ĐẶT VẤN ĐỀ 1. Giới thiệu chung Trong những năm gần đây, Việt Nam từ một quốc gia có nền kinh tế nông nghiệp chủ đạo đã chuyển mình trở thành một trong những trung tâm công nghiệp trọng điểm của khu vực châu Á – Thái Bình Dương. Theo đánh giá của ngành Bất động sản công nghiệp được công bố bởi Công ty CBRE - Commercial Real Estate Services [1], tại Việt Nam có tổng cộng 335 Khu công nghiệp trong đó có 260 Khu công nghiệp đã được xây dựng với tổng diện tích khoảng 68.700 ha và 75 Khu công nghiệp đang được xây dựng với tổng diện tích khoảng 29200 ha. Hiện nay, với làn sóng dịch chuyển thương mại, nhu cầu mở rộng sản xuất nên các nhà đầu tư nước ngoài đang đẩy mạnh hợp tác với các nhà phát triển lĩnh vực công nghiệp trong nước, nhằm khai thác tối đa tiềm năng của thị trường công nghiệp tại Việt Nam.
Đó là cơ hội cho ngành bất động sản công nghiệp đặc biệt là ngành xây dựng công nghiệp tại Việt Nam. Khi diện tích đất trống trong quỹ đất xây dựng ngày càng thu hẹp lại, các nhà đầu tư bất động sản công nghiệp có xu hướng chuyển sang xây dựng nhà xưởng xây sẵn giúp để tối đa hóa hiệu quả sử dụng đất, tiết kiệm thời gian và phục vụ tối đa nhu cầu tăng cao từ các nhà sản xuất nước ngoài muốn xây dựng nhà xưởng nhanh chóng để đi vào hoạt động. Hơn nữa, việc canh tranh giữa các nhà thầu xây dựng trong và ngoài nước ngày càng gay gắt. Để đón đầu xu hướng xây dựng nhà công nghiệp trong thời gian sắp tới, nâng cao được lợi nhuận và tăng lợi thế cạnh tranh thì việc xác định chính xác chi phí xây dựng (CPXD) nhanh chóng và chính xác vô cùng quan trọng đối với nhà thầu.
Xác định vấn đề nghiên cứu Hiện nay, đa số các dự án khi thực hiện lập dự án đầu tư thì việc thực hiện còn quá sơ sài, mang tính chủ quan của người thực hiện nên chi phí đầu tư thường không chính xác dẫn đến vượt chi phí trong quá trình thi công và hoàn thành công trình. Với sự phát triển của khoa học công nghệ, việc áp dụng các mô hình thuật toán vào lĩnh vực Quản lý xây dựng là một xu hướng mới thay thế các phương pháp PHAN QUỲNH TRÂM – 1870134 1 truyền thống Theo Dogan [2]: “Trong môi trường cạnh tranh, yêu cầu đối với các dự án xây dựng khắc nghiệt và ngày càng phức tạp hơn. Với sự tiến bộ của công nghệ hiện đại, các phương pháp ƯLCP dần được áp dụng và thực hiện tự động với các công cụ máy tính. Điều này đồng nghĩa với việc các phương pháp ước tính dự toán xây dựng với các mô hình truyền thống sẽ được thay thế bằng các phương pháp mô hình hóa tự động.
Các mô hình tự động này cho phép cập nhật thay đổi các thông số tương đối đơn giản và thân thiện với người dùng, từ đó cho thấy độ chính xác cũng tăng lên đáng kể. Để độ chính xác của mô hình ước lượng được tăng lên thì nó phụ thuộc rất nhiều vào các yếu tố như: số lượng và chất lượng của các thông tin trong mô hình ước lượng, thời gian thực hiện tính toán mô hình ước lượng; sự thành thạo và kinh nghiệm của những đối tượng tham gia xây dựng phương pháp ước lượng, các kỹ thuật, công cụ được áp dụng trong mô hình ước lượng”. Vì vậy, mô hình tự động hóa vào tính toán là xu hướng mới mẻ trong lĩnh vực xây dựng tại Việt Nam. Hiện nay, có nhiều nghiên cứu về ước lượng chi phí xây dựng nhà dân dụng như chung cư của Phan Văn Khoa [3], trường học của Nguyễn Minh Quang [4], Kim [5]…, đường cao tốc Lưu Nhất Phong [6].
Nghiên cứu về ước lượng CPXD nhà xưởng chiếm rất ít và đa số nghiên cứu ở ngoài nước, Pan Hua [7] đưa ra 11 yếu tố ảnh hưởng đến CPXD nhà xưởng ở Trung Quốc, huấn luyện mạng ANN với 27 dữ liệu và 3 dữ liệu thử nghiệm cho sai số 10%. Ở trong nước, nghiên cứu của Võ Minh Hồ [8] “Ước lượng chi phí nhà thép bằng mô hình động học hệ thống (System dynamics)” nghiên cứu này chỉ tính toán được chi phí phần kết cấu thép, chi phí lắp dựng thép. Vì vậy, nghiên cứu hướng đến dự báo CPXD nhà xưởng phù hợp với môi trường ở Việt Nam dựa trên dữ liệu giá dự thầu của các dự án đã hoàn thành và các dự án đang thực hiện thông qua các yếu tố tác động đến chi phí đầu tư xây dựng sẽ giúp nhà đầu tư cũng như nhà thầu thuận lợi trong việc ước lượng chi phí đầu tư xây dựng công trình nhà xưởng. Trên thế giới, có rất nhiều kỹ thuật và mô hình thuật toán để ƯLCP trong xây dựng như: Lập luận dựa trên tình huống (CRB), Hồi quy (RA), Máy vec-tơ hỗ trợ PHAN QUỲNH TRÂM – 1870134 2 (SVM), Logic mờ (Fuzzy logic), Neuron nhân tạo (ANN), Phương pháp hỗn hợp (Hybrid model),…Theo Dr.
Nabil, (2012) [9] “ANN có tiềm năng tốt hơn phương pháp hồi quy tuyến tính với khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp và cung cấp công cụ ƯLCP. Việc ước tính chính xác chi phí xây dựng là vấn đề rất quan trọng đối với các dự án xây dựng để lập ngân sách, lập kế hoạch và giám sát việc tuân thủ ngân sách, thời gian và công việc còn tồn đọng của khách hàng. Trong ƯLCP, kinh nghiệm của người lập dự toán và thông tin dự án là các nhân tố rất quan trọng. Do đó, các mô hình ƯLCP tham số rất quan trọng và hữu ích trong giai đoạn đầu của vòng đời của dự án khi biết ít thông tin về phạm vi của dự án.
Những mô hình ƯLCP tham số hiện đang được sử dụng trong thực tế, bao gồm dữ liệu lịch sử cũng như dữ liệu mới để ƯLCP cho một dự án mới”. Nghiên cứu của Gary, (2010) [10] cho rằng: “Ước tính chi phí liên quan đến việc lấy các thứ nguyên, thuộc tính và các yếu tố khác được đề xuất. Sau đó, kết hợp với dữ liệu quá khứ để phát triển chi phí ước tính cho một đối tượng. Việc sử dụng mạng ANN có ưu điểm là khả năng hiểu và mô phỏng các chức năng phức tạp bao gồm thứ nguyên, thuộc tính và các yếu tố khác.
Mạng neuron có thể được sử dụng để tạo ra các hàm phức tạp hơn các phương pháp cũ hơn như hồi quy tuyến tính, làm cho lượng dữ liệu có sẵn ngày càng quan trọng”. Theo Prechelt, (2008) [11] “ANN tạo ra một mô hình tối ưu về bản chất chung và tạo ra một lỗi bình phương nhỏ cho dữ liệu không có trong tập huấn luyện có ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của nó”. Ngoài mô hình kết hợp các thuật toán (Hybrid model) chiếm 27% thì mô hình ANN được sử dụng nhiều nhất chiếm tỷ lệ 25%, bởi ANN có nhiều ưu điểm vượt trội so với những mô hình khác như xây dựng mô hình đơn giản, thời gian huấn luyện mô hình nhanh và cho kết quả khá chính xác. Theo Maad, (2018) [14] ANN có các ưu điểm như: có khả năng làm việc khi thông tin chưa hoàn thiện, mạng có khả năng PHAN QUỲNH TRÂM – 1870134 3 chịu lỗi, có khả năng học từ các dữ liệu tương tự để đưa ra kết quả, có thể xử lý song song nhiều việc cùng một lúc.
CBR Regression 10% 13% Hybrid model ANN 27% 25% Fuzzy model SVM 14% 11% Hình 1.1: Biểu đồ sử dụng mô hình AI trong ước lượng chi phí Nhiều nghiên cứu đã chứng minh và kết luận ANN là mô hình cho kết quả đáng tin cậy ở bảng 1.1: So sánh các mô hình phân tích So sánh STT Tác giả Tên đề tài Kết quả mô hình 1 El-Sawah, Nghiên cứu so sánh trong ANN và ANN tốt hơn RA H. việc sử dụng mạng neuron RA Moselhi để lập trình tự ước tính chi (2014) [15] phí lớn trong xây dựng 2 Kim, G., So sánh các phương pháp ANN, RA ANN tốt nhất, kế J. Shin, ước tính CPXD trường học và SVM tiếp là hồi quy và (2013) [16] sử dụng phân tích hồi quy, cuối cùng là SVM mạng nơron và máy vectơ hỗ trợ. PHAN QUỲNH TRÂM – 1870134 4 3 Kim, G., So sánh các mô hình ước RA, ANN tốt nhất and Kang.
tính CPXD dựa trên phân ANN, (2004) [5] tích hồi quy, mạng nơron CBR và suy luận dựa trên trường hợp. Trí tuệ nhân tạo và mô hình So sánh ANN tốt hơn Elmousalam ước tính CPXD tham số: các mô fuzzy i, (2019) Đánh giá hiện đại hình AI [13] 5 Bipin Pal, Mô hình ước tính chi phí ANN ANN có độ tin Ashtaveer (CEM) của các tòa nhà cậy cao và giải Mhashilkar theo ANN (Mạng thần kinh quyết một số (2018)[17] nhân tạo) - Đánh giá nhược điểm của kỹ thuật ước lượng thông thường. Mô hình ANN được sử dụng rộng rãi trong QLXD đặc biệt trong ước lượng chi phí và là một mô hình có độ tin cậy cao. Vì vậy, nghiên cứu lựa chọn đề tài “ƯỚC LƯỢNG CHI PHÍ XÂY DỰNG NHÀ XƯỞNG TRONG GIAI ĐOẠN ĐẤU THẦU ỨNG DỤNG MẠNG NEURON NHÂN TẠO (ANN)”.
Mục tiêu nghiên cứu - Xác định những yếu tố ảnh hưởng đến CPXD nhà xưởng trong giai đoạn đấu thầu. - Ứng dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo để ước lượng CPXD nhà xưởng. - So sánh mô hình mạng neuron nhân tạo với các mô hình khác. Phạm vi nghiên cứu - Giới hạn nghiên cứu ở các dự án đầu tư xây dựng nhà xưởng khung thép tại Việt Nam, có tải trọng cầu trục nhỏ hơn 9 tấn.
PHAN QUỲNH TRÂM – 1870134 5 - Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu được thu thập từ hồ sơ dự thầu, bản vẽ xin phép xây dựng của các dự án đã xây hoàn thành và các dự án đang thi công xây dựng. - Đối tượng khảo sát: những chuyên gia, kỹ sư có kinh nghiệm trong lĩnh vực xây dựng dân dụng và công nghiệp, đặc biệt là xây dựng nhà xưởng. - Địa điểm khảo sát: TP. Hồ Chí Minh và Bình Dương - Quan điểm: Nghiên cứu này dựa trên quan điểm của nhà thầu thi công.
PHAN QUỲNH TRÂM – 1870134 6 CHƯƠNG 2 : TỔNG QUAN 2. Nhà xưởng Nhà xưởng (hay còn gọi là nhà máy hoặc nhà công nghiệp) là khoảng không gian rộng lớn hơn so với các cửa hàng, văn phòng hay công ty. Đây cũng là nơi tập trung những vật dụng, nhân lực cho sản xuất, bảo quản và vận chuyển thành phẩm của các doanh nghiệp. Ngoài ra, nhà xưởng còn được xây dựng để làm nơi bảo quản tránh sự tác động của thời tiết bên ngoài hoặc nhằm mục đích vận chuyển các loại mặt hàng phục vụ chính cho những ngành công nghiệp.