Luận Văn Thạc Sĩ Quản Lý Xây Dựng: Xây Dựng Mô Hình Đánh Giá Rủi Ro Và Định Lượng Phần Trăm Vượt Chi Phí Cho Các Dự Án Kết Cấu Thép Phức Tạp

• Tác giả: Lưu Huyền Trang
• Người hướng dẫn: Nguyễn Thanh Việt (TS)
• Trường học: Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc gia TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Quản lý xây dựng
• Đề tài: Xây dựng mô hình đánh giá rủi ro và định lượng phần trăm vượt chi phí cho các dự án kết cấu thép phức tạp
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• ABSTRACT
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Cơ sở hình thành đề tài
• 1.2. Những điểm mới của đề tài
• 1.3. Mục đích nghiên cứu
• 2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 2.1. Các khái niệm, định nghĩa, giả thiết trong nghiên cứu
• 2.2. Tổng quan về dự án xây dựng và dự án kết cấu thép phức tạp (Megaproject steel structure)
• 2.3. Định nghĩa về rủi ro, tính bất định, xác suất khách quan, xác suất chủ quan
• 2.4. Các giả thiết trong quá trình nghiên cứu
• 2.5. Tổng quan các nghiên cứu trước
• 2.6. Các phương pháp khác đã từ dùng để đánh giá rủi ro và phân tích rủi ro trong quản lý dự án
• 2.7. Các ứng dụng của Fault Tree Analysis và Bayes Belief Networks
• 2.8. Vì sao nên lựa chọn mô hình FTA và BBNs
• 2.9. Phương pháp Fault Tree Analysis (FTA)
• 2.9.1. Giới thiệu phương pháp (FTA)
• 2.9.2. Công thức xác định xác suất FTA
• 2.10. Giới thiệu mạng BBNs (BBNs – Bayesian Belief Networks)
• 2.10.1. Giới thiệu về BBNs
• 2.10.2. Công thức BBNs – Công thức xác suất đầy đủ
• 2.10.3. Minh họa cấu trúc của một mạng BBNs
• 3. CƠ SỞ VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Giai đoạn 1: Nhận dạng các yếu tố rủi ro – Sơ đồ khảo sát định tính
• 3.2. Tổng quan sơ đồ thực hiện
• 3.3. Thiết kế bảng câu hỏi
• 3.4. Kích thước mẫu
• 3.5. Lý thuyết kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha
• 3.6. Thu thập và xử lý số liệu
• 3.7. Giai đoạn 2: Xây dựng mô hình đánh mức độ định lượng
• 3.8. Tổng quan sơ đồ thực hiện
• 3.9. Thiết lập mô hình phân tích FTA
• 3.10. Xây dựng mô hình dự đoán BBN
• 3.11. Phần mềm tính toán BBNs
• 4. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
• 4.1. Giai đoạn khảo sát Pilot test lần 1
• 4.2. Khảo sát chính thức (đại trà) lần 2
• 4.3. Thu thập dữ liệu khảo sát đạt trà
• 4.4. Phân tích dữ liệu
• 4.5. Xếp hạng các yếu tố gây rủi ro vượt chi phí mạnh nhất
• 4.6. Danh mục các yếu tố rủi ro vượt chi phí cho nhà thầu KCT trong các dự án Mega
• 4.7. Xây dựng mô hình khung Fault Tree Analysis
• 4.8. Thiết lập mô hình BBNs từ chuyển đổi khung FTA
• 4.9. Chuyển đổi khung mô hình FTA sang BBNs
• 4.10. Nguyên tắc tinh toán mô hình
• 5. KIỂM CHỨNG MÔ HÌNH THỰC TẾ
• 5.1. Giới thiệu vài nét chính về công trình áp dụng
• 5.2. Giới thiệu công trình A – dự án xuất khẩu
• 5.3. Giới thiệu công trình B – dự án tại Việt Nam
• 5.4. Kiểm chứng tính hợp lý, phân tích kết quả của mô hình
• 5.5. Áp dụng mô hình BBNS vào thực tế công trình
• 5.6. Khảo sát bảng xác suất có điều kiện giữa các biến (tính toán CPT)
• 5.7. Dữ liệu đầu vào mô hình
• 5.8. Tính toán và phân tích kết quả của mô hình dự đoán xác suất vượt chi phí
• 5.9. Phân tích độ nhạy của các yếu tố rủi ro
• 5.10. So sánh kết quả mô hình với kết quả thực tế
• 6. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 6.1. Đóng góp của nghiên cứu
• 6.2. Đóng góp về mặt học thuật
• 6.3. Đóng góp về mặt thực tiễn
• 6.4. Một số hạn chế và kiến nghị sự phát triển tương lai
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu đề tài

Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc xây dựng mô hình đánh giá rủi ro và định lượng vượt chi phí cho các dự án kết cấu thép phức tạp. Nghiên cứu nhằm giải quyết các thách thức trong quản lý chi phí và rủi ro của các dự án lớn, đặc biệt trong bối cảnh thị trường kết cấu thép tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ. Dự án kết cấu thép phức tạp thường đối mặt với các vấn đề như biến động giá nguyên vật liệu, yêu cầu kỹ thuật cao, và thời gian thi công kéo dài. Nghiên cứu này đề xuất một mô hình dựa trên Fault Tree Analysis (FTA) và Bayesian Belief Networks (BBNs) để dự đoán xác suất vượt chi phí, giúp các nhà thầu quản lý rủi ro hiệu quả hơn.

1.1 Cơ sở hình thành đề tài

Thị trường kết cấu thép tại Việt Nam đang phát triển nhanh chóng, với dự đoán đạt giá trị 2,82 tỷ USD vào năm 2024. Tuy nhiên, các dự án kết cấu thép phức tạp thường gặp phải nhiều rủi ro về chi phí và tiến độ. Ví dụ, dự án Metro TP.HCM đã thất bại về mặt chi phí và tiến độ do nhiều nguyên nhân. Nghiên cứu này nhằm xây dựng mô hình đánh giá rủi ro để giúp các nhà thầu xác định và quản lý các yếu tố rủi ro trong giai đoạn mua sắm và triển khai dự án. Mô hình này sẽ cung cấp thông tin quan trọng để đưa ra quyết định chính xác, giảm thiểu chi phí vượt mức và đảm bảo thành công của dự án.

1.2 Những điểm mới của đề tài

Nghiên cứu này tập trung vào các dự án kết cấu thép phức tạp với thời gian thực hiện dài, nơi các công ty Việt Nam đóng vai trò là nhà thầu chính. Điểm mới của nghiên cứu là việc kết hợp Fault Tree Analysis (FTA) và Bayesian Belief Networks (BBNs) để đánh giá rủi ro và dự đoán xác suất vượt chi phí. Phương pháp này giúp phân tích các nguyên nhân gốc rễ của rủi ro và mối quan hệ giữa chúng, từ đó cung cấp một công cụ quản lý rủi ro hiệu quả cho các nhà thầu. Nghiên cứu cũng áp dụng mô hình vào các dự án thực tế để kiểm chứng tính hiệu quả.

II. Tổng quan nghiên cứu

Nghiên cứu này tổng quan các khái niệm và phương pháp liên quan đến đánh giá rủi ro dự án và quản lý chi phí dự án. Các phương pháp truyền thống thường tập trung vào đánh giá vi mô và không hiệu quả với các dự án kết cấu thép phức tạp. Nghiên cứu đề xuất sử dụng Fault Tree Analysis (FTA) để xác định các yếu tố rủi ro và Bayesian Belief Networks (BBNs) để dự đoán xác suất vượt chi phí. Phương pháp này giúp phân tích các nguyên nhân gốc rễ và mối quan hệ giữa chúng, từ đó cung cấp một công cụ quản lý rủi ro hiệu quả.

2.1 Các khái niệm và định nghĩa

Nghiên cứu định nghĩa rủi ro là sự không chắc chắn có thể ảnh hưởng đến mục tiêu của dự án. Dự án kết cấu thép phức tạp là các dự án lớn với yêu cầu kỹ thuật cao và thời gian thi công dài. Fault Tree Analysis (FTA) là phương pháp phân tích nguyên nhân gốc rễ của rủi ro, trong khi Bayesian Belief Networks (BBNs) là mô hình xác suất để dự đoán kết quả dựa trên các yếu tố đầu vào. Nghiên cứu cũng xác định các giả thiết cơ bản trong quá trình phân tích rủi ro.

2.2 Tổng quan các nghiên cứu trước

Các nghiên cứu trước đã sử dụng FTA và BBNs để đánh giá rủi ro trong các lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, việc áp dụng các phương pháp này vào dự án kết cấu thép phức tạp còn hạn chế. Nghiên cứu này kế thừa và phát triển các phương pháp hiện có để tạo ra một mô hình đánh giá rủi ro hiệu quả hơn. Các nghiên cứu trước cũng chỉ ra rằng việc kết hợp FTA và BBNs có thể cải thiện độ chính xác của dự đoán rủi ro.

III. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp Fault Tree Analysis (FTA) để xác định các yếu tố rủi ro và Bayesian Belief Networks (BBNs) để dự đoán xác suất vượt chi phí. Quy trình nghiên cứu bao gồm ba bước chính: xây dựng FTA, chuyển đổi sang BBNs, và tính toán xác suất. Nghiên cứu cũng sử dụng dữ liệu từ các dự án thực tế để kiểm chứng tính hiệu quả của mô hình. Phương pháp này giúp phân tích các nguyên nhân gốc rễ của rủi ro và mối quan hệ giữa chúng, từ đó cung cấp một công cụ quản lý rủi ro hiệu quả.

3.1 Xây dựng mô hình FTA

Nghiên cứu sử dụng Fault Tree Analysis (FTA) để xác định các yếu tố rủi ro chính trong dự án kết cấu thép phức tạp. Phương pháp này giúp phân tích các nguyên nhân gốc rễ của rủi ro và xác định mối quan hệ giữa chúng. FTA được xây dựng dựa trên dữ liệu từ các dự án thực tế và các cuộc khảo sát với các chuyên gia trong ngành. Kết quả của FTA sẽ được chuyển đổi sang Bayesian Belief Networks (BBNs) để dự đoán xác suất vượt chi phí.

3.2 Chuyển đổi sang mô hình BBNs

Sau khi xây dựng FTA, nghiên cứu chuyển đổi mô hình này sang Bayesian Belief Networks (BBNs). BBNs là mô hình xác suất giúp dự đoán kết quả dựa trên các yếu tố đầu vào. Nghiên cứu sử dụng phần mềm chuyên dụng để tính toán xác suất và phân tích độ nhạy của các yếu tố rủi ro. Kết quả từ BBNs sẽ được sử dụng để dự đoán xác suất vượt chi phí và đưa ra các khuyến nghị quản lý rủi ro cho các nhà thầu.

IV. Kết quả và kiểm chứng

Nghiên cứu áp dụng mô hình vào hai dự án kết cấu thép phức tạp để kiểm chứng tính hiệu quả. Kết quả cho thấy mô hình có thể dự đoán chính xác xác suất vượt chi phí và xác định các yếu tố rủi ro chính. Phân tích độ nhạy cũng chỉ ra rằng các yếu tố như biến động giá nguyên vật liệu và thời gian thi công kéo dài có ảnh hưởng lớn đến chi phí dự án. Nghiên cứu kết luận rằng mô hình này là công cụ hữu ích để quản lý rủi ro trong các dự án kết cấu thép phức tạp.

4.1 Áp dụng mô hình vào dự án thực tế

Nghiên cứu áp dụng mô hình vào hai dự án kết cấu thép phức tạp để kiểm chứng tính hiệu quả. Kết quả cho thấy mô hình có thể dự đoán chính xác xác suất vượt chi phí và xác định các yếu tố rủi ro chính. Phân tích độ nhạy cũng chỉ ra rằng các yếu tố như biến động giá nguyên vật liệu và thời gian thi công kéo dài có ảnh hưởng lớn đến chi phí dự án. Nghiên cứu kết luận rằng mô hình này là công cụ hữu ích để quản lý rủi ro trong các dự án kết cấu thép phức tạp.

4.2 Phân tích độ nhạy

Phân tích độ nhạy được thực hiện để xác định các yếu tố rủi ro có ảnh hưởng lớn nhất đến chi phí dự án. Kết quả cho thấy các yếu tố như biến động giá nguyên vật liệu, thời gian thi công kéo dài, và yêu cầu kỹ thuật phức tạp có ảnh hưởng đáng kể đến chi phí dự án. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc quản lý tốt các yếu tố này có thể giảm thiểu đáng kể rủi ro vượt chi phí.

V. Kết luận và kiến nghị

Nghiên cứu kết luận rằng mô hình đánh giá rủi ro dựa trên Fault Tree Analysis (FTA) và Bayesian Belief Networks (BBNs) là công cụ hiệu quả để quản lý rủi ro trong các dự án kết cấu thép phức tạp. Mô hình này giúp dự đoán chính xác xác suất vượt chi phí và xác định các yếu tố rủi ro chính. Nghiên cứu cũng đề xuất các khuyến nghị để cải thiện quản lý rủi ro và chi phí trong các dự án tương lai.

5.1 Đóng góp của nghiên cứu

Nghiên cứu đóng góp vào việc phát triển mô hình đánh giá rủi ro hiệu quả cho các dự án kết cấu thép phức tạp. Mô hình này giúp các nhà thầu quản lý rủi ro và chi phí tốt hơn, từ đó đảm bảo thành công của dự án. Nghiên cứu cũng cung cấp các khuyến nghị thực tiễn để cải thiện quản lý rủi ro trong các dự án tương lai.

5.2 Hạn chế và hướng phát triển

Nghiên cứu cũng chỉ ra một số hạn chế, chẳng hạn như việc áp dụng mô hình vào các dự án với quy mô và đặc điểm khác nhau cần được kiểm chứng thêm. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc mở rộng phạm vi nghiên cứu và cải thiện độ chính xác của mô hình bằng cách tích hợp thêm các yếu tố rủi ro và dữ liệu thực tế.

Tổng quan nghiên cứu

Thị trường kết cấu thép (KCT) tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ với giá trị dự kiến đạt khoảng 2,82 tỷ USD vào năm 2024 và tăng trưởng với tốc độ CAGR 8,21% đến năm 2029. Sự phát triển này đồng thời đặt ra nhiều thách thức trong quản lý chi phí do biến động giá nguyên vật liệu, yêu cầu kỹ thuật phức tạp và thời gian thi công kéo dài. Các dự án kết cấu thép phức tạp, đặc biệt là các dự án quy mô lớn (mega projects), thường gặp phải tình trạng vượt chi phí so với kế hoạch ban đầu, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu quả kinh tế và tiến độ thi công.

Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng một mô hình đánh giá rủi ro và định lượng xác suất vượt chi phí cho các dự án kết cấu thép phức tạp trong giai đoạn mua sắm và triển khai dự án. Nghiên cứu tập trung vào việc nhận dạng các yếu tố rủi ro chính, phân tích và xếp hạng mức độ ảnh hưởng của chúng, đồng thời phát triển mô hình dự đoán xác suất vượt chi phí dựa trên phương pháp Fault Tree Analysis (FTA) kết hợp với Bayesian Belief Networks (BBNs). Phạm vi nghiên cứu bao gồm các dự án kết cấu thép phức tạp tại Việt Nam và một số dự án xuất khẩu, với dữ liệu thu thập từ các chuyên gia, kỹ sư và nhà thầu có kinh nghiệm trong lĩnh vực này.

Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp công cụ quản lý rủi ro chi phí hiệu quả, giúp các nhà thầu nâng cao khả năng dự báo và kiểm soát chi phí vượt mức, từ đó góp phần nâng cao hiệu quả quản lý dự án và tăng cường năng lực cạnh tranh trên thị trường kết cấu thép.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết và mô hình chính:

1. Fault Tree Analysis (FTA): Là phương pháp phân tích nguyên nhân gốc rễ của các sự cố hoặc rủi ro thông qua cấu trúc cây lỗi. FTA giúp xác định các nguyên nhân tiềm ẩn gây ra sự kiện không mong muốn như vượt chi phí, bằng cách sử dụng các cổng logic AND và OR để mô hình hóa mối quan hệ giữa các yếu tố rủi ro. Xác suất của sự kiện chính được tính toán dựa trên xác suất của các sự kiện con theo công thức xác suất có điều kiện.

2. Bayesian Belief Networks (BBNs): Là mô hình mạng xác suất biểu diễn mối quan hệ nhân quả giữa các biến rủi ro dựa trên lý thuyết Bayes. BBNs cho phép mô hình hóa và tính toán xác suất có điều kiện của các sự kiện phức tạp, hỗ trợ dự đoán xác suất xảy ra rủi ro vượt chi phí dựa trên dữ liệu và kiến thức chuyên gia. Mô hình BBNs có khả năng cập nhật linh hoạt khi có dữ liệu mới và quản lý dữ liệu không đầy đủ hiệu quả.

Các khái niệm chính trong nghiên cứu bao gồm: rủi ro (risk), bất định (uncertainty), xác suất khách quan và chủ quan, các yếu tố rủi ro trong dự án kết cấu thép phức tạp, và các nguyên nhân gốc rễ ảnh hưởng đến chi phí dự án.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu được thực hiện theo hai giai đoạn chính:

• Giai đoạn 1: Nhận dạng các yếu tố rủi ro
  Thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua khảo sát định tính với các chuyên gia, kỹ sư và nhà thầu trong lĩnh vực kết cấu thép. Bảng câu hỏi được thiết kế dựa trên tổng hợp các yếu tố rủi ro từ nghiên cứu trước và thực tế dự án. Cỡ mẫu khảo sát đại trà đạt khoảng 150 người tham gia, đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy (Cronbach’s alpha ≥ 0.9). Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS để phân tích độ tin cậy và xác định các yếu tố rủi ro chính.

• Giai đoạn 2: Xây dựng mô hình định lượng
  Thiết lập mô hình Fault Tree Analysis để phân tích cấu trúc nguyên nhân gây vượt chi phí. Chuyển đổi mô hình FTA sang mạng Bayesian Belief Networks (BBNs) để tính toán xác suất có điều kiện (Conditional Probability Tables - CPTs). Dữ liệu đầu vào CPTs được thu thập từ chuyên gia và kỹ sư thông qua phỏng vấn chuyên sâu. Mô hình được xây dựng và tính toán bằng phần mềm GeNIe. Quá trình nghiên cứu kéo dài từ tháng 01 đến tháng 05 năm 2024.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Xác định các yếu tố rủi ro chính
   Qua khảo sát và phân tích, ba yếu tố rủi ro có ảnh hưởng lớn nhất đến chi phí vượt mức trong các dự án kết cấu thép phức tạp là: biến động giá nguyên vật liệu (xác suất ảnh hưởng 0.78), yêu cầu kỹ thuật và thiết kế phức tạp (0.65), và thời gian thi công kéo dài (0.72). Các yếu tố này chiếm tỷ trọng ảnh hưởng tổng cộng trên 70% trong mô hình FTA.

2. Mô hình FTA và BBNs dự đoán xác suất vượt chi phí
   Mô hình BBNs dựa trên FTA cho thấy xác suất vượt chi phí trung bình của các dự án phức tạp là khoảng 35-40%. Khi biến động giá nguyên vật liệu tăng lên mức cao, xác suất vượt chi phí có thể lên đến 60%. Mô hình cũng cho phép phân tích độ nhạy, xác định rằng biến động giá vật tư và hao hụt vật tư là hai yếu tố có ảnh hưởng nhạy cảm nhất đến xác suất vượt chi phí.

3. Kiểm chứng mô hình với dự án thực tế
   Áp dụng mô hình vào hai dự án thực tế, kết quả dự đoán xác suất vượt chi phí tương ứng là 38% và 42%, gần sát với tỷ lệ vượt chi phí thực tế ghi nhận là 40% và 45%. Điều này chứng tỏ mô hình có độ chính xác cao và khả năng ứng dụng thực tiễn tốt.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến vượt chi phí là do sự biến động không lường trước của giá nguyên vật liệu thép trên thị trường toàn cầu, đặc biệt trong bối cảnh chính trị và kinh tế biến động. Yêu cầu kỹ thuật phức tạp làm tăng chi phí thiết kế, sản xuất và lắp dựng, đồng thời kéo dài thời gian thi công, làm tăng chi phí quản lý và nhân công. Kết quả mô hình phù hợp với các nghiên cứu trước đây về rủi ro chi phí trong dự án xây dựng, đồng thời bổ sung giá trị bằng việc kết hợp phân tích định tính (FTA) và định lượng (BBNs) để dự đoán xác suất vượt chi phí một cách chính xác hơn.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ xác suất vượt chi phí theo từng yếu tố rủi ro và bảng phân tích độ nhạy, giúp nhà quản lý dễ dàng nhận diện các yếu tố cần ưu tiên kiểm soát.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường quản lý biến động giá nguyên vật liệu
   Nhà thầu cần thiết lập các hợp đồng mua bán nguyên vật liệu với điều khoản giá cố định hoặc điều chỉnh linh hoạt, đồng thời theo dõi sát sao thị trường để dự báo biến động. Mục tiêu giảm thiểu xác suất vượt chi phí do biến động giá trong vòng 6 tháng đầu triển khai dự án.

2. Nâng cao năng lực quản lý kỹ thuật và thiết kế
   Đầu tư đào tạo nhân sự kỹ thuật, áp dụng công nghệ BIM và các phần mềm thiết kế hiện đại để giảm sai sót và tăng tính chính xác trong thiết kế. Mục tiêu giảm thiểu sai sót kỹ thuật gây phát sinh chi phí ít nhất 20% trong vòng 1 năm.

3. Rút ngắn thời gian thi công và tăng hiệu quả quản lý tiến độ
   Áp dụng các phương pháp quản lý dự án tiên tiến như Lean Construction, đồng thời tăng cường phối hợp giữa các bên liên quan để giảm thiểu trễ tiến độ. Mục tiêu rút ngắn thời gian thi công ít nhất 10% so với kế hoạch ban đầu trong các dự án tiếp theo.

4. Sử dụng mô hình FTA và BBNs làm công cụ quản lý rủi ro
   Các nhà thầu nên áp dụng mô hình này để dự báo và đánh giá rủi ro vượt chi phí định kỳ trong suốt vòng đời dự án, từ đó xây dựng các kế hoạch ứng phó kịp thời. Mục tiêu triển khai mô hình trong vòng 3 tháng và cập nhật dữ liệu hàng quý.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà thầu kết cấu thép
   Giúp nâng cao năng lực quản lý rủi ro chi phí, dự báo chính xác xác suất vượt chi phí và xây dựng kế hoạch ứng phó hiệu quả.

2. Chuyên gia quản lý dự án xây dựng
   Cung cấp công cụ phân tích rủi ro định tính và định lượng, hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu xác suất có điều kiện.

3. Chủ đầu tư và tư vấn giám sát
   Hỗ trợ đánh giá rủi ro chi phí dự án, giám sát tiến độ và chất lượng, từ đó đảm bảo dự án đạt mục tiêu tài chính và kỹ thuật.

4. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành quản lý xây dựng
   Là tài liệu tham khảo về ứng dụng mô hình FTA và BBNs trong quản lý rủi ro dự án xây dựng phức tạp, đồng thời cung cấp phương pháp nghiên cứu khoa học bài bản.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình FTA và BBNs có thể áp dụng cho các loại dự án khác ngoài kết cấu thép không?
   Có, mô hình này linh hoạt và có thể áp dụng cho nhiều loại dự án xây dựng phức tạp khác như hạ tầng giao thông, công nghiệp nặng, với điều chỉnh phù hợp các yếu tố rủi ro đặc thù.

2. Dữ liệu đầu vào cho mô hình được thu thập như thế nào?
   Dữ liệu được thu thập qua khảo sát chuyên gia, phỏng vấn kỹ sư, nhà thầu có kinh nghiệm, kết hợp với dữ liệu thực tế từ các dự án đã triển khai.

3. Mô hình có thể dự báo vượt chi phí theo từng giai đoạn dự án không?
   Có, mô hình BBNs cho phép cập nhật và tính toán xác suất vượt chi phí theo từng giai đoạn dự án dựa trên dữ liệu mới, giúp quản lý rủi ro kịp thời.

4. Độ chính xác của mô hình dựa trên những yếu tố nào?
   Độ chính xác phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào, sự chính xác trong xác định các mối quan hệ nhân quả và khả năng cập nhật mô hình khi có dữ liệu mới.

5. Làm thế nào để triển khai mô hình trong thực tế quản lý dự án?
   Nhà thầu cần đào tạo nhân sự sử dụng phần mềm GeNIe hoặc tương tự, xây dựng quy trình thu thập và cập nhật dữ liệu rủi ro định kỳ, đồng thời tích hợp mô hình vào hệ thống quản lý dự án hiện có.

Kết luận

• Nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình đánh giá rủi ro và dự đoán xác suất vượt chi phí cho các dự án kết cấu thép phức tạp dựa trên sự kết hợp giữa Fault Tree Analysis và Bayesian Belief Networks.
• Ba yếu tố rủi ro chính ảnh hưởng lớn đến chi phí vượt mức là biến động giá nguyên vật liệu, yêu cầu kỹ thuật phức tạp và thời gian thi công kéo dài.
• Mô hình được kiểm chứng với dữ liệu thực tế cho kết quả dự đoán sát với thực tế, chứng minh tính ứng dụng cao trong quản lý rủi ro chi phí.
• Đề xuất các giải pháp quản lý rủi ro cụ thể nhằm giảm thiểu xác suất vượt chi phí và nâng cao hiệu quả quản lý dự án.
• Khuyến nghị các nhà thầu và chuyên gia quản lý dự án áp dụng mô hình như một công cụ hỗ trợ ra quyết định và quản lý rủi ro chi phí trong các dự án kết cấu thép phức tạp.

Tiếp theo, các nhà quản lý dự án nên triển khai áp dụng mô hình trong thực tế, đồng thời tiếp tục cập nhật và hoàn thiện mô hình dựa trên dữ liệu mới để nâng cao độ chính xác và hiệu quả quản lý rủi ro. Để được hỗ trợ chi tiết về triển khai mô hình, quý độc giả có thể liên hệ với tác giả hoặc các chuyên gia trong lĩnh vực quản lý xây dựng.