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Enregistrement W148823439

Key performance indicators to measure design performance in construction

2009· dissertation· en· W148823439 sur OpenAlexaboutno aff
Nasma Budawara

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2009
Typedissertation
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerformance indicatorMeasure (data warehouse)Benchmark (surveying)Context (archaeology)Process (computing)Engineering design processEngineeringKey (lock)Quality (philosophy)Process managementSystems engineeringComputer scienceBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The performance of the design activities for a construction project can have a significant impact on the overall performance and efficiency of the project. Design activities need to be monitored to measure performance of the design process. Performance indicators can be used in this process. The Indicators can: i) measure the degree of success of a project or organization; ii) predict, control and measure the performance of design processes; iii) benchmark performances of different projects within the same- company or with other firms; iv) track and demonstrate long-term development and improvement, thereby decreasing design and construction cost and time and increasing the quality of the design product. In the context of Canada, specific construction performance indicators to assess construction project performance across project phases have yet to be formulated and documented. Therefore, there is a need to develop such indicators for the Canadian consulting engineering. From this perspective, the present research introduces practical framework and describes a model that measure the performance of the design activities for Canadian construction projects. The main objectives of this research are the following: i) to identify key indicators that affect the design performance of construction projects; ii) to develop a model for Key Performance Indicators (KPIs) to measure the performance of design activities in the Canadian construction industry; and iii) to examine the possibility of their use in the construction industry. The methodology adopted for this research is based on review of the existing literature on design processes, review of the existing literature on design performance indicators, questionnaire surveys, interviews with practitioners, and case studies. The questionnaires along with the interviews with designers and managers from the Canadian consulting engineering are mainly conducted to explore and indentify indicators affecting the design performance. The case studies are used to validate and amend the use of these indicators in measuring project performance at the design stage. A web-based questionnaire aimed at design and construction firms was constructed. The significance and the quantification of design performance indicators are determined using a statistical package. The results from the questionnaire were used to develop a generic set of nine groups of design performance indicators for the Canadian consulting engineering. However, this research focuses on the heavy construction sector. The nine groups of indicators have been compared in pairs to identify their level of importance to each other. Experts from heavy construction participated in the pairwise comparisons task. Built on the results of the survey and experts judgment, a Model for Design Performance Measurement (MDPM) is introduced. The MDPM uses the standard Analytic Hierarchy Process (AHP) method to assign weights to the scores of the selected indicators, to measure a project performance and to compare projects. The MDPM is tested for small scale heavy constructions. The developed design performance measurement model can 1) predict, track, and control future performance, 2) highlight area/s for future improvement, 3) enable companies to benchmark the performance of different projects from the same or different companies, and 4) document all design performance data

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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