基于BWM-云模型的項目進度管理韌性評價研究

朱利熹，劉明廣

（1.廣州市增城區公共建設項目管理服務中心，廣東 廣州511300；2.華南師范大學 政治與公共管理學院，廣東 廣州 511400，E-mail：Lmg2001_2004@163.com）

隨著城市化的加快，建筑項目給人們帶來了巨大的生活和工作便利，也給當地政府創造了可觀的經濟效益。與此同時，建筑業項目利潤總額逐年下滑，項目進度往往達不到計劃要求；而項目的進度是否按計劃完成意味著投資能否盡快產生收益，項目的利潤率能否得到提升。因而項目的進度管理對于一個項目來說格外重要。目前，一些項目管理者和企業也認識到了項目進度管理的重要性，但是對項目進度管理的影響因素難以識別并且缺乏客觀有效的評價方式。

近年來，國內外對項目進度管理影響因素、項目進度管理評價及項目韌性評價等3 個方面展開了一系列研究。在項目進度管理因素方面，James 等[1]對模塊化建造成功與否影響最大的21 個因素進行總結，對其影響程度進行打分，并對其發生幾率進行分類，同時針對21 個因素提出指導意見。許小婷等[2]認為施工進度延誤影響因素包括5 個層次，第一層次包括社會環境、相關手續辦理、自然環境、合同問題等因素，是表層直接因素；第二至第四層次是間接因素，包括圖紙供應、設計變更、勞務人員因素、施工技術、組織管理、工程款支付、施工場地、圖紙質量等因素；第五層次包括項目所在地地質及項目組織協調能力，屬于底層因素，是導致施工進度延誤的根本因素。在項目進度管理評價方面，Lobna Bouchaala 等[3]就貝葉斯網絡在項目進度管理中的應用進行了研究分析。Andiya 等[4]利用CPM Crashing、CPM-PERT 和CCPM 對建設項目進行評價使得項目延期最小，結果表明項目不延誤的概率很低，只有55%的項目能夠按時完成，公司必須嘗試CCPM 計劃。王艷彤等[5]從資源供應水平、組織管理及智慧文化、實施效益水平、監管預警能力4 個方面構建了高速公路進度智慧化管理效果評價指標體系，運用熵權法確定評價指標權重，進而采用灰色聚類評價模型對來賓至都安段的高速公路建設進度智慧化管理進行評價。在項目韌性評價方面，Azadeh 等[6]提出韌性工程已經成為測量和維護復雜系統安全性的新視角，并使用（AHP）設計出一種用于改進維護組織韌性的評估方法。王啟飛等[7]基于“壓力-狀態-響應”（PSR）模型建立城市韌性度評價指標體系，采用CRITIC 賦權法和綜合指數法確定各指標權重，并以北京市為例，采用綜合評價模型分析該城市韌性度的發展趨勢。

目前，在項目管理評價中，韌性理論通常被用于項目安全管理評價領域，很少有學者將韌性理論引入項目進度管理評價中。因此，本文充分借鑒前人的理論和方法，創新性地將韌性理論引入項目進度管理評價中，結合自身施工經驗從韌性角度建立進度管理韌性評價指標體系和評價模型，對項目進度管理韌性進行綜合評價。

1 項目進度管理韌性評價指標體系構建

為了更全面地對項目進度管理韌性指標進行識別，本文對韌性相關文獻進行全面梳理。在知網中搜索“韌性評價”“韌性評估”“安全韌性”等關鍵詞，其中關于“韌性評價”的文章有87 篇，關于“韌性評估”的文章有114 篇，關于“安全韌性”的文章36 篇。從中篩選出與進度管理評價相關的韌性指標，并對相關韌性指標之間的相關性進行分析。Bruneau 等[8]提出的韌性最重要的4 種屬性受到了學術界的普遍認可，即健壯性（Robustness）、冗余性（Redundancy）、智慧性（Resourcefulness）、迅速性（Rapidity）。其中，健壯性是系統經受外部干擾和內部壓力時能抵抗沖擊，維持關鍵功能的固有能力；冗余性是指系統受到外部干擾時關鍵資源的可替換性；智慧性是指系統在經過學習提高技能后，面對不良事件發生過程中應對風險的靈活能力和適應能力；快速性是指系統在經歷不良事件后恢復到某一工作水平所需要的時間長度。根據上述4 種韌性屬性，結合項目進度管理韌性特征，將項目進度管理韌性指標分成維持性能、應對性能、恢復性能及優化性能4 個維度。具體定義解釋如表1所示。

表1 項目進度管理韌性評價4 個維度的定義解釋

綜上，最終確定的項目進度管理韌性評價指標體系如圖1 所示，該評價指標體系包括維持性能、應對性能、恢復性能、優化性能4 個一級指標和其對應的35 個二級指標構成。

圖1 項目進度管理韌性評價指標體系

2 BWM 分析法確定評價指標權重

BWM（Best Worst Method，BWM）是一種多屬性決策方法最好最差方法，該方法是一種定性定量相結合的權重確定方法。與層次分析法相比，BWM 對指標的比較次數大大減少，因此得到的判斷矩陣一致性也更高。BWM 的基本原理[10]：一是決策者在評價指標體系里分別選取其認為最“好”指標（Best）和最“差”指標（Worst）（這里的最好和最差可理解為決策者認為最重要和最不重要的指標）；二是每個指標分別與最“好”指標和最“差”指標比較（這里并非兩兩比較），并以1 至9 之間的整數賦值；三是以指標權重為決策變量，建立優化模型，令指標的權重之比與決策者賦值盡可能接近，從而解出指標的權重。

BWM 分析法實施的具體步驟如下：①建立評價指標體系，設n個指標，記為C1，C2，…，Cn；②確定最“好”指標和最“差”指標，分別記為CB和CW；③最好指標CB依次與C1，C2，…，Cn比較，并用1至9之間的整數賦值，得到比較向量AB=（aB1，aB2，…，aBn）；④利用C1，C2，…，Cn分別與最差指標CW依次比較，也用1 至9 之間的整數賦值，得到比較向量Aw=(a1w，a2w，…，anw)；⑤通過線型模型求解，即：

根據收集到的10 位專家的打分情況，每個專家的打分結果都可以通過編程計算得到一組權重，最后由10 位專家的指標權重取平均值計算出項目進度管理評價的指標權重總權重，結果如表2 所示。

表2 指標權重統計表

3 某項目的進度管理韌性云模型評價

3.1 云模型的概念及理論

云的定義為[11]：假設X是由精確數值組成的定量論域，C是X上的定性概念，若定量值x∈X，且滿足：x是定性概念C的隨機數字表達、x對C的隸屬度u(x)→[0，1]是具有穩定傾向的隨機數，即u:X→[0，1]，則在論域X上存在形似云的圖形分布，記作C(x)，每個x稱為一個云滴[12]。云模型通過3個數字特征表示，分別是期望值（EX）、熵（En）、超熵（He）。云模型有兩種轉換模式：正向云發生器和逆向云發生器。

（1）正向云發生器，從定性到定量。指的是將云模型的3 個數字特征值轉化為云滴，從而達到量化定性概念的目的。正向云發生器的步驟如下[13]：

①輸入數字特征期望EX、熵En、超熵He及需要產生的云滴數量N。

②生成以En為期望值，He為方差的正態隨機數En′。

③生成以En為期望，En′為標準差的正態隨機數Xi。

⑤重復進行①~④，直至生成N個云滴。

（2）逆向云發生器，從定量到定性。將樣本數據通過計算轉化為云模型的數字特征值。逆向云發生器的步驟如下：

由此，可以得到云模型的3 個數字特征：期望、熵與超熵。將標準評語集這樣的定性概念轉化為標準云模型，獲得定量數值的范圍和規律。通過使用正向發生器，使得標準云模型的3 個數字特征值轉化為云滴，便可以獲得N個云滴，得到直觀的標準云圖。

隨后使用逆向云發生器，將各評價數據轉化為每個定性指標的3 個云模型的數字特征值。通過特征值構建云模型，讓它們和標準云圖比較，反映它們和評價等級的隸屬關系，從而實現了定量到定性的轉化。

3.2 利用云模型評價某項目進度管理韌性

該項目為學校項目，預計建成后有60 個班小學，總規?？蛇_2700 名學生。項目總用地面積41274 m2，總建筑面積為53731 m2。主要建設內容包括教學樓（含架空層建筑面積約21675 m2）、綜合樓（建筑面積約2853 m2）、后勤樓（建筑面積約8370 m2）、體育館（建筑面積約5500 m2，內設25 m×25 m 游泳池）等。建筑規模較大，項目實施過程中遇到的不可控因素較多；施工現場位于城中村，周邊有小區樓盤，場地空間不足，樁基礎施工及夜間施工時容易引起居民投訴；項目周邊的小區業主希望學校項目盡快建成，以滿足學生入學需求。因此，整體項目工期較緊，很有必要對項目進度管理韌性進行評價，提高項目管理團隊的項目進度管理能力，以確保項目如期或提前完工。

3.2.1 項目標準云生成

為了確保評價結果的科學性和合理性，一共邀請了參與該項目建設并對項目有深入了解的10 位專家，包括來自所在項目的各方公司層面的主要技術人員和管理人員。根據項目實際情況和專家的建議，將項目進度管理韌性評價結果分為5個等級[14]，按照0~100 進行打分：0~40 為“低韌性”、40~60為“較低韌性”、60~75 為“中等韌性”、75~90為“較高韌性”、90~100 為“高韌性”。將評語集的取值范圍轉化為標準云對應的3 個特征值（EX、En、He），Umax和Umin分別指評語集的上限值和下限值，其計算表達式如下：

其中，k為常數，表示標準云的離散程度，參考類似文獻[15]，本文取值為0.5。

根據上式，計算出標準云參數。低韌性的特征值（20，6.67，0.5）；較低韌性特征值（50，3.33，0.5）；中等韌性的特征值（67.5，2.5，0.5）；較高韌性特征值（82.5，2.5，0.5）；高韌性特征值（95，1.67，0.5）。運用Matlab 將5 個評價等級的特征值進行代碼計算并取值3000 次，生成相應評價等級標準云圖。

3.2.2 一級指標綜合評價云模型的建立與分析

根據專家的打分和逆向云發生器的計算，可以分別計算一級指標的云數字特征值，如表3 所示。同時根據云數字特征值，利用正向云發生器，帶入Matlab，生成相應云圖。根據利用云模型進行評價的相似文獻做法[16]，綜合云圖與哪個韌性區間重合度最高，即屬于哪種韌性性能。

表3 一級指標的云數字特征值

（1）維持性能。云模型的數字特征值為78.1284，3.7752，1.7309，帶入Matlab，生成相應云圖如圖2所示。項目進度管理維持性能的云滴分布絕大多數集中在較高韌性區間，一部分落在中等韌性區間，因此判斷項目進度管理的維持性能屬于較高韌性等級。說明項目在進度出現滯后的苗頭、受到外部因素干擾時項目團隊可以較快通過進度管理系統快速調節、保持項目穩定運行，從而維持項目正常生產進度。

圖2 維持性能評價云模型

（2）應對性能。云模型的數字特征值為75.5959，3.3592，1.8228，帶入Matlab，生成相應云圖如圖3所示。項目進度管理應對性能的云滴分布多數集中在較高韌性區間，一部分落在中等韌性區間，因此，判斷項目進度管理的應對性能屬于較高韌性等級。說明當項目進度管理系統受到超過維持性能閾值干擾后，項目的進度已經出現滯后、進度管理系統部分功能中斷或退化后，項目團隊能較好地識別問題所在，啟動備用方案，采取應對策略，同時針對項目進度情況有較高的監測手段，使得項目進度滯后得到控制降低到可承受范圍。

圖3 應對性能評價云模型

（3）恢復性能。云模型的數字特征值為76.8129，3.3440，1.2691，帶入Matlab，生成相應云圖如圖4所示。項目進度管理恢復性能的云滴分布多數集中在較高韌性區間，一部分落在中等韌性區間，因此判斷項目進度管理的恢復性能屬于較高韌性等級。說明當進度管理系統經歷了應對性能階段，通過對現場的反饋，可以較好地通過人、材、機等資源的調整和外部的援助，使項目的進度管理狀態較快恢復到受干擾之前。

圖4 恢復性能評價云模型

（4）優化性能。云模型的數字特征值為78.8523，3.3428，1.3768，帶入Matlab，生成相應云圖如圖5所示。項目進度管理優化性能的云滴分布大多數集中在較高韌性區間，一部分落在中等韌性區間，因此判斷項目進度管理的優化性能屬于較高韌性等級。表明系統狀態通過恢復階段可以恢復到事前狀態，同時項目團隊成員有較好的學習更新能力，針對進度管理系統軟件和硬件的更新較好，從而更加有能力對抗進度滯后的情況發生。

圖5 優化性能評價云模型

按照EX數值大小，維持性能是78.1284，應對性能是75.5959，恢復性能是76.8129，優化性能是78.8523，可得到4 個一級評價指標韌性能力大小排序，優化性能>維持性能>恢復性能>應對性能。由此可知，該項目的應對性能最弱，應在后面的項目建設過程中，注重提升這方面的性能。

4 建議

該項目進度管理韌性能力較低的部分是應對別性能，應對性能主要包括溝通能力、復盤能力、整合資源能力和激勵協調能力，因此根據項目實際分從如下4 個方面提出改進措施，期望推動項目進度管理韌性能力進一步提高。

（1）在溝通方面，鼓勵員工積極參與各種活動，加強團隊建設，避免誤會，同時建立良好的外部溝通渠道，通過合作建立信任和友好的關系，提高溝通協調的效率和質量。

（2）在復盤方面，制定詳細的復盤總結流程和標準，為團隊成員提供復盤總結的相關知識和技能，收集整理團隊的復盤總結成果，形成有價值的知識和經驗資源，為今后的工作提供參考和借鑒。

（3）在風險管理方面，制定詳細的進度計劃，明確關鍵線路和關鍵工序，確定工期和交付時間，為后續的管控提供依據；另外收集和整理市場上的可替代材料信息，建立材料性能數據庫，為材料替代提供數據支持。

（4）在績效考核方面，明確各崗位的職責和工作內容并建立進度管理工作流程和標準化操作，對提前完成項目進度的團隊成員進行獎勵，包括物質獎勵和非物質獎勵，激勵團隊成員的積極性和創造性。

5 結語

本文引入韌性理論，充分考慮項目進度管理的影響因素，構建了項目進度管理韌性評價指標體系。利用BWM 分析法，在專家打分的基礎上，得到各評價指標的權重；創新性地使用云模型對項目進度管理韌性進行評價并針對評價結果給出對應的建議。然而，本文還存在以下不足之處：項目的進度管理施工復雜的系統，涉及到很多主觀的因素，如何使主觀因素客觀化是實踐努力的方向；在指標賦權和評價方面，具有一定的主觀性和局限性，在后續的研究中可以考慮多增加定量指標、增加相關領域的專家人數，使得結果更為客觀有效；人工智能、大數據、裝配式建筑的發展也會使得項目進度管理趨于精細化，這些都會影響項目的進度管理韌性評價，在今后的研究中需要緊跟時代發展，充分利用先進的軟件對項目的進度進行科學的管理和分析。