T. 16 S. 05 (2026): Tạp chí Vật liệu và Xây dựng
##common.pageHeaderLogo.altText##
Tạp chí Vật liệu và Xây dựng - Bộ Xây dựng

ISSN:

Website: www.jomc.vn

Quản lý rủi ro động đối với tiến độ thi công xây dựng: Khung lý thuyết tích hợp

Nguyễn Nhật Hùng , Đinh Thanh Ngọc , Nguyễn Hồng Hải , Trần Quang Đức , Nguyễn Quốc Toản

Từ khóa:

Quản lý rủi ro động
Tiến độ thi công
Mạng Bayes động
Cảnh báo sớm
Học máy giải thích được
Quản lý xây dựng

Tóm tắt

Rủi ro tiến độ thay đổi cùng điều kiện thi công và chịu ảnh hưởng của các biện pháp quản lý đã thực hiện. Bài báo đề xuất khung lý thuyết tích hợp để mô tả quá trình này, dựa trên tổng quan có chủ đích 34 tài liệu và phân tích khái niệm. Sáu nền tảng được sử dụng gồm quản lý rủi ro liên tục, mạng tiến độ, tư duy hệ thống, suy luận Bayes, điều khiển phản hồi và ra quyết định dưới bất định. Khung xác định bốn thuộc tính: quan sát theo thời gian, cập nhật kế thừa trạng thái trước, biểu diễn phụ thuộc và độ trễ, phản hồi từ hành động. Các cấu phần gồm bối cảnh, bằng chứng, trạng thái rủi ro tiềm ẩn, kết quả cần dự báo, hành động phản ứng và kết quả kỳ sau; mạng tiến độ mô tả cách ảnh hưởng truyền tới mốc hoàn thành. Mạng Bayes động là một lựa chọn để suy luận trạng thái, còn học máy hỗ trợ đối chứng và giải thích dự báo. Sáu mệnh đề nghiên cứu được xây dựng cùng chỉ báo đo lường và điều kiện áp dụng. Đóng góp của bài là làm rõ quan hệ giữa cập nhật rủi ro và quyết định quản lý. Khung chưa được kiểm định bằng dữ liệu dự án; hiệu quả cảnh báo và giá trị quyết định cần được đánh giá trong nghiên cứu thực nghiệm tiếp theo.

Điều hướng Người dùng

Cách trích dẫn

Nguyễn Nhật Hùng, Đinh Thanh Ngọc, Nguyễn Hồng Hải, Trần Quang Đức, & Nguyễn Quốc Toản. (2026). Quản lý rủi ro động đối với tiến độ thi công xây dựng: Khung lý thuyết tích hợp. Tạp Chí Vật liệu Và Xây dựng - Bộ Xây dựng, 16(05). https://doi.org/10.54772/jomc.05.2026.1507

Tài liệu tham khảo

  1. International Organization for Standardization, ISO 31000:2018 Risk Management – Guidelines. Geneva, Switzerland: ISO, 2018.
  2. Project Management Institute, Risk Management in Portfolios, Programs, and Projects: A Practice Guide. Newtown Square, PA, USA: PMI, 2024.
  3. A. Taroun, "Towards a better modelling and assessment of construction risk: Insights from a literature review," Int. J. Proj. Manag., vol. 32, no. 1, pp. 101–115, 2014, doi: 10.1016/j.ijproman.2013.03.004.
  4. F. Acebes, J. M. González-Varona, A. López-Paredes, and J. Pajares, "Beyond probability-impact matrices in project risk management: A quantitative methodology for risk prioritisation," Humanit. Soc. Sci. Commun., vol. 11, Art. 670, 2024, doi: 10.1057/s41599-024-03180-5.
  5. A. Khodabakhshian, T. Puolitaival, and L. Kestle, "Deterministic and probabilistic risk management approaches in construction projects: A systematic literature review and comparative analysis," Buildings, vol. 13, no. 5, Art. 1312, 2023, doi: 10.3390/buildings13051312.
  6. V. T. Luu, S. Y. Kim, N. V. Tuan, and S. O. Ogunlana, "Quantifying schedule risk in construction projects using Bayesian belief networks," Int. J. Proj. Manag., vol. 27, no. 1, pp. 39–50, 2009, doi: 10.1016/j.ijproman.2008.03.003.
  7. J. Wang and H. Yuan, "System dynamics approach for investigating the risk effects on schedule delay in infrastructure projects," J. Manag. Eng., vol. 33, no. 1, Art. 04016029, 2017, doi: 10.1061/(ASCE)ME.1943-5479.0000472.
  8. J. P. Fitzsimmons, R. Lu, Y. Hong, and I. Brilakis, "Construction schedule risk analysis – A hybrid machine learning approach," J. Inf. Technol. Constr., vol. 27, pp. 70–93, 2022, doi: 10.36680/j.itcon.2022.004.
  9. L. Chen, Q. Lu, S. Li, W. He, and J. Yang, "Bayesian Monte Carlo simulation-driven approach for construction schedule risk inference," J. Manag. Eng., vol. 37, no. 2, 2021, doi: 10.1061/(ASCE)ME.1943-5479.0000884.
  10. L. Chen, Q. Lu, and D. Han, "A Bayesian-driven Monte Carlo approach for managing construction schedule risks of infrastructures under uncertainty," Expert Syst. Appl., vol. 212, Art. 118810, 2023, doi: 10.1016/j.eswa.2022.118810.
  11. S. Ward and C. Chapman, "Transforming project risk management into project uncertainty management," Int. J. Proj. Manag., vol. 21, no. 2, pp. 97–105, 2003, doi: 10.1016/S0263-7863(01)00080-1.
  12. O. Perminova, M. Gustafsson, and K. Wikström, "Defining uncertainty in projects – A new perspective," Int. J. Proj. Manag., vol. 26, no. 1, pp. 73–79, 2008, doi: 10.1016/j.ijproman.2007.08.005.
  13. T. Aven, "Risk assessment and risk management: Review of recent advances on their foundation," Eur. J. Oper. Res., vol. 253, no. 1, pp. 1–13, 2016, doi: 10.1016/j.ejor.2015.12.023.
  14. H. Snyder, "Literature review as a research methodology: An overview and guidelines," J. Bus. Res., vol. 104, pp. 333–339, 2019, doi: 10.1016/j.jbusres.2019.07.039.
  15. D. A. Whetten, "What constitutes a theoretical contribution?," Acad. Manag. Rev., vol. 14, no. 4, pp. 490–495, 1989, doi: 10.5465/amr.1989.4308371.
  16. S. Gregor, "The nature of theory in information systems," MIS Q., vol. 30, no. 3, pp. 611–642, 2006, doi: 10.2307/25148742.
  17. A. Vázquez, C. Marasinou, G. Kalogridis, and C. Ellinas, "Activity delay patterns in project networks," Phys. A, vol. 637, Art. 129570, 2024, doi: 10.1016/j.physa.2024.129570.
  18. J. W. Forrester, Industrial Dynamics. Cambridge, MA, USA: MIT Press, 1961.
  19. J. D. Sterman, Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. New York, NY, USA: McGraw-Hill, 2000.
  20. J. M. Lyneis and D. N. Ford, "System dynamics applied to project management: A survey, assessment, and directions for future research," Syst. Dyn. Rev., vol. 23, no. 2–3, pp. 157–189, 2007, doi: 10.1002/sdr.377.
  21. K. P. Murphy, "Dynamic Bayesian networks: Representation, inference and learning," Ph.D. dissertation, Univ. of California, Berkeley, CA, USA, 2002.
  22. D. Koller and N. Friedman, Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques. Cambridge, MA, USA: MIT Press, 2009.
  23. O. Nwadiog, N. N. Naismith, A. Ghaffarianhoseini, A. GhaffarianHoseini, and J. Tookey, "Dynamic Bayesian network modelling for predicting adaptability of time performance during time influencing factors disruptions in construction enterprise," Eng. Constr. Archit. Manag., vol. 28, no. 10, pp. 2994–3013, 2021, doi: 10.1108/ECAM-05-2020-0371.
  24. G. W. Brier, "Verification of forecasts expressed in terms of probability," Mon. Weather Rev., vol. 78, no. 1, pp. 1–3, 1950, doi: 10.1175/1520-0493(1950)078<0001:VOFEIT>2.0.CO;2.
  25. J. G. March and Z. Shapira, "Managerial perspectives on risk and risk taking," Manag. Sci., vol. 33, no. 11, pp. 1404–1418, 1987, doi: 10.1287/mnsc.33.11.1404.
  26. S. Arabi, E. Eshtehardian, and I. Shafiei, "Using Bayesian networks for selecting risk-response strategies in construction projects," J. Constr. Eng. Manag., vol. 148, no. 8, Art. 04022067, 2022, doi: 10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0002310.
  27. S. M. Lundberg and S. I. Lee, "A unified approach to interpreting model predictions," in Adv. Neural Inf. Process. Syst., vol. 30, 2017, pp. 4765–4774.
  28. L. Le-Hoai, Y. D. Lee, and J. Y. Lee, "Delay and cost overruns in Vietnam large construction projects: A comparison with other selected countries," KSCE J. Civ. Eng., vol. 12, pp. 367–377, 2008, doi: 10.1007/s12205-008-0367-7.
  29. N. Le, O. Chong, and K. Sullivan, "Construction risks in developing countries: A Vietnam case study," J. Adv. Perform. Inf. Value, vol. 12, no. 1, pp. 30–49, 2020, doi: 10.37265/japiv.v12i1.41.
  30. J. Pearl, Causality: Models, Reasoning, and Inference, 2nd ed. Cambridge, U.K.: Cambridge Univ. Press, 2009, doi: 10.1017/CBO9780511803161.
  31. N. A. Duc, "Enhancing program evaluation and review technique (PERT) for construction project scheduling with Bayesian updating and appropriate probability distributions," J. Sci. Technol. Civ. Eng. (JSTCE) – HUCE, vol. 18, no. 4, pp. 132–147, 2024, doi: 10.31814/stce.huce2024-18(4)-11.
  32. N. A. Duc, "Risk-based earned value management with cost–time mutual effect to enhance construction forecasts and management," J. Sci. Technol. Civ. Eng. (JSTCE) – HUCE, vol. 19, no. 2, pp. 62–77, 2025, doi: 10.31814/stce.huce2025-19(2)-05.
  33. P. X. Anh, T. P. Nam, N. Q. Toan, H. D. Long, and B. V. Thi, "Factors affecting the delay of urban development investment projects: A case of Vietnam," Int. J. Innov. Res. Sci. Stud., vol. 6, no. 3, pp. 495–506, 2023, doi: 10.53894/ijirss.v6i3.1553.
  34. V. T. Nguyen, S. T. Do, C. N. N. Tran, and Z. M. Aung, "Developing a Bayesian belief network model for quantifying and predicting claim causes-related schedule delays," Int. J. Constr. Manag., vol. 25, no. 1, pp. 32–45, 2025.

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả

1 2 > >>