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Optimización dinámica de proyectos de construcción: el caso de una plataforma de gas

Este artículo explora un enfoque innovador de optimización multiobjetivo que considera la incertidumbre y las perturbaciones imprevistas en la planificación de cronogramas. A través de estudios de simulación, se demuestra la eficacia de este método en la creación de planes de proyecto más estables y robustos.

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Optimización dinámica de proyectos de construcción: el caso de una plataforma de gas

Autoría

Palabras clave

Optimización dinámica, Proyectos de construcción, Gestión de cronogramas, Buffers de tiempo, Incertidumbre, Perturbaciones imprevistas

En un mundo en constante cambio, la gestión de proyectos de construcción se ha vuelto cada vez más compleja debido a las perturbaciones aleatorias. En este estudio donde participó nuestro docente, el Dr. Mohammad Khalilzadeh, se propone un enfoque de optimización multiobjetivo para determinar el tamaño de los buffers de tiempo en proyectos de ingeniería y construcción.

El problema se formula como un modelo de programación estocástica de dos etapas. Para examinar la eficiencia del modelo, se comparó el método propuesto con enfoques clásicos y extendidos de gestión de la cadena crítica. La validación se realizó mediante experimentos de simulación llevados a cabo en datos de prueba de referencia y en un caso real de un proyecto de ingeniería. Los ejemplos numéricos y los estudios de caso se presentaron para validar la metodología propuesta.

Los resultados demuestran la eficiencia del método propuesto de dimensionamiento de buffers de tiempo en situaciones reales. Los resultados indican que el método propuesto de dimensionamiento robusto de buffers produce planes de proyecto más robustos en comparación con los métodos conocidos como RSEM (Root Square Error Method).

Metodología

El enfoque propuesto se basa en un modelo de programación estocástica de dos etapas. En la primera etapa, se determina el tamaño óptimo de los buffers de tiempo considerando múltiples objetivos, como minimizar los retrasos y maximizar la robustez del cronograma del proyecto. En la segunda etapa, se utiliza un algoritmo de optimización para asignar los recursos de manera eficiente y ajustar los buffers de tiempo según sea necesario.

El modelo se valida mediante experimentos de simulación en datos de prueba de referencia y en un caso real de un proyecto de ingeniería de una construccción de una planta de gas en Irán. Los resultados demostraron la eficiencia y la superioridad del enfoque propuesto en comparación con los métodos tradicionales de dimensionamiento de buffers que solo consideran los valores esperados de las duraciones de las tareas.

Conclusiones y aprendizajes

La investigación enfatiza que el enfoque propuesto de optimización multiobjetivo es altamente efectivo para determinar el tamaño óptimo de los buffers de tiempo. Al considerar múltiples objetivos, como minimizar los retrasos y maximizar la robustez del cronograma, se logra un equilibrio entre la eficiencia y la resiliencia del proyecto. Esto permite a los gestores de proyectos tomar decisiones más informadas y tomar medidas proactivas para mitigar los riesgos y las incertidumbres asociadas con la ejecución del proyecto

Además, se ha observado que el enfoque propuesto supera a los métodos tradicionales de dimensionamiento de buffers que solo consideran los valores esperados de las duraciones de las tareas. Al incorporar la incertidumbre y las variaciones en las duraciones de las tareas, el enfoque propuesto proporciona planes de proyecto más robustos y realistas. Esto es especialmente relevante en proyectos de construcción, donde las perturbaciones y los imprevistos son comunes. Los resultados de los experimentos de simulación y los estudios de caso demuestran que el enfoque propuesto produce resultados significativamente mejores en términos de cumplimiento de plazos y eficiencia en comparación con los métodos conocidos.

DATO: Este artículo se basa en la investigación A multi-objective dynamic optimization approach to project schedule management: A case study of a gas field construction realizada por los investigadores Ramin Ansari, M. Reza Hosseini y Mohammad Khalilzadeh, docente e investigador de Centrum PUCP.

REFERENCIAS

Ansari, R., Khalilzadeh, M. K., & Hosseini, R. (2022). A multi-objective dynamic optimization approach to project schedule management: A case study of a gas field construction. KSCE Journal of Civil Engineering, 26, 1005-1013. https://doi.org/10.1007/s12205-021-0410-5

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