Modelo de presupuesto de obra

Modelo de presupuesto de obra

Modelo financiero de la construcción

Las inversiones en construcción son sensibles a los excesos de tiempo y costes. Los retrasos y el aumento de costes se consideran dos amenazas para el éxito del proyecto. El objetivo del proyecto es desarrollar un modelo para predecir el coste y la duración del proyecto a partir de datos históricos de proyectos similares. Se desarrollan modelos de regresión estadística utilizando datos reales de proyectos de construcción. La metodología se adopta en 3 pasos: a) Recogida de datos b) Análisis estadístico mediante el software Statistical Package for Social Sciences (SPSS) c) Interpretación de los resultados. Se han recogido los datos reales de coste y duración de 51 proyectos de construcción. En estadística, el análisis de regresión es un proceso estadístico para estimar las relaciones entre variables. Incluye muchas técnicas para modelar y analizar varias variables, cuando el objetivo es la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes. El análisis se realiza con el programa SPSS, desarrollado por IBM Corporation. Los modelos de regresión se han desarrollado utilizando los datos recogidos de Noel Builders, Kakkanad, Ernakulam para predecir el coste y la duración del proyecto. Los modelos desarrollados se validan mediante un enfoque de muestra dividida. Los resultados del modelo pueden ser utilizados por los gestores de proyectos en la fase de planificación para validar el tiempo de la ruta crítica programada y el presupuesto del proyecto.

Prueba de modelización de infraestructuras

Este artículo presenta un modelo de regresión múltiple para estimar el coste de construcción de varios tipos de estructura y envoltura de edificios residenciales de baja altura en Canadá. El modelo es capaz de predecir el coste de construcción por metro cuadrado de seis alternativas de envoltura y estructura en diversas combinaciones. Los tipos de estructura eran de madera y acero, y los sistemas de envoltura incluían madera, ladrillos de chapa y muros de hormigón. Las variables predictoras eran el tipo de envoltura, la superficie, el número de plantas y la altura de las mismas. El modelo se desarrolló en cuatro etapas principales: revisión de la literatura sobre los métodos existentes, recopilación de datos de costes de construcción reales de proyectos terminados, diagnóstico preliminar sobre la calidad de los datos, generación y verificación del modelo. El modelo desarrollado fue probado y validado con éxito con datos en tiempo real. Este modelo puede proporcionar una estimación conceptual fiable de los costes de los edificios residenciales de baja altura en la fase inicial de diseño con una precisión razonable. Ayuda a los propietarios a asignar el presupuesto y/o a realizar el análisis económico con menos esfuerzo y complejidad.Palabras clave

Curso de modelización de infraestructuras

autores:Sang C. Lhee, Ph.D.,Rinker School of Construction Management, University of Florida, email: lheesch@ufl.eduIan Flood, UF Research Foundation and Holland Professor, Rinker School of Construction Management, University of Florida, email: flood@ufl.eduRaja R.A. Issa, UF Research Foundation and Holland Professor, Rinker School of Construction Management, University of Florida, email: raymond-issa@ufl.edu

Resumen: La contingencia de costes de los propietarios es uno de los elementos de coste más importantes dentro de una estimación base para tener en cuenta los riesgos imprevisibles y los cambios en la entrega de los proyectos de construcción. La estimación precisa de una contingencia óptima es fundamental para el éxito financiero de un proyecto y para garantizar el uso óptimo de los fondos del propietario. Los métodos existentes para estimar la contingencia son deficientes en el sentido de que las respuestas que generan suelen estar lejos de ser óptimas, lo que provoca problemas como el agotamiento de los presupuestos, las disputas y la reducción de la calidad del trabajo. Este estudio propone un método basado en redes neuronales de dos pasos para estimar la contingencia óptima para la financiación de proyectos de construcción de transporte por parte de los propietarios, con el objetivo de lograr soluciones más cercanas al óptimo que las herramientas existentes. El método de dos pasos es un desarrollo de un enfoque de red neuronal de un solo paso que se ha encontrado que funciona mejor que el enfoque actualmente adoptado por el Departamento de Transporte de Florida (FDOT). El modelo de predicción de dos pasos basado en la RNA ha demostrado que genera estimaciones de contingencia que se acercan más al óptimo que el enfoque de un paso basado en la RNA. En consecuencia, el enfoque de dos pasos tiene el potencial de mejorar las decisiones presupuestarias de los propietarios, reduciendo el riesgo de infrautilizar o sobrecomprometer fondos.

Interés de los modelos durante la construcción

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