Mapping rework causes and effects using artificial neural networks

Abstract

Rework can have adverse effects on the performance and productivity of construction projects. Techniques such as artificial neural networks (ANN) are widely used for prediction and classification problems and thus can be used to map the causes and effects of rework. The traditional back propagation neural network and general regression neural network data from 112 Hong Kong construction projects are used to examine the influence of rework causes on the various project performance indicators such as cost overrun, time overrun, and contractual claims. The results from this research could be used to develop forecasting systems and appropriate intelligent decision support frameworks for enhancing performance in construction projects. Furthermore, analysis of the neural network results indicates that the general regression neural network architecture is better suited for modelling rework causes and their impacts on project performance.

Les travaux de reprise peuvent avoir des effets néfastes sur les performances et la productivité dans les projets de construction. Des techniques comme les réseaux neuronaux artificiels (AAN) sont largement utilisés pour résoudre les problèmes de prévision et de classification et peuvent donc servir à cartographier les causes et les effets des travaux de reprise. Les données de réseaux neuronaux classiques à rétropropagation et les données de réseaux neuronaux à régression générale provenant de 112 projets de construction à Hong Kong sont utilisées pour examiner l'influence des travaux de reprise sur les divers indicateurs de performances de projets, comme les dépassements de coûts, les dépassements de délais et les réclamations contractuelles. Les résultats de cette recherche pourraient servir à développer des systèmes de prévision et des cadres appropriés et intelligents de soutien à la décision pour améliorer les performances de projets de construction. En outre, l'analyse des résultats de réseaux neuronaux indique que l'architecture du réseau neuronal à régression générale convient mieux à la modélisation des causes des travaux de reprise et à leurs conséquences sur les performances des projets.

Mots cle´s: projet de construction, dépassement des coûts, productivité, performances de projets, travaux de reprise, dépassement des délais

Keywords:

• construction projects
• cost overrun
• productivity
• project performance
• rework
• time overrun

Acknowledgements

This research study was supported by a seed funding from the University of Hong Kong (Grant No. HKU URC No. 10205236) and another grant from the City University of Hong Kong (Grant No. CityU Project No. 7200097). In addition, the support of a grant from the Hong Kong Research Grants Council (Grant No. 7126/06E) is acknowledged. The authors are grateful for the valuable knowledge-based contributions from many Hong Kong construction industry practitioners who shared their valuable experiences with the research team. The authors also wish to thank Dr Nitin Muttil for his useful discussions on data mining and evolutionary modelling.