大型水利工程费用进度集成控制研究-管理科学与工程;工程管理专业论文.docx

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大型水利工程费用进度集成控制研究-管理科学与工程;工程管理专业论文

中文摘要 中文摘要 进度和费用是大型水利工程中两个重要的控制目标。由于在控制过程中需 要共享数据,二者密切相关,因此,集成管理进度和费用为工程目标管理提供 了有效工具。本文以工程项目进度/费用的集成管理为研究方向,对进度/费用 的集成模型、预测以及控制等方面进行了研究。主要研究内容和成果阐述如下: (1)通过 C/SCSC 模型、Sears 模型、Teichloz 模型、Hendrickson 模型、 Ibb’s 和 Kim’S 模型进行对比分析,得出了 C/SCSC 模型最具优势的结论。依 据 C/SCSC 模型提出了柔性分解结构和数据集成的概念模型。从理论上解决了集 成管理的基础问题。 (2)提出了以相关度理论和贝叶斯理论为基础的费用动态预测模型,并用 实例进行了验证。结果表明:考虑已完工程和未完工程的相关性,通过已完工 程信息对未完工程进行预测,提高了预测精度,其最后预测费用与工程实际费 用一致。 (3)由于实际工程完成情况未必完全与计划一致,本文提出了有效工期赢 得值(EES)的概念,将有效工期赢得值用于工期的预测,并用实例分别将赢得 值、工期赢得值、有效工期赢得值应用于工期的预测。结果表明,利用有效工 期赢得值进行工期预测最切合实际,预测精度最好。 (4)针对工期管理中的“学生综合症”、“帕金森定律”等现象以及传统工 期管理方法存在的问题,本文提出了关键链理论以及在项目管理中的应用。在 单项目和多项目管理中,关键链技术的主要区别在于项目排序,为了解决此问 题,本文提出了二元对比法。 (5)总时差的所有权是有争议的问题之一在工期索赔处理中。本文在总时 差分配理论上进行了工期索赔研究,并用实例将传统工期索赔和基于总时差的 工期索赔进行了对比分析。结果表明,基于总时差分配的工期索赔是比较公平 和合理的。 (6)针对南水北调工程的特点,提出了信息集成框架和信息集成技术实现 的概念模型;数据的录入方式会影响信息流通的有序性,本文利用信息熵对南 水北调工程三种录入方式进行了研究分析,结果表明,按照项目法人录入信息 流通的有序性最高;信息集成方案选择具有多目标和多准则性,本文提出了信 息集成方案优选的多目标决策模型(MCGDM),并用实例进行了验证。 关键词:费用和进度;集成控制;关键链;总时差分配;信息集成 ABSTRACT ABSTRACT Cost and schedule are two of the most important management functions for large-scale water conservancy project. In addition, cost and schedule are closely interrelated, because they share a lot of common data. Therefore, integrating cost and schedule control functions provides an effective for monitoring the construction objects. Emphasized on integrating cost and schedule, this dissertation studied integrated model, performance forecast and controlling of cost and schedule. The major contents and achievements can be summarized as following: (1)Though analysis the various features of C/SCSC model, Sears model, Teichloz model, Hendrickson model and Ibb’s and Kim’s model, the C/SCSC model is more effective. This dissertation proposes flexible work breakdown structure and conceptual model of data integrated on the basis of C/SCSC and provides an theoretical tool for integrating cost and schedule. (2)A cost estimating model is proposed on the basis of correlation theorem and Bayes’ theorem and is appl

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