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Determinación de la eficiencia en proyectos de construcción

En la industria de la gestión de proyectos, los cuatro factores: tiempo, costo, calidad e impactos ambientales son el resultado de cada actividad. Por lo tanto, la optimización de proyectos tiene como base estos cuatro factores. Se utiliza la metodología DEA para elegir la mejor manera de realizar cada actividad. La evaluación del desempeño se lleva a cabo tomando en consideración los recursos y los resultados (tiempo, costo, calidad e impactos ambientales). Los resultados se dividen en categorías deseables y no deseables.

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Determinación de la eficiencia en proyectos de construcción

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Palabras clave

Compensación entre tiempo, Costo, Calidad, Medio ambiente, Análisis envolvente de datos (DEA), TOPSIS, Eficiencia, Proyecto de construcción

La industria de la construcción representa un sector amplio, polifacético y dinámico que abarca una gran variedad de proyectos de construcción de ingeniería. A pesar de que la realización de proyectos de construcción (construcción de carreteras, presas, edificios, entre otros) tiene un impacto directo en el bienestar de las personas, las etapas de ejecución e implementación de estos proyectos conllevan numerosos efectos negativos a su alrededor. Los proyectos de construcción, debido a su alta densidad, resultan ser motivo de graves molestias para los habitantes y empresas cercanas, especialmente en las zonas urbanas.

Hoy en día, aquellos que participan en proyectos buscan disminuir los costos totales y la duración de dichos proyectos. Además, al mismo tiempo, buscan aumentar los niveles de calidad. Por otro lado, los gobiernos han mostrado mayor interés a los efectos ambientales de los proyectos. Este estudio aborda la problemática de la gestión de proyectos en relación con el tiempo, costo, calidad y efectos ambientales. Se evalúan diversos métodos de ejecución mediante el uso del método de análisis envolvente de datos de la red (NDEA por sus siglas en inglés) para elegir la mejor forma de mitigar los impactos ambientales.

Además, a la vez se busca reducir la duración y el costo de implementación del proyecto para mejorar su calidad integral. Se aplica el método de la unidad virtual ideal y antiideal para clasificar los modelos de ejecución eficientes. Del mismo modo, el método TOPSIS se utiliza para clasificar los distintos modelos de ejecución de cada actividad. Finalmente, se comparan los resultados de ambos métodos.

Los hallazgos muestran que elegir un modelo de ejecución eficiente para cada actividad logra un equilibro en los cuatro objetivos del proyecto, incluyendo tiempo, costo, calidad e impactos ambientales. Gracias al método NDEA-Nuo se obtuvo la menor duración y el costo más bajo del proyecto. Por otro lado, el nivel de más alta calidad se obtuvo con el método NDEA-INP. Finalmente, utilizando el método TOPSIS se obtuvo la menor cantidad de impactos ambientales de todo el proyecto. Asimismo, la cantidad más baja de uso de recursos también se obtuvo con el método TOPSIS, de tal manera que la cantidad de uso diario de recursos fue menor que la de los otros dos métodos.

En consecuencia, el equipo de gestión de proyectos puede utilizar tanto el método NDEA como el TOPSIS, en función de las políticas de la organización. El método NDEA-Nuo tiene el mejor desempeño en términos de tiempo y costo. El método NDEA-INP tiene el mejor desempeño en términos de calidad. Por último, el método TOPSIS tiene el mejor desempeño en términos de impactos ambientales.

DATO: Este artículo deriva del estudio Evaluating efficiency in construction projects with the TOPSIS model and NDEA method considering environmental effects and undesirable data que tiene como coautor a Mohammad Khalilzadeh, profesor e investigador de CENTRUM PUCP Business School.

REFERENCIA:

Banihashemi, S. A., & Khalilzadeh, M. K. (2022). Evaluating efficiency in construction projects with the TOPSIS model and NDEA method considering environmental effects and undesirable data. Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Civil Engineering, 46(2), 1589 – 1605. https://doi.org/10.1007/s40996-021-00669-w [Published: April (2nd Quarter/Spring) 2022]

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