朱利熹，劉明廣

（1.廣州市增城區(qū)公共建設(shè)項(xiàng)目管理服務(wù)中心，廣東 廣州511300；2.華南師范大學(xué) 政治與公共管理學(xué)院，廣東 廣州 511400，E-mail：Lmg2001_2004@163.com）

隨著城市化的加快，建筑項(xiàng)目給人們帶來了巨大的生活和工作便利，也給當(dāng)?shù)卣畡?chuàng)造了可觀的經(jīng)濟(jì)效益。與此同時(shí)，建筑業(yè)項(xiàng)目利潤總額逐年下滑，項(xiàng)目進(jìn)度往往達(dá)不到計(jì)劃要求；而項(xiàng)目的進(jìn)度是否按計(jì)劃完成意味著投資能否盡快產(chǎn)生收益，項(xiàng)目的利潤率能否得到提升。因而項(xiàng)目的進(jìn)度管理對于一個(gè)項(xiàng)目來說格外重要。目前，一些項(xiàng)目管理者和企業(yè)也認(rèn)識到了項(xiàng)目進(jìn)度管理的重要性，但是對項(xiàng)目進(jìn)度管理的影響因素難以識別并且缺乏客觀有效的評價(jià)方式。

近年來，國內(nèi)外對項(xiàng)目進(jìn)度管理影響因素、項(xiàng)目進(jìn)度管理評價(jià)及項(xiàng)目韌性評價(jià)等3 個(gè)方面展開了一系列研究。在項(xiàng)目進(jìn)度管理因素方面，James 等[1]對模塊化建造成功與否影響最大的21 個(gè)因素進(jìn)行總結(jié)，對其影響程度進(jìn)行打分，并對其發(fā)生幾率進(jìn)行分類，同時(shí)針對21 個(gè)因素提出指導(dǎo)意見。許小婷等[2]認(rèn)為施工進(jìn)度延誤影響因素包括5 個(gè)層次，第一層次包括社會環(huán)境、相關(guān)手續(xù)辦理、自然環(huán)境、合同問題等因素，是表層直接因素；第二至第四層次是間接因素，包括圖紙供應(yīng)、設(shè)計(jì)變更、勞務(wù)人員因素、施工技術(shù)、組織管理、工程款支付、施工場地、圖紙質(zhì)量等因素；第五層次包括項(xiàng)目所在地地質(zhì)及項(xiàng)目組織協(xié)調(diào)能力，屬于底層因素，是導(dǎo)致施工進(jìn)度延誤的根本因素。在項(xiàng)目進(jìn)度管理評價(jià)方面，Lobna Bouchaala 等[3]就貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在項(xiàng)目進(jìn)度管理中的應(yīng)用進(jìn)行了研究分析。Andiya 等[4]利用CPM Crashing、CPM-PERT 和CCPM 對建設(shè)項(xiàng)目進(jìn)行評價(jià)使得項(xiàng)目延期最小，結(jié)果表明項(xiàng)目不延誤的概率很低，只有55%的項(xiàng)目能夠按時(shí)完成，公司必須嘗試CCPM 計(jì)劃。王艷彤等[5]從資源供應(yīng)水平、組織管理及智慧文化、實(shí)施效益水平、監(jiān)管預(yù)警能力4 個(gè)方面構(gòu)建了高速公路進(jìn)度智慧化管理效果評價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用熵權(quán)法確定評價(jià)指標(biāo)權(quán)重，進(jìn)而采用灰色聚類評價(jià)模型對來賓至都安段的高速公路建設(shè)進(jìn)度智慧化管理進(jìn)行評價(jià)。在項(xiàng)目韌性評價(jià)方面，Azadeh 等[6]提出韌性工程已經(jīng)成為測量和維護(hù)復(fù)雜系統(tǒng)安全性的新視角，并使用（AHP）設(shè)計(jì)出一種用于改進(jìn)維護(hù)組織韌性的評估方法。王啟飛等[7]基于“壓力-狀態(tài)-響應(yīng)”（PSR）模型建立城市韌性度評價(jià)指標(biāo)體系，采用CRITIC 賦權(quán)法和綜合指數(shù)法確定各指標(biāo)權(quán)重，并以北京市為例，采用綜合評價(jià)模型分析該城市韌性度的發(fā)展趨勢。

目前，在項(xiàng)目管理評價(jià)中，韌性理論通常被用于項(xiàng)目安全管理評價(jià)領(lǐng)域，很少有學(xué)者將韌性理論引入項(xiàng)目進(jìn)度管理評價(jià)中。因此，本文充分借鑒前人的理論和方法，創(chuàng)新性地將韌性理論引入項(xiàng)目進(jìn)度管理評價(jià)中，結(jié)合自身施工經(jīng)驗(yàn)從韌性角度建立進(jìn)度管理韌性評價(jià)指標(biāo)體系和評價(jià)模型，對項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性進(jìn)行綜合評價(jià)。

1 項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

為了更全面地對項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性指標(biāo)進(jìn)行識別，本文對韌性相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行全面梳理。在知網(wǎng)中搜索“韌性評價(jià)”“韌性評估”“安全韌性”等關(guān)鍵詞，其中關(guān)于“韌性評價(jià)”的文章有87 篇，關(guān)于“韌性評估”的文章有114 篇，關(guān)于“安全韌性”的文章36 篇。從中篩選出與進(jìn)度管理評價(jià)相關(guān)的韌性指標(biāo)，并對相關(guān)韌性指標(biāo)之間的相關(guān)性進(jìn)行分析。Bruneau 等[8]提出的韌性最重要的4 種屬性受到了學(xué)術(shù)界的普遍認(rèn)可，即健壯性（Robustness）、冗余性（Redundancy）、智慧性（Resourcefulness）、迅速性（Rapidity）。其中，健壯性是系統(tǒng)經(jīng)受外部干擾和內(nèi)部壓力時(shí)能抵抗沖擊，維持關(guān)鍵功能的固有能力；冗余性是指系統(tǒng)受到外部干擾時(shí)關(guān)鍵資源的可替換性；智慧性是指系統(tǒng)在經(jīng)過學(xué)習(xí)提高技能后，面對不良事件發(fā)生過程中應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)的靈活能力和適應(yīng)能力；快速性是指系統(tǒng)在經(jīng)歷不良事件后恢復(fù)到某一工作水平所需要的時(shí)間長度。根據(jù)上述4 種韌性屬性，結(jié)合項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性特征，將項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性指標(biāo)分成維持性能、應(yīng)對性能、恢復(fù)性能及優(yōu)化性能4 個(gè)維度。具體定義解釋如表1所示。

表1 項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性評價(jià)4 個(gè)維度的定義解釋

綜上，最終確定的項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性評價(jià)指標(biāo)體系如圖1 所示，該評價(jià)指標(biāo)體系包括維持性能、應(yīng)對性能、恢復(fù)性能、優(yōu)化性能4 個(gè)一級指標(biāo)和其對應(yīng)的35 個(gè)二級指標(biāo)構(gòu)成。

圖1 項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性評價(jià)指標(biāo)體系

2 BWM 分析法確定評價(jià)指標(biāo)權(quán)重

BWM（Best Worst Method，BWM）是一種多屬性決策方法最好最差方法，該方法是一種定性定量相結(jié)合的權(quán)重確定方法。與層次分析法相比，BWM 對指標(biāo)的比較次數(shù)大大減少，因此得到的判斷矩陣一致性也更高。BWM 的基本原理[10]：一是決策者在評價(jià)指標(biāo)體系里分別選取其認(rèn)為最“好”指標(biāo)（Best）和最“差”指標(biāo)（Worst）（這里的最好和最差可理解為決策者認(rèn)為最重要和最不重要的指標(biāo)）；二是每個(gè)指標(biāo)分別與最“好”指標(biāo)和最“差”指標(biāo)比較（這里并非兩兩比較），并以1 至9 之間的整數(shù)賦值；三是以指標(biāo)權(quán)重為決策變量，建立優(yōu)化模型，令指標(biāo)的權(quán)重之比與決策者賦值盡可能接近，從而解出指標(biāo)的權(quán)重。

BWM 分析法實(shí)施的具體步驟如下：①建立評價(jià)指標(biāo)體系，設(shè)n個(gè)指標(biāo)，記為C1，C2，…，Cn；②確定最“好”指標(biāo)和最“差”指標(biāo)，分別記為CB和CW；③最好指標(biāo)CB依次與C1，C2，…，Cn比較，并用1至9之間的整數(shù)賦值，得到比較向量AB=（aB1，aB2，…，aBn）；④利用C1，C2，…，Cn分別與最差指標(biāo)CW依次比較，也用1 至9 之間的整數(shù)賦值，得到比較向量Aw=(a1w，a2w，…，anw)；⑤通過線型模型求解，即：

根據(jù)收集到的10 位專家的打分情況，每個(gè)專家的打分結(jié)果都可以通過編程計(jì)算得到一組權(quán)重，最后由10 位專家的指標(biāo)權(quán)重取平均值計(jì)算出項(xiàng)目進(jìn)度管理評價(jià)的指標(biāo)權(quán)重總權(quán)重，結(jié)果如表2 所示。

表2 指標(biāo)權(quán)重統(tǒng)計(jì)表

3 某項(xiàng)目的進(jìn)度管理韌性云模型評價(jià)

3.1 云模型的概念及理論

云的定義為[11]：假設(shè)X是由精確數(shù)值組成的定量論域，C是X上的定性概念，若定量值x∈X，且滿足：x是定性概念C的隨機(jī)數(shù)字表達(dá)、x對C的隸屬度u(x)→[0，1]是具有穩(wěn)定傾向的隨機(jī)數(shù)，即u:X→[0，1]，則在論域X上存在形似云的圖形分布，記作C(x)，每個(gè)x稱為一個(gè)云滴[12]。云模型通過3個(gè)數(shù)字特征表示，分別是期望值（EX）、熵（En）、超熵（He）。云模型有兩種轉(zhuǎn)換模式：正向云發(fā)生器和逆向云發(fā)生器。

（1）正向云發(fā)生器，從定性到定量。指的是將云模型的3 個(gè)數(shù)字特征值轉(zhuǎn)化為云滴，從而達(dá)到量化定性概念的目的。正向云發(fā)生器的步驟如下[13]：

①輸入數(shù)字特征期望EX、熵En、超熵He及需要產(chǎn)生的云滴數(shù)量N。

②生成以En為期望值，He為方差的正態(tài)隨機(jī)數(shù)En′。

③生成以En為期望，En′為標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)隨機(jī)數(shù)Xi。

⑤重復(fù)進(jìn)行①~④，直至生成N個(gè)云滴。

（2）逆向云發(fā)生器，從定量到定性。將樣本數(shù)據(jù)通過計(jì)算轉(zhuǎn)化為云模型的數(shù)字特征值。逆向云發(fā)生器的步驟如下：

由此，可以得到云模型的3 個(gè)數(shù)字特征：期望、熵與超熵。將標(biāo)準(zhǔn)評語集這樣的定性概念轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)云模型，獲得定量數(shù)值的范圍和規(guī)律。通過使用正向發(fā)生器，使得標(biāo)準(zhǔn)云模型的3 個(gè)數(shù)字特征值轉(zhuǎn)化為云滴，便可以獲得N個(gè)云滴，得到直觀的標(biāo)準(zhǔn)云圖。

隨后使用逆向云發(fā)生器，將各評價(jià)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為每個(gè)定性指標(biāo)的3 個(gè)云模型的數(shù)字特征值。通過特征值構(gòu)建云模型，讓它們和標(biāo)準(zhǔn)云圖比較，反映它們和評價(jià)等級的隸屬關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)了定量到定性的轉(zhuǎn)化。

3.2 利用云模型評價(jià)某項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性

該項(xiàng)目為學(xué)校項(xiàng)目，預(yù)計(jì)建成后有60 個(gè)班小學(xué)，總規(guī)?？蛇_(dá)2700 名學(xué)生。項(xiàng)目總用地面積41274 m2，總建筑面積為53731 m2。主要建設(shè)內(nèi)容包括教學(xué)樓（含架空層建筑面積約21675 m2）、綜合樓（建筑面積約2853 m2）、后勤樓（建筑面積約8370 m2）、體育館（建筑面積約5500 m2，內(nèi)設(shè)25 m×25 m 游泳池）等。建筑規(guī)模較大，項(xiàng)目實(shí)施過程中遇到的不可控因素較多；施工現(xiàn)場位于城中村，周邊有小區(qū)樓盤，場地空間不足，樁基礎(chǔ)施工及夜間施工時(shí)容易引起居民投訴；項(xiàng)目周邊的小區(qū)業(yè)主希望學(xué)校項(xiàng)目盡快建成，以滿足學(xué)生入學(xué)需求。因此，整體項(xiàng)目工期較緊，很有必要對項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性進(jìn)行評價(jià)，提高項(xiàng)目管理團(tuán)隊(duì)的項(xiàng)目進(jìn)度管理能力，以確保項(xiàng)目如期或提前完工。

3.2.1 項(xiàng)目標(biāo)準(zhǔn)云生成

為了確保評價(jià)結(jié)果的科學(xué)性和合理性，一共邀請了參與該項(xiàng)目建設(shè)并對項(xiàng)目有深入了解的10 位專家，包括來自所在項(xiàng)目的各方公司層面的主要技術(shù)人員和管理人員。根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際情況和專家的建議，將項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性評價(jià)結(jié)果分為5個(gè)等級[14]，按照0~100 進(jìn)行打分：0~40 為“低韌性”、40~60為“較低韌性”、60~75 為“中等韌性”、75~90為“較高韌性”、90~100 為“高韌性”。將評語集的取值范圍轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)云對應(yīng)的3 個(gè)特征值（EX、En、He），Umax和Umin分別指評語集的上限值和下限值，其計(jì)算表達(dá)式如下：

其中，k為常數(shù)，表示標(biāo)準(zhǔn)云的離散程度，參考類似文獻(xiàn)[15]，本文取值為0.5。

根據(jù)上式，計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)云參數(shù)。低韌性的特征值（20，6.67，0.5）；較低韌性特征值（50，3.33，0.5）；中等韌性的特征值（67.5，2.5，0.5）；較高韌性特征值（82.5，2.5，0.5）；高韌性特征值（95，1.67，0.5）。運(yùn)用Matlab 將5 個(gè)評價(jià)等級的特征值進(jìn)行代碼計(jì)算并取值3000 次，生成相應(yīng)評價(jià)等級標(biāo)準(zhǔn)云圖。

3.2.2 一級指標(biāo)綜合評價(jià)云模型的建立與分析

根據(jù)專家的打分和逆向云發(fā)生器的計(jì)算，可以分別計(jì)算一級指標(biāo)的云數(shù)字特征值，如表3 所示。同時(shí)根據(jù)云數(shù)字特征值，利用正向云發(fā)生器，帶入Matlab，生成相應(yīng)云圖。根據(jù)利用云模型進(jìn)行評價(jià)的相似文獻(xiàn)做法[16]，綜合云圖與哪個(gè)韌性區(qū)間重合度最高，即屬于哪種韌性性能。

表3 一級指標(biāo)的云數(shù)字特征值

（1）維持性能。云模型的數(shù)字特征值為78.1284，3.7752，1.7309，帶入Matlab，生成相應(yīng)云圖如圖2所示。項(xiàng)目進(jìn)度管理維持性能的云滴分布絕大多數(shù)集中在較高韌性區(qū)間，一部分落在中等韌性區(qū)間，因此判斷項(xiàng)目進(jìn)度管理的維持性能屬于較高韌性等級。說明項(xiàng)目在進(jìn)度出現(xiàn)滯后的苗頭、受到外部因素干擾時(shí)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)可以較快通過進(jìn)度管理系統(tǒng)快速調(diào)節(jié)、保持項(xiàng)目穩(wěn)定運(yùn)行，從而維持項(xiàng)目正常生產(chǎn)進(jìn)度。

圖2 維持性能評價(jià)云模型

（2）應(yīng)對性能。云模型的數(shù)字特征值為75.5959，3.3592，1.8228，帶入Matlab，生成相應(yīng)云圖如圖3所示。項(xiàng)目進(jìn)度管理應(yīng)對性能的云滴分布多數(shù)集中在較高韌性區(qū)間，一部分落在中等韌性區(qū)間，因此，判斷項(xiàng)目進(jìn)度管理的應(yīng)對性能屬于較高韌性等級。說明當(dāng)項(xiàng)目進(jìn)度管理系統(tǒng)受到超過維持性能閾值干擾后，項(xiàng)目的進(jìn)度已經(jīng)出現(xiàn)滯后、進(jìn)度管理系統(tǒng)部分功能中斷或退化后，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)能較好地識別問題所在，啟動備用方案，采取應(yīng)對策略，同時(shí)針對項(xiàng)目進(jìn)度情況有較高的監(jiān)測手段，使得項(xiàng)目進(jìn)度滯后得到控制降低到可承受范圍。

圖3 應(yīng)對性能評價(jià)云模型

（3）恢復(fù)性能。云模型的數(shù)字特征值為76.8129，3.3440，1.2691，帶入Matlab，生成相應(yīng)云圖如圖4所示。項(xiàng)目進(jìn)度管理恢復(fù)性能的云滴分布多數(shù)集中在較高韌性區(qū)間，一部分落在中等韌性區(qū)間，因此判斷項(xiàng)目進(jìn)度管理的恢復(fù)性能屬于較高韌性等級。說明當(dāng)進(jìn)度管理系統(tǒng)經(jīng)歷了應(yīng)對性能階段，通過對現(xiàn)場的反饋，可以較好地通過人、材、機(jī)等資源的調(diào)整和外部的援助，使項(xiàng)目的進(jìn)度管理狀態(tài)較快恢復(fù)到受干擾之前。

圖4 恢復(fù)性能評價(jià)云模型

（4）優(yōu)化性能。云模型的數(shù)字特征值為78.8523，3.3428，1.3768，帶入Matlab，生成相應(yīng)云圖如圖5所示。項(xiàng)目進(jìn)度管理優(yōu)化性能的云滴分布大多數(shù)集中在較高韌性區(qū)間，一部分落在中等韌性區(qū)間，因此判斷項(xiàng)目進(jìn)度管理的優(yōu)化性能屬于較高韌性等級。表明系統(tǒng)狀態(tài)通過恢復(fù)階段可以恢復(fù)到事前狀態(tài)，同時(shí)項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員有較好的學(xué)習(xí)更新能力，針對進(jìn)度管理系統(tǒng)軟件和硬件的更新較好，從而更加有能力對抗進(jìn)度滯后的情況發(fā)生。

圖5 優(yōu)化性能評價(jià)云模型

按照EX數(shù)值大小，維持性能是78.1284，應(yīng)對性能是75.5959，恢復(fù)性能是76.8129，優(yōu)化性能是78.8523，可得到4 個(gè)一級評價(jià)指標(biāo)韌性能力大小排序，優(yōu)化性能>維持性能>恢復(fù)性能>應(yīng)對性能。由此可知，該項(xiàng)目的應(yīng)對性能最弱，應(yīng)在后面的項(xiàng)目建設(shè)過程中，注重提升這方面的性能。

4 建議

該項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性能力較低的部分是應(yīng)對別性能，應(yīng)對性能主要包括溝通能力、復(fù)盤能力、整合資源能力和激勵(lì)協(xié)調(diào)能力，因此根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際分從如下4 個(gè)方面提出改進(jìn)措施，期望推動項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性能力進(jìn)一步提高。

（1）在溝通方面，鼓勵(lì)員工積極參與各種活動，加強(qiáng)團(tuán)隊(duì)建設(shè)，避免誤會，同時(shí)建立良好的外部溝通渠道，通過合作建立信任和友好的關(guān)系，提高溝通協(xié)調(diào)的效率和質(zhì)量。

（2）在復(fù)盤方面，制定詳細(xì)的復(fù)盤總結(jié)流程和標(biāo)準(zhǔn)，為團(tuán)隊(duì)成員提供復(fù)盤總結(jié)的相關(guān)知識和技能，收集整理團(tuán)隊(duì)的復(fù)盤總結(jié)成果，形成有價(jià)值的知識和經(jīng)驗(yàn)資源，為今后的工作提供參考和借鑒。

（3）在風(fēng)險(xiǎn)管理方面，制定詳細(xì)的進(jìn)度計(jì)劃，明確關(guān)鍵線路和關(guān)鍵工序，確定工期和交付時(shí)間，為后續(xù)的管控提供依據(jù)；另外收集和整理市場上的可替代材料信息，建立材料性能數(shù)據(jù)庫，為材料替代提供數(shù)據(jù)支持。

（4）在績效考核方面，明確各崗位的職責(zé)和工作內(nèi)容并建立進(jìn)度管理工作流程和標(biāo)準(zhǔn)化操作，對提前完成項(xiàng)目進(jìn)度的團(tuán)隊(duì)成員進(jìn)行獎勵(lì)，包括物質(zhì)獎勵(lì)和非物質(zhì)獎勵(lì)，激勵(lì)團(tuán)隊(duì)成員的積極性和創(chuàng)造性。

5 結(jié)語

本文引入韌性理論，充分考慮項(xiàng)目進(jìn)度管理的影響因素，構(gòu)建了項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性評價(jià)指標(biāo)體系。利用BWM 分析法，在專家打分的基礎(chǔ)上，得到各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重；創(chuàng)新性地使用云模型對項(xiàng)目進(jìn)度管理韌性進(jìn)行評價(jià)并針對評價(jià)結(jié)果給出對應(yīng)的建議。然而，本文還存在以下不足之處：項(xiàng)目的進(jìn)度管理施工復(fù)雜的系統(tǒng)，涉及到很多主觀的因素，如何使主觀因素客觀化是實(shí)踐努力的方向；在指標(biāo)賦權(quán)和評價(jià)方面，具有一定的主觀性和局限性，在后續(xù)的研究中可以考慮多增加定量指標(biāo)、增加相關(guān)領(lǐng)域的專家人數(shù)，使得結(jié)果更為客觀有效；人工智能、大數(shù)據(jù)、裝配式建筑的發(fā)展也會使得項(xiàng)目進(jìn)度管理趨于精細(xì)化，這些都會影響項(xiàng)目的進(jìn)度管理韌性評價(jià)，在今后的研究中需要緊跟時(shí)代發(fā)展，充分利用先進(jìn)的軟件對項(xiàng)目的進(jìn)度進(jìn)行科學(xué)的管理和分析。