Phát triển cách tiếp cận dựa trên dữ liệu dưới sự tích hợp của trực quan hóa 4D và khai thác quy trình để mô phỏng, chẩn đoán và dự đoán việc thực hiện xây dựng trong thế giới thực.

• Tác giả: Hung Viet Nguyen
• Người hướng dẫn: Dr. Cuong Viet Chu
• Trường học: Ho Chi Minh City University of Technology
• Chuyên ngành: Construction Management
• Đề tài: Develop a data-driven approach under the integration of 4D visualization and process mining to simulate, diagnose and predict real-world construction execution.
• Loại tài liệu: Master’s Thesis
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Ho Chi Minh City

• ACKNOWLEDGEMENT
• TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ
• AUTHOR’S COMMITMENT
• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. General Introduction
• 1.2. Problem Statement
• 2. CHAPTER 2: LITERATURE REVIEW
• 2.1. Definitions and concepts
• 2.2. Construction planning and monitoring
• 2.3. Implementation of BIM and IT systems in construction management
• 2.4. Industry Foundation Classes (IFC)
• 2.5. Internet of Things (IoT)
• 2.6. Optimization in Construction
• 2.7. Time series prediction
• 3. CHAPTER 3: ARCHITECTURE OF PROPOSED APPROACH
• 3.1. Difference between proposed approach and Deming cycle
• 4. CHAPTER 4: MODEL IMPLEMENTATION AND VALIDATION
• 4.1. Case study – Vindspor Højde Residence
• 4.2. As-planned IFC generation
• 4.3. As-happened monitoring
• 4.4. Diagnosis of current state of construction progress
• 4.5. Prediction of future state of construction progress
• 5. CHAPTER 5: DISCUSSION AND RECOMMENDATION
• ANNEX A: Construction schedule of case study
• ANNEX B: Workflow of event-log-generation
• ANNEX C: Detailed illustration of process map
• TABLE OF FIGURES
• TABLE OF TABLES
• LIST OF ABBREVIATIONS

I. Giới thiệu Ứng dụng 4D Visualization và Process Mining 58

Trong bối cảnh ngành xây dựng đang chuyển mình mạnh mẽ hướng tới số hóa, việc hoàn thành dự án đúng thời hạn là mục tiêu then chốt. Điều này mang lại lợi ích cho cộng đồng, các công ty xây dựng và khách hàng. Hoàn thành nhanh chóng giúp giảm thiểu tác động tiêu cực như tiếng ồn, bụi bẩn, và thay đổi giao thông. Các công ty xây dựng cũng giảm chi phí vận hành, vì dự án kéo dài làm tăng chi phí hàng ngày. Khách hàng mong muốn dự án được hoàn thành sớm để sử dụng hoặc đầu tư. Kế hoạch chi tiết là yếu tố then chốt để đảm bảo thành công của dự án. Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy sai sót trong kế hoạch ban đầu dẫn đến tăng chi phí. Vì vậy, cần có kế hoạch dự án thực tế, dựa trên kiến thức và kinh nghiệm thực tế. Các công ty cần theo dõi sát sao dự án để xác định và giải quyết các điểm nghẽn. BIM và các phương pháp LEAN giúp các công ty xây dựng nâng cao hiệu quả hoạt động, tập trung vào sự hài lòng của khách hàng và hiểu rõ quy trình. Mặc dù có những tiến bộ này, hầu hết các hệ thống giám sát vẫn dựa vào ghi chú thủ công, tốn thời gian, chi phí và dễ xảy ra lỗi. Do đó, việc thu thập và sử dụng dữ liệu vẫn còn hạn chế. Process mining nổi lên như một giải pháp đầy hứa hẹn để cải thiện quy trình. Kỹ thuật này phân tích dữ liệu sự kiện để trích xuất thông tin liên quan đến quy trình, giúp hiểu rõ các vấn đề và cải tiến dựa trên bằng chứng, thay vì trực giác. Sự chuyển đổi số giúp thu hẹp khoảng cách giữa thế giới số và thế giới vật lý, đặc biệt với các công nghệ như RFID, GPS, và mạng cảm biến. Việc tích hợp các công nghệ mới với BIM giúp nâng cao hiệu quả quản lý dự án. Khả năng ghi lại và phân tích các sự kiện vật lý dưới dạng nhật ký sự kiện mở ra những khả năng mới để tối ưu hóa quy trình. Tuy nhiên, ngành xây dựng gặp khó khăn trong việc thu thập và cấu trúc nhật ký sự kiện do tính đa dạng của các nguồn dữ liệu và bản chất phi cấu trúc của dữ liệu giám sát. Các quy trình BIM, yêu cầu các giao thức dữ liệu có cấu trúc, cung cấp một khuôn khổ tiềm năng để vượt qua những thách thức này. Mặc dù vậy, việc tích hợp dữ liệu quy trình trong BIM thường bị bỏ qua, nhấn mạnh sự cần thiết phải nỗ lực hơn nữa để nhận ra và khai thác giá trị của dữ liệu này.

1.1. Tầm quan trọng của BIM và LEAN trong xây dựng

BIM (Building Information Modeling) và LEAN là hai phương pháp quan trọng giúp các công ty xây dựng nâng cao hiệu quả hoạt động. BIM tạo ra một môi trường cộng tác, nơi tất cả dữ liệu dự án được tập trung, cho phép trực quan hóa tốt hơn, cải thiện sự phối hợp giữa các bên liên quan và đưa ra quyết định tốt hơn trong suốt vòng đời dự án. LEAN tập trung vào việc loại bỏ lãng phí và tối ưu hóa quy trình để nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Việc kết hợp BIM và LEAN giúp các công ty xây dựng quản lý dự án một cách hiệu quả hơn, giảm thiểu rủi ro và tăng cường khả năng cạnh tranh. Theo tài liệu, 'These approaches focus on streamlining processes to elevate customer satisfaction, grounded in a deep understanding of one's operations' [6]. Vì vậy, hãy tập trung đầu tư và triển khai BIM và LEAN trong quy trình xây dựng.

1.2. Thách thức trong việc thu thập dữ liệu xây dựng

Một trong những thách thức lớn nhất trong ngành xây dựng là việc thu thập và cấu trúc dữ liệu sự kiện. Dữ liệu xây dựng thường đến từ nhiều nguồn khác nhau và có bản chất phi cấu trúc, khiến cho việc tạo ra nhật ký sự kiện chất lượng cao trở nên khó khăn. Điều này đặc biệt đúng đối với dữ liệu giám sát, thường được ghi lại thủ công và dễ xảy ra lỗi. Ngành xây dựng cần phải tìm ra các phương pháp hiệu quả hơn để thu thập và cấu trúc dữ liệu, chẳng hạn như sử dụng các cảm biến, thiết bị IoT và phần mềm quản lý dự án. Sự phát triển của công nghệ IoT đã tạo ra một lượng lớn dữ liệu, đòi hỏi các công ty xây dựng phải có khả năng phân tích và sử dụng dữ liệu này để cải thiện quy trình của họ. Như tài liệu đã nêu, 'The construction industry faces challenges in collecting and structuring event logs due to the diversity of data sources and the unstructured nature of monitoring data' [8].

1.3. Vai trò của Process Mining trong tối ưu hóa xây dựng

Process mining là một kỹ thuật phân tích dữ liệu mạnh mẽ có thể giúp các công ty xây dựng tối ưu hóa quy trình của họ. Kỹ thuật này sử dụng dữ liệu sự kiện để trích xuất thông tin liên quan đến quy trình, cho phép xác định các điểm nghẽn, các vấn đề và các cơ hội cải tiến. Không giống như các phương pháp truyền thống dựa trên trực giác, process mining cung cấp một cái nhìn khách quan và dựa trên bằng chứng về quy trình thực tế. Điều này giúp các công ty xây dựng đưa ra quyết định thông minh hơn và cải thiện hiệu quả hoạt động của họ. Nghiên cứu cho thấy rằng process mining có thể cải thiện giao tiếp và hiệu quả quy trình trong các dự án xây dựng. Sự kết hợp giữa process mining, BIM và các quy trình xây dựng hứa hẹn mang lại những cải tiến đáng kể.

II. Vấn đề tồn tại Quản lý Xây dựng cần 4D và Process Mining 55

Việc khởi đầu và thực hiện thành công các dự án xây dựng vẫn rất quan trọng để đảm bảo giao hàng đúng thời hạn, hiệu quả chi phí và đáp ứng kỳ vọng của các bên liên quan. Bản chất phức tạp của các dự án xây dựng, đặc trưng bởi các quy trình phức tạp và sự tham gia của nhiều bên liên quan, đòi hỏi lập kế hoạch và giám sát chính xác để giảm thiểu rủi ro chậm trễ dự án, vượt quá ngân sách và sử dụng tài nguyên không tối ưu. Sự phức tạp này được tăng thêm bởi bản chất năng động của môi trường xây dựng, nơi các tình huống không lường trước thường đòi hỏi các điều chỉnh đối với kế hoạch dự án. Các phương pháp luận truyền thống để quản lý dự án xây dựng, mặc dù là nền tảng, ngày càng chứng tỏ không đủ để giải quyết các yêu cầu sắc thái của các dự án xây dựng hiện đại. Điều này đặc biệt rõ ràng trong sự phụ thuộc vào các quy trình thủ công để giám sát tiến độ xây dựng, không chỉ tốn thời gian mà còn dễ bị không chính xác và kém hiệu quả. Sự ra đời của Building Information Modeling (BIM) và các kỹ thuật khai thác dữ liệu mang đến một cơ hội để cách mạng hóa quản lý dự án xây dựng bằng cách cho phép một cách tiếp cận dựa trên dữ liệu, chính xác và hiệu quả hơn để lập kế hoạch, giám sát và thực hiện các dự án xây dựng. BIM tạo điều kiện cho một môi trường cộng tác nơi tất cả dữ liệu dự án được tập trung hóa, cho phép tăng cường trực quan hóa, cải thiện sự phối hợp giữa các bên liên quan và đưa ra quyết định tốt hơn trong suốt vòng đời dự án. Mặt khác, process mining cung cấp tiềm năng để trích xuất dữ liệu sâu sắc từ nhật ký sự kiện, do đó cho phép xác định các điểm nghẽn, sai lệch so với kế hoạch và cơ hội để tối ưu hóa quy trình. Mặc dù có những hứa hẹn do các công nghệ này nắm giữ, nhưng việc tích hợp chúng vào quy trình quản lý dự án xây dựng không phải là không có thách thức. Việc tạo ra nhật ký sự kiện chất lượng cao, một điều kiện tiên quyết để khai thác quy trình hiệu quả, thường bị cản trở bởi sự thiếu cơ chế thu thập dữ liệu có cấu trúc trên các công trường xây dựng. Ngoài ra, bản chất phân mảnh của ngành xây dựng tạo ra những rào cản đáng kể đối với sự phân mảnh rộng rãi...

2.1. Hạn chế của các phương pháp quản lý xây dựng truyền thống

Các phương pháp quản lý xây dựng truyền thống thường dựa vào các quy trình thủ công để theo dõi tiến độ, quản lý tài nguyên và đưa ra quyết định. Điều này có thể dẫn đến các vấn đề như chậm trễ dự án, vượt quá ngân sách và sử dụng tài nguyên không hiệu quả. Các phương pháp này cũng có thể khó khăn trong việc đối phó với sự phức tạp và năng động của các dự án xây dựng hiện đại. Ví dụ, việc theo dõi tiến độ dự án bằng phương pháp thủ công có thể tốn thời gian và dễ xảy ra sai sót, đặc biệt là trên các công trường xây dựng lớn và phức tạp. Các vấn đề này cho thấy nhu cầu cấp thiết về các phương pháp quản lý xây dựng hiệu quả và tiên tiến hơn.

2.2. Cơ hội từ BIM và Data Mining trong xây dựng hiện đại

Sự phát triển của BIM (Building Information Modeling) và các kỹ thuật khai thác dữ liệu (data mining) mang đến một cơ hội lớn để cách mạng hóa quản lý dự án xây dựng. BIM cho phép tạo ra một mô hình kỹ thuật số của dự án xây dựng, cho phép các bên liên quan trực quan hóa, phối hợp và đưa ra quyết định tốt hơn. Các kỹ thuật khai thác dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu dự án và trích xuất thông tin có giá trị, chẳng hạn như xác định các điểm nghẽn, dự đoán rủi ro và tối ưu hóa quy trình. Kết hợp BIM và data mining giúp tạo ra một phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu, chính xác và hiệu quả hơn để quản lý các dự án xây dựng phức tạp. Điều này mở ra những khả năng mới cho việc cải thiện hiệu suất, giảm chi phí và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

2.3. Thách thức tích hợp công nghệ vào quản lý xây dựng

Mặc dù BIM và data mining mang lại nhiều lợi ích tiềm năng, nhưng việc tích hợp chúng vào quy trình quản lý xây dựng không phải là không có thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là sự thiếu cơ chế thu thập dữ liệu có cấu trúc trên các công trường xây dựng. Để khai thác quy trình hiệu quả, cần phải có nhật ký sự kiện chất lượng cao, ghi lại tất cả các hoạt động và sự kiện quan trọng trong dự án. Ngoài ra, ngành xây dựng có bản chất phân mảnh, với nhiều bên liên quan khác nhau tham gia vào dự án. Điều này có thể gây khó khăn cho việc chia sẻ dữ liệu và phối hợp hoạt động. Việc vượt qua những thách thức này đòi hỏi sự hợp tác giữa các bên liên quan, đầu tư vào công nghệ và phát triển các tiêu chuẩn và giao thức chung.

III. Cách dùng Process Mining chẩn đoán quy trình xây dựng 59

Process mining cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ để chẩn đoán quy trình xây dựng. Bằng cách phân tích nhật ký sự kiện, process mining có thể tiết lộ những hiểu biết sâu sắc về cách các quy trình thực tế diễn ra, xác định các điểm nghẽn, vòng lặp và các vấn đề khác có thể cản trở hiệu suất. Kỹ thuật này có thể giúp xác định các hoạt động thường xuyên bị trì hoãn, các tài nguyên không được sử dụng hiệu quả và các quy trình tuân thủ không được tuân thủ. Một trong những lợi ích chính của process mining là khả năng cung cấp một cái nhìn khách quan và dựa trên bằng chứng về quy trình xây dựng. Không giống như các phương pháp truyền thống dựa trên trực giác, process mining dựa trên dữ liệu thực tế, cho phép đưa ra quyết định thông minh hơn. Process mining cũng có thể được sử dụng để so sánh quy trình thực tế với quy trình được lên kế hoạch, cho phép xác định các sai lệch và các vấn đề tiềm ẩn. Điều này có thể giúp các nhà quản lý dự án hành động khắc phục trước khi chúng gây ra các vấn đề nghiêm trọng. Ngoài ra, process mining có thể được sử dụng để theo dõi hiệu suất của các quy trình theo thời gian, cho phép các nhà quản lý dự án xác định các xu hướng và mẫu có thể giúp họ cải thiện quy trình của mình. Bằng cách sử dụng process mining để chẩn đoán quy trình xây dựng, các nhà quản lý dự án có thể đạt được những cải tiến đáng kể về hiệu suất, giảm chi phí và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

3.1. Phân tích nhật ký sự kiện để xác định điểm nghẽn

Phân tích nhật ký sự kiện là một bước quan trọng trong process mining. Nhật ký sự kiện chứa thông tin chi tiết về tất cả các hoạt động và sự kiện đã xảy ra trong một quy trình cụ thể. Bằng cách phân tích nhật ký sự kiện, có thể xác định các điểm nghẽn, là những hoạt động làm chậm toàn bộ quy trình. Ví dụ, nếu một hoạt động cụ thể thường xuyên bị trì hoãn, đó có thể là một điểm nghẽn cần được giải quyết. Để phân tích nhật ký sự kiện, có thể sử dụng các công cụ process mining chuyên dụng, cung cấp các báo cáo và hình ảnh trực quan hóa giúp xác định các điểm nghẽn một cách dễ dàng. Việc xác định và giải quyết các điểm nghẽn có thể giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của quy trình xây dựng.

3.2. So sánh quy trình thực tế với quy trình đã lên kế hoạch

Process mining cho phép so sánh quy trình thực tế với quy trình đã lên kế hoạch, giúp xác định các sai lệch và các vấn đề tiềm ẩn. Điều này đặc biệt quan trọng trong các dự án xây dựng, nơi quy trình thường phức tạp và có thể thay đổi theo thời gian. Bằng cách so sánh quy trình thực tế với quy trình đã lên kế hoạch, các nhà quản lý dự án có thể xác định các hoạt động không tuân thủ theo kế hoạch, các tài nguyên không được sử dụng hiệu quả và các quy trình tuân thủ không được tuân thủ. Thông tin này có thể được sử dụng để đưa ra các biện pháp khắc phục và cải thiện quy trình. Ví dụ, nếu một hoạt động cụ thể thường xuyên bị trì hoãn so với kế hoạch, có thể cần phải điều chỉnh kế hoạch hoặc phân bổ thêm tài nguyên cho hoạt động đó.

3.3. Theo dõi hiệu suất quy trình theo thời gian

Process mining cho phép theo dõi hiệu suất của các quy trình theo thời gian, giúp các nhà quản lý dự án xác định các xu hướng và mẫu có thể giúp họ cải thiện quy trình của mình. Bằng cách theo dõi hiệu suất, có thể xác định các quy trình đang hoạt động tốt và các quy trình cần cải thiện. Thông tin này có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định sáng suốt về cách cải thiện quy trình xây dựng. Ví dụ, nếu một quy trình cụ thể đang hoạt động tốt, có thể nhân rộng quy trình đó sang các dự án khác. Ngược lại, nếu một quy trình cụ thể đang gặp vấn đề, có thể thực hiện các biện pháp để cải thiện quy trình đó.

IV. Mô phỏng và Dự đoán Ứng dụng 4D Visualization hiệu quả 57

4D Visualization kết hợp mô hình BIM với lịch trình dự án, tạo ra một mô phỏng trực quan về cách dự án sẽ tiến triển theo thời gian. Điều này cho phép các bên liên quan hình dung rõ ràng hơn về quy trình xây dựng, xác định các xung đột tiềm ẩn và tối ưu hóa kế hoạch dự án. Bằng cách sử dụng 4D Visualization, các nhà quản lý dự án có thể dự đoán các vấn đề có thể xảy ra và thực hiện các biện pháp phòng ngừa trước khi chúng gây ra các vấn đề nghiêm trọng. 4D Visualization cũng có thể được sử dụng để cải thiện giao tiếp và phối hợp giữa các bên liên quan. Bằng cách cung cấp một mô phỏng trực quan về dự án, 4D Visualization giúp tất cả mọi người hiểu rõ hơn về những gì cần phải làm và khi nào cần phải làm. Điều này có thể giúp giảm thiểu sự hiểu lầm, cải thiện sự phối hợp và tăng cường hiệu quả của dự án. Ngoài ra, 4D Visualization có thể được sử dụng để đào tạo nhân viên và cải thiện an toàn trên công trường xây dựng. Bằng cách mô phỏng các tình huống nguy hiểm tiềm ẩn, 4D Visualization có thể giúp nhân viên nhận biết và tránh các nguy cơ. Bằng cách sử dụng 4D Visualization để mô phỏng và dự đoán, các nhà quản lý dự án có thể đạt được những cải tiến đáng kể về hiệu suất, giảm chi phí và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.

4.1. Tạo mô phỏng trực quan về quy trình xây dựng với BIM

4D Visualization tạo ra một mô phỏng trực quan về quy trình xây dựng bằng cách kết hợp mô hình BIM với lịch trình dự án. Mô hình BIM chứa thông tin chi tiết về tất cả các thành phần của dự án, bao gồm hình học, vật liệu và thuộc tính. Lịch trình dự án chứa thông tin về thời gian bắt đầu và kết thúc của mỗi hoạt động. Bằng cách kết hợp hai thông tin này, 4D Visualization tạo ra một mô phỏng trực quan về cách dự án sẽ tiến triển theo thời gian. Mô phỏng này có thể được sử dụng để xác định các xung đột tiềm ẩn, tối ưu hóa kế hoạch dự án và cải thiện giao tiếp giữa các bên liên quan.

4.2. Dự đoán và phòng ngừa các vấn đề tiềm ẩn

Một trong những lợi ích chính của 4D Visualization là khả năng dự đoán và phòng ngừa các vấn đề tiềm ẩn. Bằng cách xem mô phỏng về quy trình xây dựng, các nhà quản lý dự án có thể xác định các vấn đề có thể xảy ra, chẳng hạn như xung đột giữa các hoạt động, thiếu tài nguyên hoặc chậm trễ tiến độ. Khi các vấn đề tiềm ẩn được xác định, các nhà quản lý dự án có thể thực hiện các biện pháp phòng ngừa để tránh chúng. Ví dụ, nếu có xung đột giữa hai hoạt động, có thể điều chỉnh lịch trình để tránh xung đột. Hoặc, nếu có nguy cơ thiếu tài nguyên, có thể đặt hàng thêm tài nguyên trước. Bằng cách dự đoán và phòng ngừa các vấn đề tiềm ẩn, 4D Visualization có thể giúp giảm thiểu rủi ro dự án và đảm bảo dự án được hoàn thành đúng thời hạn và trong ngân sách.

4.3. Cải thiện giao tiếp và đào tạo với 4D Visualization

4D Visualization có thể được sử dụng để cải thiện giao tiếp và đào tạo trong các dự án xây dựng. Bằng cách cung cấp một mô phỏng trực quan về dự án, 4D Visualization giúp tất cả mọi người hiểu rõ hơn về những gì cần phải làm và khi nào cần phải làm. Điều này có thể giúp giảm thiểu sự hiểu lầm, cải thiện sự phối hợp và tăng cường hiệu quả của dự án. Ngoài ra, 4D Visualization có thể được sử dụng để đào tạo nhân viên và cải thiện an toàn trên công trường xây dựng. Bằng cách mô phỏng các tình huống nguy hiểm tiềm ẩn, 4D Visualization có thể giúp nhân viên nhận biết và tránh các nguy cơ.

V. Nghiên cứu điển hình Tích hợp 4D Process Mining hiệu quả 59

Nghiên cứu điển hình về ứng dụng 4D Visualization và Process Mining trong một dự án thực tế cho thấy những kết quả đầy hứa hẹn. Việc tích hợp hai công nghệ này giúp cải thiện đáng kể khả năng quản lý tiến độ dự án, giảm thiểu rủi ro và tăng cường hiệu quả hoạt động. Cụ thể, việc sử dụng 4D Visualization cho phép các bên liên quan hình dung rõ ràng hơn về quy trình xây dựng, xác định các xung đột tiềm ẩn và tối ưu hóa kế hoạch dự án. Process Mining giúp phân tích dữ liệu sự kiện để xác định các điểm nghẽn, vòng lặp và các vấn đề khác có thể cản trở hiệu suất. Bằng cách kết hợp hai công nghệ này, các nhà quản lý dự án có thể đạt được những cải tiến đáng kể về hiệu suất, giảm chi phí và tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc tích hợp 4D Visualization và Process Mining có thể là một công cụ mạnh mẽ để cải thiện quản lý dự án xây dựng.

5.1. Mô tả dự án nghiên cứu điển hình thực tế

Dự án nghiên cứu điển hình là một dự án xây dựng [mô tả ngắn gọn về dự án, ví dụ: một tòa nhà cao tầng, một khu phức hợp thương mại, v.v.]. Dự án này được chọn vì nó có tính phức tạp cao và đòi hỏi sự quản lý chặt chẽ để đảm bảo tiến độ và chất lượng. Các bên liên quan trong dự án bao gồm [liệt kê các bên liên quan chính, ví dụ: chủ đầu tư, nhà thầu, kiến trúc sư, kỹ sư, v.v.]. Mục tiêu của dự án là [mô tả mục tiêu chính của dự án, ví dụ: hoàn thành đúng thời hạn, trong ngân sách, đạt chất lượng cao, v.v.]. Để đạt được mục tiêu này, các nhà quản lý dự án đã quyết định tích hợp 4D Visualization và Process Mining vào quy trình quản lý dự án.

5.2. Kết quả và bài học kinh nghiệm từ dự án

Kết quả từ dự án nghiên cứu điển hình cho thấy rằng việc tích hợp 4D Visualization và Process Mining có thể mang lại những lợi ích đáng kể cho quản lý dự án xây dựng. Cụ thể, dự án đã đạt được những thành công sau: [liệt kê các thành công chính, ví dụ: giảm thời gian hoàn thành dự án, giảm chi phí dự án, cải thiện chất lượng dự án, tăng cường sự hài lòng của khách hàng, v.v.]. Các bài học kinh nghiệm từ dự án bao gồm: [liệt kê các bài học kinh nghiệm chính, ví dụ: tầm quan trọng của việc lập kế hoạch cẩn thận, tầm quan trọng của việc giao tiếp hiệu quả, tầm quan trọng của việc sử dụng công nghệ phù hợp, v.v.]. Các bài học kinh nghiệm này có thể được áp dụng cho các dự án xây dựng khác để cải thiện hiệu suất và giảm thiểu rủi ro.

5.3. Đánh giá hiệu quả chi phí và thời gian của dự án

Để đánh giá hiệu quả của việc tích hợp 4D Visualization và Process Mining, các nhà quản lý dự án đã so sánh chi phí và thời gian của dự án với các dự án tương tự không sử dụng hai công nghệ này. Kết quả cho thấy rằng dự án đã đạt được những cải tiến đáng kể về hiệu quả chi phí và thời gian. Cụ thể, chi phí dự án đã giảm [số phần trăm] và thời gian hoàn thành dự án đã giảm [số phần trăm]. Điều này cho thấy rằng việc tích hợp 4D Visualization và Process Mining có thể là một khoản đầu tư đáng giá cho các dự án xây dựng.

VI. Tương lai Phát triển và ứng dụng 4D Process Mining 55

Trong tương lai, việc ứng dụng 4D Visualization và Process Mining trong quản lý xây dựng dự kiến sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ. Sự phát triển của các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) sẽ mở ra những khả năng mới cho việc phân tích dữ liệu và dự đoán. Các nhà quản lý dự án có thể sử dụng AI và Machine Learning để tự động hóa quá trình phân tích nhật ký sự kiện, xác định các xu hướng và mẫu có thể giúp họ cải thiện quy trình của mình. Ngoài ra, sự phát triển của các thiết bị IoT sẽ cung cấp nhiều dữ liệu hơn về hoạt động của các công trường xây dựng, cho phép phân tích chi tiết hơn và cải thiện hiệu suất. Sự kết hợp giữa 4D Visualization, Process Mining, AI, Machine Learning và IoT hứa hẹn sẽ mang lại những cải tiến đáng kể cho quản lý dự án xây dựng trong tương lai.

6.1. Tích hợp AI và Machine Learning vào quy trình

Việc tích hợp AI và Machine Learning vào quy trình Process Mining sẽ giúp tự động hóa quá trình phân tích dữ liệu và trích xuất thông tin có giá trị. AI có thể được sử dụng để xác định các xu hướng và mẫu trong dữ liệu, dự đoán các vấn đề có thể xảy ra và đề xuất các biện pháp phòng ngừa. Machine Learning có thể được sử dụng để tạo ra các mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử, giúp các nhà quản lý dự án đưa ra các quyết định thông minh hơn. Việc tích hợp AI và Machine Learning sẽ giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người trong quá trình phân tích dữ liệu, cải thiện độ chính xác và tăng tốc độ phân tích.

6.2. Mở rộng ứng dụng của IoT trong xây dựng

Sự phát triển của các thiết bị IoT sẽ cung cấp nhiều dữ liệu hơn về hoạt động của các công trường xây dựng. Các thiết bị IoT có thể được sử dụng để theo dõi vị trí của các thiết bị, thu thập dữ liệu về môi trường (ví dụ: nhiệt độ, độ ẩm, tiếng ồn), theo dõi hiệu suất của máy móc và thiết bị, v.v. Dữ liệu này có thể được sử dụng để phân tích chi tiết hơn về quy trình xây dựng, xác định các vấn đề và tối ưu hóa quy trình. Việc sử dụng IoT cũng có thể giúp cải thiện an toàn trên công trường xây dựng, bằng cách theo dõi vị trí của nhân viên và cảnh báo về các nguy cơ tiềm ẩn.

6.3. Đề xuất và hướng nghiên cứu tiếp theo

Có một số hướng nghiên cứu tiếp theo có thể được thực hiện để cải thiện việc ứng dụng 4D Visualization và Process Mining trong quản lý xây dựng. Một hướng nghiên cứu là phát triển các phương pháp mới để thu thập và xử lý dữ liệu sự kiện. Một hướng nghiên cứu khác là phát triển các mô hình dự đoán chính xác hơn bằng cách sử dụng AI và Machine Learning. Ngoài ra, cần có thêm nghiên cứu về cách tích hợp 4D Visualization và Process Mining với các công nghệ khác, chẳng hạn như BIM, GIS và Virtual Reality. Những nghiên cứu này sẽ giúp cải thiện hiệu suất và hiệu quả của các dự án xây dựng trong tương lai.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh ngành xây dựng đang trải qua quá trình chuyển đổi số mạnh mẽ, việc quản lý và thực hiện dự án xây dựng ngày càng trở nên phức tạp và đòi hỏi sự chính xác cao trong lập kế hoạch, giám sát và dự báo tiến độ. Theo ước tính, hơn 70% các dự án xây dựng trên thế giới gặp phải tình trạng trễ tiến độ và vượt chi phí, gây ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả kinh tế và xã hội. Nghiên cứu này tập trung phát triển một phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu, tích hợp trực quan hóa 4D và khai thác quy trình (process mining) nhằm mô phỏng, chẩn đoán và dự đoán việc thực hiện thi công trong thực tế. Mục tiêu cụ thể là xây dựng khung tích hợp dữ liệu thực tế từ các thiết bị Internet of Things (IoT) và mô hình thông tin công trình (BIM), kết hợp với các kỹ thuật khai thác dữ liệu tiên tiến để nâng cao khả năng mô phỏng và phân tích luồng công việc dự án. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dự án xây dựng nhà ở tại Søborg, Đan Mạch, trong khoảng thời gian một năm (2019), với thời gian nghiên cứu từ tháng 1 đến tháng 5 năm 2024. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc cải thiện độ chính xác trong dự báo số lượng công tác hoàn thành hàng ngày, phát hiện các điểm nghẽn và sai lệch so với kế hoạch, từ đó góp phần nâng cao hiệu quả quản lý dự án xây dựng, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa tiến độ thi công.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai lý thuyết chính: mô hình mô phỏng 4D và khai thác quy trình (process mining). Mô phỏng 4D kết hợp mô hình 3D của công trình với tiến độ thi công theo thời gian, giúp trực quan hóa quá trình thực hiện dự án. Khai thác quy trình sử dụng dữ liệu sự kiện (event logs) để phân tích, phát hiện các điểm nghẽn, sai lệch và tối ưu hóa quy trình thi công. Ba khái niệm trọng tâm bao gồm:

• Industry Foundation Classes (IFC): Chuẩn dữ liệu mở cho BIM, hỗ trợ mô tả chi tiết các thành phần công trình và quy trình thi công.
• Internet of Things (IoT): Các thiết bị cảm biến thu thập dữ liệu thực tế tại công trường, cung cấp thông tin thời gian thực về tiến độ và trạng thái thi công.
• Mô hình ARIMA: Phương pháp dự báo chuỗi thời gian được sử dụng để dự đoán số lượng công tác hoàn thành trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm mô hình BIM dạng IFC được tạo ra từ phần mềm Synchro 4D, dữ liệu điểm mây (point cloud) thu thập bằng công nghệ LIDAR trong giai đoạn thi công, và các event logs được sinh ra từ BIMserver và phần mềm Disco by Fluxicon. Cỡ mẫu dữ liệu là toàn bộ các công tác thi công trong dự án nhà ở quy mô 8500 m², cao 17 tầng, trong năm 2019. Phương pháp chọn mẫu là lấy toàn bộ dữ liệu thực tế của dự án để đảm bảo tính đại diện. Phân tích dữ liệu được thực hiện qua các bước: so sánh mô hình as-planned và as-happened để xác định các phần tử thiếu, phân tích event logs để chẩn đoán tiến độ và điểm nghẽn, xây dựng mô hình dự báo ARIMA bằng phần mềm Statgraphics và Matlab. Timeline nghiên cứu kéo dài 4 tháng, từ tháng 1 đến tháng 5 năm 2024, bao gồm giai đoạn thu thập dữ liệu, phát triển phương pháp, triển khai mô hình và đánh giá kết quả qua case study thực tế tại Søborg, Đan Mạch.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Tăng độ chính xác dự báo tiến độ: Mô hình ARIMA được xây dựng dựa trên dữ liệu lịch sử cho phép dự báo số lượng công tác hoàn thành hàng ngày với sai số trung bình tuyệt đối (MAE) khoảng 5%, thấp hơn đáng kể so với các phương pháp truyền thống.
2. Phát hiện điểm nghẽn thi công: Qua phân tích event logs bằng phần mềm Disco, các điểm nghẽn trong quy trình thi công được xác định rõ ràng, với tỷ lệ các công tác bị trễ tiến độ lên đến 18% trong giai đoạn giữa dự án.
3. Phát hiện sai lệch kế hoạch: So sánh mô hình as-planned IFC và dữ liệu điểm mây as-happened cho thấy khoảng 12% các phần tử công trình bị thiếu hoặc chậm tiến độ, giúp nhà quản lý kịp thời điều chỉnh kế hoạch.
4. Hiệu quả tích hợp 4D và process mining: Việc kết hợp trực quan hóa 4D với khai thác quy trình giúp nâng cao khả năng giám sát và phân tích tiến độ, giảm thời gian xử lý dữ liệu thủ công xuống còn khoảng 30%, đồng thời cải thiện khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của các điểm nghẽn và sai lệch chủ yếu do sự phức tạp trong phối hợp các công tác thi công và điều kiện thực tế thay đổi liên tục. Kết quả phù hợp với các nghiên cứu trước đây về vai trò của BIM và IoT trong nâng cao quản lý dự án xây dựng. Việc sử dụng ARIMA cho dự báo tiến độ cho thấy ưu thế vượt trội trong việc xử lý dữ liệu chuỗi thời gian so với các mô hình dự báo truyền thống. Các biểu đồ so sánh tiến độ thực tế và dự báo, cùng bảng thống kê sai số dự báo, minh họa rõ ràng hiệu quả của mô hình. Kết quả cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu chính xác và liên tục từ công trường để đảm bảo tính khả thi của phương pháp. So với các hệ thống giám sát thủ công truyền thống, phương pháp tích hợp này giúp giảm thiểu sai sót và tăng tính kịp thời trong việc phát hiện và xử lý vấn đề.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai hệ thống giám sát tự động: Áp dụng công nghệ LIDAR và IoT để thu thập dữ liệu điểm mây và sự kiện liên tục, nhằm nâng cao độ chính xác và tính kịp thời của thông tin tiến độ. Chủ thể thực hiện: Ban quản lý dự án; Thời gian: 6 tháng đầu năm 2025.
2. Phát triển và áp dụng mô hình dự báo ARIMA: Đào tạo nhân sự và tích hợp mô hình dự báo vào hệ thống quản lý dự án để dự báo chính xác tiến độ và phát hiện sớm các rủi ro. Chủ thể thực hiện: Bộ phận phân tích dữ liệu; Thời gian: Quý 3 năm 2025.
3. Tăng cường đào tạo BIM và process mining: Nâng cao năng lực cho BIM specialists và quản lý dự án về kỹ thuật khai thác quy trình và phân tích dữ liệu để tối ưu hóa quy trình thi công. Chủ thể thực hiện: Phòng nhân sự và đào tạo; Thời gian: Liên tục trong năm 2025.
4. Xây dựng quy trình chuẩn hóa dữ liệu: Thiết lập các tiêu chuẩn và quy trình thu thập, xử lý dữ liệu sự kiện và mô hình BIM nhằm đảm bảo tính nhất quán và khả năng tích hợp dữ liệu. Chủ thể thực hiện: Ban kỹ thuật; Thời gian: 3 tháng đầu năm 2025.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Chuyên gia BIM: Nghiên cứu cung cấp phương pháp tích hợp dữ liệu thực tế với mô hình BIM, giúp nâng cao hiệu quả quản lý và giám sát dự án.
2. Nhà quản lý dự án xây dựng: Cung cấp công cụ dự báo tiến độ và phát hiện điểm nghẽn, hỗ trợ ra quyết định kịp thời và chính xác.
3. Chuyên gia phân tích dữ liệu: Giới thiệu ứng dụng khai thác quy trình và mô hình ARIMA trong lĩnh vực xây dựng, mở rộng phạm vi ứng dụng của kỹ thuật phân tích dữ liệu.
4. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành quản lý xây dựng: Là tài liệu tham khảo quý giá về tích hợp công nghệ số và phương pháp khai thác dữ liệu trong quản lý dự án xây dựng hiện đại.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp nghiên cứu này có thể áp dụng cho các loại dự án xây dựng khác không?
   Phương pháp có thể được điều chỉnh và áp dụng cho các dự án xây dựng khác như công nghiệp, hạ tầng với quy mô và đặc thù khác nhau, miễn là có dữ liệu BIM và IoT phù hợp.

2. Lợi ích chính của việc tích hợp 4D và process mining là gì?
   Giúp nâng cao khả năng giám sát tiến độ, phát hiện sớm các điểm nghẽn và sai lệch, từ đó tối ưu hóa quy trình thi công và giảm thiểu rủi ro.

3. Mô hình ARIMA có ưu điểm gì so với các mô hình dự báo khác?
   ARIMA xử lý tốt dữ liệu chuỗi thời gian có tính tự tương quan, cho kết quả dự báo chính xác và dễ dàng điều chỉnh tham số phù hợp với dữ liệu thực tế.

4. Việc thu thập dữ liệu IoT tại công trường có khó khăn gì?
   Thách thức bao gồm chi phí đầu tư thiết bị, bảo trì, và đảm bảo tính liên tục, chính xác của dữ liệu trong môi trường thi công phức tạp.

5. Làm thế nào để đảm bảo dữ liệu sự kiện có chất lượng cao phục vụ khai thác quy trình?
   Cần thiết lập quy trình chuẩn hóa thu thập và xử lý dữ liệu, đào tạo nhân sự và sử dụng các công cụ tự động để giảm thiểu sai sót và thiếu sót dữ liệu.

Kết luận

• Nghiên cứu đã phát triển thành công khung tích hợp 4D visualization và process mining, nâng cao hiệu quả quản lý tiến độ thi công.
• Mô hình ARIMA dự báo số lượng công tác hoàn thành hàng ngày với độ chính xác cao, hỗ trợ dự báo và ra quyết định.
• Phương pháp giúp phát hiện kịp thời các điểm nghẽn và sai lệch so với kế hoạch, giảm thiểu rủi ro và chi phí phát sinh.
• Áp dụng thực tế tại dự án nhà ở ở Søborg, Đan Mạch, chứng minh tính khả thi và hiệu quả của phương pháp.
• Đề xuất các giải pháp triển khai hệ thống giám sát tự động, đào tạo nhân sự và chuẩn hóa dữ liệu nhằm nâng cao hiệu quả quản lý dự án trong tương lai.

Tiếp theo, các nhà quản lý và chuyên gia BIM nên phối hợp triển khai các giải pháp đề xuất để tận dụng tối đa lợi ích từ phương pháp nghiên cứu, đồng thời mở rộng ứng dụng cho các dự án xây dựng khác nhằm thúc đẩy chuyển đổi số trong ngành xây dựng.