I. Phương pháp dữ liệu kết hợp 4D
Phương pháp dữ liệu kết hợp 4D là một công cụ mạnh mẽ trong quản lý dự án xây dựng, kết hợp mô hình thông tin tòa nhà (BIM) với dữ liệu thời gian để tạo ra mô phỏng động. Phương pháp này cho phép các nhà quản lý dự án theo dõi tiến độ thi công một cách trực quan và chính xác. Nghiên cứu này sử dụng Synchro 4D để tạo ra mô hình IFC theo kế hoạch từ mô hình IFC thiết kế và lịch trình thi công. Dữ liệu 4D trong xây dựng giúp xác định các yếu tố thiếu sót thông qua dịch vụ RAAMAC trên BIMserver, từ đó cải thiện độ chính xác trong quản lý tiến độ.
1.1. Ứng dụng của dữ liệu 4D
Dữ liệu 4D trong xây dựng được ứng dụng để mô phỏng tiến độ thi công, giúp các nhà quản lý dự án dự đoán và điều chỉnh kế hoạch một cách linh hoạt. Nghiên cứu này sử dụng công nghệ LIDAR để thu thập dữ liệu đám mây điểm trong giai đoạn thi công, sau đó so sánh với mô hình IFC theo kế hoạch để xác định các yếu tố thiếu sót. Công nghệ mô phỏng 4D không chỉ nâng cao hiệu quả quản lý mà còn giảm thiểu rủi ro trong quá trình thi công.
II. Process Mining trong xây dựng
Process Mining là một kỹ thuật phân tích dữ liệu sự kiện để cải thiện quy trình quản lý dự án. Nghiên cứu này sử dụng BIMserver Eventlog Service để phân tích thông tin từ mô hình IFC theo kế hoạch và so sánh với danh sách các yếu tố thiếu sót. Ứng dụng Process Mining trong xây dựng giúp xác định các điểm nghẽn và sai lệch so với kế hoạch, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu hóa quy trình.
2.1. Phân tích dữ liệu xây dựng
Phân tích dữ liệu xây dựng thông qua Process Mining cho phép các nhà quản lý dự án đánh giá hiệu quả của quy trình thi công. Nghiên cứu này sử dụng Disco by Fluxicon để khai thác nhật ký sự kiện và đánh giá các điểm nghẽn trong tiến độ thi công. Quản lý thi công xây dựng được cải thiện đáng kể nhờ việc áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu tiên tiến.
III. Mô phỏng thi công xây dựng
Mô phỏng thi công xây dựng là một phần quan trọng trong nghiên cứu này, giúp dự đoán và quản lý rủi ro trong quá trình thi công. Nghiên cứu sử dụng mô hình ARIMA để dự đoán số lượng công việc hoàn thành mỗi ngày. Chẩn đoán thi công xây dựng được thực hiện thông qua việc so sánh dữ liệu thực tế với kế hoạch, từ đó xác định các sai lệch và đưa ra các biện pháp khắc phục.
3.1. Dự đoán thi công xây dựng
Dự đoán thi công xây dựng thông qua mô hình ARIMA giúp các nhà quản lý dự án dự báo chính xác tiến độ thi công. Nghiên cứu này sử dụng Statgraphics và Matlab để xây dựng mô hình dự đoán, từ đó cải thiện hiệu quả quản lý dự án. Phương pháp dữ liệu kết hợp 4D và Process Mining kết hợp với mô hình dự đoán mang lại sự tiến bộ đáng kể trong quản lý dự án xây dựng.
IV. Ứng dụng thực tiễn
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp đề xuất vào một dự án thực tế tại Søborg, Đan Mạch, để xác nhận tính hiệu quả và khả năng thích ứng của phương pháp. Quản lý thi công xây dựng được cải thiện đáng kể nhờ việc tích hợp dữ liệu từ IoT và BIM với các kỹ thuật khai thác dữ liệu tiên tiến. Công nghệ mô phỏng 4D và Process Mining không chỉ nâng cao hiệu quả quản lý mà còn giảm thiểu rủi ro trong quá trình thi công.
4.1. Kết quả và đánh giá
Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp đề xuất cải thiện đáng kể việc dự đoán và quản lý rủi ro trong xây dựng. Phân tích dữ liệu xây dựng thông qua Process Mining giúp xác định các điểm nghẽn và sai lệch so với kế hoạch, từ đó đưa ra các giải pháp tối ưu hóa quy trình. Ứng dụng Process Mining trong xây dựng mang lại sự tiến bộ đáng kể trong cả nghiên cứu học thuật và thực tiễn công nghiệp.
