Unlocking Digital Construction Management Software to Support Cash Flow and Profitability Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Effective financial planning and control of construction projects depend on proper cash flow and profitability analytics to achieve successful outcomes.Digitalization of construction data, through construction management software tools, has gained momentum in the past 5 to 10 years.Procore is a leading example of such solutions, holding approximately 6.2% of the global construction software market and ranking second in the category.While offering avenues for collecting and organizing the data of construction operations and administrative processes, the full potential of descriptive and predictive analytics of these tools, alongside ERP systems, for managing project cash flows remains untapped.This study explores and discusses the analytics that can be derived from Procore, and one ERP system, to improve cash flow planning and control, and profitability monitoring and improvement for construction contractors.In this regard, an approach is developed to extract and aggregate cashflows from the data of transactions, and three use cases are enabled accordingly: (i) evaluating payment delay's impacts on profit using ERP system data; (ii) evaluating financial impacts of change orders; and (iii) performing cash activityflow cross-analyses to improve project liquidity and resource allocation.Results of applying the proposed method to real MEP-related data and data of a sample project shed some light on how untimely payments, different project activities and types of change orders affect the contractors' cash flow and profitability.By harnessing construction data properly, contractors can be empowered towards improved project planning and control practices.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».