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

2025

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52578/2305-9397-2025-2-5-270-277
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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