Định lượng hóa hậu quả tác động của rủi ro bằng phương pháp chuỗi sự kiện trong mô phỏng thời gian xây dựng nhà cao tầng tại việt nam

“Định lượng hoá hậu quả tác động của rủi ro bằng phương pháp chuỗi sự kiện trong mô phỏng thời gian xây dựng nhà cao tầng tại Việt Nam” sẽ giải quyết các vấn đề sau: Xác định thời gian k

1

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

- ∞0∞ -

NGUYỄN PHƯỚC THIỆN

ĐỊNH LƯỢNG HÓA HẬU QUẢ TÁC ĐỘNG CỦA RỦI RO BẰNG PHƯƠNG PHÁP CHUỖI SỰ KIỆN

TRONG MÔ PHỎNG THỜI GIAN XÂY DỰNG

NHÀ CAO TẦNG TẠI VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ XÂY DỰNG CÔNG TRÌNH DÂN DỤNG & CÔNG NGHIỆP

TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2020

2

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

- ∞0∞ -

NGUYỄN PHƯỚC THIỆN

ĐỊNH LƯỢNG HÓA HẬU QUẢ TÁC ĐỘNG CỦA RỦI RO BẰNG PHƯƠNG PHÁP CHUỖI SỰ KIỆN

TRONG MÔ PHỎNG THỜI GIAN XÂY DỰNG

NHÀ CAO TẦNG TẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: Xây dựng công trình dân dụng & công nghiệp

Mã số chuyên ngành: 60580208

LUẬN VĂN THẠC SĨ XÂY DỰNG CÔNG TRÌNH DÂN DỤNG & CÔNG NGHIỆP

Giảng viên hướng dẫn: TS Lê Hoài Long

TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2020

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan rằng luận văn “Định lượng hoá hậu quả tác động của rủi ro bằng phương pháp chuỗi sự kiện trong mô phỏng thời gian xây dựng nhà cao tầng tại Việt Nam” là bài nghiên cứu của chính tôi

Ngoại trừ những tài liệu tham khảo được trích dẫn trong luận văn này, tôi cam đoan rằng toàn phần hay những phần nhỏ của luận văn này chưa từng được công bố hoặc được sử dụng để nhận bằng cấp ở những nơi khác

Không có sản phẩm/nghiên cứu nào của người khác được sử dụng trong luận văn này mà không được trích dẫn theo đúng quy định

Luận văn này chưa bao giờ nộp để nhận bất kỳ bằng cấp nào tại các trường đại học hoặc cơ sở đào tạo khác

Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2020

NGUYỄN PHƯỚC THIỆN

LỜI CÁM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin gửi lời cám ơn chân thành đến quý nhà trường, Khoa đào tạo sau đại học vì luôn hỗ trợ và tạo mọi điều kiện tốt nhất cho học viên trong suốt quá trình học tập, luôn nâng cao cơ sở vật chất hiện đại nhằm đáp ứng mọi nhu cầu học tập và tra cứu tài liệu của học viên, luôn lắng nghe và giải đáp mọi thắc mắc của học viên

Tiếp đến, tôi xin cám ơn quý thầy, cô từng tham gia giảng dạy đã luôn hết mình truyền đạt kiến thức sâu rộng của mình để tôi có thể tiếp thu làm cơ sở nền tảng học tập và nghiên cứu sau này

Đặc biệt, tôi rất biết ơn sự quan tâm sâu sắc của thầy Lê Hoài Long vì đã luôn theo sát, hướng dẫn, hỗ trợ, động viên tôi trong suốt quá trình hoàn thành luận văn Dưới sự hướng dẫn tận tâm của thầy, tôi đã từng bước hoàn thành bài luận văn này, đồng thời cũng có thêm những kiến thức quý giá trong những lĩnh vực mới

Sau cùng, tôi xin cám ơn gia đình đã luôn bên tôi những lúc khó khăn nhất để

hỗ trợ, động viên, giúp đỡ tôi vượt qua những thời điểm khó khăn

Kính chúc quý nhà trường, khoa đào tạo sau đại học, quý thầy cô, thầy hướng dẫn và gia đình thật nhiều sức khoẻ, luôn thành công trong sự nghiệp

TÓM TẮT

Tình hình nghiên cứu hiện nay chưa đề cập đến xác suất và mức độ của các yếu tố rủi ro xảy ra sẽ tác động như thế nào đến tiến độ của dự án Do đó, một nghiên cứu nhằm định lượng hoá hậu quả của một hoặc nhiều nhân tố rủi ro đến thời gian của dự án nhà cao tầng tại Việt Nam là rất cấp thiết cho nhu cầu hiện nay

“Định lượng hoá hậu quả tác động của rủi ro bằng phương pháp chuỗi sự kiện trong mô phỏng thời gian xây dựng nhà cao tầng tại Việt Nam” sẽ giải quyết các vấn

đề sau: Xác định thời gian kết thúc dự án, thời gian hoàn thành dự án; xác định xác suất và mức độ tác động của sự kiện rủi ro lên công trình cụ thể; so sánh kết quả thực

tế tại dự án cụ thể với kết quả mô phỏng từ đó hiệu chỉnh lại xác xuất và mức độ tác động của sự kiện rủi ro đó đến dự án

Nghiên cứu áp dụng công trình là hạng mục thi công cọc khoan nhồi nhà cao tầng tại thành phố Quy Nhơn, tỉnh Bình Định Phương án thi công nền móng là móng cọc khoan nhồi Thời gian thi công là 100 ngày, dự kiến bắt đầu từ ngày 12/6/2018 đến ngày 20/9/2018

Từ những thông tin dữ liệu của dự án, ta sẽ phân tích bằng phương pháp mô phỏng Monte Carlo với sự hỗ trợ của phần mềm Risky Project Sau khi có kết quả

mô phỏng, ta tiến hành so sánh với quá trình thực tế của công trình để cập nhật các tham số về thời gian và xác suất Sau quá trình cập nhật, ta có kết quả như sau:

− Xác suất hoàn thành hạng mục thi công vào ngày 20/9/2018 và thời lượng thi công là 100 ngày: đều đạt 99,99%

− Ta xác định “Đề nghị hạn chế thi công ban đêm” là một sự kiện rủi ro

− Xác suất xảy ra của từng sự kiện rủi ro có tác động qua lại giữa các sự kiện như sau: Thay đổi thiết kế (50,3%); Ảnh hưởng của thời tiết và các vấn đề bất khả kháng khác (42,2%); Khả năng cung cấp vật tư, thiết bị tại công trình (34,9

%); Xử lý vấn đề phát sinh khi thi công ngầm (65,4%); Đề nghị hạn chế thi công ban đêm (100%)

ABSTRACT

The current research situation does not mention how the probability and level

of risk factors will affect the progress of the project Therefore, a study to quantify the consequences of one or more risk factors for schedule of a high-rise project in Vietnam is essential

“Quantifying the consequences of risk on the schedule of high-rise building project using the event-chain methodology” will solve the following issues: Determining the project end time and time complete the project; determine the probability and level of impact of risk events on specific constructions; compare the actual results at a specific project with the simulation results from which to adjust the probability and impact of such risk events on the project

Researching and applying the project is a construction item of high-rise bored piles in Quy Nhon City, Binh Dinh Province Construction plan of foundation is bored pile foundation Construction period is 100 days, scheduled to start from June 12,

2018 to September 20, 2018

From the data of the project data, we will analyze by Monte Carlo simulation method with the support of Risky Project software After the simulation results are available, we compare with the actual process of the building to update the parameters

of time and probability After the update process, we have the following results:

− The cumulative probability of completing the item on September 20, 2018 and completing it within 100 days: all reaches 99.99%

− We define the "Proposal to restrict night construction" as a risk event

− Probability of each risk event having interaction between events is as follows: Design changes (50.3%); Influence of weather and other force majeure issues (42.2%); Ability to provide materials and equipment at the construction site (34.9%); Dealing with problems arising from underground construction (65.4%); Proposal to restrict night construction (100%)

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CÁM ƠN ii

TÓM TẮT iii

ABSTRACT iv

MỤC LỤC v

DANH MỤC HÌNH ix

DANH MỤC BẢNG xii

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 1

Đặt vấn đề 1

Tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong nước 1

1.2.1 Nghiên cứu trên thế giới 1

1.2.2 Nghiên cứu trong nước 3

Mục tiêu và ý nghĩa nghiên cứu của luận văn 4

1.3.1 Mục tiêu 4

1.3.2 Ý nghĩa 4

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 6

Mô phỏng Monte Carlo 6

2.1.1 Định nghĩa 6

2.1.2 Phân bố xác suất 6

2.1.3 Moment thống kê 7

2.1.4 Định lý giới hạn trung tâm 8

2.1.5 Lấy mẫu phân bố 8

2.1.6 Ước lượng Monte Carlo 10

Phương pháp chuỗi sự kiện 12

2.2.1 Định nghĩa 12

2.2.2 Lập kế hoạch, phân tích dự án bằng phương pháp chuỗi sự kiện 12

Nguyên tắc cơ bản của phương pháp chuỗi sự kiện 14

2.3.1 Nguyên tắc 1: Thời điểm của sự kiện và trạng thái kích thích 14

2.3.2 Nguyên tắc 2: Chuỗi sự kiện 16

2.3.3 Nguyên tắc 3: Sơ đồ chuỗi sự kiện và bảng trạng thái 16

2.3.4 Nguyên tắc 4: Phân tích Monte Carlo 21

2.3.5 Nguyên tắc 5: Chuỗi sự kiện quan trọng và chi phí sự kiện 23

2.3.6 Nguyên tắc 6: Đo lường hiệu suất thi công của dự án với sự kiện và chuỗi sự kiện 24

Hiện tượng phương pháp chuỗi sự kiện 25

2.4.1 Hoạt động lặp đi lặp lại 25

2.4.2 Chuỗi sự kiện và giảm thiểu rủi ro 25

2.4.3 Sự chậm trễ trong chuỗi sự kiện 26

2.4.4 San lấp mặt bằng nguồn lực 26

Cân nhắc thực hiện 26

Phân tích kết quả Monte Carlo 27

2.6.1 Cơ hội dự án sẽ đúng hạn và trong ngân sách 28

2.6.2 Độ nhạy và tương quan 28

2.6.3 Chỉ số quan trọng 28

2.6.4 Lịch trình xác suất 28

2.6.5 Hạn cuối hoàn thành 28

2.6.6 Phân nhánh có điều kiện 29

2.6.7 Phân nhánh xác suất 29

2.6.8 Cơ hội tồn tại của công tác 29

CHƯƠNG 3 ỨNG DỤNG NGHIÊN CỨU VÀO THỰC TẾ 30

Phương pháp nghiên cứu 30

Giới thiệu tổng quan về dự án 31

Thu thập, thống kê dữ liệu của dự án 33

Nhập dữ liệu và phân tích dữ liệu vào phần mềm Risk Project 35

3.4.1 Thông tin đầu vào ban đầu: 35

Mô phỏng Monte Carlo và phân tích kết quả 37

3.5.1 Công tác chuẩn bị 37

3.5.2 Gia công cốt thép cọc 39

3.5.3 Thi công cọc giai đoạn 1 41

3.5.4 Thi công cọc giai đoạn 2 43

3.5.5 Dọn dẹp mặt bằng 45

3.5.6 Hoàn trả mặt bằng 47

3.5.7 Bảng tiến độ tổng hợp 48

3.5.8 Nhận xét: 50

Quá trình thi công thực tế 51

3.6.1 Tiến độ thực tế 51

3.6.2 Về vấn đề phát sinh trong thực tế 53

Cập nhật các tham số theo quá trình thi công thực tế 56

3.7.1 Thời gian của bảng tiến độ tổng hợp 56

Phân tích mô phỏng Monte Carlo theo thực tế 59

3.8.1 Công tác chuẩn bị 59

3.8.2 Công tác gia công cốt thép cọc 61

3.8.3 Thi công cọc giai đoạn I 63

3.8.4 Thi công cọc giai đoạn II 65

3.8.5 Dọn dẹp mặt bằng 67

3.8.6 Bàn giao mặt bằng 69

3.8.7 Bảng tiến độ tổng hợp 70

Phân tích, so sánh kết quả 73

3.9.1 Công tác chuẩn bị 73

3.9.2 Công tác gia công cốt thép cọc 75

3.9.3 Công tác thi công cọc giai đoạn I 77

3.9.4 Công tác thi công cọc giai đoạn II 80

3.9.5 Dọn dẹp mặt bằng 83

3.9.6 Tiến độ tổng hợp 85

CHƯƠNG 4 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 89

Kết luận 89

Kiến nghị 92

TÀI LIỆU THAM KHẢO 93

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1: So sánh hai hàm PDF và hàm CDF (Hình 6, Đặng Nguyên Phương, 2014) 7 Hình 2.2: Trung bình của các phân bố từ X1 đến X5 sẽ có dạng phân bố chuẩn, (Hình

9, Đặng Nguyên Phương, 2014) 8 Hình 2.3: Hiển thị mối đe doạ và cơ hội (Hình 2, “Event Chain Diagrams,”) 17 Hình 2.4: Hiển thị rủi ro với xác suất và tác động khác nhau (Hình 3, “Event Chain Diagrams,” ) 17 Hình 2.5: Trạng thái công tác (Hình 4, “Event Chain Diagrams,”) 18 Hình 2.6: Vấn đề, vấn đề kết thúc hay chuyển rủi ro (Hình 5, “Event Chain Diagrams,”) 18 Hình 2.7: Đe dọa và cơ hội cục bộ và tổng thể (Hình 7, “Event Chain Diagrams,”) 19 Hình 2.8: Rủi ro tổng thể phụ thuộc thời gian (Hình 8, “Event Chain Diagrams,” ) 19 Hình 3.1: Thông số hội tụ khi mô phỏng Monte Carlo (phần mềm Risky Project) 36 Hình 3.2: Bảng tiến độ của dự án kết hợp các rủi ro có thể phát sinh (phần mềm Risky Project) 36 Hình 3.3: Bảng đăng ký rủi ro của dự án (phần mềm Risky Project) 36 Hình 3.4: Đồ thị thể hiện ngày kết thúc công tác chuẩn bị (phần mềm Risky Project) 37 Hình 3.5: Đồ thị thể hiện thời gian công tác chuẩn bị (phần mềm Risky Project) 38 Hình 3.6: Đồ thị thể hiện ngày kết thúc công tác gia công thép (phần mềm Risky Project) 39 Hình 3.7: Đồ thị thể hiện thời gian gia công thép cọc (phần mềm Risky Project) 40 Hình 3.8: Đồ thị thể hiện ngày kết thúc thi công cọc giai đoạn I (phần mềm Risky Project) 41 Hình 3.9: Đồ thị thể hiện thời gian thi công cọc giai đoạn I (phần mềm Risky Project) 42

Hình 3.10: Đồ thị thể hiện ngày kết thúc thi công cọc giai đoạn II (phần mềm Risky

Project) 43

Hình 3.11: Đồ thị thể hiện thời gian thi công cọc giai đoạn II (phần mềm Risky Project) 44

Hình 3.12: Đồ thị thể hiện ngày kết thúc của dọn dẹp mặt bằng (phần mềm Risky Project) 45

Hình 3.13: Đồ thị thể hiện thời gian dọn dẹp mặt bằng (phần mềm Risky Project) 46 Hình 3.14: Đồ thị thể hiện ngày hoàn trả mặt bằng (phần mềm Risky Project) 47

Hình 3.15: Tiến độ dự án có tính đến tác động của rủi ro (phần mềm Risky Project) 48

Hình 3.16: Đồ thị biểu thị ngày kết thúc dự án (phần mềm Risky Project) 49

Hình 3.17: Đồ thị thể hiện số ngày thi công dự án (phần mềm Risky Project) 50

Hình 3.18: Số cọc hoàn thành trong 1 ngày 52

Hình 3.19: Biểu đồ thể hiện tỷ lệ thời gian thực tế 54

Hình 3.20: Biểu đồ thể hiện tỷ lệ phần trăm của sự kiện theo thời gian 55

Hình 3.21: Đồ thị thể hiện thời gian kết thúc công tác chuẩn bị (phần mềm Risky Project) 59

Hình 3.22: Đồ thị thể hiện thời gian thi công công tác chuẩn bị (phần mềm Risky Project) 60

Hình 3.23: Đồ thị thể hiện thời gian kết thúc gia công cốt thép cọc (phần mềm Risky Project) 61

Hình 3.24: Đồ thị thể hiện thời gian gia công cốt thép cọc (phần mềm Risky Project) 62

Hình 3.25: Đồ thị thể hiện thời gian kết thúc thi công cọc giai đoạn I (phần mềm Risky Project) 63

Hình 3.26: Đồ thị thể hiện thời gian thi công cọc giai đoạn I (phần mềm Risky Project) 64

Hình 3.27: Đồ thị thể hiện thời gian kết thúc thi công cọc giai đoạn II (phần mềm Risky Project) 65

Hình 3.28: Đồ thị thể hiện thời gian thi công cọc giai đoạn II (phần mềm Risky

Project) 66

Hình 3.29: Đồ thị thể hiện thời gian kết thúc dọn dẹp mặt bằng (phần mềm Risky Project) 67

Hình 3.30: Đồ thị thể hiện thời gian dọn dẹp mặt bằng (phần mềm Risky Project) 68 Hình 3.31: Đồ thị thể hiện thời gian kết thúc bàn giao mặt bằng(phần mềm Risky Project) 69

Hình 3.32: Tiến độ dự án sau hiệu chỉnh (phần mềm Risky Project) 70

Hình 3.33: Đồ thi thể hiện ngày kết thúc dự án (phần mềm Risky Project) 71

Hình 3.34: Đồ thị thể hiện số ngày thi công dự án (phần mềm Risky Project) 72

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1: Một số ví dụ phân bố ngẫu nhiên được lấy từ quần thể, (Bảng 1,

Đặng Nguyên Phương, 2014) 9

Bảng 2.2: Bảng trạng thái (Bảng 1, “Event Chain Diagrams,” ) 21

Bảng 3.1: Bảng tiến độ khối lượng phần móng khoan nhồi ban đầu 32

Bảng 3.2: Bảng tổng hợp dữ liệu tham khảo từ nhân viên công ty (phần mềm Risky Project) 33

Bảng 3.3: Tham số của công tác chuẩn bị (phần mềm Risky Project) 34

Bảng 3.4: Tham số của gia công cốt thép cọc (phần mềm Risky Project) 34

Bảng 3.5: Tham số của thi công cọc giai đoạn I (phần mềm Risky Project) 34 Bảng 3.6: Tham số của thi công cọc giai đoạn II (phần mềm Risky Project) 35 Bảng 3.7: Tham số của công tác dọn dẹp mặt bằng (phần mềm Risky Project) 35

Bảng 3.8: Tiến độ dự án ban đầu (phần mềm Risky Project) 35

Bảng 3.9: Bảng tổng hợp kết quả sau khi chạy mô phỏng (phần mềm Risky Project) 48

Bảng 3.10: Bảng tiến độ thi công thực tế 51

Bảng 3.11: Thời gian thi công thực tế 54

Bảng 3.12: Mức độ tác động của các sự kiện 55

Bảng 3.13: Thời gian thi công có thể xảy ra cho từng công tác (phần mềm Risky Project) 56

Bảng 3.14: Các tham số của công tác chuẩn bị (phần mềm Risky Project) 56

Bảng 3.15: Các tham số của gia công cốt thép cọc (phần mềm Risky Project) 57

Bảng 3.16: Các tham số của công tác thi công cọc đợt I (phần mềm Risky Project) 57

Bảng 3.17: Các tham số của công tác thi công cọc đợt II (phần mềm Risky Project) 57 Bảng 3.18: Các tham số của Dọn dẹp mặt bằng (phần mềm Risky Project) 58

Bảng 3.19: Bảng tổng hợp kết quả sau hiệu chỉnh (phần mềm Risky Project)

70

Bảng 3.20: Kết quả giữa 02 lần mô phỏng công tác chuẩn bị 73

Bảng 3.21: Các tham số sau 02 lần mô phỏng công tác chuẩn bị 73

Bảng 3.22: Kết quả giữa 02 lần mô phỏng gia công cốt thép cọc 75

Bảng 3.23: Các tham số sau 02 lần mô phỏng gia công thép cọc 75

Bảng 3.24: Kết quả giữa 02 lần mô phỏng thi công cọc đợt 1 77

Bảng 3.25: Các tham số sau 02 lần mô phỏng thi công cọc đợt I 78

Bảng 3.26: Kết quả giữa 02 lần mô phỏng thi công cọc đợt 2 80

Bảng 3.27: Các tham số sau 02 lần mô phỏng thi công cọc đợt II 81

Bảng 3.28: Kết quả giữa 02 lần mô phỏng dọn dẹp mặt bằng 83

Bảng 3.29: Các tham số sau 02 lần mô phỏng công tác dọn dẹp mặt bằng 84

Bảng 3.30: Kết quả giữa 02 lần mô phỏng tiến độ tổng hợp 85

Bảng 3.31: Thống kê sự thay đổi của xác suất xảy ra sự kiện 86

Bảng 3.32: So sánh tác động giữa các sự kiện 86

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN Đặt vấn đề

Ngành xây dựng có vai trò quan trọng trong nền kinh tế, giữ nhiệm vụ hình thành, kiến thiết và phát triển cơ sở hạ tầng của bất kỳ một quốc gia nào trên thế giới Nếu cơ sở hạ tầng yếu kém thì không thể hình thành một xã hội hiện đại Theo chương trình hành động của ngành xây dựng, trong đó nâng cao hiệu quả quản lý trong các lĩnh vực của ngành xây dựng là một trong những mục tiêu được quan tâm chính Trong đó, quản lý về tiến độ của dự án là vấn đề cấp bách đang được nhà nước và xã hội quan tâm

Trong đó, một trong hai tiêu chí đánh giá sự thành công của một dự án là thời gian Tuy nhiên, tình hình nghiên cứu trong nước và trên thế giới hiện nay chỉ mới đề cập đến các vấn đề như: Tác động độc lập của một hoặc nhiều yếu tố rủi ro đến thời gian của một dự án; trình bày các nguyên nhân gây ra tác động đến thời gian của một

dự án dưới dạng tổng hợp kết quả của bảng khảo sát; các nghiên cứu trong nước và trên thế giới đưa ra các kết quả nhưng chỉ áp dụng cho từng quốc gia cụ thể; sử dụng các phương pháp lỗi thời dẫn đến kết quả sai lệch do nhận định quá bi quan (hoặc quá lạc quan) về một rủi ro tác động đến dự án; chưa đề cập đến xác suất xuất hiện các yếu tố rủi ro xảy ra sẽ tác động như thế nào đến tiến độ của dự án

Do đó, một nghiên cứu nhằm định lượng hoá hậu quả của nhân tố rủi ro đến thời gian của dự án nhà cao tầng tại Việt Nam là rất cần thiết cho nhu cầu hiện nay

Tình hình nghiên cứu trên thế giới và trong nước

1.2.1 Nghiên cứu trên thế giới

Avlijaš and Radunović (2019) đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quản lý các sự kiện rủi ro và chuỗi sự kiện ảnh hưởng đến các dự án mỗi ngày Tác giả đã áp dụng cho một mô hình thực tế đơn giản để đưa ra những hiểu biết sâu sắc về khả năng của phương pháp chuỗi sự kiện và giá trị của nó trong tình hình thực tế

Peng et al (2012) đã mô tả một quan điểm mới để xem xét và định lượng sự không chắc chắn trong lịch trình xây dựng Trong nghiên cứu, một phương pháp đã

được trình bày bằng cách lập mô hình điều chỉnh dự án xây dựng bằng cách sử dụng chuỗi sự kiện, phân loại các sự kiện và chuỗi sự kiện, xác định các sự kiện quan trọng, phân tích ảnh hưởng của các sự kiện đến thời gian dự án và cơ hội hoàn thành dự án

Để chứng minh khả năng ứng dụng và hiệu quả của phương pháp đề xuất, một ví dụ thực tế về xây dựng sân bay thực sự được áp dụng Hơn nữa, hệ thống phân tích rủi

ro lịch trình và cấu trúc phá vỡ rủi ro cũng được phát triển như một phần thiết yếu

Tác giả đã điều tra câu hỏi về phương pháp quản lý dự án đã được thực hiện tại các công ty xây dựng ở Malaysia Phương pháp đường găng (CPM), phương pháp đánh giá và xem xét sơ đồ mạng (PERT) và Kỹ thuật đánh giá và xem xét bằng đồ thị (GERT) đã được chọn làm công cụ để dự đoán phương pháp quản lý dự án nào phù hợp nhất Khảo sát cho thấy phương pháp quan trọng nhất là Quản lý chuỗi sự kiện quan trọng (CCPM) và đối với các công cụ là PERT theo sau là CPM và cuối cùng là GERT Phân tích CPM và PERT đã được triển khai cho một trong các dự án xây dựng Tác giả kết luận rằng có thể cải thiện tốt hơn để đạt được thành công trong tương lai gần (Shahadan, n.d.)

Hajdu (2013) đã chứng minh ảnh hưởng của lịch hoạt động đối với sự phân bố thời gian của dự án bằng cách sử dụng phương pháp mô phỏng Monte Carlo Tác giả

đã mô phỏng một dự án nhân tạo đơn giản; từ đó, chứng minh rằng việc áp dụng lịch hoạt động có ảnh hưởng lớn hơn đến sự phân bố thời gian của dự án

Mô phỏng Monte Carlo là phương pháp phổ biến nhất để phân tích tác động của nhiều rủi ro đối với toàn bộ tiến độ dự án hoặc rủi ro chi phí Mô phỏng một lịch trình dự án đã tính đến tài nguyên xuất phát cả rủi ro về lịch biểu và những mối liên quan đến rủi ro chi phí trong cùng một mô phỏng Lợi ích chính khuyến cáo này là ước tính rủi ro chi phí, vì phân tích nguy cơ theo tiến độ trong thiết lập này không khác gì so với phân tích rủi ro theo tiến độ được thực hiện mà không có sự tham gia của các nguồn lực hoặc chi phí (Hulett et al., 2011)

Nghiên cứu về ảnh hưởng của sự chậm trễ, vượt quá chi phí, chất lượng, an toàn, năng suất một cách toàn diện Tác giả trình bày các vấn đề của các dự án xây dựng lớn ở Việt Nam Phân tích số liệu cho thấy các vấn đề có thể được phân thành

5 yếu tố chính: nhà thiết kế/nhà thầu kém năng lực; quản lý dự toán và quản lý thay đổi; vấn đề xã hội và công nghệ; vấn đề liên quan đến khu vực; kỹ thuật và phương pháp không phù hợp (Long et al., 2004)

Sự đơn giản hóa nhằm giảm số lượng ước tính cần thiết dự án Điều này được thực hiện bằng cách áp dụng phân bố bình thường, chứ không phải phiên bản Beta vào một khoảng thời gian hoạt động Khi sự phân bố thời gian hoạt động không bị sai lệch rất cao, kết quả tương tự như PERT thông thường có thể thu được bằng kỹ thuật đơn giản hơn Hai gợi ý cho nghiên cứu trong tương lai là khảo sát học viên về tính hữu dụng của PERT đơn giản và để tìm ra sự phân bố cố định, sai lệch mà có thể ước tính khoảng thời gian hoạt động có đuôi dài (Cottrell, 1999; Nguyen et al., 2013)

Nguyen et al (2013) đã xây dựng một mô hình dự báo thời gian xây dựng dự

án và đã được đề xuất áp dụng cho một dự án xây dựng cao tầng Kết quả cho thấy

mô hình đề xuất hợp lý để dự báo thời gian xây dựng cho tòa nhà cao tầng Mô hình giới thiệu khái niệm về kiểm soát các hoạt động để đơn giản hóa việc đánh giá độ không chắc chắn của tiến độ trong xây dựng nhà cao tầng Nghiên cứu này hữu ích

để ước tính tổng thể xây dựng lịch trình xây dựng các dự án, đặc biệt là trong giai đoạn tiền xây dựng

Hong et al (2011) đã phát triển một mô hình ước tính lịch trình xem xét cả nguồn lực lao động và thiết bị bằng phương pháp CYCLONE Bằng cách sử dụng mô hình đã được phát triển, một người quản lý dự án có thể dễ dàng, nhanh chóng và chính xác thực hiện dự toán theo lịch trình khi có vấn đề có thể gây ra sự trì hoãn xây dựng trong giai đoạn xây dựng

1.2.2 Nghiên cứu trong nước

Trần Hoàng Tuấn (2014) đã xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến chi phí

và thời gian Qua đó, nghiên cứu đã kết luận được 07 nhân tố ảnh hưởng đến thời gian hoàn thành dự án trong giai đoan thi công, trong đó gồm 4 nhân tố ảnh hưởng đến chi phí và 3 nhân tố ảnh hưởng tiến độ

Vũ Quang Lãm (2015) đã dùng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng để xác định và so sánh kết quả giữa thực trong điều kiện thực tế của nước

ta Xác định rõ nguyên nhân chính yếu dẫn đến tình trạng chậm tiến độ và vượt dự toán của các dự án đầu tư công tại Việt Nam

Nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến sự thành công của dự án xây dựng chung cư tại TP Hồ Chí Minh” giúp cho các nhà đầu tư nhận biết yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự thành công của dự án xây dựng chung cư tại Việt Nam Trong đó, tác giả đề cao khả năng quản lý dự án, năng lực và sự hợp tác của các bên tham gia

từ đó nâng cao vai trò và trách nhiệm của các bên để thực hiện thành công dự án (Bùi Thanh Tùng, 2010)

Mục tiêu và ý nghĩa nghiên cứu của luận văn

1.3.1 Mục tiêu

Đề tài “Định lượng hoá hậu quả tác động của rủi ro bằng phương pháp chuỗi

sự kiện trong mô phỏng thời gian xây dựng nhà cao tầng tại Việt Nam” sẽ tiến hành thực hiện tính toán, kiểm tra về sự ảnh hưởng, tác động của một hoặc nhiều yếu tố rủi

ro lên thời gian và tiến độ có xét đến xác suất xuất hiện của rủi ro lên từng dự án cụ thể Từ đó, ta có thể giải quyết các vấn đề sau:

− Xác định thời gian kết thúc dự án, thời gian hoàn thành dự án

− Xác định xác suất và mức độ tác động của từng rủi ro lên công trình cụ thể

− So sánh kết quả thực tế của dự án cụ thể với kết quả mô phỏng, từ đó hiệu chỉnh lại xác xuất và mức độ tác động của rủi ro đó lên các loại công trình riêng biệt

1.3.2 Ý nghĩa

Nghiên cứu đưa ra một cách tiếp cận còn khá mới trong lĩnh vực quản lý dự án; đồng thời, nghiên cứu áp dụng vào một hạng mục hoặc dự án đã thi công thực tế nhằm đánh giá sự hiệu quả của phương pháp chuỗi sự kiện trong mô phỏng thời gian xây dựng nhà cao tầng tại Việt Nam

Từ cơ sở lý thuyết của phương pháp chuỗi sự kiện, nghiên cứu sẽ áp dụng cho hạng mục thi công móng khoan nhồi tại thành phố Quy Nhơn, tỉnh Bình Định Hạng mục do một công ty chuyên thi công móng khoan nhồi thực hiện, các thông tin dữ

liệu từ dự án sẽ có ý nghĩa thực tiễn cao do được thu thập trực tiếp, đầy đủ và sát với thực tế thi công Kết quả nghiên cứu có thể làm cơ sở tham khảo cho các vấn đề như:

− Xác định được các thông tin của các sự kiện rủi ro trong dự án

− Bổ sung danh sách các sự kiện rủi ro có thể phát sinh trong quá trình thực tế thi công

− Đưa ra các khuyến nghị cho nhà thầu thi công về khả năng hoàn thành và thời gian thi công của từng công tác

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Mô phỏng Monte Carlo

2.1.1 Định nghĩa

Một kỹ thuật phân tích mà mô hình máy tính được lặp lại nhiều lần, với các giá trị đầu vào được chọn ngẫu nhiên cho mỗi lần lặp được điều khiển bởi dữ liệu đầu vào, bao gồm phân phối xác suất và các nhánh xác suất Kết quả đầu ra được tạo ra

để đại diện cho một loạt các kết quả có thể cho dự án (Đặng Nguyên Phương, 2014)

Phương pháp mô phỏng Monte Carlo gồm: Hàm mật độ xác suất, nguồn phát

số ngẫu nhiên, quy luật lấy mẫu, ghi nhận, ước lượng sai số, các kỹ thuật giảm phương sai, song song hóa và vector hóa

2.1.2 Phân bố xác suất

2.1.2.1 Biến ngẫu nhiên

Các biến ngẫu nhiên là các biến mà giá trị mà nó nhận được một cách ngẫu nhiên Một biến ngẫu nhiên có thể bao gồm một tập hợp các giá trị mà mỗi giá trị đi kèm một xác suất trong trường hợp giá trị rời rạc hoặc một hàm mật độ xác suất trong trường hợp giá trị liên tục (Đặng Nguyên Phương, 2014)

Giá trị trung bình của biến x (thường được kí hiệu µ) là trung bình có trọng số của tất cả các giá trị khả dĩ của biến x, trọng số được dùng ở đây chính là xác suất f i

tương ứng với các giá trị của biến

1

N

i i i N i i

Moment bậc 1 được dùng để đánh giá độ lệch chuẩn của phân bố ra khỏi kì

vọng của phân bố (µ) Trong thực tế, người ta cũng xem giá trị trung bình chính là moment bậc 1 của phân bố

Moment bậc 2 được dùng để đánh giá độ phân tán của phân bố Trong thực

tế, người ta cũng xem phương sai ( ) là moment bậc 2 của phân bố 2

Hình 2.1: So sánh hai hàm PDF và hàm CDF (Hình 6, Đặng Nguyên Phương, 2014)

Moment bậc 3 được dùng để đánh giá độ đối xứng của phân bố Trong thực

tế, người ta thường hay sử dụng moment chuẩn hoá để đánh giá, moment chuẩn hoá bậc 3 của phân bố được gọi là độ lệch

Moment bậc 4 được dùng để đánh giá độ phẳng của phân bố

2.1.4 Định lý giới hạn trung tâm

Tổng của các biến ngẫu nhiên độc lập và phân phối đồng nhất theo cùng một phân phối xác suất, sẽ hội tụ về một biến ngẫu nhiên nào đó (Hình 2.2)

Giả sử ta có N tập hợp các biến ngẫu nhiên độc lập X i(X X1, 2, ,X N), mỗi tập hợp đều có phân bố tường minh với xác suất P x x( 1, 2, ,x N)có giá trị trung bình i, phương sai hữu hạn 2

x X

(Hình 9, Đặng Nguyên Phương, 2014)

này được gọi là các giá trị trung bình của mẫu và phân bố của các giá trị trung bình này được gọi là phân bố của các giá trị trung bình mẫu Phân bố này sẽ tuân theo phân



 = (2.4)

2.1.5.2 Các phương pháp lấy mẫu với phân bố xác suất không đồng nhất

Dưới đây là một số phương pháp thông dụng nhất:

Phương pháp biến đổi: Thường được dùng trong những trường hợp hàm phân

bố f(x) có dạng đơn giản, ta thực hiện một phép biến đổi x(t) về một phân bố t đồng nhất, ta có công thức bảo toàn xác suất P x dx( ) =P t dt( ) với P x( )=P t( )và P t =( ) 1(phân bố đồng nhất) ta thu được:

Phương pháp Metropolis-Hastings thường được áp dụng cho việc lấy mẫu từ các phân bố nhiều chiều Mục đích của phương pháp Metropolis-Hastings là tạo ra một tập hợp các trạng thái (giá trị) dựa trên hàm mật độ xác suất f(x) đã cho trước đó

Để làm được điều này chúng ta sẽ tạo ra quá trình Markov mà quá trình này sẽ tiến dần về một phân bố cân bằng ( )x

2.1.6 Ước lượng Monte Carlo

2.1.6.1 Ước lượng mẫu

Trung bình mẫu là giá trị ước lượng của trung bình quần thể µ dựa trên một mẫu được chọn ngẫu nhiên từ quần thể Để ước lượng trung bình của mẫu ta sử dụng công thức

1

1 N i i

N =

Với x i là các giá trị trong mẫu và N là kích thước mẫu

Giá trị x này sẽ phân bố quanh giá trị trung bình của quần thể với:

S không phải là phương sai  2

của quần thể Để điều chỉnh sự chệnh lệch này, chúng ta có thể thay thế 2

S bằng: ( )2

2

1

1 N i i

S s =N N− được gọi là hệ số điều chỉnh Bessel

2.1.6.2 Độ chính xác của ước lượng

Sai số hay còn gọi là độ bất định thể hiện độ không chính xác của một ước lượng so với giá trị thực của nó Sai số thường hay được chia làm hai loại là sai số ngẫu nhiên hay còn gọi là sai số thống kê và sai số hệ thống

total statistical systematic

Sai số ngẫu nhiên liên quan đến kích thước hữu hạn của mẫu, trong khi đó sai

số hệ thống lại liên quân đến việc mẫu thu được không đại diện đầy đủ các tính chất của quần thể Sai số hệ thống thường khó được định lượng

Độ chính xác dùng để đánh giá độ gần hay độ lệch của giá trị trung bình ước lượng so với giá trị thực của đại lượng vật lý, đôi khi còn được mô tả bởi sai số hệ thống Trong Monte Carlo, ta không thể ước lượng chính xác này một cách trực tiếp

Độ tập trung là độ bất định của các thay đổi thống kê trong việc lấy mẫu Khoảng tin cậy là một khoảng giá trị mà có thể chứa trong nó giá trị của tham

số cần ước lượng Độ rộng của khoảng tin cậy cung cấp thông tin về độ bất định của phép tính ước lượng tham số Các khoảng tin cậy thông dụng đối với phân bố chuẩn:

Phương pháp chuỗi sự kiện

2.2.1 Định nghĩa

Các sự kiện rủi ro có thể tác động đến lịch trình dự án khác nhau Các sự kiện

có thể xảy ra ở giữa một hoạt động, chúng có thể tương quan với nhau, một sự kiện

có thể gây ra các sự kiện khác, cùng một sự kiện có thể có tác động khác nhau tùy theo hoàn cảnh và các kế hoạch giảm thiểu khác nhau có thể được thực hiện trong các điều kiện khác nhau Những hệ thống phức tạp không chắc chắn này phải được xác định và hình dung để cải thiện tính chính xác của lịch trình dự án

Độ chính xác của lập kế hoạch dự án có thể được cải thiện bằng cách liên tục cập nhật kế hoạch ban đầu bằng cách sử dụng phép đo hiệu suất dự án thực tế Điều này có thể đạt được thông qua việc phân tích các yếu tố không chắc chắn trong các giai đoạn khác nhau của dự án và kết hợp cập nhật thông tin kiến thức mới vào tiến

độ dự án Do đó, mục tiêu là xác định một quy trình dễ sử dụng, bao gồm đo lường hiệu suất dự án và các kỹ thuật phân tích khác

Phương pháp chuỗi sự kiện (ECM) đã được đề xuất như một nỗ lực để đáp ứng các mục tiêu liên quan đến lập kế hoạch và dự báo dự án (“Event Chain Methodology

in Project Management,”.) như sau:

− Đơn giản hóa quá trình mô hình hóa rủi ro và sự không chắc chắn trong lịch trình dự án bằng cách cải thiện khả năng trực quan hóa nhiều sự kiện tác động đến lịch trình dự án và thực hiện kiểm tra thực tế

− Thực hiện phân tích định lượng chính xác hơn trong khi tính toán các yếu tố như mối quan hệ giữa các sự kiện khác nhau và thời điểm thực tế của sự kiện

− Cung cấp một khung linh hoạt để lập lịch trình gồm đo lường hiệu suất dự án, san lấp tài nguyên, thực hiện kế hoạch di chuyển, mối tương quan giữa các rủi

ro, các hoạt động lặp lại và các loại phân tích khác

2.2.2 Lập kế hoạch, phân tích dự án bằng phương pháp chuỗi sự kiện

Lập kế hoạch và phân tích dự án bằng phương pháp chuỗi sự kiện gồm 05 bước (“Event Chain Methodology in Project Management,”.):

Bước 1: Tạo mô hình lịch biểu dự án bằng các ước tính kịch bản trường hợp tốt

nhất về thời lượng, chi phí, các thông số khác Vì một số yếu tố nhận thức và động lực bao gồm kế hoạch sai lầm hoặc sự lạc quan, quá tự tin và xu hướng thiên vị, các nhà quản lý dự án có xu hướng tạo ra sự lạc quan ước tính ngay cả khi họ đang cố gắng không làm như vậy

Bước 2: Xác định danh sách các sự kiện và chuỗi sự kiện với xác suất và tác

động của chúng đối với các hoạt động, tài nguyên, độ trễ và tiến độ Danh sách các

sự kiện này có thể được trình bày trong hình thức của một cấu trúc phân chia rủi ro Những sự kiện này cần được xác định riêng (thời gian riêng, cuộc họp riêng, chuyên gia khác nhau, v.v) từ mô hình tiến độ Nó giúp tránh nhận định sai lệch, hoặc một tình huống trong đó kỳ vọng về dự án (chi phí, thời gian, v.v.) ảnh hưởng đến việc xác định sự kiện

Bước 3: Thực hiện phân tích định lượng bằng mô phỏng Monte Carlo Kết

quả của Monte Phân tích Carlo là phân phối thống kê của các tham số chính dự án (chi phí, thời lượng và thời gian kết thúc), cũng như các thông số tương tự liên quan đến các hoạt động cụ thể Dựa trên các phân phối thống kê như vậy, ta có thể xác định

cơ hội dự án hoặc hoạt động sẽ được hoàn thành vào một ngày nhất định và trong khoảng chi phí nhất định Kết quả phân tích Monte Carlo có thể được thể hiện trên tiến độ dự án như tỷ lệ phần trăm thời gian bắt đầu và kết thúc cho các công tác

Bước 4: Thực hiện phân tích độ nhạy như là một phần của phân tích định

lượng Phân tích tính bảo đảm giúp xác định các hoạt động quan trọng, các sự kiện quan trọng và chuỗi sự kiện Các hoạt động quan trọng, các sự kiện quan trọng và chuỗi sự kiện có ảnh hưởng lớn nhất đến các tham số chính của dự án Kiểm tra thực

tế có thể được sử dụng để xác nhận xem xác suất của các sự kiện được xác định đúng

Bước 5: Lặp lại phân tích một cách thường xuyên trong suốt quá trình của một

dự án dựa trên dữ liệu dự án thực tế và bao gồm sự xuất hiện thực tế của các rủi ro nhất định Xác suất và tác động của rủi ro có thể được đánh giá lại dựa trên thang đo lường hiệu suất dự án thực tế Nó giúp cung cấp các dự báo cập nhật về thời gian dự

án, chi phí hoặc các thông số khác

Nguyên tắc cơ bản của phương pháp chuỗi sự kiện

Theo viện nghiên cứu Intaver thì phương pháp chuỗi sự kiện bao gồm 06 nguyên tắc (“Event Chain Diagrams,”)

2.3.1 Nguyên tắc 1: Thời điểm của sự kiện và trạng thái kích thích

Một hoạt động trong hầu hết các quy trình thực tế không phải là một quy trình liên tục và thống nhất Các hoạt động bị tác động bởi các sự kiện bên ngoài biến đổi chúng từ trạng thái này sang trạng thái khác Các khái niệm trạng thái có nghĩa là hoạt động sẽ được thực hiện bằng những cách khác nhau như là một phản ứng với sự kiện Quá trình thay đổi trạng thái của một hoạt động được gọi là kích thích Trong phương pháp chuỗi sự kiện, kích thích chỉ ra rằng một công tác đã thay đổi cách thức trong

đó một hoạt động được thực hiện Các trạng thái khác liên quan với các sự kiện khác nhau được gọi là trạng thái kích thích

Các sự kiện có thể ảnh hưởng đến một hoặc nhiều hoạt động, tài nguyên hoặc tài nguyên công việc, độ trễ và tiến độ Sự phân công tác như vậy là một tính chất quan trọng của sự kiện Tương tự tài nguyên, độ trễ và lịch có thể có trạng thái cơ bản

và kích thích khác nhau

Mỗi trạng thái hoạt động cụ thể có thể đăng ký vào các sự kiện nhất định Nó

có nghĩa là một sự kiện chỉ có thể ảnh hưởng đến hoạt động nếu hoạt động được đăng

ký vào sự kiện này Đăng ký sự kiện có một số thuộc tính, trong đó là:

− Tác động của sự kiện: Tính chất của trạng thái chứ không phải của bản thân

sự kiện Nghĩa là tác động đó có thể khác nếu một hoạt động ở trạng thái khác

− Xác suất xảy ra cũng là một thuộc tính của sự kiện Tương tự như tác động, xác suất sự xuất hiện có thể khác nhau cho các trạng thái khác nhau

− Trạng thái kích thích: Trạng thái các hoạt động được chuyển thành sau khi một

sự kiện xảy ra

− Thời điểm của sự kiện: Thời điểm thực tế khi sự kiện xảy ra trong quá trình một hoạt động Thời điểm của sự kiện có thể là tuyệt đối (ngày và giờ nhất định) hoặc liên quan đến thời gian bắt đầu và kết thúc của một hoạt động

Trong hầu hết các trường hợp, thời điểm khi sự kiện xảy ra là xác suất và có thể được xác định bằng phân phối thống kê Thông thường, tác động tổng thể của sự kiện phụ thuộc vào thời điểm một sự kiện xảy ra

Các sự kiện có thể có tác động tiêu cực (rủi ro) và tích cực (cơ hội) đối với các

dự án Các nỗ lực giảm thiểu được coi là các sự kiện, được thực hiện nếu một hoạt động đang trong trạng thái kích thích Các sự kiện giảm thiểu tác động có thể cố gắng chuyển đổi hoạt động sang trạng thái cơ bản Tác động của một sự kiện ảnh hưởng đến các hoạt động, một nhóm các hoạt động hoặc độ trễ có thể là:

− Trì hoãn, chia tách hoạt động, bắt đầu hoạt động phía sau; sự chậm trễ có thể được định nghĩa là cố định (khoảng thời gian cố định) và tương đối (tính bằng phần trăm thời lượng hoạt động); sự chậm trễ cũng có thể là tiêu cực

− Khởi động lại hoạt động

− Dừng hoạt động và khởi động lại sau nếu cần

− Kết thúc hoạt động

− Hủy bỏ hoạt động hoặc hủy bỏ hoạt động với tất cả người kế nhiệm, tương tự như kết thúc hoạt động ngoại trừ hoạt động sẽ được đánh dấu là hủy bỏ để tính toán trong tương lai tỷ lệ thành công của hoạt động

− Cố định hoặc tương đối tăng hoặc giảm chi phí

− Tái triển khai các nguồn lực liên quan đến hoạt động

− Thực thi các sự kiện ảnh hưởng đến hoạt động khác, nhóm hoạt động, thay đổi tài nguyên hoặc cập nhật thời gian

Tác động của các sự kiện liên quan đến tài nguyên tương tự như tác động của các sự kiện hoạt động Các sự kiện tài nguyên sẽ ảnh hưởng đến tất cả các hoạt động

mà tài nguyên này được gán cho Nếu một tài nguyên chỉ là một phần tham gia vào hoạt động, xác suất của sự kiện sẽ giảm đi tương ứng Tác động của các sự kiện liên quan đến lịch trình thời gian làm việc

Một sự kiện có thể có nhiều tác động cùng một lúc Sự kiện có thể là cục bộ, ảnh hưởng đến một hoạt động cụ thể, nhóm hoạt động, độ trễ, tài nguyên và lịch trình hoặc ảnh hưởng toàn diện đến tất cả các hoạt động trong dự án

2.3.2 Nguyên tắc 2: Chuỗi sự kiện

Một số sự kiện có thể gây ra các sự kiện khác Những loạt sự kiện này tạo thành chuỗi sự kiện, có thể ảnh hưởng đáng kể đến quá trình của dự án bằng cách tạo hiệu ứng gợn qua dự án Dưới đây là một ví dụ về hiệu ứng gợn chuỗi sự kiện:

− Thay đổi yêu cầu gây ra sự chậm trễ của một hoạt động

− Để tăng tốc hoạt động, người quản lý dự án chuyển hướng tài nguyên từ hoạt động khác

− Phân chia tài nguyên khiến thời hạn bị bỏ lỡ trong hoạt động khác

− Tích lũy, quá trình này dẫn đến sự thất bại của toàn bộ dự án

Chuỗi sự kiện được xác định bằng cách sử dụng các tác động sự kiện được gọi

là thực hiện ảnh hưởng đến một hoạt động khác, nhóm hoạt động, thay đổi tài nguyên hoặc cập nhật lịch trình

Hiệu quả thực tế của chuỗi sự kiện trong lịch trình dự án có thể được xác định

là kết quả của phân tích định lượng

Bốn chiến lược khác nhau để xử lý rủi ro được xác định bằng cách sử dụng nguyên tắc chuỗi sự kiện của phương pháp chuỗi sự kiện: Chấp nhận rủi ro, chuyển giao rủi ro, giảm thiểu rủi ro, tránh rủi ro

2.3.3 Nguyên tắc 3: Sơ đồ chuỗi sự kiện và bảng trạng thái

2.3.3.1 Sự kiện đơn lẻ

Các sự kiện đơn lẻ được trình bày dưới dạng mũi tên trên các thanh của hoạt động trên biểu đồ Gantt Mũi tên chỉ xuống đại diện cho các mối đe dọa Mũi tên chỉ lên trên biểu đồ Gantt đại diện cho các cơ hội Ngoài mũi tên cơ hội chỉ lên có thể đại diện cho các sự kiện Hai mũi tên bắt đầu ở cùng một vị trí nhưng chỉ theo hướng ngược lại đại diện cho một mối đe dọa và cơ hội cho cùng một rủi ro Các vị trí nằm ngang đặc biệt của mũi tên trên thanh Gantt là không phù hợp

Kích thước của mũi tên đại diện cho xác suất Nếu mũi tên nhỏ, xác suất của

sự kiện là tương ứng nhỏ Màu sắc đại diện cho tính toán tác động của rủi ro Rủi ro tác động cao hơn có màu đỏ hoặc tối hơn màu Rủi ro tác động thấp có màu xanh lá

cây (nhạt hơn) Xác suất rủi ro và tác động là trước khi giảm thiểu trừ khi nó được ghi chú rõ ràng trên sơ đồ (Hình 2.3, Hình 2.4)

2.3.3.2 Quy tắc tùy chọn

Các trạng thái kích thích được thể hiện bằng cách nâng cao liên kết phần của thanh trên biểu đồ Gantt (Hình 2.5) Chiều cao của hình chữ nhật bằng biểu thị tác động tương đối của sự kiện, dẫn đến trạng thái kích khích Tất cả các trạng thái kích thích của hoạt động nên có một mô tả văn bản Chỉ các trạng thái có đăng ký sự kiện khác với trạng thái cơ bản mới nên được hiển thị

Thanh Gantt (công tác) Mối đe doạ

Cơ hội

Mối đe doạ

và Cơ hội

Hình 2.3: Hiển thị mối đe doạ và cơ hội (Hình 2, “Event Chain Diagrams,”)

Thanh Gantt (công tác) Xác suất Cao/Trung bình/ Thấp Tác động Cao/Trung bình/ Thấp

Hình 2.4: Hiển thị rủi ro với xác suất và tác động khác nhau (Hình 3, “Event

Chain Diagrams,” )

Các vấn đề được hiển thị dưới dạng mũi tên trong vòng tròn (Hình 2.6) gồm: Vấn đề được hiển thị ở đầu hình chữ nhật trạng thái kích thích vì nó chuyển đổi hoạt động từ trạng thái này sang trạng thái khác; vấn đề kết thúc hoặc chuyển được hiển thị bằng cách sử dụng đường đứt nét Màu của mũi tên là màu trắng; vấn đề kết thúc được hiển thị trong vòng tròn với đường viền đứt nét

Phân phối thống kê về thời điểm rủi ro có thể được hiển thị ở trên thanh hoạt động Có khuyến cáo không hiển thị phân phối thống nhất cho thời điểm rủi ro vì chúng là mặc định trong nhiều trường hợp

Trong các sự kiện, phương pháp chuỗi sự kiện có thể là cục bộ và tổng thể Rủi ro cục bộ tác động một hoạt động cụ thể Rủi ro tổng thể tác động đến mọi hoạt động Các mối đe dọa tổng thể là hiển thị ở trên cùng của sơ đồ chỉ xuống Cơ hội chung là hiển thị ở dưới cùng của sơ đồ chỉ lên Cả mối đe dọa và cơ hội thuộc cùng một rủi ro tổng thể được đặt ở trên cùng và dưới cùng của sơ đồ dọc theo đường thẳng đứng (Hình 2.7)

Trạng thái cơ bản Trạng thái kích thích 1 Trạng thái kích thích 2

Thanh Gantt (công tác)

Ba trạng thái được hiển thị

Hình 2.5: Trạng thái công tác (Hình 4, “Event Chain Diagrams,”)

Trạng thái cơ bản Trạng thái kích thích 1 Trạng thái kích thích 2

Hình 2.6: Vấn đề, vấn đề kết thúc hay chuyển rủi ro (Hình 5, “Event Chain

Diagrams,”)

Rủi ro tổng thể phụ thuộc vào thời gian hoặc rủi ro ảnh hưởng đến các hoạt động đang hoạt động trong thời gian khoảng thời gian nhất định có một đường đứt nét dọc liên kết với chúng Thống kê phân phối cho thời điểm rủi ro có thể được hiển thị xung quanh mũi tên đó, đại diện rủi ro chung phụ thuộc thời gian (Hình 2.8)

Phân phối thống kê cho thời điểm rủi ro Rủi ro tổng thể (phụ thuộc thời gian)

Hình 2.8: Rủi ro tổng thể phụ thuộc thời gian (Hình 8, “Event Chain Diagrams,” )

Rủi ro tổng thể (đe doạ)

Rủi ro tổng thể (đe doạ)

Hình 2.7: Đe dọa và cơ hội cục bộ và tổng thể (Hình 7, “Event Chain Diagrams,”)

Chuỗi sự kiện quan trọng được nêu bật Mô tả văn bản có thể được gồm: Các chuỗi sự kiện khác nhau được trình bày bằng các màu khác nhau hoặc các loại dòng

Nếu một sự kiện kích hoạt một sự kiện khác, các chuỗi sự kiện sẽ có một mũi tên chỉ vào sự kiện được kích hoạt Nếu một chuỗi sự kiện không có bất kỳ mũi tên,

nó có nghĩa là chuỗi không có bất kỳ kích thích; đúng hơn là các sự kiện tương quan với nhau

Hệ số tương quan hoặc xác suất xảy ra một sự kiện được kích hoạt bởi một sự kiện khác được trình bày trên chuỗi sự kiện trong hộp hình chữ nhật

Chuỗi sự kiện có thể kích hoạt một hoạt động khác Trong trường hợp này, chuỗi sự kiện sẽ là kết nối với sự bắt đầu của hoạt động với mũi tên tùy chọn

Chuỗi sự kiện có thể kích hoạt một nhóm các hoạt động Trong trường hợp này, nhóm này các hoạt động sẽ được bao quanh bởi một hộp hoặc khung và một chuỗi sự kiện sẽ được kết nối với góc của hộp hoặc hoạt động đầu tiên trong khung

Mục đích trọng tâm của sơ đồ chuỗi sự kiện là không hiển thị tất cả các sự kiện riêng lẻ Do đó, khuyến nghị các sơ đồ chuỗi sự kiện chỉ được sử dụng cho các sự kiện quan trọng nhất trong giai đoạn xác định và phân tích sự kiện Sơ đồ chuỗi sự kiện có thể được sử dụng như một phần của quy trình xác định rủi ro, đặc biệt là trong các sự kiện trọng tâm

2.3.3.4 Bảng trạng thái

Bảng trạng thái được sử dụng để đơn giản hóa định nghĩa các sự kiện và trạng thái của các hoạt động Cột trong bảng trạng thái đại diện cho các sự kiện, hàng đại diện cho trạng thái hoạt động Thông tin cho từng sự kiện trong mỗi trạng thái bao gồm bốn thuộc tính của đăng ký sự kiện: Xác suất, thời điểm của sự kiện, trạng thái kích thích và tác động của sự kiện Bảng trạng thái giúp mô tả đăng ký của một hoạt động cho các sự kiện: nếu một ô trống, trạng thái không được đăng ký vào sự kiện

Thông tin cho mỗi sự kiện ở mỗi trạng thái bao gồm bốn thuộc tính chính của đăng ký sự kiện: Xác suất rủi ro; thời điểm rủi ro; trạng thái kích thích của hoạt động; tác động của sự kiện (Bảng 2.2) Nếu một ô trống, trạng thái không được đăng ký vào

sự kiện

Bảng 2.2: Bảng trạng thái (Bảng 1, “Event Chain Diagrams,” )

2.3.4 Nguyên tắc 4: Phân tích Monte Carlo

Khi các sự kiện, chuỗi sự kiện và đăng ký sự kiện được xác định, phân tích Monte Carlo về lịch trình dự án có thể được thực hiện để định lượng tác động tích lũy của các sự kiện Xác suất và tác động của các sự kiện được sử dụng làm dữ liệu đầu vào để phân tích

Trong hầu hết các dự án thực tế, ngay cả khi tất cả các rủi ro có thể được xác định, luôn có một số yếu tố không chắc chắn hoặc biến động về thời gian và chi phí

Để tính đến các biến động này, các phân phối liên quan đến thời lượng hoạt động, thời gian bắt đầu, chi phí và các tham số khác phải được xác định ngoài danh sách các sự kiện Các phân phối thống kê này không được có cùng nguyên nhân gốc như các sự kiện đã xác định, vì điều này sẽ gây ra số lượng rủi ro gấp đôi của dự án

Quá trình mô phỏng Monte Carlo cho phương pháp chuỗi sự kiện có một số tính năng cụ thể Trước khi quá trình lấy mẫu bắt đầu, tất cả các chuỗi sự kiện nên được xác định Đặc biệt, tất cả các sự kiện người gửi và người nhận nên được xác định thông qua phân tích các bảng trạng thái cho từng hoạt động Ngoài ra, nếu các

sự kiện được gán cho tài nguyên, chúng cần được gán lại cho các hoạt động dựa trên việc sử dụng tài nguyên cho từng hoạt động cụ thể

Mỗi thử nghiệm mô phỏng Monte Carlo bao gồm các bước sau đây cụ thể cho phương pháp chuỗi sự kiện:

− Thời điểm của các sự kiện được tính toán dựa trên phân phối thống kê cho thời điểm xảy ra sự kiện trên mỗi trạng thái

− Xác định các sự kiện của người gửi đã thực sự xảy ra tại thử nghiệm cụ thể này dựa trên xác suất của người gửi

− Xác định xác suất của các sự kiện người nhận được cập nhật dựa trên sự kiện người gửi

− Xác định nếu sự kiện người nhận đã thực sự xảy ra; nếu một sự kiện người nhận là một sự kiện người gửi cùng một lúc, quá trình xác định xác suất của

sự kiện người nhận sẽ tiếp tục

− Quá trình sẽ lặp lại cho tất cả các trạng thái cơ bản và kích thích cho tất cả các hoạt động và độ trễ

− Nếu một sự kiện gây ra hủy bỏ một hoạt động xảy ra, hoạt động này sẽ được xác định là bị hủy và thời gian và chi phí của hoạt động sẽ được điều chỉnh

− Nếu một sự kiện gây ra sự bắt đầu của một hoạt động khác xảy ra, chẳng hạn như thực hiện kế hoạch giảm thiểu, lịch trình dự án sẽ được cập nhật cho thử nghiệm cụ thể Số lượng thử nghiệm trong đó hoạt động cụ thể được bắt đầu

sẽ được tính

− Tác động tích lũy của tất cả các sự kiện đối với thời gian và chi phí của hoạt động sẽ tăng lên bằng cách tính toán các biến động của thời gian và chi phí Kết quả phân tích tương tự như kết quả mô phỏng cổ điển của Monte Carlo về tiến độ dự án Những kết quả này bao gồm phân phối thống kê về thời gian, chi phí

và tỷ lệ thành công của dự án hoàn chỉnh và từng hoạt động hoặc nhóm hoạt động

Tỷ lệ thành công được tính dựa trên số lượng mô phỏng trong đó sự kiện “Hủy hoạt động” hay “Hủy nhóm các hoạt động” đã xảy ra Xác suất và phân nhánh có điều kiện, tính toán cơ hội dự án sẽ được hoàn thành trước thời hạn, xác suất dòng tiền và các loại phân tích khác được thực hiện theo cách tương tự như phân tích cổ điển của Monte Carlo về lịch trình dự án Xác suất tồn tại của hoạt động được tính dựa trên hai loại đầu vào: xác suất, phân nhánh có điều kiện và số lượng thử nghiệm trong đó một hoạt động được thực hiện do kết quả của một sự kiện “Bắt đầu hoạt động”

2.3.5 Nguyên tắc 5: Chuỗi sự kiện quan trọng và chi phí sự kiện

Các sự kiện đơn lẻ hoặc chuỗi sự kiện có khả năng ảnh hưởng nhất đến dự án

là các sự kiện quan trọng hoặc chuỗi sự kiện quan trọng Do đó việc xác định các sự kiện quan trọng hoặc chuỗi sự kiện quan trọng có thể giảm thiểu tác động tiêu cực của chúng đến dự án Các chuỗi sự kiện quan trọng này có thể được xác định thông qua phân tích độ nhạy: Bằng cách phân tích mối tương quan giữa các tham số chính của dự án, chẳng hạn như thời gian dự án hoặc chi phí và chuỗi sự kiện

Chuỗi sự kiện quan trọng dựa trên chi phí và thời gian có thể khác nhau Bởi

vì cùng một sự kiện có thể ảnh hưởng đến các hoạt động khác nhau và có tác động khác nhau của các hoạt động này Mục tiêu là để đo lường tác động tích lũy của sự kiện trên tiến độ dự án Đối với mỗi sự kiện và chuỗi sự kiện trên mỗi phép thử, tác động tích lũy của sự kiện đến thời gian dự án (Dcum) được tính dựa trên công thức:

1

n cum i i i

D = D −D k (2.13) Trong đó n là số lượng hoạt động trong đó sự kiện hoặc chuỗi sự kiện này xảy

ra, D là thời gian ban đầu của hoạt động i và i '

i

D là thời gian hoạt động i với sự kiện

cụ thể này được tính đến, k là hệ số tương quan hạng thứ tự Spearman giữa tổng thời i

gian dự án và thời gian hoạt động i Nếu các sự kiện được gán cho lịch trình, D i' là thời gian hoạt động với lịch trình được sử dụng như là kết quả của sự kiện

Các sự kiện quan trọng hoặc chuỗi sự kiện quan trọng có thể được hiển thị bằng biểu đồ độ nhạy

Các sự kiện quan trọng và chuỗi sự kiện có thể được sử dụng để thực hiện kiểm tra thực tế Nếu xác suất và kết quả của các sự kiện được xác định đúng, các rủi

ro quan trọng nhất dựa trên đánh giá của chuyên gia chủ quan phải là rủi ro quan trọng do phân tích định lượng