Đánh giá lãng phí trong xây dựng bằng phân tích nhân tố và các mô hình trí tuệ nhân tạo

Bài viết Đánh giá lãng phí trong xây dựng bằng phân tích nhân tố và các mô hình trí tuệ nhân tạo trình bày việc xác định các yếu tố ảnh gây lãng phí trong thi công xây dựng bằng cách thực hiện bảng câu hỏi khảo sát về tần suất xuất hiện của những nguyên nhân gây lãng phí trong thi công xây dựng. Đối tượng khảo sát là những người có kinh nghiệm xây dựng và quản lý các dự án nhà cao tầng tại Tp. Hồ Chí Minh.

Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng, ĐHXDHN, 2022, 16 (5V): 151–167 ĐÁNH GIÁ LÃNG PHÍ TRONG XÂY DỰNG BẰNG PHÂN TÍCH NHÂN TỐ VÀ CÁC MƠ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO Trần Đức Họca,b , Nguyễn Thiện Anha,b , Lương Đức Longa,b , Nguyễn Ngọc Thoanc,∗ a Khoa Kỹ thuật Xây dựng, Trường Đại học Bách khoa TP Hồ Chí Minh, 268 đường Lý Thường Kiệt, quận 10, TP Hồ Chí Minh, Việt Nam b Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh, phường Linh Trung, TP Thủ Đức, TP Hồ Chí Minh, Việt Nam c Khoa Xây dựng Dân dụng Công nghiệp, Trường Đại học Xây dựng Hà Nội, 55 đường Giải Phóng, quận Hai Bà Trưng, Hà Nội, Việt Nam Nhận ngày 27/6/2022, Sửa xong 23/9/2022, Chấp nhận đăng 05/10/2022 Tóm tắt Các hoạt động phi giá trị gia tăng hay gọi lãng phí gây giảm giá trị dự án chưa quan tâm nhiều công tác quản lý xây dựng Nghiên cứu xác định yếu tố ảnh gây lãng phí thi cơng xây dựng cách thực bảng câu hỏi khảo sát tần suất xuất nguyên nhân gây lãng phí thi cơng xây dựng Đối tượng khảo sát người có kinh nghiệm xây dựng quản lý dự án nhà cao tầng Tp Hồ Chí Minh Kết phân tích nhân tố cho thấy có nhóm trích với 75,5% phương sai giải thích cho tất yếu tố lãng phí dự án xây dựng Giá trị trung bình việc tăng chi phí dự án lãng phí khoảng 8,75% tổng chi phí dự án Tiếp theo, thuật tốn trí tuệ nhân tạo bao gồm mạng nơ ron nhân tạo (ANN), hồi quy tuyến tính (LR), máy hỗ trợ véc tơ hồi quy (SVR) sử dụng để ước tính tác động yếu tố lãng phí đến chi phí thực dự án Kết phân tích cho thấy khác biệt giá trị dự đoán giá trị thực tế nhỏ thuật toán hồi quy tuyến tính cho kết dự đốn tốt Từ khố: quản lý xây dựng; lãng phí xây dựng; phân tích nhân tố; trí tuệ nhân tạo; SPSS EVALUATION WASTE IN CONSTRUCTION BY FACTOR ANALYSIS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE ALGORITHMS Abstract Non-value added activities, also known as waste, cause a decrease in the value of the project, but have not yet received much attention in the current construction management This study mainly aims to examine the influence of waste factors on project implementation costs by conducting a survey questionnaire on the frequency of occurrence of the causes of waste in construction Surveying people are those who have experience in construction and management of high-rise projects in Ho Chi Minh City The results of factor analysis show that there are main extracted groups with 75.5% of variance explained for all waste factors in construction projects The average value of the increase in project costs due to these wastes is about 8.75% of the total project cost Following, artificial intelligence algorithms including artificial neural network (ANN), linear regression (LR), support vector regression machine (SVR) are used to estimate the impact of these factors to the project implementation cost The analysis results show that the difference between the predicted value and the actual value is quite small and the linear regression algorithm yielded the best prediction results Keywords: construction management; waste in construction; factor analysis; artificial intelligence; SPSS https://doi.org/10.31814/stce.huce(nuce)2022-16(5V)-13 © 2022 Trường Đại học Xây dựng Hà Nội (ĐHXDHN) ∗ Tác giả đại diện Địa e-mail: thoannn@huce.edu.vn (Thoan, N N.) 151 Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng Giới thiệu Những năm gần thị trường xây dựng gặp nhiều khó khăn dự án bất động sản hạn chế cấp giấy phép xây dựng nhiều vấn đề pháp lý đầu tư dự án Để thích nghi đối phó với tình trạng khó khăn, nhiều doanh nghiệp ngành xây dựng áp dụng chiến lược phát triển khác như: trì mảng hoạt động kinh doanh cốt lõi (thi công xây lắp, thi cơng cọc hay cơng trình ngầm, ), đồng thời đơn vị mở rộng hoạt động kinh doanh sang lĩnh vực bất động sản, thủy điện, lượng tái tạo…[1] Các doanh nghiệp chủ động thay đổi cấu tổ chức, ứng dụng công nghệ quản lý thi cơng, máy móc, vật tư thiết bị nhằm tối đa hóa lợi nhuận Bên cạnh đó, việc thi cơng tiến độ, giảm thiểu sai sót, đảm bảo an tồn lao động, tránh lãng phí nhà thầu đặc biệt quan tâm .Quy mô phức tạp dự án xây dựng ngày tăng địi hỏi lực nhà thầu phải phát triển cách mạnh mẽ Bên cạnh đó, cơng tác quản lý dự án địi hỏi phải có phương pháp cách tiếp cận mẻ để đảm bảo dự án xây dựng triển khai cách thành công [2] Với yêu cầu đa mục tiêu bao gồm rút ngắn thời gian, giảm chi phí nâng cao lợi nhuận cho dự án, công cụ xây dựng tinh gọn (Lean Construction) hình thành, áp dụng phát triển nhiều thời gian gần [3–5] Hầu hết dự án thi công xây lắp Việt Nam chưa thật hiệu quả, hiệu suất thấp từ gây nhiều lãng phí mặt tài ngun chi phí, thời gian nguồn lực khác Theo triết lý sản xuất nói chung thi cơng xây dựng nói riêng, lãng phí nhìn nhận không hiệu việc sử dụng loại thiết bị máy móc, nguồn nhân lực, tài chính, thời gian lớn nhu cầu cần thiết việc hoàn thành sản phẩm định [6] Lãng phí bao gồm hư hỏng, hao phí vật chất sử dụng để thực công việc không cần thiết, công việc tạo thêm thời gian chi phí khơng gia tăng thêm giá trị sản phẩm [7] Vì vậy, lãng phí phải hiểu tổn thất sinh công việc tạo chi phí khơng tăng thêm giá trị cho sản phẩm từ đánh giá chủ đầu tư Khái niệm quản lý tinh gọn Koskela đưa vào ngành xây dựng vào năm 1991 hội nghị Nhóm xây dựng tinh gọn quốc tế [8] Kể từ đó, xây dựng tinh gọn phát triển thành kỹ thuật quản lý đa dạng ngành xây dựng, nhằm loại bỏ lãng phí, nâng cao suất hiệu quả, tối đa hóa giá trị [9] Việc thực xây dựng tinh gọn tương đối so với phương thức quản lý thống Thiếu nhận thức xây dựng tinh gọn thách thức lớn [10] số nghiên cứu chí cịn cho khái niệm xây dựng tinh gọn giai đoạn phát triển ban đầu [11] Xây dựng tinh gọn có tảng khác so với quản lý tinh gọn ban đầu cho lĩnh vực sản xuất chất trình sản xuất Các nguyên tắc xây dựng tinh gọn tóm tắt thành điểm: giảm tính thay đổi, giảm thời gian chu kỳ, tính đơn giản, điểm chuẩn, tăng tính linh hoạt đầu tăng tính minh bạch quy trình [12] Các nhà nghiên cứu khác coi quy trình sản xuất loại bỏ lãng phí nguyên tắc cốt lõi xây dựng tinh gọn [13] Trong triết lý sản xuất tinh gọn, lãng phí xây dựng chia thành nhóm thể Hình [14] Nghiên cứu nguyên nhân gây lãng phí dựa triết lý sản xuất tinh gọn, từ giảm thiểu chi phí, cải thiện hiệu thi công xây lắp sau đảm bảo yêu cầu khách hàng [15] Mục tiêu nghiên cứu dựa vào cơng cụ phân tích nhân tố mơ hình trí tuệ nhân tạo để đánh giá lãng phí thi cơng xây dựng nhà cao tầng Các nguyên nhân gây lãng phí việc quản lý triển khai dự án làm sáng tỏ thông qua đánh giá mức độ gia tăng chi phí thực dự án Qua cung cấp cho nhà quản lý có nhìn cụ thể lãng phí tiềm tàng hoạt động công trường vật liệu, thiết bị, nguồn nhân lực [16] 152 Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng Hình Tám loại lãng phí xây dựng tinh gọn Phương pháp nghiên cứu, thu thập liệu phân tích Hình Quy trình phương pháp nghiên cứu Quy trình thực nghiên cứu thể Hình bao gồm phần để đạt mục tiêu nghiên cứu Phần 1: Tổng quan lãng phí thi công xây dựng (TCXD) dựa nguyên tắc 153 Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng xây dựng tinh gọn Phần 2: Xác định nhân tố gây lãng phí thi cơng xây dựng cơng trình nhà cao tầng, mức độ ảnh hưởng đến chi phí thực dự án Phần 3: Xây dựng mơ hình dự đốn tỉ lệ phần trăm chi phí gia tăng yếu tố lãng phí gây dựa thuật tốn trí tuệ nhân tạo 2.1 Xác định nhân tố gây lãng phí TCXD Phạm vi nghiên cứu dự án nhà cao tầng giai đoạn thi công xây dựng Tp HCM khu vực lân cận Nghiên cứu 30 nhân tố gây lãng phí thi cơng xây dựng nhà cao tầng bao gồm: 19 nhân tố từ tài liệu, nghiên cứu trước; nhân tố từ ý kiến chuyên gia; nhân tố tác giả đề xuất Bảng liệt kê nhóm nhân tố gây lãng phí TCXD Bảng Các nhân tố lãng phí thi cơng xây dựng STT Mã biến I Các nhân tố lãng phí TCXD Tham khảo Sản xuất mức SXQM1 Phân bổ mức không cần thiết vật liệu/thiết bị công trường [17, 18] SXQM1 Phân bổ mức không cần thiết công nhân công trường [17–19] SXQM1 Sản xuất/ gia công nhiều dẫn đến dư thừa [17, 19] II Chờ đợi CĐ1 Chờ đợi người khác hồn thành cơng việc, trước cơng việc bắt đầu CĐ2 Chờ đợi vật liệu, thiết bị giao đến công trường CĐ3 Chờ đợi công nhân/ tổ đội di chuyển đến địa điểm thi công CĐ4 Chờ đợi máy móc, thiết bị phục vụ cho cơng tác thi cơng III [17, 19, 20] [17] [17, 19] [19] Di chuyển không cần thiết DCKCT1 Thời gian vận chuyển vật tư, máy móc, thiết bị đến nơi thi cơng DCKCT2 Di dời vật liệu, thiết bị xếp chồng lên Tác giả đề xuất 10 DCKCT3 Di dời bãi vật liệu, bãi gia công Tác giả đề xuất 11 DCKCT4 Dọn dẹp mặt trước thi công IV [19] Ý kiến chuyên gia Quy trình, cách thức làm việc không cần thiết 12 QTKCT1 Các thủ tục cách thức làm việc không cần thiết 13 QTKCT2 Quy trình phê duyệt kéo dài Ý kiến chuyên gia 14 QTKCT3 Các công tác định vị, đo lường trước thi công Ý kiến chuyên gia 15 QTKCT4 Nghiệm thu, kiểm tra nhiều lần 154 [19] Tác giả đề xuất Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng STT Mã biến V Các nhân tố lãng phí TCXD Tham khảo Tồn kho 16 TK1 Vật liệu/ thiết bị bị cắp/ thất lạc công trường thời gian thi công [17, 19] 17 TK2 Vật tư, máy móc, thiết bị tồn kho không sử dụng [17, 19] 18 TK3 Khuyết tật chất lượng cấu kiện, sản phẩm [17, 19] 19 TK4 Vật liệu bị hư hỏng / xuống cấp thời gian thi công [17, 19] VI Chuyển động dư thừa 20 CDDT1 Thời gian công nhân di chuyển công trường khu vực thi công [17, 19] 21 CDDT2 Thời gian kiểm tra, giám sát, nghiệm thu công tác thi công Ý kiến chuyên gia 22 CDDT3 Thời gian giao tiếp, hướng dẫn kỹ sư cơng nhân, nhà thầu thầu phụ, tổ đội thi công [17, 19] VII Sai lỗi thi cơng 23 SLTC1 Sự cố máy móc, thiết bị q trình thi cơng 24 SLTC2 Sửa chữa, làm lại sản phẩm sai lỗi trình thi cơng [17–19] 25 SLTC3 Sai sót khác biệt vẽ thi công [17, 19] 26 SLTC4 Tạo chất thải rắn/ rác thải quá trình thi công 27 SLTC5 Rủi ro, tai nạn lao động công trường VIII [17, 19, 20] Ý kiến chuyên gia [17–19] Năng lực nhân viên không sử dụng 28 NLNV1 Sự sáng tạo nhân viên không sử dụng Ý kiến chuyên gia 29 NLNV2 Sự bất cập trình độ nhân viên vị trí đảm nhiệm Tác giả đề xuất 30 NLNV3 Chưa quản lý tận dụng hết khả làm việc nhân viên Ý kiến chuyên gia Bảng đưa nhóm từ 30 nhân tố ảnh hưởng đến tần suất xuất lãng phí Sau tiến hành lập bảng câu hỏi chi tiết để thực khảo sát thức Bảng khảo sát lập dựa vào Google Forms sau gửi trực tuyến cho người khảo sát qua zalo, viber, telegram, email, … Tổng số lượng bảng câu hỏi gửi 224 (100%) Số lượng phản hồi 168 chiếm 69%, 18 bảng câu hỏi trả lời khơng hợp lệ chiếm 7% Cuối thu 150 bảng câu hỏi (61%) hợp để để tiến hành phân tích nhân tố Đối tượng khảo sát kỹ sư cấp quản lý nhà thầu xây dựng hàng đầu Việt Nam như: Hịa Bình, Coteccons, Ricons, Newteccons, Central, …, chuyên viên quản lý dự án chủ đầu tư, kỹ sư tư vấn giám sát, tư vấn quản lý dự án, … Bảng thể đặc trưng đối tượng khảo sát (ĐTKS) 155 Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng Bảng Đặc trưng đối tượng khảo sát I Kinh nghiệm Số lượng Tỷ lệ (%) Dưới năm Từ đến năm Từ đến 10 năm Trên 10 năm 32 45 49 24 21,3 30,0 32,7 16 II Vai trò ĐTKS Số lượng Tỷ lệ (%) Chủ đầu tư Nhà thầu thi công TVQLDA/TVGS Tư vấn thiết kế 38 82 10 20 25,3 54,7 6,7 13,3 2.2 Kiểm định độ tin cậy thang đo – Cronbach’s Alpha Kết kiểm định Cronbach’s Alpha cho nhóm tần suất xuất lãng phí thể Bảng Kết kiểm định cho thấy hệ số tương quan biến tổng phù hợp Hệ số Cronbach’s Alpha biến quan sát nằm khoảng 0,6 ≤ α ≤1 cho thấy thang đo lượng tốt đạt độ tin cậy Từ kết biến quan sát chấp nhận sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá Bảng Kết kiểm định Cronbach’s Alpha NHÓM TẦN SUẤT XUẤT HIỆN LÃNG PHÍ Nhân tố Trung bình thang đo loại biến Phương sai thang đo loại biến Tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alpha loại biến 4,011 4,069 4,268 0,781 0,774 0,727 0,805 0,812 0,854 10,411 9,925 10,425 10,185 0,667 0,765 0,746 0,623 0,827 0,786 0,797 0,849 4,816 4,619 4,838 5,093 0,775 0,704 0,638 0,575 0,752 0,778 0,808 0,835 0,777 0,832 Sản xuất mức: α = 0,876 SXQM1 SXQM2 SXQM3 7,39 7,35 7,25 Chờ đợi: α = 0,855 CĐ1 CĐ2 CĐ3 CĐ4 10,55 10,17 10,19 10,61 Di chuyển không cần thiết: α = 0,837 DCKCT1 DCKCT2 DCKCT3 DCKCT4 9,39 9,35 9,26 9,26 Quy trình, cách thức làm việc khơng cần thiết: α = 0,880 QTKCT1 9,89 4,418 156 Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng NHĨM TẦN SUẤT XUẤT HIỆN LÃNG PHÍ Nhân tố Trung bình thang đo loại biến Phương sai thang đo loại biến Tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’s Alpha loại biến QTKCT2 QTKCT3 QTKCT4 10,18 10,11 9,79 4,847 4,853 4,460 0,711 0,768 0,718 0,857 0,838 0,857 4,686 4,331 4,636 4,236 0,644 0,644 0,601 ,643 0,761 0,759 0,779 0,760 3,818 2,466 3,142 0,550 0,627 0,664 0,745 0,680 0,615 19,190 19,064 19,315 19,043 18,039 0,737 0,744 0,701 0,723 0,841 0,879 0,878 0,887 0,882 0,856 ,647 ,692 ,623 0,739 0,691 0,765 Tồn kho: α = 0,813 TK1 TK2 TK3 TK4 11,18 11,07 11,17 10,71 Chuyển động dư thừa: α = 0,765 CĐDT1 CĐDT2 CĐDT3 5,23 5,17 5,18 Sai lỗi thi công: α = 0,899 SLTC1 SLTC2 SLTC3 SLTC4 SLTC5 11,73 11,64 11,75 11,73 11,73 Năng lực nhân viên không sử dụng: α = 0,805 NLNV1 NLNV2 NLNV3 6,39 6,69 6,63 2,601 2,415 2,907 2.3 Phân tích nhân tố khám phá – EFA Bảng Kết kiểm định KMO & Barlett’s Kiểm định KMO Barlett Thước đo mức độ thích hợp việc lấy mẫu Kiểm định Bartlett Approx Chi-Square df Sig 0,808 2435,215 435 0,000 Từ bảng kiểm định KMO & Barlett’s, thấy: Hệ số KMO = 0,808 > 0,5; nên sử dụng phân tích nhân tố cho nghiên cứu phù hợp Kiểm định Barlett’s với mức ý nghĩa sig = 0,00 < 0,5, cho thấy biến quan sát có tương quan tổng thể sử dụng phân tích nhân tố EFA phù hợp 157 Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng Principal Components Analysis (PCA) phép trích mặc định gán nhiều phần phềm phân tích liệu thống kê PCA giả định biến quan sát khơng có phương sai riêng (unique variance), nghĩa 100% biến đổi biến quan sát giải thích nhân tố trích Do vậy, với PCA, nhân tố trích thường có tổng phương sai trích lớn so với phép trích cịn lại Bảng Phần trăm giải thích cho biến tổng phương sai trích Tổng phương sai trích Giá trị eigenvalue ban đầu Chỉ số sau trích Chỉ số sau xoay Nhân % % % % % % tố Phương Phương sai Phương Phương sai Phương Phương sai Tổng Tổng Tổng sai tích lũy sai tích lũy sai tích lũy 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 7,617 2,784 2,520 2,261 2,088 1,570 1,489 1,437 ,783 ,713 ,689 ,570 ,533 ,483 ,451 ,414 ,389 ,373 ,341 ,338 ,308 ,281 ,269 ,247 ,238 ,197 ,179 ,164 ,149 ,125 25,391 9,279 8,401 7,537 6,959 5,233 4,963 4,789 2,611 2,376 2,298 1,899 1,775 1,610 1,502 1,381 1,297 1,242 1,136 1,126 1,028 ,938 ,897 ,823 ,792 ,658 ,597 ,548 ,496 ,418 25,391 34,671 43,071 50,608 57,567 62,800 67,762 72,551 75,161 77,537 79,835 81,734 83,509 85,119 86,621 88,001 89,299 90,541 91,677 92,804 93,832 94,770 95,667 96,490 97,283 97,941 98,538 99,086 99,582 100,000 7,617 2,784 2,520 2,261 2,088 1,570 1,489 1,437 25,391 9,279 8,401 7,537 6,959 5,233 4,963 4,789 25,391 34,671 43,071 50,608 57,567 62,800 67,762 72,551 Phân tích thành phần 158 3,645 2,999 2,837 2,807 2,674 2,431 2,247 2,125 12,150 9,997 9,455 9,358 8,915 8,104 7,490 7,082 12,150 22,147 31,602 40,960 49,875 57,979 65,469 72,551 Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng Bảng cho biết kết liệu dùng để phân tích nhân tố hoàn toàn phù hợp Trị số Eigenvalue 1,437 > đại diện cho phần biến thiên giải thích nhân tố, nhân tố trích xuất có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt Tổng phương sai trích (Total Variance Explained): 72,551 > 50%, cho thấy nhân tố trích phản ánh 72,55% > 50% (chứng tỏ 72,55% biến thiên liệu) Bảng Phần trăm giải thích cho biến tổng phương sai trích Ma trận xoay nhân tố Nhân tố Nhân tố SLTC5 SLTC2 SLTC3 SLTC4 SLTC1 QTKCT1 QTKCT2 QTKCT3 QTKCT4 DCKCT1 DCKCT2 DCKCT3 DCKCT4 CĐ2 CĐ3 CĐ4 CĐ1 TK3 TK2 TK1 TK4 SXQM2 SXQM1 SXQM3 NLNV2 NLNV1 NLNV3 CĐDT3 CĐDT2 CĐDT1 PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 PC7 PC8 ,872 ,790 ,768 ,758 ,749 ,862 ,806 ,802 ,777 ,866 ,842 ,762 ,717 ,857 ,771 ,752 ,741 ,802 ,800 ,769 ,755 ,863 ,851 ,787 ,864 ,833 ,825 ,839 ,811 ,766 Kết phân tích nhân tố khám phá EFA Bảng 6, tác giả tiến hành phân nhóm sau: Nhóm PC1 bao gồm yếu tố lãng phí “Sai lỗi thi công” Những nguyên nhân tạo lượng rác thải rắn lớn công trường, tốn nhiều mặt để chứa thời gian, chi phí để vận chuyển nơi khác Để hạn chế vấn đề này, nhà thầu cần trọng đến nguyên tắc “Làm 159 Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng từ đầu” đặc biệt trọng đến cơng tác an tồn lao động – vệ sinh mơi trường – phịng cháy chữa cháy Nhóm PC2 bao gồm hai yếu tố ban đầu liên quan đến quy trình làm việc Trong ngành xây dựng Việt Nam, quy trình quy trình làm việc khơng cần thiết tồn hoạt động đặc tính cố hữu Do đó, nhiều nỗ lực giảm thiểu chúng thực thực tế để “tinh gọn” quy trình thực Nó dễ xảy có sai sót thơng tin khơng rõ ràng vẽ thiết kế thông số kỹ thuật Nhóm PC3 nhóm yếu tố thời gian di chuyển công trường Sản xuất tinh gọn cho thấy dịng cơng việc liên tục Một phương pháp sử dụng nhiều để ngăn chặn gián đoạn làm việc theo ca (hoặc giờ) Hơn nữa, phân chia công việc cách hợp lý cách tốt để giảm bớt căng thẳng cho người lao động, từ nâng cao hiệu sản xuất Nhóm PC4 Chờ đợi người khác hồn thành cơng việc họ loại lãng phí thời gian khơng mang tính chất đóng góp theo công nhận sản xuất tinh gọn Tuy nhiên, tiến độ giao thiết bị vật liệu đến cơng trường thường bị chậm bị ảnh hưởng nhiều nguyên nhân không lường trước q trình thi cơng trượt giá, thay đổi thiết kế chủ đầu tư, liên lạc bên hiệu quả, trục trặc giao thông, thiếu nguyên liệu Nhóm PC5 gồm yếu tố “Tồn kho” Theo triết lý sản xuất tinh gọn, Tồn kho cách nói chung để vấn đề vật liệu, máy móc, thiết bị cơng trường không sử dụng Các chuyên gia ngành xây dựng cho hoạt động hoạt động bắt buộc để thực cơng việc Do đó, họ khơng nhìn nhận lãng phí cần giảm bớt loại bỏ góc độ sản xuất tinh gọn Nhóm PC6 bao gồm ba yếu tố ban đầu chủ yếu liên quan đến việc phân bổ nguồn lực nhà thầu giai đoạn xây dựng Theo triết lý sản xuất tinh gọn xây dựng, phân bổ nguồn lực mức coi lãng phí dẫn đến tình trạng tồn kho, hư hỏng lộn xộn công trường Đây tượng khó tránh khỏi thực tế khơng có phương pháp thi cơng hồn hảo Nhóm PC7 bao gồm yếu tố lực làm việc người lao động không sử dụng cách Đây yếu tố bổ sung gần sản xuất tinh gọn Trong ngành xây dựng Việt Nam, việc thiếu hụt nhân cho vị trí phù hợp khiến người phải đảm nhiệm thêm vai trị khơng phải mạnh Hoặc cấp quản lý không tận dụng hết sáng tạo nhân viên cấp mình, gây lãng phí nguồn nhân lực tổ chức Nhóm PC8 liên quan đến hai yếu tố ban đầu liên quan đến thời gian liên lạc vận chuyển chỗ Cả hai thuộc nhóm lãng phí thời gian đóng góp theo phân loại sản xuất tinh gọn Đồng thời, vật tư thiết bị cung cấp để cơng việc bắt đầu Để ngăn chặn vấn đề này, người quản lý nên có kế hoạch phân phối nguyên vật liệu phù hợp cho đội công nhân theo mức độ ưu tiên đội Mơ hình dự đốn ảnh hưởng lãng phí Kết phân tích nhân tố có 72,55% phương sai tính cho yếu tố lãng phí nghiên cứu theo năm thành phần trích xuất Theo quy tắc chung, phương sai giải thích lớn 80% tiêu chí cắt bỏ Do đó, kết khơng thể sử dụng phân tích tương lai Có nghĩa tất biến đề cập Bảng phải xem xét đồng thời Các thuật tốn trí tuệ nhân tạo bao gồm mạng nơ ron nhân tạo (ANN), hồi quy tuyến tính (LR), máy hỗ trợ véc tơ hồi quy (SVR) sử dụng để ước tính tác động yếu tố lãng phí đến chi phí thực dự án 160 Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng 3.1 Mạng nơ ron nhân tạo (ANNs) Mạng nơ-ron nhân tạo mơ hình tính tốn xây dựng dựa mạng nơ-ron sinh học Cấu trúc ANN có ba lớp - lớp liệu đầu vào, lớp ẩn lớp đầu [21, 22] Lớp đầu vào bao gồm 30 nơ ron đại diện cho 30 nhân tố ảnh hưởng đến tần suất xuất lãng phí, sau chuyển qua nhiều lớp ẩn để tính tốn lớp đầu phần trăm chi phí dự án tăng lên Mạng ANN bắt đầu thủ tục tính tốn cách sử dụng mảng số X cho lớp đầu vào xử lý thần kinh Sau đó, đầu vào xi sử dụng hàm truyền để chuyển tiếp tới n nơ-ron lớp ẩn W sử dụng để kết hợp nơ-ron vào đầu Phương trình (1) áp dụng để tính tốn kết đầu lớp Ykn = f Wn,m,k Xm + bi,k (1) f () hàm kích hoạt, k biểu thị số lớp, n biểu thị số lượng nơ-ron, m biểu thị số trọng lượng cho nơ-ron chuyển giao, i biểu thị số nút thiên vị 3.2 Mơ hình hồi quy tuyến tính (LR) Mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến (LR - linear regression) mơ hình thống kê mối quan hệ biến phụ thuộc (biến phản hồi) biến độc lập (biến giải thích) phát triển cách sử dụng hồi quy tuyến tính [23, 24] Mơ hình hồi quy xây dựng thông qua công thức (2) n Y = β0 + βi X i + ε (2) i=1 Y biến phụ thuộc đại diện cho phần trăm chi phí dự án tăng lên, β0 số, βi hệ số hồi quy (i = 1, 2, , n), ε sai số Nghiên cứu sử dụng phân tích hồi quy nhiều lần sử dụng nhiều biến (Xi ) nhân tố ảnh hưởng đến tần suất xuất lãng phí 3.3 Máy hỗ trợ vectơ hồi quy (SVR) SVR phiên hồi quy máy hỗ trợ vectơ SVR sử dụng rộng rãi việc giải toán hồi quy Được phát triển Vapnik [25], SVR có xu hướng giảm thiểu giới hạn lỗi tổng quát giảm thiểu lỗi thực nghiệm mạng nơ-ron [26] Mơ hình chung SVR cho toán dự đoán thể công thức (3) n f (x) = ωi gi (x) + b (3) j=1 ωi biểu thị trọng số; gi (x) biểu thị nhóm phép biến đổi phi tuyến bbiểu thị số dư 3.4 Chỉ số đánh giá hiệu suất Các số sau sử dụng để đánh giá hiệu độ xác mơ hình q trình dự đoán - Hệ số xác định (R2 ) n R2 = − n y−y i=1 / (y − y¯ )2 i=1 161 (4) Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng - Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình MAPE = n n i=1 y−y y (5) (y − y)2 (6) - Sai số tồn phương trung bình RMS E = n n i=1 - Chỉ số hiệu suất (Performance Index - PI) dùng để đo lường hiệu suất dự đốn mơ hình cách tồn diện cách xem xét nhiều số đánh giá Thay đánh giá khác biệt giá trị thực tế giá trị dự đoán, PI sử dụng để so sánh hiệu suất dự đoán mơ hình dự đốn khác Cơng thức tốn học cho PI là: R2min RMS Ea MAPEa PIa = + + Ra RMS Emax MAPEmax (7) y giá trị dự đoán; y giá trị thực tế; n số lượng mẫu liệu PIa , R2a , RMS Ea , MAPEa PI, R2 , RMS E, MAPE mơ hình dự đốn a; R2min R2 tối thiểu so sánh, RMS Emax MAPEmax RMS E MAPE tối đa so sánh Có thể thấy từ phương trình PI loại bỏ khác biệt độ lớn ba số đánh giá cách tiêu chuẩn hóa, so sánh giá trị số dự đoán với hiệu suất số số so sánh Không giống số, PI xem xét tất số có sẵn đo lường hiệu suất mơ hình cách tồn diện Trong nghiên cứu này, R2 , RMS E MAPE coi quan trọng việc đo lường hiệu suất dự đốn; đó, chúng gán với trọng số phương trình PI Giá trị PI nhỏ cho thấy hệ suất dự đoán tốt ngược lại Thiết lập thực nghiệm 4.1 Mô tả chuẩn bị liệu Dữ liệu cho mơ hình trí tuệ nhân tạo thể Bảng Bảng Dữ liệu khảo sát chi phí gia tăng lãng phí Số lượng mẫu 150 Min 7,3 Max 10,5 Median 8,8 Mean 8,77 Std Deviation 0,607 162 Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng 4.2 Cấu trúc mô hình Các thơng số mơ hình dự đốn (ANN, LR, SVR) đặt dựa theo đề xuất nghiên cứu trước, phương pháp thử sai thiết lập mặc định phần mềm trình huấn luyện thử nghiệm Việc cài đặt đảm bảo việc dễ dàng việc vận hành độ xác mơ hình cách khách quan Hình minh họa cài đặt biến đầu vào đầu Hình thể việc nhập liệu thơng số hoạt động mơ hình phần mềm Hình minh họa cách xây dựng mơ hình dự đốn ảnh hưởng nhân tố gây lãng phí Hình Xác định biến đầu vào đầu Hình Thơng số đầu vào mơ hình Hình Mơ hình thuật tốn dự đốn ảnh hưởng lãng phí SPSS Modeler V18 163 Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng Kết thực nghiệm 5.1 Kết dự đốn (a) Mơ hình ANN (b) Mơ hình Linear Regression (c) Mơ hình SVR Hình Sự phân bố giá trị khảo sát dự đốn mơ hình trí tuệ nhân tạo 164 Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng (a) ANN (b) LR (c) SVR Hình Sự phân bố giá trị khảo sát dự đốn mơ hình trí tuệ nhân tạo 5.2 So sánh kết mơ hình Kết dự đốn tỉ lệ chi phí gia tăng lãng phí mơ hình ANN, LR, SVR 7,78%; 8,75%; 8,80% so với giá trị khảo sát 8,77% Các giá trị trung bình kết dự đốn mơ hình thể Hình Giá trị khảo giá trị trung bình (Mean) 150 phiếu khảo sát Bảng Bảng Hiệu suất mơ hình Mơ hình R2 RMSE MAPE (%) PI (Xếp hạng) LR ANN SVR 0,906 0,700 0,830 0,185 0,332 1,915 1,543 2,709 3,958 0,42 0,62 0,95 165 Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng Để xác minh thêm độ xác mơ hình dự đốn chi phí gia tăng, mơ hình ANN, LR SVR xem xét để dự đốn mức phần trăm chi phí gia tăng lãng phí thi cơng xây dựng dự án cao tầng Kết dự đốn ba mơ hình từ phần mềm SPSS Modeler V18 PI sử dụng để đánh giá hiệu suất mơ hình PI dùng để đo lường hiệu suất dự đốn mơ hình cách tồn diện cách xem xét ba số đánh giá, R2, RMSE MAPE Giá trị PI ≤ PI nhỏ hiệu suất dự đốn mơ hình tốt Hình thể phân bố giá trị khảo sát so với giá trị dự đoán từ ba mơ hình ANN, LR SVR Kết Hình cho thấy mơ hình LR có giá trị dự đốn gần với giá trị mơ Điều phù hợp với số hiệu suất mơ hình thể Bảng hiệu suất dự đốn ba mơ hình xếp hạng dựa vào giá trị PI, mơ hình LR xếp hạng số 1, mơ hình ANN SVR Kết luận Nghiên cứu dựa 150 liệu khảo sát từ người có kinh nghiệm thi cơng xây dựng quản lý dự án Kỹ thuật phân tích nhân tố sử dụng để xác định mối quan hệ tiềm ẩn 30 yếu tố lãng phí ban đầu Tiếp theo mơ hình trí tuệ nhân tạo áp dụng để dự đoán đánh giá tác động yếu tố lãng phí đến chi phí thực dự án Các kết nghiên cứu sau: Tám nhóm thành phần, cụ thể “Sai lỗi thi cơng”, “chờ đợi”, “quy trình làm việc”, “giao tiếp vận chuyển”, “sản xuất mức” ”di chuyển không cần thiết”và “năng lực nhân viên khơng sử dụng”, trích xuất với 75,5% phương sai giải thích cho 30 yếu tố lãng phí dự án xây dựng Điều mối quan hệ tiềm ẩn yếu tố lãng phí ban đầu đáng kể phương sai lớn 50% theo quy luật chung Giá trị trung bình việc tăng chi phí thực dự án yếu tố lãng phí khoảng 8,75% tổng chi phí dự án Các mơ hình trí tuệ nhân tạo phát triển để dự đốn ảnh hưởng yếu tố lãng phí đến chi phí thực dự án Kết cho thấy khác biệt giá trị dự đoán giá trị thực tế nhỏ Nghiên cứu xem xét ảnh hưởng yếu tố lãng phí đến dự án xây dựng theo quan điểm xây dựng tinh gọn Kết chứng minh yếu tố lãng phí tồn quy trình thực thực tế chúng có tác động mạnh đến chi phí dự án Kết nghiên cứu giúp bên tham gia dự án, đặc biệt tổng thầu nhà thầu phụ ngăn ngừa kiểm sốt lãng phí cơng trường hiệu Kết sở để chủ đầu tư kiểm tra lực quản lý, thi công nhà thầu đơn vị tư vấn trước giai đoạn thực Lời cảm ơn Nghiên cứu tài trợ Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh (ĐHQG-HCM) khuôn khổ Đề tài mã số DS2022-20-01 Tài liệu tham khảo [1] Tình hình xây dựng quý IV năm 2021 [2] Nguyen, D.-T., Le-Hoai, L., Tarigan, P B., Tran, D.-H (2022) Tradeoff time cost quality in repetitive construction project using fuzzy logic approach and symbiotic organism search algorithm Alexandria Engineering Journal, 61(2):1499–1518 [3] Salem, O., Solomon, J., Genaidy, A., Minkarah, I (2006) Lean Construction: From Theory to Implementation Journal of Management in Engineering, 22(4):168–175 166 Học, T Đ, cs / Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng [4] Aslam, M., Gao, Z., Smith, G (2020) Framework for selection of lean construction tools based on lean objectives and functionalities International Journal of Construction Management, 22(8):1559–1570 [5] Aravindh, M D., Nakkeeran, G., Krishnaraj, L., Arivusudar, N (2022) Evaluation and optimization of lean waste in construction industry Asian Journal of Civil Engineering, 23(5):741–752 [6] Igwe, C., Nasiri, F., Hammad, A (2021) An empirical study on non-physical waste factors in the construction industry Engineering, Construction and Architectural Management, 29(10):4088–4106 [7] Yuan, H., Wu, H., Zuo, J (2018) Understanding Factors Influencing Project Managers’ Behavioral Intentions to Reduce Waste in Construction Projects Journal of Management in Engineering, 34(6) [8] Li, S., Wu, X., Zhou, Y., Liu, X (2017) A study on the evaluation of implementation level of lean construction in two Chinese firms Renewable and Sustainable Energy Reviews, 71:846–851 [9] AlSehaimi, A O., Fazenda, P T., Koskela, L (2014) Improving construction management practice with the Last Planner System: a case study Engineering, Construction and Architectural Management, 21(1): 51–64 [10] Enshassi, A., Saleh, N., Mohamed, S (2019) Application level of lean construction techniques in reducing accidents in construction projects Journal of Financial Management of Property and Construction, 24 (3):274–293 [11] Sarhan, J G., Xia, B., Fawzia, S., Karim, A (2017) Lean Construction Implementation in the Saudi Arabian Construction Industry Construction Economics and Building, 17(1):46–69 [12] Bashir, A M., Suresh, S., Oloke, D A., Proverbs, D G., Gameson, R (2013) The Application of Lean Construction Tools in United Kingdom Construction Organisations: Findings From a Qualitative Inquiry AEI 2013, American Society of Civil Engineers [13] Senaratne, S., Wijesiri, D (2008) Lean Construction as a Strategic Option: Testing its Suitability and Acceptability in Sri Lanka Lean Construction Journal, 34–48 [14] Ali, S A A., Arun, C (2014) Time waste in construction process management National Institute of Technology, Calicut, India [15] Khoa, H N., Hojc, T Đ., Long, L Đ (2020) Đề xuất thuật toán đa mục tiêu nhóm xã hội phương pháp định đa tiêu chí cho tốn thời gian, chi phí, rủi ro tiến độ dự án Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Xây dựng (KHCNXD)-ĐHXDHN, 14(5V):1–10 [16] Abdallah, M., Talib, M A., Feroz, S., Nasir, Q., Abdalla, H., Mahfood, B (2020) Artificial intelligence applications in solid waste management: A systematic research review Waste Management, 109:231–246 [17] Bajjou, M S., Chafi, A (2019) Identifying and Managing Critical Waste Factors for Lean Construction Projects Engineering Management Journal, 32(1):2–13 [18] Alwi, S., Mohamed, S., Hampson, K (2002) Waste in the Indonesian construction projects Proceedings of the 1st CIB-W107 International Conference-Creating a Sustainable Construction Industry in Developing Countries, CSIR, 305–315 [19] Khanh, H D., Kim, S Y (2014) Identifying causes for waste factors in high-rise building projects: A survey in Vietnam KSCE Journal of Civil Engineering, 18(4):865–874 [20] Bajjou, M S., Chafi, A (2021) Exploring the critical waste factors affecting construction projects Engineering, Construction and Architectural Management, 29(6):2268–2299 [21] Học, T Đ., Tài, L T (2020) Tối ưu hóa ước tính mức tiêu thụ lượng tòa nhà dựa thuật tốn trí tuệ nhân tạo Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (KHCNXD) - ĐHXDHN, 14(1V): 35–45 [22] Hoàn, P T (2021) Ước lượng khả chịu nén tâm cột ống thép nhồi bê tơng thuật tốn máy học Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (KHCNXD) - ĐHXDHN, 15(3V):69–78 [23] Lorenz, F., Neter, J., Wasserman, W., Kutner, M H (1986) Applied Linear Statistical Models Journal of the American Statistical Association, 81(396):1126 [24] Sinnakaudan, S K., Ghani, A A., Ahmad, M S., Zakaria, N A (2006) Multiple Linear Regression Model for Total Bed Material Load Prediction Journal of Hydraulic Engineering, 132(5):521–528 [25] Vapnik, V N (1995) The Nature of Statistical Learning Theory Springer New York [26] SPSS (2007) Clementine 12.0 Algorithm Guide Chicago, USA: Integral Solutions Limited 167 ... chi phí, cải thiện hiệu thi công xây lắp sau đảm bảo yêu cầu khách hàng [15] Mục tiêu nghiên cứu dựa vào cơng cụ phân tích nhân tố mơ hình trí tuệ nhân tạo để đánh giá lãng phí thi cơng xây dựng. .. cơng xây dựng nhà cao tầng bao gồm: 19 nhân tố từ tài liệu, nghiên cứu trước; nhân tố từ ý kiến chuyên gia; nhân tố tác giả đề xuất Bảng liệt kê nhóm nhân tố gây lãng phí TCXD Bảng Các nhân tố lãng. .. xây dựng quản lý dự án Kỹ thuật phân tích nhân tố sử dụng để xác định mối quan hệ tiềm ẩn 30 yếu tố lãng phí ban đầu Tiếp theo mơ hình trí tuệ nhân tạo áp dụng để dự đoán đánh giá tác động yếu tố