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A Data-Driven Optimization Framework for Project Quality Management in Construction
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AI
DOI：10.3390/buildings16051017.png)
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摘要
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建筑工程中的质量管理对于确保客户满意度、减少返工以及在成本超支历史悠久的行业中实现成本效率至关重要。然而，传统的质量保证和质量控制（QA/QC）流程资源密集，且通常在未经系统性评估其成本效益的情况下实施。由于缺乏对QA/QC相关成本和收益的系统性评估，利益相关者——尤其是客户和承包商——不太可能投入资源实施建筑项目中的质量控制实践。本文提出了一种定量优化框架，该框架将活动级返工成本的蒙特卡罗模拟与基于新型项目级关键绩效指标（Total Assurance on Reworks, TAR）的约束优化模型相结合，以支持项目质量管理中的数据驱动决策。该模型使建筑经理能够评估预防性质量控制成本与非符合性潜在后果之间的权衡。该方法通过包含50项建筑活动的合成数据集进行了演示。结果表明，该框架能够识别质量控制资源的最佳分配，与全面控制策略相比可实现超过19%的成本节约，与现有最佳实践相比可减少18%的经济资源，同时保持目标质量保证水平。这为更广泛的质量管理讨论做出了贡献，提供了一种计算严谨的工具，用于在复杂项目中平衡成本效率和质量绩效。
Keyword:
project quality management
expected monetary value
Monte Carlo simulations
construction projects
data-driven decision-making
AI总结
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期刊
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3.1
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1.8W
被引数:
2.5W
机构
引用论文
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