Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh ngành xây dựng Việt Nam phát triển mạnh mẽ với quy mô và tính phức tạp ngày càng tăng, công tác quản lý dự án đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo tiến độ và chi phí dự án. Theo báo cáo của ngành, nhiều dự án xây dựng thường gặp phải các rủi ro làm trì hoãn tiến độ và tăng chi phí như thiếu nhân công, thiết bị hư hỏng, chậm trễ cung cấp vật tư, thời tiết xấu và khối lượng công việc vượt dự kiến. Các phương pháp quản lý dự án truyền thống sử dụng đường cong S với thời gian và chi phí xác định không phản ánh sát thực tế do tính ngẫu nhiên và biến động trong quá trình thi công.

Luận văn này tập trung mô phỏng đường cong S về thời gian, chi phí và tiến trình dự án xây dựng với thời gian và chi phí công tác mang tính ngẫu nhiên, nhằm thay thế kỹ thuật đường cong S truyền thống. Mục tiêu cụ thể gồm mô tả tính ngẫu nhiên của thời gian và chi phí từng công tác xây dựng bằng phân phối Beta-PERT và hàm chi phí tuyến tính, xây dựng vùng bao đường cong S tích lũy chi phí theo thời gian và tiến trình dự án, tính xác suất hoàn thành dự án dưới các điều kiện thời gian và chi phí khác nhau, đồng thời cập nhật dữ liệu thực tế vào mô hình.

Phạm vi nghiên cứu áp dụng cho dự án khối lớp học – thí nghiệm 2 tại Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia TP. HCM, với dữ liệu khảo sát và mô phỏng 5000 lần chạy. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác và hiệu quả kiểm soát tiến độ, chi phí dự án xây dựng, góp phần giảm thiểu rủi ro và tăng khả năng dự báo trong quản lý dự án.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

  • Phân phối xác suất Beta-PERT: Được sử dụng để mô tả tính ngẫu nhiên của thời gian thi công từng công tác xây dựng. Phân phối này có các tham số hình dạng được tính toán từ ba giá trị thời gian: nhanh nhất (Min), khả năng xảy ra cao nhất (Most Likely) và chậm nhất (Max). Phân phối Beta-PERT được đánh giá phù hợp nhất so với các phân phối đều, tam giác, chuẩn, gamma hay mũ trong mô tả thời gian công tác xây dựng.

  • Hàm chi phí tuyến tính: Chi phí ngẫu nhiên của từng công tác được mô hình hóa theo hàm tuyến tính ( c = a d + L ), trong đó ( d ) là thời gian thi công ngẫu nhiên, ( a ) là chi phí phụ thuộc thời gian (nhân công, máy móc), và ( L ) là chi phí không phụ thuộc thời gian (vật tư, thiết bị). Các hệ số ( a ) và ( L ) được xác định dựa trên định mức dự toán xây dựng theo Thông tư 04/2010/TT-BXD của Bộ Xây dựng.

  • Mô phỏng Monte Carlo (MCS): Phương pháp mô phỏng ngẫu nhiên được sử dụng để tạo ra các giá trị thời gian và chi phí ngẫu nhiên cho từng công tác dựa trên phân phối Beta-PERT và hàm chi phí tuyến tính. MCS cho phép lặp lại hàng nghìn lần để xây dựng vùng bao đường cong S tích lũy chi phí theo thời gian và tiến trình dự án.

  • Lý thuyết biến ngẫu nhiên và thống kê: Các khái niệm về biến ngẫu nhiên liên tục, hàm mật độ xác suất, kỳ vọng, phương sai, độ lệch chuẩn, phân vị và mode được áp dụng để phân tích kết quả mô phỏng và tính toán các tham số thống kê của thời gian và chi phí dự án.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu khảo sát được thu thập từ dự án xây dựng khối lớp học – thí nghiệm 2 tại Trường Đại học Quốc tế, Đại học Quốc gia TP. HCM. Thông tin bao gồm các công tác xây dựng, thời gian thi công nhanh nhất, trung bình, chậm nhất, chi phí dự toán, mối quan hệ công tác trước – sau, và dữ liệu thực tế cập nhật trong quá trình thi công.

  • Phương pháp chọn mẫu: Lấy ý kiến chuyên gia trực tiếp tham gia thi công và quản lý dự án để xác định các thông số thời gian PERT cho từng công tác. Số lần mô phỏng Monte Carlo được thực hiện là 5000 lần nhằm đảm bảo độ tin cậy và tính ổn định của kết quả.

  • Phương pháp phân tích: Sử dụng thuật toán mô phỏng Monte Carlo kết hợp phân phối Beta-PERT để sinh ngẫu nhiên thời gian thi công từng công tác, tính chi phí tương ứng theo hàm tuyến tính. Tính toán trọng số khối lượng công tác dựa trên giá trị trung bình chi phí ngẫu nhiên. Xây dựng vùng bao đường cong S tích lũy chi phí theo trục thời gian và tiến trình dự án. Tính toán các tham số thống kê (mean, median, mode, độ lệch chuẩn) và phân phối xác suất thời gian, chi phí tại các giai đoạn dự án. Tính xác suất hoàn thành dự án dưới các điều kiện thời gian và chi phí khác nhau. Cập nhật dữ liệu thực tế để đánh giá chênh lệch tiến độ và chi phí.

  • Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng 5 tháng, từ tháng 6 đến tháng 11 năm 2013, bao gồm thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, lập trình MATLAB, mô phỏng và phân tích kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Mô tả tính ngẫu nhiên của thời gian công tác xây dựng: Thời gian thi công từng công tác được mô phỏng theo phân phối Beta-PERT với các tham số hình dạng phù hợp dựa trên khảo sát chuyên gia. Kết quả mô phỏng cho thấy thời gian thi công có độ lệch chuẩn trung bình khoảng 15-20% so với giá trị trung bình, phản ánh tính biến động thực tế trong thi công.

  2. Phân bố chi phí công tác theo hàm tuyến tính: Chi phí ngẫu nhiên của từng công tác được xác định từ hàm ( c = a d + L ), trong đó chi phí phụ thuộc thời gian chiếm khoảng 60-70% tổng chi phí công tác. Hàm chi phí tuyến tính phù hợp với dữ liệu dự toán và phản ánh chính xác sự biến động chi phí theo thời gian thi công.

  3. Xây dựng vùng bao đường cong S tích lũy chi phí: Qua 5000 lần mô phỏng Monte Carlo, vùng bao đường cong S được hình thành với đường bao trên và dưới thể hiện chi phí tích lũy lớn nhất và nhỏ nhất tại mỗi thời điểm. Ví dụ, tại tiến trình 50% dự án, chi phí tích lũy dao động trong khoảng ±12% so với giá trị trung bình, cho thấy phạm vi biến động chi phí đáng kể.

  4. Tính xác suất hoàn thành dự án: Mô hình cho phép tính xác suất hoàn thành dự án đúng hạn và trong giới hạn chi phí theo các kịch bản điều kiện khác nhau. Ví dụ, xác suất hoàn thành dự án trong thời gian dự kiến là khoảng 78%, trong khi xác suất vượt chi phí dự toán là khoảng 22%, giúp nhà quản lý đánh giá rủi ro và đưa ra quyết định kịp thời.

Thảo luận kết quả

Kết quả mô phỏng cho thấy việc đưa tính ngẫu nhiên vào mô hình đường cong S giúp phản ánh sát thực tế biến động về thời gian và chi phí thi công dự án xây dựng. So với phương pháp truyền thống sử dụng thời gian và chi phí xác định, mô hình ngẫu nhiên cung cấp vùng bao dự báo chi phí và tiến độ, giúp nhà quản lý dự án có cái nhìn toàn diện hơn về rủi ro và khả năng hoàn thành dự án.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, việc sử dụng phân phối Beta-PERT cho thời gian công tác phù hợp với các kết quả của Ballestin (2007) và Sobel et al. (2009). Hàm chi phí tuyến tính cũng tương đồng với đề xuất của Ulusoy et al. (2000) về phân bố chi phí theo thời gian thi công. Phương pháp Monte Carlo được đánh giá là hiệu quả trong việc mô phỏng các biến ngẫu nhiên phức tạp trong quản lý dự án.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ vùng bao đường cong S theo thời gian và tiến trình dự án, biểu đồ phân phối xác suất thời gian và chi phí tại các giai đoạn, cũng như bảng thống kê các tham số như mean, median, mode, độ lệch chuẩn. Các biểu đồ này giúp trực quan hóa biến động và rủi ro trong dự án, hỗ trợ việc ra quyết định quản lý.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Áp dụng mô hình đường cong S ngẫu nhiên trong quản lý dự án xây dựng: Các nhà quản lý dự án nên sử dụng mô hình này để đánh giá tiến độ và chi phí dự án trong điều kiện biến động thực tế, giúp nâng cao độ chính xác trong dự báo và kiểm soát rủi ro. Thời gian áp dụng: ngay trong các dự án hiện tại và tương lai.

  2. Tăng cường thu thập và cập nhật dữ liệu thực tế thi công: Việc cập nhật liên tục dữ liệu thời gian và chi phí thực tế vào mô hình giúp điều chỉnh dự báo sát hơn với tình hình thực tế, từ đó cải thiện hiệu quả quản lý. Chủ thể thực hiện: Ban quản lý dự án và nhà thầu thi công.

  3. Đào tạo và nâng cao năng lực sử dụng công cụ mô phỏng Monte Carlo và MATLAB: Các kỹ sư và nhà quản lý cần được đào tạo về kỹ thuật mô phỏng và sử dụng phần mềm MATLAB để tự động hóa và tối ưu hóa quá trình mô phỏng đường cong S. Thời gian thực hiện: trong vòng 6 tháng tới.

  4. Phát triển phần mềm quản lý dự án tích hợp mô hình ngẫu nhiên: Đề xuất xây dựng hoặc tích hợp mô hình đường cong S ngẫu nhiên vào các phần mềm quản lý dự án hiện có nhằm hỗ trợ tự động hóa, trực quan hóa và phân tích dữ liệu dự án. Chủ thể thực hiện: các công ty phần mềm và tổ chức quản lý dự án.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà quản lý dự án xây dựng: Giúp nâng cao khả năng dự báo tiến độ và chi phí dự án trong điều kiện biến động, từ đó đưa ra các quyết định quản lý hiệu quả hơn.

  2. Kỹ sư lập kế hoạch và kiểm soát dự án: Cung cấp công cụ mô phỏng và phân tích chi tiết về tính ngẫu nhiên của thời gian và chi phí công tác, hỗ trợ lập kế hoạch và kiểm soát tiến độ chính xác.

  3. Chuyên gia tư vấn và giám sát dự án: Hỗ trợ đánh giá rủi ro và khả năng hoàn thành dự án, từ đó tư vấn các giải pháp giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa chi phí.

  4. Nghiên cứu sinh và học viên ngành công nghệ và quản lý xây dựng: Là tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng mô phỏng Monte Carlo, phân phối Beta-PERT và mô hình hóa chi phí trong quản lý dự án xây dựng.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao chọn phân phối Beta-PERT để mô tả thời gian công tác?
    Phân phối Beta-PERT được đánh giá phù hợp nhất trong các phân phối xác suất phổ biến vì nó cho phép mô tả chính xác thời gian thi công với ba tham số (Min, Most Likely, Max), phản ánh tính không chắc chắn và biến động thực tế trong thi công.

  2. Mô phỏng Monte Carlo giúp gì trong quản lý dự án xây dựng?
    Monte Carlo cho phép mô phỏng hàng nghìn kịch bản ngẫu nhiên về thời gian và chi phí, từ đó xây dựng vùng bao dự báo tiến độ và chi phí, giúp nhà quản lý đánh giá rủi ro và xác suất hoàn thành dự án.

  3. Làm thế nào để xác định các hệ số trong hàm chi phí tuyến tính?
    Các hệ số ( a ) và ( L ) được tính toán dựa trên định mức dự toán xây dựng theo quy định hiện hành và khảo sát ý kiến chuyên gia thi công, phản ánh chi phí phụ thuộc và không phụ thuộc thời gian thi công.

  4. Mô hình có thể áp dụng cho các loại dự án xây dựng khác không?
    Có, mô hình có thể điều chỉnh tham số và dữ liệu đầu vào để áp dụng cho nhiều loại dự án xây dựng khác nhau, đặc biệt các dự án có tính biến động cao về tiến độ và chi phí.

  5. Làm sao cập nhật dữ liệu thực tế vào mô hình mô phỏng?
    Dữ liệu thời gian và chi phí thực tế được nhập vào mô hình để tính toán lại các chỉ số chênh lệch tiến độ (TV) và chi phí (CV), từ đó điều chỉnh dự báo và đánh giá hiệu quả quản lý dự án.

Kết luận

  • Mô hình đường cong S với thời gian và chi phí công tác mang tính ngẫu nhiên phản ánh sát thực tế biến động trong thi công dự án xây dựng.
  • Phân phối Beta-PERT và hàm chi phí tuyến tính là công cụ hiệu quả để mô tả tính ngẫu nhiên của thời gian và chi phí công tác.
  • Mô phỏng Monte Carlo với 5000 lần chạy tạo vùng bao đường cong S giúp đánh giá rủi ro và xác suất hoàn thành dự án.
  • Việc cập nhật dữ liệu thực tế vào mô hình giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả kiểm soát tiến độ, chi phí.
  • Khuyến nghị áp dụng mô hình trong quản lý dự án xây dựng, đào tạo sử dụng công cụ mô phỏng và phát triển phần mềm hỗ trợ quản lý dự án.

Next steps: Triển khai áp dụng mô hình trong các dự án thực tế, mở rộng nghiên cứu cho các loại dự án khác, và phát triển phần mềm tích hợp mô hình.

Call-to-action: Các nhà quản lý và kỹ sư xây dựng nên tiếp cận và ứng dụng mô hình để nâng cao hiệu quả quản lý dự án, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa chi phí.