The Need for a Multidimensional Project Control Perspective
Notice bibliographique
Résumé
A successful construction project relies heavily on planning and control. The prevalent practice is to adopt a single control method throughout a project, such as earned value management (EVM), which integrates costs and schedules to monitor project targets throughout execution. Although a single control method may be effective at a certain project phase, it might overlook important perspectives and be insufficient for other stages. Therefore, this study introduces a framework to evaluate the necessity for a multidimensional alternative perspective in project control. The study aims to diagnose some limitations of using a single method like EVM and demonstrate how adding another perspective, such as the last planner system (LPS) for project control, yields better insight into project performance. A design science research (DSR) methodology is adopted to address five key questions by conducting quantitative data analyses and Monte Carlo simulation for a large-scale project. The results show that although EVM performs well when dealing with controlled performance variability, it may yield undesirable results in uncontrolled performance variability, impacting its forecast accuracy. Moreover, the aspects covered by LPS in the project proved to be complementary to EVM. Furthermore, the results indicate an inconsistent divergence between planned and actual activities, resulting in disrupted flow and a purging effect, which can be attributed to the lack of a multidimensional approach in project control. The practical implication of these findings is that using a multidimensional perspective offers a more robust and adaptable project control strategy that improves forecast accuracy and project flow, especially under uncontrolled performance variability conditions, where single-method approaches like EVM alone may falter. Hence, adopting a multidimensional perspective can significantly enhance the management of construction projects, leading to more reliable outcomes and efficient resource utilization.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».