System Dynamics as an Assistive Tool to Delay Analysis in Identifying Productivity Losses
Notice bibliographique
Résumé
It is well established in the construction literature that change orders have negative impacts on project productivity. Such impacts have been measured through statistical models and data gathered from a large number of projects, which enables drawing conclusions on a broad level. However, there is a gap when it comes to modeling the relationships between change orders and construction productivity on the project level. This paper proposes a novel framework using system dynamics (SD) modeling to complement current delay analysis techniques in quantifying the impacts of owners’ change orders on project productivity. SD was used as the modeling tool for its ability in capturing rippled impacts and model complex systems. The research methodology (1) identifies the exogenous and endogenous parameters, (2) develops a dynamic hypothesis that guides model formulation, (3) develops the SD model along with its mathematical formulation, (4) runs verification tests, and (5) calibrates the model and tests it on a real case study. The developed model captures the typical construction cycle and can quantify the impact of each change order separately. In addition, after calibrating the model to any project, multiple what-if scenarios are conducted to provide further insights on allocating delay responsibilities. This model can identify the delays caused due to change orders that can be helpful for both contractors and owners to resolve the corresponding claims prior to escalation to disputes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».