Planning Construction Projects in Deep Uncertainty: A Data-Driven Uncertainty Analysis Approach

Feng, Kailun; Wang, Shuo; Lu, Weizhuo; Liu, Changyong; Wang, Yaowu

doi:10.1061/(asce)co.1943-7862.0002315

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“…En concordancia con Kammouh, el autor Wang et al (2023) añade que la incertidumbre en las OC puede provenir de diferentes fuentes que están fuera del control de los administrativos que podrían obstaculizar las estimaciones reales de cumplimiento de contratos e incluso planificar en base a rendimientos inexactos que provocan decisiones segadas. Además Feng et al (2022), señala que la incertidumbre en las OC se da especialmente durante la etapa de planificación puesto que los entornos en los que se construye no son los mismos y esto puede afectar la visión general de los administradores.…”

Section: Introductionunclassified

Rendimiento de mano de obra en excavaciones a mano mediante regresión lineal. Caso de estudio: ciudad de Cuenca

Granda Tola,

Cobos Mora,

Vásquez Quiroz

2023

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Introducción: En la actualidad, una mala proyección del rendimiento de la mano de obra en el sector de la construcción puede provocar: 1) un retraso en la ejecución de los proyectos, 2) incrementar el costo de ejecución y 3) causar malestar por incumplimiento de contratos. Objetivo: Realizar una proyección del rendimiento de mano de obra en las excavaciones a mano en la ciudad de Cuenca-Ecuador. Metodología: La presente investigación es de tipo: “Estudio de caso” pues se va a analizar y caracterizar un tema en específico, en este caso: el rendimiento de mano de obra en excavaciones a mano de 6 obras emplazadas en la ciudad de Cuenca a través de la recolección de datos inherentes a la temática propuesta. Resultados: Entre los principales resultados obtenidos, se determinó que los 13 indicadores utilizados presentaron correlación con el rendimiento, pero en diferentes niveles de significancia. Se modela una fórmula estadística basada en la regresión lineal para realizar una predicción con un porcentaje de confianza del 91% y se evidenció que: los indicadores de: tipo de suelo, estatura de los empleados y sueldo tienen las mayores representaciones sobre el cálculo del rendimiento final. Conclusión: se puede obtener un nivel de confianza del 96% al predecir el rendimiento en actividades de excavaciones a mano. Aunque no todas las variables independientes afectan de igual manera al rendimiento calculado, el tipo de suelo demostró ser estadísticamente significativo (p≤0.001) de forma individual. Área de estudio general: Construcción sustentable. Área de estudio específica: Excavaciones

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Section: Introductionunclassified

Rendimiento de mano de obra en excavaciones a mano mediante regresión lineal. Caso de estudio: ciudad de Cuenca

Granda Tola,

Cobos Mora,

Vásquez Quiroz

2023

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A science mapping lens on discrete event simulation applications in construction engineering and management

Zamani,

Yavari,

Taghaddos

2024

Automation in Construction

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Lean Modular Integrated Construction Production Phase Planning under Uncertainties: A Big Data–Driven Optimization Approach

Yang,

2024

J. Constr. Eng. Manage.

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Planning Construction Projects in Deep Uncertainty: A Data-Driven Uncertainty Analysis Approach

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Rendimiento de mano de obra en excavaciones a mano mediante regresión lineal. Caso de estudio: ciudad de Cuenca

Rendimiento de mano de obra en excavaciones a mano mediante regresión lineal. Caso de estudio: ciudad de Cuenca

A science mapping lens on discrete event simulation applications in construction engineering and management

Lean Modular Integrated Construction Production Phase Planning under Uncertainties: A Big Data–Driven Optimization Approach

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