LGORITHM FOR DEVELOPING AN ORGANIZATIONAL AND TECHNOLOGICALMODEL WITH RISK ASSESSMENT FOR TIMELY CONSTRUCTION COMPLETION

2025

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52578/2305-9397-2025-2-5-270-277
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The organizational and technological construction model serves as a conceptual foundation for structuring the construction process during its implementation phase. The effectiveness of adopted organizational and technological solutions significantly impacts the quality and timely completion of construction projects. This paper proposes an algorithm for developing a model that includes both quantitative and qualitative risk assessment aimed at ensuring timely project delivery. The research hypothesis suggests that enhancing the reliability of the construction process requires the application of a predictive approach when designing organizational and technological solutions. The methodology is based on systems analysis, a multifactor approach, and analytical modeling of construction processes. The outcome of the study is the development of a predictive probabilistic mathematical model that accounts for the influence of random factors and enables quantitative risk assessment that may affect construction timelines. The model considers potential deviations from the critical path and allows forecasting the probability of timely project completion. The proposed algorithm enhances the organizational and technological reliability of the construction process and enables more efficient resource allocation under uncertainty