(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes

(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes(Luận văn thạc sĩ) Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes

x LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu tơi Các số liệu, kết luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình nghiên cứu khác Đồng Tháp, ngày … tháng … năm 2021 Lê Quốc Linh xi LỜI CẢM ƠN Trong suốt thời gian thực luận văn nghiên cứu em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến PGS.TS Hà Duy Khánh giảng viên Trường Đại học Sư phạm Kỹ Thuật Thành phố Hồ Chí Minh Cảm ơn thầy nhiệt tình hướng dẫn, bảo cho em suốt thời gian thực luận văn Cảm ơn thầy dành thời gian hướng dẫn, chia sẻ kiến thức bổ ích để em thực hoàn thành luận văn Do lực chun mơn kiến thức cịn hạn chế nên luận văn cịn nhiều thiếu sót, mong quý thầy cô nhận xét bảo thêm để em hoàn thiện kiến thức thực tốt nội dung cho đề tài nghiên cứu Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2021 Học viên thực Lê Quốc Linh xii TÓM TẮT DỰ BÁO NĂNG SUẤT XÂY DỰNG CỦA CÁC CÔNG TÁC BÊ TƠNG, CỐP PHA VÀ CỐT THÉP BẰNG MƠ HÌNH MẠNG BAYES Năng suất lao động tiêu quan trọng thể tính chất trình độ tiến tổ chức, đơn vị sản xuất hay phương thức sản xuất Năng suất lao động định nhiều nhân tố như: trình độ tay nghề người lao động, trình độ phát triển khoa học áp dụng công nghệ, kết hợp xã hội q trình sản xuất, quy mơ tính hiệu tư liệu sản xuất, điều kiện tự nhiên… Năng suất xây dựng vấn đề quan tâm thực triển khai dự án Đã có nhiều nghiên cứu nói vấn đề suất dự án xây dựng nói chung ngồi nước, số ít, chí chưa có nghiên cứu thử ứng dụng mạng Bayes để dự báo xác suất đạt suất lao động kỳ vọng Nghiên cứu đề xuất phương pháp dự báo suất lao động ngành xây dựng thông qua lấy mẫu công việc từ việc khảo sát chuyên gia có kinh nghiệm ngành xây dựng dân dụng Phương pháp giảm bớt gánh nặng cho người làm công tác quản lý xây dựng ảnh hưởng đến tâm lý người lao động Phương pháp áp dụng số cơng tác cơng trình dân dụng bê tơng cốt thép tồn khối Kết dự báo suất lao động cơng trình theo mơ hình tổng qt cho thấy, tài chủ đầu tư, có mặt kịp thời vật liệu, thái độ lao động ba số nhiều yếu tố ảnh hưởng mạnh đến suất lao động dự án Tất 17 rủi ro xác định có mức độ rủi ro từ trung bình trở lên Dựa vào số liệu khảo sát cụ thể Đồng Tháp nghiên cứu sử dụng mô hình mạng Bayes để dự báo suất xây dựng Kết dự báo cho thấy xác suất đạt suất theo kế hoạch 49.41% Tuy nhiên, việc kết phân tích cịn cần phải kiểm chứng với thực tế, cần xem xét thêm ảnh hưởng yếu tố khác đến thay đổi nguồn vốn dự án Kết nghiên cứu giúp nhà quản lý có nhìn tổng thể nhân tố ảnh hưởng, mức độ tác động nhân tố đến suất lao động phần thô đưa định giải pháp phù hợp để nâng cao hiệu lao động, góp phần thực thành cơng dự án xiii ABSTRACT CONSTRUCTION PRODUCTIVITY PREDICTION FOR CONCRETING, FORMWORK, AND REINFORCING ACTIVITIES USING BAYESIAN NETWORK MODEL Labor productivity is an important indicator showing the nature and level of progress of an organization or a firm It is determined by many factors such as the employee's skill level, the level of scientific development and technology application, the social combination of the production process, the scope and effectiveness of production, and natural conditions Construction productivity is always the most concerning issue when implementing projects There have been many studies on productivity in construction projects both at home and abroad, but a few, even no studies, have tried to apply Bayesian networks to predict the probability of achievement of labor productivity This study proposes forecasting construction labor productivity through job sampling combined with a survey of experienced people in the construction industry This method reduces the burden on construction managers as well as affects the employees' psychology The above method is applied for some works on a monolithic reinforced concrete building construction According to the general model, the results of the forecast show that the investor's finances, the timely presence of materials, and the labor attitude are three of many factors that strongly influence the project's labor productivity All of these 17 risk factors were identified as having moderate or higher risk levels Based on specific survey data in Dong Thap, this study uses the Bayesian network model to forecast construction productivity The forecast results show that the probability of achieving the expected labor productivity is only 49.41% However, these prediction results still need to be verified with reality It is also necessary to consider other factors' influence on labor productivity variation for the project The study results help managers overview the factors affecting the raw labor productivity and make decisions and appropriate solutions to improve higher labor efficiency since then contributing to the project's successful implementation xiv MỤC LỤC LÝ LỊCH KHOA HỌC ix LỜI CAM ĐOAN x LỜI CẢM ƠN xi MỤC LỤC xiv DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU xvi DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ xviii CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 TÌNH HÌNH KINH TẾ XÃ HỘI VIỆT NAM 1.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC VÀ NGỒI NƯỚC 1.3 TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI 15 1.4 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU .16 1.5 PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 16 1.6 TỔNG HỢP MỘT SỐ BIẾN TỪ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU .17 1.7 KẾT LUẬN CHƯƠNG 20 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 21 2.1 GIỚI THIỆU NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG 21 2.2 GIỚI THIỆU MẠNG BAYESIAN BELIEF NETWORKS (BBNS) [29] 27 2.3 CẤU TRÚC MẠNG BAYESIAN BELIEF NETWORKS 31 2.4 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM TÍNH TỐN CHO BBNS 32 2.5 GIỚI THIỆU PHẦN MỀM THỐNG KÊ SPSS 33 2.6 CÁC BƯỚC XÂY DỰNG MƠ HÌNH .34 2.7 MỘT SỐ NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG BAYESIAN BELIEF NETWORKS 34 2.8 VÍ DỤ MINH HỌA BAYESIAN BELIEF NETWORKS 37 2.9 KẾT LUẬN CHƯƠNG 39 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 41 3.1 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU 41 3.2 PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU .43 3.3 XÁC ĐỊNH KÍCH THƯỚC MẪU 43 3.4 KỸ THUẬT LẤY MẪU 44 3.5 PHƯƠNG PHÁP KIỂM DUYỆT DỮ LIỆU 45 3.6 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU .45 xv 3.7 KẾT LUẬN CHƯƠNG 49 CHƯƠNG 4: THU THẬP, PHÂN TÍCH SỐ LIỆU VÀ THIẾT LẬP MƠ HÌNH BAYESIAN BELIEF NETWORKS 50 4.1 KHẢO SÁT CHUYÊN GIA 50 4.2 KHẢO SÁT MỨC ĐỘ ẢNH HƯỞNG 53 4.3 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THU THẬP 55 4.4 MỐI QUAN HỆ “NGUYÊN NHÂN-KẾT QUẢ” GIỮA CÁC YẾU TỐ 67 4.5 THIẾT LẬP MƠ HÌNH BBNS DỰ BÁO NĂNG SUẤT XÂY DỰNG .69 4.6 KẾT LUẬN CHƯƠNG 81 CHƯƠNG 5: ỨNG DỤNG MƠ HÌNH VỚI DỰ ÁN THỰC TẾ 82 5.1 GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 82 5.2 DỰ ÁN TRƯỜNG THCS NGUYỄN CHÍ THANH (GIAI ĐOẠN 2) 82 5.3 KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY CỦA MƠ HÌNH BBNS 89 5.4 SO SÁNH KẾT QUẢ DỰ ĐOÁN VÀ KẾT QUẢ THỰC TẾ 97 CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 101 6.1 KẾT LUẬN .101 6.2 KIẾN NGHỊ 101 TÀI LIỆU THAM KHẢO 102 PHỤ LỤC I 106 PHỤ LỤC IA: 108 PHỤ LỤC II: 109 PHỤ LỤC IIA 111 PHỤ LỤC III 129 PHỤ LỤC IIIA 132 PHỤ LỤC IV 134 PHỤ LỤC IVA 141 xvi DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 1-1: Năng suất lao động lĩnh vực xây lắp thuộc ngành Xây dựng thấp so với ngành kinh tế khác [2] .3 Bảng 1-2: Số liệu thống kê tăng trưởng ngành kinh tế tỉnh Đồng Tháp [28] 15 Bảng 1-3: Bảng tổng hợp biến ảnh hưởng suất công tác xây dựng .18 Bảng 2-1: Năng suất lao động khối doanh nghiệp xây dựng phân theo lĩnh vực theo giá hành [3] 21 Bảng 2-2: Các mơ hình suất [47,48] .21 Bảng 2-3: Công thức suất lao động xây dựng [46, 47] 24 Bảng 2-4: Công thức suất lao động thường sử dụng [46, 47] .24 Bảng 2-5: Công thức suất lao động nhà thầu sử dụng [46] 25 Bảng 2-6: Các phương pháp đo lường suất lao động 25 Bảng 2-7: CPT nút “Cloudy” 37 Bảng 2-8: CPT nút “Sprinkler” 38 Bảng 2-9: CPT nút “Rain” .38 Bảng 2-10: CPT nút “Wet Grass” 38 Bảng 4-1: Thống kê đề xuất chuyên gia 51 Bảng 4-2: Thống kê độ tin cậy 56 Bảng 4-3: Tổng số thống kê 56 Bảng 4-4: Thống kê độ tin cậy (lần 2) 57 Bảng 4-5: Tổng số thống kê (lần 2) 57 Bảng 4-6: Thời gian công tác cá nhân tham gia khảo sát 58 Bảng 4-7: Vai trò cá nhân tham gia khảo sát 58 Bảng 4-8: Vị trí chức danh cá nhân tham gia khảo sát .59 Bảng 4-9: Kiểm tra tính đồng phương sai với năm kinh nghiệm làm việc .60 Bảng 4-10: Kiểm tra tính đồng phương sai với Vị trí/chức danh 61 Bảng 4-11: Kiểm tra tính đồng phương sai với loại hình dự án 62 Bảng 4-12: Bảng xếp hạng nhân tố 63 Bảng 4-13: Bảng kiểm định KMO Bartlett's Test 65 Bảng 4-14: Bảng phương sai trích 65 xvii Bảng 4-15: Bảng ma trận xoay kết EFA thang đo 66 Bảng 4-16: Thống kê đề xuất chuyên gia 67 Bảng 4-17: Kết khảo sát biến “Kinh nghiệm người quản lý” 71 Bảng 4-18: Xác suất ảnh hưởng mối quan hệ nhân tố định suất xây dựng phần thô 71 xviii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ ĐỒ THỊ Hình 1-1: Tăng trưởng Việt Nam giai đoạn 2009-2019 [1] Hình 1-2: Tăng trưởng xây dựng Việt Nam giai đoạn 1990 - 2018 [2] Hình 1-3: Dự phóng tăng trưởng xây dựng Việt Nam [3] Hình 2-1: Mơ hình minh họa mạng BBNs [30] 28 Hình 2-2: Khơng gian mẫu S biến cố E 30 Hình 2-3: Ví dụ cấu trúc đơn giản mạng BBNs xây dựng 31 Hình 2-4: Cấu trúc mạng BBNs tổng quát 31 Hình 2-5: Mơ hình minh họa mạng BBNs [35] 37 Hình 2-6: Mơ hình mạng BBNs 38 Hình 2-7: Kết mơ hình sau dùng MSBNX tính tốn 39 Hình 3-1: Quy trình nghiên cứu 41 Hình 3-2: Tóm tắt quy trình phân tích One-way ANOVA 47 Hình 4-1: Biểu đồ “thời gian công tác” cá nhân tham gia khảo sát 58 Hình 4-2: Biểu đồ “Vai trò tại” cá nhân tham gia khảo sát .59 Hình 4-3: Biểu đồ “Vị trí chức danh tại” cá nhân tham gia khảo sát 59 Hình 4-4: Mơ hình tổng quát dự báo suất xây dựng phần thô .69 Hình 4-5: Mơ hình tổng qt dự báo suất xây dựng phần thô .76 Hình 4-6: Kết tính tốn mơ hình BBNs phần mềm MSBNx 80 Hình 5-1: Dự án Trường THCS Nguyễn Chí Thanh (giai đoạn 2) 83 Hình 5-2: Mơ hình BBNs phân tích dự báo suất lao động dự án Trường THCS Nguyễn Chí Thanh .89 Hình 5- 3: Kết tính tốn mơ hình BBNs phần mềm MSBNx .97 xix DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT , CÁC KÝ HIỆU NSLĐ: Năng suất lao động NLĐ: Người lao động KT-XH: Kinh tế - xã hội NSNN: Ngân sách Nhà nước GS: Giám sát CBKT: Cán kỹ thuật BTCT: Bê tông cốt thép 136 A BẢNG XÁC SUẤT CỦA CÁC BIẾN KHƠNG CĨ NGUN NHÂN Trạng thái Biến yếu tố khơng có ngun nhân Có Khơng Kinh nghiệm người quản lý Độ tuổi Tài Chủ đầu tư Giới tính người lao động Thái độ lao động Điều kiện thời tiết B BẢNG XÁC SUẤT CỦA CÁC BIẾN CÓ MỘT NGUYÊN NHÂN “Khả lập kế hoạch” Biến nguyên nhân Biến kết (dành cho biến kết có biến nguyên nhân gây ra) Khả lập kế hoạch Kinh nghiệm người quản lý Có Khơng Có Khơng “Áp dụng khoa học công nghệ” Biến nguyên nhân Biến kết (dành cho biến kết có biến nguyên nhân gây ra) Áp dụng khoa học công nghệ Khả lập kế hoạch Có Khơng Có Khơng “Kinh nghiệm người lao động” Biến ngun nhân Độ tuổi Có Khơng Biến kết (dành cho biến kết có biến nguyên nhân gây ra) Kinh nghiệm người lao động Có Khơng 137 “Tay nghề người lao động” Biến nguyên nhân Biến kết (dành cho biến kết có biến nguyên nhân gây ra) Tay nghề người lao động Kinh nghiệm người lao động Có Khơng Có Khơng “Độ phức tạp công tác” Biến nguyên nhân Biến kết (dành cho biến kết có biến nguyên nhân gây ra) Độ phức tạp công tác Tay nghề người lao động Có Khơng Có Khơng “Chất lượng dụng cụ lao động” Biến nguyên nhân Biến kết (dành cho biến kết có biến nguyên nhân gây ra) Chất lượng dụng cụ lao động Tài Chủ đầu tư Có Khơng Có Khơng “Số lượng lao động cán kỹ thuật” Biến nguyên nhân Biến kết (dành cho biến kết có biến nguyên nhân gây ra) Số lượng lao động cán kỹ thuật Tài Chủ đầu tư Có Khơng Có Khơng “Sự sẵn có kịp thời vật liệu” Biến nguyên nhân Tài Chủ đầu tư Có Khơng Biến kết (dành cho biến kết có biến nguyên nhân gây ra) Sự sẵn có kịp thời vật liệu Có Khơng 138 “Tình trạng sức khỏe người lao động” Biến kết (dành cho biến kết có biến nguyên nhân gây ra) Biến nguyên nhân Tình trạng sức khỏe người lao động Điều kiện thời tiết Có Khơng Có Khơng 10 “Tai nạn lao động” Biến kết (dành cho biến kết có biến nguyên nhân gây ra) Biến nguyên nhân Tai nạn lao động Tình trạng sức khỏe người lao động Có Khơng Có Khơng C BẢNG XÁC SUẤT CỦA CÁC BIẾN CĨ BỐN NGUN NHÂN “Phần thơ” Biến nguyên nhân Độ phức tạp công tác Áp dụng KH-CN Cường độ lao động Có Có Khơng Có Có Khơng Khơng Có Có Khơng Khơng Khơng Có Biến kết Tai nạn lao động Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Khơng Phần thơ Có Khơng 139 Khơng Có Khơng D BẢNG XÁC SUẤT CỦA CÁC BIẾN CÓ NĂM NGUYÊN NHÂN “Cường độ lao động” Biến nguyên nhân Biến kết Số lượng Sự sẵn có Chất lượng lao động Thái độ lao kịp thời dụng cụ cán kỹ động vật liệu lao động thuật Có Có Khơng Có Có Khơng Khơng Có Có Có Khơng Khơng Có Khơng Khơng Có Có Khơng Khơng Có Có Khơng Khơng Khơng Có Có Giới tính NLĐ Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Cường độ lao động Có Khơng 140 Khơng Khơng Có Khơng Khơng Có Khơng Có Khơng Có Khơng II./ Thơng tin cá nhân người khảo sát: Các Anh/Chị vui lịng đánh dấu (x) vào sau: Kinh nghiệm làm việc ngành xây dựng Anh/Chị:  Dưới năm  Từ 2-5 năm  Từ 5-10 năm  Trên 20 năm Vị trí/chức danh Anh/Chị:  Ban giám đốc  Chỉ huy trưởng/phó  Giám sát Cán kỹ thuật  Khác Loại dự hình án mà Anh/Chị thường tham gia:  Xây dựng DD&CN  Cầu đường  Cảng&Thủy lợi  Khác Người khảo sát (Ký tên, ghi rõ họ tên) ………………………… XIN CHÂN THÀNH CẢM ƠN! 141 PHỤ LỤC IVA LÝ LỊCH CHUYÊN GIA Chuyên gia: Nguyễn Phước Cường , Phó Giám đốc Ban Quản lý khu Kinh tế tỉnh Đồng Tháp Với 10 năm kinh nghiệm quản lý dự án cơng trình xây dựng cơng nghiệp Chun gia: Lê Văn Đức, Phó Giám đốc Ban Quản lý dự án Phát triễn quỹ đất thành phố Cao Lãnh Với 20 năm kinh nghiệm quản lý dự án cơng trình xây dựng dân dụng Chuyên gia: Nguyễn Văn Bảy, Giám đốc công ty TNHH Đầu tư Xây dựng Bảo Huy Với 20 năm kinh nghiệm quản lý dự án cơng trình xây dựng dân dụng Chuyên gia: Phan Tam Kha, Giám đốc công ty TNHH Kiến trúc xây dựng Cửu Long Đồng Tháp Với 15 năm kinh nghiệm quản lý dự án cơng trình xây dựng dân dụng Chun gia: Lâm Lễ Hồng, Giám đốc cơng ty TNHH MTV xây dựng Hưng Long Đồng Tháp Với 20 năm kinh nghiệm quản lý dự án cơng trình xây dựng cơng nghiệp 142 143 144 145 146 147 148 149 S K L 0 ... năm 2021 Học viên thực Lê Quốc Linh xii TÓM TẮT DỰ BÁO NĂNG SUẤT XÂY DỰNG CỦA CÁC CÔNG TÁC BÊ TÔNG, CỐP PHA VÀ CỐT THÉP BẰNG MƠ HÌNH MẠNG BAYES Năng suất lao động tiêu quan trọng thể tính chất trình... Nhà nước - Xây dựng mơ hình mạng Bayes phần mềm để dự báo xác suất đạt suất lao động kỳ vọng công tác phần thô gồm bê tông, c? ?pha cốt thép - Dựa vào kết khảo sát với số nghiên cứu tác giả nước... cốt thép - Nghiên cứu lý thuyết mơ hình mạng Bayes - Xây dựng mơ mơ hình mạng Bayes phần mềm dự báo suất thi công công tác phần thô gồm bê tông, cốp pha cốt thép 1.6 TỔNG HỢP MỘT SỐ BIẾN TỪ TỔNG