκοπός της παρούσας διδακτορικής διατριβής είναι η, για πρώτη φορά, αντιμετώπιση της έλλειψης μεθοδολογικής και υπολογιστικής διασύνδεσης της κατασκευασιμότητας και της ανάλυσης κινδύνων τεχνικών έργων. Με μια τέτοια διασύνδεση, ώστε τα προαναφερόμενα να λειτουργούν συμπληρωματικά και ως ενιαίο πλαίσιο, μπορούν να επιτευχθούν η καλύτερη συνεργασία και επικοινωνία γνώσεων και πληροφοριών ανάμεσα στα ενδιαφερόμενα μέρη της διαχειριστικής ομάδας, οι πιο οργανωμένες και καλύτερα διασυνδεδεμένες διαδικασίες μελέτης και κατασκευής, οι πιο στοχευμένες επενδύσεις κεφαλαίου και η εφαρμογή καινοτόμων τεχνολογιών, η καλύτερη διαχείριση εφοδιαστικής αλυσίδας, η πιο στοιχειοθετημένη αποτίμηση συνθηκών εργοταξίου, η μεγαλύτερη έμφαση στην εργασιακή ασφάλεια και υγεία, οι καλύτερα ενημερωμένες συμφωνίες ιδιοκτητών και εργολάβων, και οι καλύτερα διατεταγμένες διαδικασίες δημοπράτησης, αναδοχής, και διοίκησης του τεχνικού έργου. Η διασύνδεση αυτή, και έπειτα από μια διεξοδική κι εξαντλητική βιβλιογραφική μελέτη, αντιμετωπίστηκε ως ένα πρόβλημα στατιστικής ταξινόμησης, το οποίο μοντελοποιήθηκε ως εξής: (1) διατύπωση δεκατριών πρωτότυπων και συνεκτικών εφαρμοστικών έννοιων κατασκευασιμότητας, (2) εύρεση και διατύπωση των ανεξάρτητων μεταβλητών του μοντέλου (129 γενικές πηγές κινδύνων), με την κατασκευή και εργαλειοποίηση πρωτότυπου αλγορίθμου μη-εποπτευόμενης μηχανικής εκμάθησης που εκτελεί σημασιολογική επεξεργασία και ομαδοποίηση γλωσσικών δεδομένων υπό μορφή λίστας, και ο οποίος εφαρμόστηκε σε εξαντλητικό κομμάτι της σχετικής εκπονηθείσας έρευνας (που αποτέλεσε το σχετικό σύνολο δεδομένων)· ο αλγόριθμος αυτός περιλάμβανε συγκεκριμένα εργαλεία σημασιολογικής επεξεργασίας, δηλαδή την απομάκρυνση ανοηματικών λέξεων και την εύρεση λεξιλογικών ριζών μέσω της ανάλυσης επιθημάτων του Porter, καθώς και το εργαλείο γλωσσικής ομαδοποίησης k-means++, και αντιμετώπισε τα προβλήματα της εννοιολογικής σύγχυσης αναφορικά με τον ορισμό του κινδύνου, καθώς και της υπο-αξιοποίηση της πρότερης έρευνας, (3) διατύπωση των εξαρτημένων μεταβλητών του μοντέλου (κλάσεις κατασκευασιμότητας), (4) πραγματοποίηση της καθαυτής διασύνδεσης, μέσω της κατασκευής και εργαλειοποίησης πρωτότυπου αλγορίθμου που χρησιμοποιεί εποπτευόμενη μηχανική εκμάθηση για την εκτίμηση της κλάσης κατασκευασιμότητας ενός τεχνικού έργου όταν δίνονται οι τιμές των αναγνωρισμένων γενικών πηγών κινδύνων που δυνητικά το πλήττουν, και που εκπαιδεύτηκε κι επικυρώθηκε με την χρήση πραγματικών – και συλλεχθέντων μέσω αδόμητων συνεντεύξεων και χρήσης των δεκατριών νέων εφαρμοστικών εννοιών κατασκευασιμότητας – δεδομένων αναλύσεων κινδύνων και προσδιορισμένης κλάσης κατασκευασιμότητας από τεχνικά έργα· ο αλγόριθμος αυτός περιλάμβανε παραγοντοποίηση κανονικοποιημένης στοχαστικής κλίσης μη-αρνητικού μητρώου με εκλιπούσες τιμές, εκπαίδευση μηχανών υποστηρικτικών διανυσμάτων «μαλακού περιθωρίου» που επιλύονται με την βελτιστοποιημένη διαδοχική ελάχιστη βελτιστοποίηση, και ταυτόχρονη επικύρωση με την διασταυρωμένη επικύρωση n διαμερίσεων, (5) εξαγωγή εξίσωσης που εκτιμά, με μεγάλη ακρίβεια, αν ένα καινούριο τεχνικό έργο είναι κατασκευάσιμο ή μη κατασκευάσιμο, βάσει των τιμών των 129 γενικών πηγών κινδύνων που δυνητικά το πλήττουν, και (6) κατασκευή του εργαλείου λογισμικού RISCONA (RIsk Source-based CONstructability Appraisal) για την πιο εύχρηστη εφαρμογή και την καλύτερη εποπτεία των αποτελεσμάτων του μοντέλου. Η κύρια συνεισφορά αυτής της διατριβής είναι ότι μέσω αυτής παρέχεται – για πρώτη φορά – η δυνατότητα σε έναν πολιτικό μηχανικό να μπορεί να εκτελέσει μια κατανοητή και πλήρως ορισμένη ανάλυση πηγών κινδύνων, και βάσει αυτής να λάβει μια πολύ καλή γενική εκτίμηση της κατασκευασιμότητας του τεχνικού έργου που μελετά.
description: The aim of the present doctoral thesis is the tackling, for the first time, of the lack of the methodological and computational integration between constructability and technical project risk analysis. Such an integration, where the aforementioned could function complementarily and as a single framework, can lead to better cooperation and communication among the stakeholders of the managerial team, better organized and more deeply integrated design and construction phases, more targeted capital investments and the implementation of innovative technologies, better supply chain management, more robustly documented assessment of the construction site conditions, advanced emphasis on labor health and safety, updated agreements between owners and contractors, and facilitation of the bidding, procurement and administration procedures. This integration, following a thorough and exhaustive literature review, was tackled as a statistical classification problem, which was modelled through the following: (1) formulation of thirteen novel and perceptible constructability concepts, (2) finding and formulation of the model’s independent variables (129 general risk sources), through the development of a novel unsupervised machine learning algorithm, which performs semantic processing and clustering of linguistic data in list format, and which was implemented on an exhaustive part of the related research literature (which acted as the relevant dataset); this algorithm included semantic processing tools, namely stop word and the Porter stemmer, and the linguistic clustering tool k-means++, and tackled the discrepancy regarding the definition of risk, as well as the suboptimal exploitation of the former conducted relevant research, (3) formulation of the model’s depended variables (constructability classes), (4) realization of the integration itself, through the development of a novel supervised machine learning algorithm, which appraises the constructability class of a technical project when given the values of the identified and assessed general risk sources that potentially affect it, and which was trained and validated through the utilization of real – and collected through unstructured interviews and the use of the thirteen novel constructability concepts – data displaying the risk analyses and labeled constructability classes of technical projects; this algorithm included regularized stochastic gradient descent non-negative matrix factorization with missing values, training of “soft margin” support vector machines solved with the optimized sequential minimal optimization process, and simultaneous validation with n-fold cross-validation, (5) elicitation of an equation that appraises, with high accuracy, whether a new technical project is constructable or non-constructable, given the values of the 129 general risk sources that potentially affect it, and (6) development of the software tool RISCONA (RIsk Source-based CONstructability Appraisal), for the better application of the model and supervision of its results. The main contribution of this thesis is that it provides – for the first time – a civil engineer with the capability to execute an understandable and fully defined risk analysis, and through this, obtain a very good appraisal of the constructability of the currently studied technical project.