Аннотації
15.09.2022
Стаття присвячена дослідженню сучасних концепцій, що чинять вплив на когнітивні механізми управління проєктами в будівництві. Проведений аналіз довів, що отримання більшого ефекту від використання знань учасників реалізації будівельного проєкту можливе за умови спільного запровадження трьох сучасних концепцій: інтеграції підприємств, інформаційного моделювання в будівництві й управління великими даними. Окрім ефективно працюючої системи комунікації в межах проєкту, важливою умовою є наявність дійових інструментів управління знаннями. Інструменти управління знаннями – це технології, що використовуються для поліпшення та забезпечення реалізації підпроцесів управління знаннями. Технології інформаційного моделювання в будівництві можуть стати важливим інструментом для аналізу великих масивів даних, генерації інформації і знань, оскільки після завершення кожного з етапів реалізації будівельного проєкту залишаються великі набори даних. Накопичені дані можуть бути корпоративним активом, набуття і використання якого дає змогу складати кращі прогнози та приймати правильні управлінські рішення. Крім того, знання, які виникли в проєкті та пройшли випробування практикою, можна вважати більш надійними порівняно з даними експериментів або моделювання, оскільки вони містять більше основоположних знань щодо реальності. Розроблені методи і моделі дають змогу: вирішувати завдання вибору оптимальної мережевої організаційної структури за критерієм максимальної ефективності використання інформаційних зв’язків між учасниками проєкту; здійснювати оцінку ефекту від спільного запровадження інформаційного моделювання в будівництві й інтегрованої реалізації будівельного проєкту; проводити комплексне дослідження й оптимізацію інформаційної та комунікаційної мережі учасників реалізації будівельного проєкту; розпочати процес запровадження інформаційного моделювання в публічних закупівлях у будівельній галузі України. Отримані результати можуть бути використані науковими установами, підприємствами та організаціями – ключовими учасниками реалізації будівельних проєктів, органами влади різних рівнів, а також становлять підґрунтя для подальших теоретичних, методологічних і прикладних досліджень.
The article is devoted to the study of modern concepts that influence the cognitive mechanisms of project management in construction. The conducted analysis proved that obtaining a greater effect from the use of the knowledge of the participants in the implementation of the construction project is possible under the condition of the joint implementation of three modern concepts: enterprise integration, information modeling in construction and big data management. In addition to an effectively working communication system within the project, an important condition is the availability of effective knowledge management tools. Knowledge management tools are technologies used to improve and ensure the implementation of knowledge management sub-processes. Information modeling technologies in construction can become an important tool for analyzing big data, generating information and knowledge, because after the completion of each stage of the implementation of a construction project, large data sets remain. Accumulated data can be a corporate asset, the acquisition and use of which allows you to make better forecasts and make the right management decisions. In addition, the knowledge that arose in the project and was tested by practice can be considered more reliable in comparison with data from experiments or simulations, because they contain more fundamental knowledge about reality. The developed methods and models allow: solving the task of choosing the optimal network organizational structure based on the criterion of maximum efficiency in the use of information connections between project participants; carry out an assessment of the effect of the joint introduction of information modeling in construction and the integrated implementation of the construction project; to carry out a comprehensive study and optimization of the information and communication network of the participants in the implementation of the construction project; start the process of introducing information modeling in public procurement in the construction industry of Ukraine. The obtained results can be used by scientific institutions, enterprises and organizations - key participants in the implementation of construction projects, authorities at various levels, and also form the basis for further theoretical, methodological and applied research.
1. PMI. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide). (2000). Edition 2000. Project Management Institute, Inc. Newtown Square, Pennsylvania, USA.
2. Beauchamp, M. A. (1965). An improved index of centrality. Behavioral Science, 10, 161–163.
3. Freeman, L. C. (1978). Centrality in social networks conceptual clarification. Social Networks, 1(3), 215–239.
4. Brandes, U. & Erlebach, T. (2005). Network analysis: Methodological foundations. Springer.
5. Borgatti, S. & Everett, M. (2006). A graph-theoretic perspective on centrality. Social Networks, 28(4), 466–484.
6. Ryzhakova, Galyna, Malykhina, Oksana, Ruchynska, Yulia, Petrenko, Anna. (2019). Economic and managerial predictors of strategic development in a dynamic environment of construction projects implementation. Management of Development of Complex Systems, 39, 154–163; dx.doi.org\10.6084/m9.figshare.11340710.
7. Biloshchytskyi, A., Kuchansky, A., Andrashko, Y., Biloshchytska, S., Danchenko, O. (2019). Development of Infocommunication System for Scientific Activity Administration of Educational Environment's Subjects. 2018 International Scientific-Practical Conference on Problems of Info communications Science and Technology, PIC S and T 2018 – Proceedings, 8632036, pp. 369–372.
8. Ryzhakova, Galyna, Malykhina, Oksana. (2021). Methodological regulation and analytical and information support of the management of organizations in the modern system of construction development. Formation of market relations in Ukraine, 7–8, 59–65.
9. Tormosov, R., Chupryna, I., Ryzhakova, G., Prykhodko, D., Faizullin, A. (2021). Establishment of the rational economic and analytical basis for projects in different sectors for their integration into the targeted diversified program for sustainable energy development. SIST 2021–2021 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies, 9465993.
10. Mao, H., Jin, X., Zhu, L. (2015). Methods of measuring influence of bank customer using social network model. American Journal of Industrial and Business Management, 5(04), 155.
11. Sen, P., Dasgupta, S., Chatterjee, A., Sreeram, P. A., Mukherjee, G., Manna, S. S. (2003). Small-world properties of the Indian railway network. Physical Review E, 67(3), 036106.
12. Fowler, J. H., Jeon, S. (2008). The authority of Supreme Court precedent. Social networks, 30(1), 16-30.
13. Egan J. (1998). Rethinking Construction, The report of the Construction task Force, HMSO, UK.
14. Marsden, P., Lin, Y. N. (1982). Social Structure and Network Analysis. Beverly Hills, Sage Publishing.
15. Wasserman, S., Faust, K. (1997). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press, Cambridge.
1. PMI. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide). (2000). Edition 2000. Project Management Institute, Inc. Newtown Square, Pennsylvania, USA.
2. Beauchamp, M. A. (1965). An improved index of centrality. Behavioral Science, 10, 161–163.
3. Freeman, L. C. (1978). Centrality in social networks conceptual clarification. Social Networks, 1(3), 215–239.
4. Brandes, U. & Erlebach, T. (2005). Network analysis: Methodological foundations. Springer.
5. Borgatti, S. & Everett, M. (2006). A graph-theoretic perspective on centrality. Social Networks, 28(4), 466–484.
6. Ryzhakova, Galyna, Malykhina, Oksana, Ruchynska, Yulia, Petrenko, Anna. (2019). Economic and managerial predictors of strategic development in a dynamic environment of construction projects implementation. Management of Development of Complex Systems, 39, 154–163; dx.doi.org\10.6084/m9.figshare.11340710.
7. Biloshchytskyi, A., Kuchansky, A., Andrashko, Y., Biloshchytska, S., Danchenko, O. (2019). Development of Infocommunication System for Scientific Activity Administration of Educational Environment's Subjects. 2018 International Scientific-Practical Conference on Problems of Info communications Science and Technology, PIC S and T 2018 – Proceedings, 8632036, pp. 369–372.
8. Ryzhakova, Galyna, Malykhina, Oksana. (2021). Methodological regulation and analytical and information support of the management of organizations in the modern system of construction development. Formation of market relations in Ukraine, 7–8, 59–65.
9. Tormosov, R., Chupryna, I., Ryzhakova, G., Prykhodko, D., Faizullin, A. (2021). Establishment of the rational economic and analytical basis for projects in different sectors for their integration into the targeted diversified program for sustainable energy development. SIST 2021–2021 IEEE International Conference on Smart Information Systems and Technologies, 9465993.
10. Mao, H., Jin, X., Zhu, L. (2015). Methods of measuring influence of bank customer using social network model. American Journal of Industrial and Business Management, 5(04), 155.
11. Sen, P., Dasgupta, S., Chatterjee, A., Sreeram, P. A., Mukherjee, G., Manna, S. S. (2003). Small-world properties of the Indian railway network. Physical Review E, 67(3), 036106.
12. Fowler, J. H., Jeon, S. (2008). The authority of Supreme Court precedent. Social networks, 30(1), 16-30.
13. Egan J. (1998). Rethinking Construction, The report of the Construction task Force, HMSO, UK.
14. Marsden, P., Lin, Y. N. (1982). Social Structure and Network Analysis. Beverly Hills, Sage Publishing.
15. Wasserman, S., Faust, K. (1997). Social Network Analysis: Methods and Applications. Cambridge University Press, Cambridge.