Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng bayes

Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng bayes Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng bayes Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng bayes

TỔNG QUAN

TÌNH HÌNH KINH TẾ XÃ HỘI VIỆT NAM

Năm 2019, kinh tế - xã hội Việt Nam đối mặt với bối cảnh tăng trưởng kinh tế toàn cầu chậm lại, cùng với căng thẳng thương mại Mỹ - Trung và bất ổn chính trị, ảnh hưởng tiêu cực đến niềm tin kinh doanh và quyết định đầu tư Mặc dù vậy, GDP đạt mức tăng 7,02%, vượt mục tiêu Quốc hội đề ra, nhờ vào sự chỉ đạo quyết liệt của Chính phủ và nỗ lực từ cộng đồng doanh nghiệp Mức tăng này tuy thấp hơn năm 2018 nhưng vẫn cao hơn giai đoạn 2011-2017 Trong đó, khu vực nông, lâm nghiệp và thủy sản tăng 2,01%, công nghiệp và xây dựng tăng 8,90%, và dịch vụ tăng 7,3%, thể hiện sự đóng góp quan trọng vào tăng trưởng chung của nền kinh tế.

Hình 1-1: Tăng trưởng Việt Nam giai đoạn 2009-2019 [1]

1.1.1 Đóng góp của ngành Xây dựng đối với nền kinh tế

Ngành xây dựng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra tài sản vật chất, góp phần phát triển kinh tế xã hội của quốc gia Trong những năm gần đây, ngành đã hoàn thành nhiều công trình lớn với công nghệ thi công phức tạp, tỷ trọng đóng góp vào GDP ngày càng tăng, đặc biệt là năm 2015 với 6,15% Vốn đầu tư xã hội vào ngành xây dựng năm 2015 đạt 113,478 tỷ đồng, chiếm khoảng 8,3% tổng vốn đầu tư xã hội Chỉ số phát triển tổng sản phẩm ngành xây dựng giai đoạn 2011-2015 tăng trung bình 2,5%/năm, với năm 2015 ghi nhận mức tăng 4% so với năm trước Ngành cũng đã thu hút khoảng 3,431 triệu lao động, tương đương 14% lực lượng lao động toàn quốc Đến năm 2019, hoạt động xây dựng tiếp tục tăng trưởng 9 - 9,2% so với năm 2018, cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của nguồn nhân lực và đáp ứng nhu cầu cho sản xuất kinh doanh trong ngành.

Tỷ lệ đô thị hóa tại Việt Nam đạt khoảng 39,2%, tăng 0,8% so với năm 2018 Chi phí nhân công trong ngành xây dựng bị ảnh hưởng bởi mức lương tối thiểu vùng, do phần lớn lao động trong ngành này có trình độ thấp và chưa qua đào tạo chuyên nghiệp Từ 2010-2019, lương tối thiểu vùng tăng trung bình 17%/năm, với mức tăng cao nhất vào năm 2012 do lạm phát Tuy nhiên, tốc độ tăng lương tối thiểu đã chậm lại từ năm 2012, với mức tăng dự kiến năm 2019 thấp nhất trong 10 năm qua Việc công bố sớm mức lương tối thiểu giúp hạn chế tác động tiêu cực đến doanh nghiệp xây dựng, cho phép chi phí tăng được tính toán trong hồ sơ dự thầu và chuyển đến khách hàng.

Hình 1-2: Tăng trưởng xây dựng Việt Nam giai đoạn 1990 - 2018 [2]

Ngành xây dựng đang đối mặt với nhiều thách thức như chậm tiến độ, vượt chi phí và chất lượng kém, ảnh hưởng đến năng suất lao động (NSLĐ) và sự phát triển kinh tế quốc dân Theo Niên giám thống kê 2015, NSLĐ của ngành xây dựng xếp thứ 15 trong 20 ngành kinh tế, cho thấy sự cần thiết phải cải thiện Nguyên nhân chủ yếu bao gồm trình độ phát triển và ứng dụng khoa học công nghệ thấp, đào tạo nguồn nhân lực chưa kịp thời, chính sách tiền lương không hợp lý, và quy mô doanh nghiệp chưa tối ưu Để nâng cao NSLĐ, cần thực hiện các giải pháp như tái cơ cấu và cổ phần hóa doanh nghiệp nhà nước, đổi mới đào tạo nguồn nhân lực, thúc đẩy ứng dụng công nghệ, hoàn thiện tiêu chuẩn kỹ thuật, và xây dựng hệ thống thông tin quản lý hiệu quả.

Trong giai đoạn 2010 – 2015, năng suất lao động bình quân năm đạt từ 42,7 triệu đồng/người đến 66,5 triệu đồng/người, xếp thứ 15 trong 20 ngành so sánh Tuy nhiên, trong 5 năm gần đây, tốc độ tăng trưởng năng suất lao động đã có sự cải thiện tích cực, với mức tăng trung bình khoảng 10% mỗi năm Hai nguyên nhân chính dẫn đến năng suất lao động của ngành Xây dựng còn thấp là tổng giá trị gia tăng của toàn ngành không cao và việc thu hút nhiều lao động có việc làm nhưng chất lượng lao động lại thấp.

Bảng 1-1: Năng suất lao động của lĩnh vực xây lắp thuộc ngành Xây dựng còn thấp so với các ngành kinh tế khác [2]

Năng suất lao động xã hội phân theo ngành kinh tế (ĐVT: Triệu đồng/người)

Giá trị của ngành Xây dựng 42.7 53.4 55.6 60.7 66.5

Giá trị của ngành có giá trị cao nhất 1.30 1.298,6 1.474,3 1683,3 1.695,6 Giá trị của ngành có giá trị thấp nhất 15 25.4 26.4 28.6 30.6

Giá trị bình quân của tất cả các ngành 44.0 63.1 68.7 74.7 79.4

Năng suất lao động hiện nay chưa phản ánh đầy đủ thực trạng của các lĩnh vực sản xuất kinh doanh dưới sự quản lý của ngành Xây dựng, bao gồm sản xuất vật liệu xây dựng, cơ khí xây dựng và tư vấn xây dựng Các lĩnh vực này được tính là thành phần trong các ngành như công nghiệp chế biến, chế tạo và hoạt động chuyên môn, khoa học và công nghệ Khảo sát từ năm 2010 đến 2015 cho thấy năng suất lao động trong các lĩnh vực này vẫn còn thấp, đặc biệt là trong cơ khí xây dựng và xây dựng so với sản xuất vật liệu xây dựng và tư vấn xây dựng Mức tăng năng suất lao động qua các năm là không cao và không ổn định.

1.1.2 Các triển vọng tăng trưởng ngành xây dựng:

Mảng xây dựng cơ sở hạ tầng tại Việt Nam dự kiến sẽ tăng trưởng chậm lại trong năm 2019 do những thách thức từ cấu trúc Cơ sở hạ tầng là một trong những trọng tâm phát triển trong mô hình kinh tế Việt Nam giai đoạn 2016-2020, với mức chi hàng năm khoảng 5,8% GDP, chỉ thấp hơn Trung Quốc trong khu vực Nhu cầu đầu tư cho cơ sở hạ tầng ở Việt Nam rất lớn, chủ yếu do tăng trưởng kinh tế cao và xu hướng đô thị hóa, tạo áp lực lên hệ thống hạ tầng hiện có Ngân hàng Phát triển Châu Á (ADB) ước tính rằng Việt Nam cần chi khoảng 11-12% GDP cho cơ sở hạ tầng để duy trì mức tăng trưởng hiện tại.

Mức đầu tư cơ sở hạ tầng tại Việt Nam hiện chỉ đáp ứng 50% nhu cầu, chủ yếu do các vấn đề trong cấu trúc kinh tế như thâm hụt ngân sách và bội chi kéo dài, dẫn đến nợ công gia tăng và hạn chế khả năng đầu tư công của Chính phủ Bộ Giao thông Vận tải ước tính nhu cầu đầu tư cho giao thông trong giai đoạn 2016-2020 lên tới 1 triệu tỷ đồng, trong đó vốn ngân sách chỉ có thể đáp ứng khoảng 30%.

Trong năm 2019, thị trường nhà ở chứng kiến sự tăng trưởng chậm lại do các biện pháp kiềm chế nhằm ngăn chặn bong bóng bất động sản Sự sụp đổ của bong bóng này đã dẫn đến nhiều doanh nghiệp phá sản, gia tăng nợ xấu ngân hàng và kéo dài tình trạng đóng băng thị trường trong 2-3 năm Ngành kinh doanh bất động sản đã trải qua chu kỳ tăng trưởng mạnh mẽ từ năm 2013, nhưng những dấu hiệu bất ổn trong thị trường đã dấy lên lo ngại về khả năng tái xuất hiện của bong bóng bất động sản vào năm 2018 và 2019, khiến cơ quan quản lý phải có những động thái can thiệp.

Hình 1-3: Dự phóng tăng trưởng xây dựng Việt Nam [3]

TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU TRONG NƯỚC VÀ NGOÀI NƯỚC

Năng suất xây dựng đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển xã hội và là chỉ số đánh giá năng lực của nhà thầu Tăng năng suất giúp các nhà thầu củng cố vị trí trên thị trường Tại Việt Nam, nghiên cứu về năng suất lao động trong ngành xây dựng đã thu hút sự chú ý trong những năm gần đây, với nhiều đề tài nghiên cứu được thực hiện Các nghiên cứu đã tiếp thu kinh nghiệm quốc tế, hệ thống hóa cơ sở khoa học về năng suất lao động trong ngành xây dựng Các nhà nghiên cứu đã tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất, như mặt bằng công trường, quản lý vật tư, tiến độ thi công và động cơ làm việc của công nhân Đặc biệt, Đỗ Thị Xuân Lan (2004) đã xác định bốn nhân tố chính ảnh hưởng đến năng suất lao động tại hiện trường, bao gồm mặt bằng công trường, quản lý vật tư, tiến độ thi công và động cơ làm việc của công nhân thông qua khảo sát với các kỹ sư công trường và công ty thi công.

Nguyễn Nam Cường (2007) đã phát triển mô hình dự báo sự mất năng suất lao động trong các dự án xây dựng giai đoạn thi công bằng công cụ mạng Neuron nhân tạo (ANNs) Nghiên cứu xác định 28 trong số 47 nhân tố ảnh hưởng mạnh đến năng suất lao động, từ đó xây dựng mô hình dự báo cho 37 dự án xây dựng dân dụng Kết quả cho thấy ba nhân tố chính ảnh hưởng đến mất năng suất lao động là khả năng cung ứng vật tư, kế hoạch cung ứng và vận chuyển vật tư, cùng điều kiện mặt bằng công trường, với hệ số Adjusted R square đạt 0.736 Đỗ Thị Xuân Lan và cộng sự (2012) đã nghiên cứu mối liên hệ giữa số tầng và năng suất lao động trong thi công nhà cao tầng, phân tích quy luật biến đổi và ứng dụng đường cong ước lượng năng suất lao động Thông qua khảo sát kỹ sư công trường, nghiên cứu đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất thi công và mối liên hệ giữa các tầng trong quá trình thi công bê tông cốt thép.

Vũ Thị Hương Nhàn (2012) đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất của công ty thiết kế xây dựng thông qua bảng khảo sát gửi đến các công ty tư vấn thiết kế Kết quả nghiên cứu đã xác định 6 nhóm yếu tố độc lập tác động đến năng suất doanh nghiệp, bao gồm: nhận thức về năng suất và truyền thông trong doanh nghiệp, cam kết và hỗ trợ của cấp trên, năng lực làm việc của nhân viên, môi trường làm việc, đáp ứng yêu cầu của khách hàng, và chế độ đào tạo nguồn nhân lực cùng tổ chức công việc Năng suất được đo lường qua 3 yếu tố chính: mức độ đáp ứng của doanh nghiệp về chất lượng sản phẩm, thời gian giao hàng, và kết quả tài chính.

Nghiên cứu của Văn Ngọc Thuấn (2012) đã chỉ ra rằng có bốn nhóm nhân tố chính ảnh hưởng đến năng suất lao động của các nhà thầu tại TP.HCM, bao gồm nguồn tài nguyên sử dụng, đặc điểm dự án, đặc điểm quản lý và các nhân tố bên ngoài Đặc biệt, yếu tố quản lý điều hành được xác định là một trong ba nhân tố hàng đầu tác động đến năng suất lao động Nghiên cứu đã khảo sát 170 nhà thầu, nhằm xác định các yếu tố này và đề xuất giải pháp khắc phục để cải thiện năng suất lao động trong ngành xây dựng.

Lê Thị Mai Trang (2012) đã tiến hành nghiên cứu về năng suất lao động và xác định số lượng hợp lý nhân viên công trường của nhà thầu Nghiên cứu sử dụng bảng khảo sát gửi đến các kỹ sư để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến số lượng nhân viên trên công trường, từ đó tìm hiểu thực trạng bố trí nhân viên của nhà thầu Kết quả chỉ ra 10 yếu tố chính ảnh hưởng đến số lượng nhân viên, bao gồm yêu cầu tiến độ, kinh nghiệm quản lý, hiệu quả làm việc, cách quản lý đội công nhân, trình độ công nhân, kinh phí hợp đồng, tổng diện tích sàn thi công, công nghệ thi công, giai đoạn thi công, và diện tích mặt bằng xây dựng Nghiên cứu cũng xây dựng mô hình hồi quy dự báo tổng số nhân viên dựa trên kinh phí hợp đồng và số tầng của công trình, cung cấp cơ sở cho các nhà thầu đánh giá tính hợp lý trong bố trí nhân viên và dự báo nhân lực trong quá trình thi công.

Nghiên cứu của Lê Minh Lý và Lưu Trường Văn (2014) chỉ ra rằng năng suất công ty thi công xây dựng bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như vốn, công nghệ, quản lý và môi trường bên ngoài, trong đó các yếu tố quản lý giải thích 67% sự biến đổi năng suất Bốn yếu tố quan trọng bao gồm tổ chức sản xuất, năng lực nguồn nhân lực, khả năng đáp ứng của chủ đầu tư và quản lý thi công đều có tác động trực tiếp đến năng suất Đinh Tuấn Hải và Hoàng Văn Trình (2016) đã phân tích thực trạng năng suất lao động trong ngành xây dựng tại Việt Nam và quốc tế, đồng thời đề xuất các giải pháp nâng cao năng suất lao động, bao gồm cải thiện chất lượng quản lý nhà nước, nâng cao năng suất con người và thiết bị, tăng cường năng lực quản lý của nhà thầu và tư vấn giám sát, cũng như cải thiện hiệu quả trong lựa chọn nhà thầu và chất lượng môi trường lao động.

Trần Ngọc Đức (2016) nghiên cứu nâng cao năng suất lao động trong các dự án xây dựng thông qua phương pháp sơ đồ dòng giá trị (VSM), một kỹ thuật dễ tiếp cận và hiệu quả Nghiên cứu này áp dụng VSM cho hệ cột vách và dầm sàn toàn khối, giúp thể hiện trực quan các thông tin sản xuất và môi trường Bằng cách xác định rõ các điểm hao phí trong dòng giá trị, VSM tương lai được xây dựng nhằm tối thiểu hóa hao phí và cải thiện tính liên tục của sản xuất Nghiên cứu khẳng định hiệu quả của tư duy tinh gọn thông qua VSM trong việc giảm hao phí sản xuất và tác động xấu đến môi trường VSM giúp sơ đồ hóa các quá trình xây dựng, tích hợp các hao phí sản xuất và môi trường, mặc dù việc áp dụng VSM tương lai vẫn gặp khó khăn trong việc ghi nhận hiệu quả Đóng góp chính của nghiên cứu là cung cấp công cụ cho các nhà thầu nhằm xác định tình trạng thi công, đề xuất cải tiến để nâng cao năng suất, giảm hao phí và giảm ảnh hưởng đến môi trường Nhờ vào mô hình này, các nhà thầu có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn, từ đó giảm chi phí dự án về nhân công, vật liệu và năng lượng, đồng thời giảm thiểu tác động đến môi trường Việc áp dụng VSM không chỉ có lợi cho một dự án xây dựng mà còn có thể cải tiến toàn bộ công ty xây dựng.

Lê Văn Cư và cộng sự (2017) đã chỉ ra rằng năng suất lao động trong ngành xây dựng còn thấp do năm nguyên nhân chính: trình độ phát triển và ứng dụng khoa học công nghệ chưa cao, đào tạo và phát triển nguồn nhân lực chưa kịp thời, chính sách tiền lương bất cập, thu nhập của người lao động và hiệu quả sản xuất kinh doanh thấp, cùng với quy mô doanh nghiệp không hợp lý Để nâng cao năng suất lao động, các tác giả đề xuất năm giải pháp: tái cơ cấu và cổ phần hóa doanh nghiệp nhà nước, đổi mới đào tạo nguồn nhân lực, tăng cường ứng dụng khoa học công nghệ, hoàn thiện hệ thống tiêu chuẩn và quy chuẩn, cùng với xây dựng hệ thống quản lý thông tin và cơ sở dữ liệu ngành.

Nguyễn Liên Hương và Nguyễn Văn Tâm (2018) đã tiến hành nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lao động trong thi công xây dựng công trình dân dụng tại Việt Nam Nghiên cứu đã xác định và phân loại 64 nhân tố ảnh hưởng thành 10 nhóm chính, bao gồm: nhân tố về bản thân người lao động, tổ chức và quản lý sản xuất, động lực lao động, thời gian làm việc, công cụ lao động, điều kiện lao động, an toàn lao động, yếu tố thuộc dự án, môi trường tự nhiên và môi trường kinh tế xã hội Kết quả nghiên cứu chỉ ra 10 nhân tố có ảnh hưởng lớn nhất, tạo cơ sở cho các doanh nghiệp xây dựng áp dụng biện pháp hiệu quả nhằm nâng cao năng suất lao động.

Trên toàn cầu, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về năng suất lao động trong ngành xây dựng, nhằm đánh giá và nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất Những kết quả này cung cấp cho các nhà quản lý cái nhìn sâu sắc về các vấn đề liên quan, từ đó giúp họ phát triển các chiến lược và giải pháp hiệu quả nhằm nâng cao và dự báo năng suất lao động cho các dự án xây dựng.

Richard L Tucker (1986) đã nghiên cứu hiệu quả lao động nhằm nâng cao năng suất trong ngành xây dựng Ông sử dụng bảng câu hỏi khảo sát gửi đến các công ty xây dựng và chuyên gia để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất, từ đó đề xuất giải pháp cải thiện Theo tác giả, việc nâng cao năng suất lao động trong ngành xây dựng cần tập trung vào cải thiện quản lý ở các khâu như định hướng dự án, lập kế hoạch, sự tham gia của khách hàng, truyền thông, thiết kế, khả năng xây dựng và công nghệ.

Nghiên cứu của Krishna Mochtar (1996) đã chỉ ra rằng ngành xây dựng ở Indonesia có tiềm năng cải thiện năng suất lao động thông qua việc phân tích các vấn đề tại khu vực Nhà thầu cần tập trung vào quy trình mua sắm, kiểm soát chi phí, tiến độ và sự liên kết thống nhất, trong khi các nhà thiết kế nên chú trọng đến quy trình kỹ thuật thiết kế, ứng dụng công nghệ trong lập kế hoạch và kỹ thuật thiết đặt mục tiêu Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy cả nhà thầu và nhà thiết kế đều sẵn sàng hợp tác trong các chương trình nâng cao năng suất, nhưng không muốn tham gia tài chính vào các hoạt động lớn.

Krishna Mochtar (2000) đã nghiên cứu xu hướng cải thiện năng suất trong ngành xây dựng ở Mỹ, chỉ ra rằng việc kiểm soát chi phí, tiến độ, quy trình thiết kế, đào tạo lao động và kiểm soát chất lượng là những yếu tố quan trọng Nghiên cứu cũng khuyến nghị cần thực hiện các cuộc khảo sát định kỳ để theo dõi và nhận diện các xu hướng mới trong ngành công nghiệp xây dựng, từ đó định hướng nghiên cứu một cách thích hợp.

Adrian (2001) đã nghiên cứu và đề xuất 10 bước để nâng cao năng suất trong ngành xây dựng, bao gồm: (1) thấm nhuần tính kiêu hãnh cho công nhân, (2) cải thiện giao tiếp, (3) bố trí công trường hợp lý, (4) thử thách quy trình làm việc, (5) phát triển tiêu chuẩn làm việc khoa học, (6) lập tiến độ cho công việc, (7) phân tích báo cáo dự án, (8) quản lý thiết bị hiệu quả, (9) nâng cao an toàn và (10) chú trọng đến chất lượng.

S.Thomas Ng và nhóm cộng sự (2004) [19] đã nghiên cứu đến tình trạng giảm động lực lao động của người lao động làm việc trong các dự án xây dựng công trình dân dụng ở Hồng Kông Kết quả nghiên cứu chỉ ra các yếu tố có khả năng làm giảm động lực của người lao động bao gồm: vấn đề thiếu và phương pháp vận chuyển vật liệu, khu vực làm việc chật chội và việc phải làm lại công việc

TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

Năng suất lao động là chỉ số quan trọng phản ánh trình độ phát triển của tổ chức và phương thức sản xuất, được ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như tay nghề công nhân, công nghệ, quy mô sản xuất và điều kiện tự nhiên Trong những năm qua, tỉnh Đồng Tháp đã có sự chuyển biến tích cực trong tư duy và hành động, tập trung vào việc xây dựng chính sách và giải pháp nhằm cơ cấu lại nền kinh tế, đổi mới mô hình tăng trưởng, với mục tiêu nâng cao năng suất lao động và phát triển các ngành kinh tế, đặc biệt là nông nghiệp và xây dựng.

Bảng 1-2: Số liệu thống kê tăng trưởng các ngành kinh tế tỉnh Đồng Tháp [28]

TT Chỉ tiêu Đơn vị 2016 2017 2018 2019

1 Tốc độ tăng trưởng GRDP % 6,25 5,75 6,91 7,1

- Thương mại – dịch vụ (kể cả thuế) % 8,72 7,29 6,95 8,32

2 Cơ cấu GRDP (tính theo giá thực tế)

- Khu vực nông, lâm nghiệp và thủy sản % 35,81 33,58 33,54 32,34

- Khu vực Công nghiệp – xây dựng % 19,92 21,75 21,98 22,79

- Khu vực Thương mại – dịch vụ % 44,26 44,67 44,48 44,87

II Về văn hóa - xã hội

1 - Tỷ lệ học sinh đi học đúng tuổi cấp trung % 55,03 58,32 62,09 63,58 học phổ thông

2 - Tỷ lệ giáo viên ngành học mầm non, phổ thông và cán bộ quản lý đạt chuẩn đào tạo % 100 100 100 100

3 - Tỷ lệ lao động qua đào tạo % 58,2 61,2 64,1 67

Trong đó, đào tạo nghề % 42 44 46 48

4 - Tốc độ tăng năng suất lao động bình quân % -1,35 10,5 8,79 10,6

Trong quá trình xây dựng, năng suất lao động đóng vai trò quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến tiến độ thi công và quyết định giá thành cũng như hiệu quả sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp Mặc dù trên thế giới và tại Việt Nam đã có nhiều nghiên cứu về năng suất lao động, nhưng việc ứng dụng mạng Bayes để dự báo xác suất đạt được năng suất kỳ vọng vẫn còn hạn chế.

Vì vậy, nghiên cứu này đã chọn “ Dự báo năng suất xây dựng của các công tác bê tông, cốp pha và cốt thép bằng mô hình mạng Bayes ”

Năng suất xây dựng là yếu tố quan trọng trong việc triển khai dự án, được nhiều nghiên cứu trong và ngoài nước chú trọng Tuy nhiên, còn rất ít nghiên cứu áp dụng mạng Bayes để dự đoán xác suất đạt được năng suất lao động kỳ vọng trong các dự án xây dựng.

Mô hình BNs (Bayesian Networks) là một phương pháp xác suất có điều kiện, được thể hiện dưới dạng đồ thị, cho phép dự đoán chính xác các biến nhân quả Vấn đề năng suất lao động thấp thường do nhiều nguyên nhân khác nhau, cả chủ quan lẫn khách quan, vì vậy việc áp dụng mô hình BNs là rất hợp lý để phân tích và tìm ra giải pháp.

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

- Xác định, phân tích các yếu tố (biến) chính ảnh hưởng đến năng suất lao động của hạng mục thô gồm bê tông, cốp pha và cốt thép

- Xây dựng mối quan hệ “ nguyên nhân – kết quả”, phát triển mạng BBNs để phỏng đoán và tính xác suất ảnh hưởng năng suất lao động

- Ứng dụng hiệu quả mô hình mạng Bayes để xác định xác suất ảnh hưởng NSLĐ phần thô

- Dựa vào xác suất ảnh hưởng của mô hình mạng Bayes tính được năng suất dự báo cho các dự án xây dựng dân dụng và công nghiệp.

PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Khảo sát và thống kê năng suất xây dựng của các công trình tại thành phố Cao Lãnh trong giai đoạn thi công cho thấy sự đa dạng về hiệu suất và tiến độ thực hiện Các số liệu thu thập được sẽ giúp đánh giá chính xác tình hình xây dựng, từ đó đưa ra các giải pháp cải thiện hiệu quả công việc Việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất sẽ hỗ trợ các nhà thầu và quản lý dự án trong việc tối ưu hóa quy trình thi công, đảm bảo chất lượng và thời gian hoàn thành công trình.

1 Người quyết định đầu tư: UBND thành phố Cao Lãnh

2 Chủ đầu tư: Ban Quản lý dự án và Phát triển quỹ đất thành phố Cao Lãnh;

3 Nhóm công trình: Nhóm B, nhóm C;

4 Phân cấp công trình: Cấp II trở xuống;

5 Nguồn vốn: Ngân sách Nhà nước

Xây dựng và mô phỏng mô hình mạng Bayes trên phần mềm nhằm dự báo xác suất đạt được năng suất lao động kỳ vọng cho các công tác phần thô, bao gồm bê tông, cốp pha và cốt thép.

Dựa trên kết quả khảo sát và các nghiên cứu của tác giả trong và ngoài nước, bài viết này nhằm đánh giá và đề xuất phương pháp tối ưu cho việc xây dựng mô hình mạng Bayes.

1.5.2 Nội dung nghiên cứu Đề tài nghiên cứu về việc ứng dụng mô hình mạng Bayes (Bayesian Networks, BNs) để đánh giá năng suất thi công trong quá trình triển khai thực hiện các dự án đầu tư xây dựng:

- Nghiên cứu sẽ tìm hiểu về các biến chính tác dụng đến năng suất thi công các công tác phần thô gồm bê tông, cốp pha và cốt thép

- Xác định các mối liên hệ giữa chúng với nhau nhằm xây dựng mô hình BNs

- Ứng dụng mạng BBNs này để tính xác suất đạt được năng suất lao động thấp của một số dự án điển hình

- Khảo sát và thống kê số liệu về năng suất thi công các công tác phần thô gồm bê tông, cốp pha và cốt thép

- Nghiên cứu lý thuyết về mô hình mạng Bayes

Xây dựng và mô phỏng mô hình mạng Bayes trên phần mềm nhằm dự báo năng suất thi công các công tác phần thô, bao gồm bê tông, cốp pha và cốt thép, là một phương pháp hiệu quả giúp cải thiện quản lý dự án xây dựng Mô hình này cho phép phân tích và dự đoán các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn trong quá trình thi công.

TỔNG HỢP MỘT SỐ BIẾN TỪ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất công tác bê tông, cốpha và cốt thép thông qua việc phân tích các bài báo và nghiên cứu trước đó Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng tiến hành phỏng vấn các chuyên gia và nhà thầu có kinh nghiệm trong lĩnh vực xây dựng dân dụng và công nghiệp để xác định thêm những yếu tố khác, nhằm điều chỉnh cho phù hợp với điều kiện thực tế và môi trường xây dựng tại Việt Nam.

Bảng 1-3: Bảng tổng hợp các biến ảnh hưởng năng suất công tác xây dựng

Nhân tố (biến) Diễn giải nội dung Tác giả

Bản thân người lao động

Kinh nghiệm Thợ lành nghề sẽ thao tác công việc nhanh hơn thợ chưa lành nghề [13],[24]

Thái độ lao động Người lao động nhiệt tình, tâm huyết với công việc sẽ góp phần đẩy mạnh NSLĐ

Tình trạng sức khỏe tại thời điểm làm việc

Người có thể lực tốt có thể đảm nhiệm các công việc nặng nhọc, thời gian làm việc kéo dài,… Đề xuất

Trình độ, tay nghề của người lao động

Thợ có trình độ, tay nghề cao sẽ thao tác các công việc một cách chính xác không cần sửa chữa và không mất thời gian đào tạo

Người lao động trong độ tuổi lao động sở hữu thể lực tốt, sự nhanh nhẹn và nhạy bén cao hơn so với những người sắp nghỉ hưu, điều này góp phần quan trọng vào việc nâng cao năng suất lao động (NSLĐ).

Người lao động thực hiện công việc với cường độ cao, không ngừng nghỉ sẽ thúc đẩy công việc một cách nhanh chóng

Người lao động nữ thường đảm nhận các công việc nhẹ nhàng, trong khi nam giới có khả năng thực hiện cả những công việc nặng nhọc hơn.

Công tác tổ chức quản lý

Mức độ ứng dụng khoa học và công nghệ

Công tác gia công cốt thép bằng máy sẽ nhanh hơn gia công bằng thủ công

Kinh nghiệm của người quản lý

Người quản lý có kinh nghiệm lâu năm sẽ giải quyết các vấn đề đã vướng mắc trước đó cho các dự án tương tự

Chỉ huy trưởng công trường cần thiết lập cơ chế quản lý rõ ràng để phân cấp từng bộ phận và cụ thể hóa công việc, từ đó nâng cao năng suất lao động (NSLĐ).

Khả năng tổ chức sản xuất của chỉ huy trưởng trong công tác thi công là rất quan trọng Việc lập kế hoạch cho công tác ván khuôn và làm rõ vai trò của từng bộ phận sẽ giúp tránh tình trạng đùn đẩy công việc, từ đó nâng cao năng suất lao động (NSLĐ).

Chế độ tiền lương, phúc lợi

Chế độ tiền lương và phúc lợi của dự án có tác động trực tiếp đến mức sống của người lao động Một mức lương cao không chỉ nâng cao đời sống mà còn kích thích động lực làm việc, giúp người lao động tăng tốc độ hoàn thành công việc.

Khả năng đáp ứng tài chính của chủ đầu tư

Khả năng tài chính không đủ đáp ứng cho dự án xây dựng sẽ dẫn đến việc chậm tiến độ cho tất cả các công việc liên quan, bao gồm vật tư, nhân công và máy thi công Ngược lại, sự thiếu hụt trong tiến độ cũng có thể ảnh hưởng đến khả năng tài chính của dự án.

Sáng kiến, biện pháp lao động

Chỉ huy trưởng đề xuất biện pháp thi công bê tông bằng cách sử dụng bê tông thương phẩm hoặc thực hiện thủ công, tùy thuộc vào điều kiện lao động và độ phức tạp của công việc.

Công việc có độ khó cao thường yêu cầu thời gian lao động dài hơn, trong khi những công việc dễ thực hiện sẽ có thời gian thao tác ngắn hơn.

Sự sẵn có kịp thời của vật liệu

Tùy vào tình hình tài chính của CĐT mà vật tư được cung ứng đầy đủ và kịp thời

Chất lượng công cụ, dụng cụ lao động

Các công cụ lao động, máy thi công chất lượng cao sẽ đẩy nhanh công việc, giảm sức lao động, giảm thời gian sửa chữa, bảo trì,…

Số lượng lao động và

Số lượng lao động và cán bộ kỹ thuật đủ để đáp ứng nhu cầu của dự án xây dựng, cùng với sự lãnh đạo hiệu quả từ người quản lý, sẽ cho phép thực hiện nhiều công việc đồng thời, từ đó nâng cao năng suất lao động.

Khi người lao động thực hiện công việc ở những nơi nguy hiểm như trên cao, dưới hầm, hoặc nơi thiếu oxy, nếu không có biện pháp an toàn hợp lý, sẽ dẫn đến tâm lý lo sợ, ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất lao động.

Yếu tố ngoại vi Điều kiện thời tiết

Thời tiết nắng nóng sẽ giảm cường độ lao động trên công trường và ngược lại trời mưa sẽ tạm ngừng các hoạt động của dự án

Điều kiện địa chất và thủy văn của tỉnh Đồng Tháp chủ yếu là phù sa, do đó cần có phương án móng phù hợp Việc này rất quan trọng vì thời gian thi công kéo dài có thể ảnh hưởng đến tiến độ và năng suất lao động.

Khi người lao động phải thực hiện công việc trong môi trường nguy hiểm mà không có biện pháp an toàn, điều này có thể ảnh hưởng trực tiếp đến tâm lý và gây lo sợ cho họ, dẫn đến giảm năng suất lao động Do đó, việc đề xuất các biện pháp an toàn là rất cần thiết để bảo vệ sức khỏe tâm lý của người lao động và nâng cao hiệu quả công việc.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Trong chương này, tác giả đã tổng quan về nền kinh tế Việt Nam và trình bày nội dung, phạm vi cũng như phương pháp nghiên cứu Năng suất lao động được định nghĩa là chỉ tiêu quan trọng phản ánh tính chất và trình độ phát triển của tổ chức hoặc phương thức sản xuất Các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất lao động bao gồm trình độ tay nghề của người lao động, sự phát triển khoa học và công nghệ, sự kết hợp xã hội trong sản xuất, quy mô và hiệu quả của tư liệu sản xuất, cùng với các điều kiện tự nhiên Tác giả cũng đã đề cập đến các nghiên cứu trong và ngoài nước để rút ra những nhân tố tác động đến năng suất lao động.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

GIỚI THIỆU NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG

2.1.1 Khái niệm năng suất lao động

Năng suất là khái niệm bao quát, liên quan đến việc tối ưu hóa tất cả các nguồn lực hiện có và tạo ra nguồn lực mới thông qua tư duy sáng tạo và nghiên cứu phát triển Theo Ramsay (1973), năng suất không chỉ là việc ứng dụng công nghệ và cải tiến phương pháp trong sản xuất và phân phối hàng hóa, mà còn là một trạng thái tư duy, một thái độ hướng tới việc cải thiện liên tục Hội đồng Năng suất Châu Âu nhấn mạnh rằng con người luôn có khả năng làm việc tốt hơn qua từng ngày, và điều này đòi hỏi nỗ lực không ngừng để thích ứng với những thay đổi trong hoạt động kinh tế, đồng thời áp dụng các lý thuyết và phương pháp mới Năng suất thể hiện niềm tin vào sự tiến bộ của nhân loại.

Bảng 2-1: Năng suất lao động khối doanh nghiệp xây dựng phân theo lĩnh vực theo giá hiện hành [3]

Lĩnh vực Đơn vị tính: triệu đồng/người

Sản xuất vật liệu XD 38 25 67 56 66 75,9

Bảng 2-2: Các mô hình về năng suất [47,48]

Loại mô hình Năng suất Mô tả

 Năng suất tổng quất (TFP) = Lượng sản phẩm/(Nhân công + Vật tư + Máy thi công + Năng lượng + Vốn)

Mô hình đo lường đầu vào và đầu ra bằng tiền rất phù hợp để đánh giá tình trạng nền kinh tế và hoạch định chính sách Tuy nhiên, nó không thích hợp để đánh giá các dự án hoặc công trình cụ thể.

 Năng lượng = Lượng sản phẩm/(Nhân công + Vật tư + Máy thi công )

 Năng suất = Đơn vị khối lượng công việc / số tiền

Cơ quan chính phủ lên kế hoạch các chương trình cụ thể một cách chính xác hơn

 Năng suất lao động = Lượng sản phẩm / Chi phí nhân công

 Năng suất lao động = Lượng sản phẩm / Giờ công lao động

 Năng suất lao động = Chi phí nhân công hoặc giờ công lao động / Lượng sản phẩm

Các nhà thầu thường chú trọng đến năng suất lao động tại công trường, đặc biệt là trong việc sử dụng các đơn vị đầu ra cho những công việc cụ thể như cốt thép, cốp pha và bê tông.

Năng suất được hiểu là mối tương quan giữa đầu ra và đầu vào trong doanh nghiệp Đầu ra được đo bằng khối lượng hàng hóa, tổng giá trị sản xuất hoặc giá trị gia tăng, trong đó giá trị gia tăng là yếu tố chính để tính toán và cải tiến năng suất Đầu vào bao gồm lao động, nguyên vật liệu, năng lượng, thiết bị, vốn và các nguồn lực khác như kỹ năng quản lý, tất cả đều ảnh hưởng đến kết quả đầu ra.

Theo lý thuyết, năng suất cao đạt được khi tỷ số giữa đầu ra và đầu vào được tối ưu hóa, tức là hiệu quả tạo ra từ một đơn vị đầu vào tăng lên Tất cả các hoạt động quản lý, công nghệ, máy móc và con người đều nhằm thúc đẩy năng suất Tuy nhiên, trong bối cảnh kinh tế, chính trị, xã hội và công nghệ thay đổi nhanh chóng, đặc biệt là xu hướng toàn cầu hóa và cạnh tranh khốc liệt, nhiều quốc gia đã điều chỉnh quan niệm và cách tiếp cận về năng suất Trong cơ chế thị trường, mọi khái niệm và phương pháp không gắn với nhu cầu xã hội và sự hài lòng của khách hàng đều trở nên vô nghĩa Năng suất không chỉ đơn thuần là sản xuất nhiều hàng hóa hay dịch vụ mà còn phải xem xét khối lượng, chất lượng, chi phí và dịch vụ trong quá trình sử dụng, đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng Nó được hình thành từ nhiều yếu tố, bao gồm cả khối lượng và chất lượng, phần cứng và phần mềm Năng suất và chất lượng không còn là sự bù trừ mà đã hòa quyện, cùng tạo ra hiệu quả chung Chất lượng và dịch vụ phản ánh sự thỏa mãn nhu cầu xã hội và khách hàng, trong khi chất lượng hóa các yếu tố đầu vào và đầu ra là yếu tố quyết định để đạt hiệu quả kinh tế xã hội bền vững, tức là năng suất theo cách tiếp cận mới.

2.1.2.Năng suất lao động trong xây dựng:

Trong ngành xây dựng hiện nay, không có một định nghĩa chuẩn mực về năng suất được thiết lập, khiến việc đo lường trở nên khó khăn Các công ty xây dựng thường áp dụng các hệ thống đo lường nội bộ chưa được chuẩn hóa, chủ yếu dựa vào khái niệm năng suất từ các doanh nghiệp sản xuất hàng hóa Năng suất lao động được hiểu là tỷ lệ so sánh giữa giá trị tài nguyên sử dụng (input) và giá trị sản phẩm đạt được (output) Trong lĩnh vực này, hai dạng năng suất thường được sử dụng là năng suất lao động và năng suất tổng hợp.

Bảng 2-3: Công thức năng suất lao động trong xây dựng [46, 47]

STT Năng suất Mô tả

Nhân công + Thiết bị + Vật tư

Mô hình mà đầu vào và đầu ra được đo lường bằng sức lao động

2 𝑁ă𝑛𝑔 𝑠𝑢ấ𝑡 =Đơn vị điển hình (mét vuông, feet vuông)

Tiền hoặc số giờ làm việc

Mô hình mà đầu vào và đầu ra được đo lường bằng tiền

Mô hình trên công trường xây dựng cho phép nhà thầu xác định năng suất thông qua phiên bản hợp quy định của công thức, trong đó các đơn vị sản lượng được chỉ định cho từng loại công việc cụ thể Các đơn vị điển hình bao gồm bãi, tấn và feet vuông Đối với các hoạt động như cốpha, cốt thép và bê tông, năng suất được thể hiện dưới dạng đơn vị sản lượng cho mỗi đồng tiền hoặc giờ làm việc.

Tại công trường, nhà thầu thường quan tâm đến năng suất lao động Nó có thể được quy định tại một trong những cách sau đây (Thomas và Mathews, 1985) [46]:

Bảng 2-4: Công thức năng suất lao động thường được sử dụng [46, 47]

STT Năng suất Mô tả

Giờ công thực tế Mô hình mà đầu vào và đầu ra được đo lường bằng thời gian

Mô hình mà đầu vào và đầu ra được đo lường bằng tiền

Năng suất lao động được đánh giá dựa trên tỷ lệ giữa số giờ làm việc thực tế và số lượng sản phẩm tạo ra Phương pháp này cho thấy, nếu giá trị năng suất lao động thấp, điều đó chứng tỏ công việc thực hiện đạt hiệu quả cao hơn.

- Tăng năng suất lao động nghĩa là:

+ Giảm lượng tài nguyên sử dụng và giữ nguyên giá trị sản phẩm đạt được;

+ Lượng tài nguyên sử dụng không đổi nhưng chất lượng hay số lượng sản phẩm được tăng lên

- Tài nguyên đầu vào trong xây dựng: Vật tư, Nhân công, Máy thi công, Phương thức quản lý

Quá trình thi công xây dựng là một hoạt động sản xuất có giá trị sản phẩm ổn định Để nâng cao năng suất lao động trong lĩnh vực xây dựng, cần quản lý hiệu quả việc sử dụng tài nguyên và lựa chọn loại tài nguyên tốt hơn.

Bảng 2-5: Công thức năng suất lao động các nhà thầu sử dụng [46]

STT Năng suất Mô tả

1 𝑁ă𝑛𝑔 𝑠𝑢ấ𝑡 =Chi phí nhân công hoặc giờ công thực tế

Mô hình được các nhà thầu quan tâm nhiều nhất

Trong nghiên cứu này, dựa vào khái niệm năng suất lao động ta có thể phát triển năng suất công tác cốp pha, cốt thép, bê tông như sau:

 Công thức tính năng suất công tác cốp pha:

𝑁ă𝑛𝑔 𝑠𝑢ấ𝑡 = Khối lượng cốpha hoàn thành (m2)

Thời gian thực hiện (giờ công)

 Công thức tính năng suất công tác cốt thép:

𝑁ă𝑛𝑔 𝑠𝑢ấ𝑡 = Khối lượng thép thành phẩm (tấn)

Thời gian thực hiện (giờ công)

 Công thức tính năng suất công tác bê tông:

𝑁ă𝑛𝑔 𝑠𝑢ấ𝑡 = Khối lượng bê tông thành phẩm (m3)

Thời gian thực hiện (giờ công)

2.1.3 Các phương pháp đo lường năng suất lao động

Bảng 2-6: Các phương pháp đo lường năng suất lao động Phương pháp trực tiếp Phương pháp gián tiếp

Phương pháp Units/MH là một trong hai phương pháp đánh giá hiệu suất cơ bản trong xây dựng, giúp đo lường số lượng sản phẩm hoàn thành so với số giờ công lao động Phương pháp này tiết kiệm thời gian trong quá trình thực hiện.

Phương pháp lấy mẫu công việc (Work Sampling) là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để đo lường thời gian làm việc của công nhân, nhằm đánh giá hiệu quả quản lý Phương pháp này cho phép thu thập thông tin một cách chính xác và có thể áp dụng cho nhiều loại công việc hoặc hoạt động khác nhau.

Phương pháp Cost/Unit là một chỉ số cơ bản quan trọng, định nghĩa là tổng chi phí cho mỗi đơn vị sản phẩm, bao gồm chi phí vật tư, nhân công, thất thoát và chi phí máy móc Phương pháp này dễ áp dụng và hiệu quả trong việc kiểm tra công tác cơ bản Hai phương pháp này là những cách đơn giản để đo lường năng suất lao động và đã được áp dụng rộng rãi.

Phương pháp nghiên cứu công việc (Work Study) là một phương pháp nghiên cứu nhằm cải thiện cách thức thi công hiện tại, giúp tìm ra phương pháp tối ưu để thực hiện công việc Được áp dụng trong ngành xây dựng từ những năm 1950, phương pháp này đã làm nổi bật các ưu điểm và nhược điểm của người quản lý cũng như công nhân lao động trực tiếp.

Phương pháp chi phí được sử dụng để dự đoán sự thành công hay thất bại của công việc thông qua việc so sánh chi phí thực tế với chi phí theo ngân sách tại cùng một thời điểm Mặc dù không phổ biến, phương pháp này cung cấp một con số tổng thể để so sánh với nguồn chi phí dự kiến, giúp đánh giá hiệu quả tài chính của dự án (Alfeld 1988, Thomas và Kramer 1988).

Phương pháp phỏng vấn (Questionnaire) là một công cụ hiệu quả trong việc xác định các vấn đề liên quan đến nhân sự, tổ chức và quản lý trong thi công xây dựng Phương pháp này dựa trên ý kiến của các thành viên tham gia dự án để tìm hiểu nguyên nhân gây ra sự chậm trễ, gián đoạn và giảm năng suất lao động Với khả năng mang lại kết quả nhanh chóng và chi phí thấp, phương pháp này đã chứng tỏ tính hiệu quả trong việc cải thiện quy trình thi công.

Phương pháp hoàn thành theo tiến độ

GIỚI THIỆU MẠNG BAYESIAN BELIEF NETWORKS (BBNS) [29]

Mạng niềm tin Bayesian (BBNs), hay còn gọi là Mạng Bayesian (BNs), được phát triển vào cuối những năm 1970 tại Đại học Stanford BBNs là mô hình đồ thị thể hiện mối quan hệ nhân – quả giữa các biến, dựa trên lý thuyết xác suất có điều kiện, hay còn gọi là lý thuyết Bayes Kỹ thuật này kết hợp lý thuyết xác suất và lý thuyết đồ thị, giúp giải quyết các vấn đề về tính không chắc chắn và tính phức tạp, và được ứng dụng rộng rãi trong toán học và kỹ thuật.

BBNs (Mạng Bayesian) là một phương pháp dựa trên xác suất có điều kiện, kết hợp với các lý thuyết như logic mờ, mạng neuron nhân tạo và thuật toán gen, để dự báo hoặc chuẩn đoán các sự kiện trong tương lai Ví dụ, trong việc dự báo thiên tai như lũ lụt hoặc bão, BBNs sử dụng dữ liệu từ các sự kiện đã xảy ra trước đó cùng với các bằng chứng hiện tại để xây dựng mô hình, từ đó giúp xác định khả năng xảy ra và mức độ ảnh hưởng của các hiện tượng này.

Hình 2-1: Mô hình minh họa mạng BBNs [30]

Trong lĩnh vực xây dựng, BBNs (Mạng Bayes) được sử dụng để dự báo và đánh giá các rủi ro liên quan đến tiến độ, chi phí, chất lượng và tai nạn lao động Ngoài ra, BBNs còn đóng vai trò quan trọng trong y học, công nghệ kỹ thuật, dự báo chất lượng phần mềm máy tính và rủi ro tai nạn đường sắt.

Lý thuyết xác suất là một lĩnh vực toán học đã được kiểm chứng, nghiên cứu các mô hình toán học liên quan đến hiện tượng ngẫu nhiên Lý thuyết này có nguồn gốc từ việc tính toán trong các trò chơi may rủi vào năm 1654, với sự tham gia của các nhà toán học nổi tiếng như Blaise Pascal và Pierre De Fermat.

1665) Ấn phẩm đầu tiên về vấn đề này của Christian Huygens (1629 - 1695) “ Tính toán trong các trò chơi may rủi" xuất bản năm 1657 Năm 1713, Jacob Bernoulli (1654

Vào năm 1705, công trình nổi tiếng "Nghệ thuật phỏng đoán" đã được công bố, trong đó đề cập đến định lý giới hạn đầu tiên của lý thuyết xác suất, được gọi là luật số lớn Bernoulli Bên cạnh đó, còn có nhiều công trình khác từ các nhà toán học như Thomas Simpson (1710).

1761), Pierre Simon Lalapce (1749 - 1827), Karl Pearson (1857 - 1936)

Thomas Bayes (1702 - 1761) là một nhà toán học người Anh, nổi tiếng với tác phẩm "Tiểu luận về cách giải một vấn đề theo học thuyết cơ hội" được xuất bản năm 1763, hai năm sau khi ông qua đời Bài viết này đã đặt nền tảng cho định lý Bayes, một công thức quan trọng trong xác suất, cho phép tính toán xác suất xảy ra của một sự kiện dựa trên các sự kiện liên quan nhưng độc lập.

Lý thuyết xác suất, tồn tại hàng thế kỷ, đã được tiên đề hóa một cách hệ thống bởi nhà toán học Nga Andrey Nikolaevich Kolmogorov vào năm 1933 thông qua công trình "Các cơ sở của lý thuyết xác suất".

Ba tiên đề sau được gọi là các tiền để Kolmogory:

Tiên đề 1: Với tập bất kỳEF, vớibiến cố E, P E    0 Nghĩa là, xác suất của một biến cố là một số thức không âm

Xác suất một biến cố sơ cấp trong tập mẫu là 1, nghĩa là tất cả các biến cố sơ cấp đều nằm trong tập mẫu và sẽ xảy ra chắc chắn.

Tiên đề 3: Một chuỗi đếm được bất kỳ gồm các biến cố đôi một không giao nhau

Xác suất của một tập hợp biến cố được tính bằng tổng xác suất của các tập con không giao nhau Cụ thể, nếu E là tập hợp các biến cố, thì P(E) = P(E1) + P(E2) + khi các tập con Ei không giao nhau Tuy nhiên, quan hệ này không áp dụng khi có sự giao nhau giữa các tập con.

2.2.2 Không gian mẫu biến cố

Thí nghiệm ngẫu nhiên (Random experiment):

Một thí nghiệm ngẫu nhiên thỏa mãn 2 đặc tính:

 Không biết chắc kết quả nào sẽ xảy ra

 Biết được các kết quả sẽ xảy ra

Không gian mẫu (Sample Space: S): Tập hợp các kết quả có thể xảy ra trong thí nghiệm ngẫu nhiên

Biến cố (events): Biến cố (E) là tập hợp con của không gian mẫu (S)

2.2.3 Xác xuất có điều kiện

Xác suất của biến cố E khi biến cố F đã xảy ra

Trong trường hợp hai biến cố độc lập với nhau

2.2.4 Công thức xác suất đầy đủ – công thức Bayes:

Mạng Bayes (Bayesian Belief Network - BBN) là mô hình thể hiện các mối quan hệ nhân quả trong hệ thống hoặc tập dữ liệu, sử dụng đồ thị có hướng không chu trình với các nút và cạnh Các nút biểu thị các biến ngẫu nhiên với phân bố xác suất, trong khi các cạnh thể hiện mối quan hệ nhân quả có trọng số giữa các nút Mỗi nút gán một xác suất cho giá trị nhất định, và các cạnh hướng từ nút cha đến nút con, với mỗi nút con có bảng xác suất điều kiện dựa trên giá trị của nút cha.

BBNs dựa trên lý thuyết xác suất có điều kiện của Thomas Bayes, người đã phát triển công thức Bayes, quy định các quy tắc cơ bản của xác suất Trong không gian mẫu S, có một tập hợp đầy đủ các biến cố Fi (i=1, 2, 3, , n) mà từng đôi một là xung khắc Biến cố E được xác định trong không gian mẫu S và có thể được biểu diễn theo các quy tắc xác suất đã nêu.

Hình 2-2: Không gian mẫu S và biến cố E [31]

Theo giả thuyết bài toán thì:

E EF EF EF EF EF

P E P EF P EF P EF EF EF

    Ở đây đã biết P(Fi) và P(E/Fi), tính P(E)

Suy ra công thức Bayes đơn giản nhất như sau:

Trong xác suất, E và F là hai sự kiện có thể xảy ra và có mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau P(E) đại diện cho xác suất của sự kiện E, trong khi P(F) là xác suất của sự kiện F Ngoài ra, P(F/E) thể hiện xác suất có điều kiện của sự kiện F khi đã biết sự kiện E đã xảy ra, và P(E/F) là xác suất có điều kiện của sự kiện E khi đã biết sự kiện F đã xảy ra.

Mạng Bayes (BBNs) bao gồm hai thành phần chính: phần định tính, mô tả mối quan hệ giữa các biến thông qua đồ thị định hướng (DAG), và phần định lượng, chỉ ra phân phối xác suất gắn với từng nút qua bảng xác suất có điều kiện (NPT) Với việc áp dụng định lý Bayes, dựa trên khái niệm xác suất có điều kiện, BBNs trở thành công cụ lý tưởng để tính toán mức độ ảnh hưởng của rủi ro Hơn nữa, việc dự đoán các yếu tố bất định và tính chất rủi ro dựa trên giả định có điều kiện làm cho xác suất Bayes và mạng Bayes trở thành phương pháp thích hợp để mô hình hóa mối quan hệ giữa rủi ro và tác động của chúng.

CẤU TRÚC MẠNG BAYESIAN BELIEF NETWORKS

BBNs là mô hình trực tiếp trong đó mỗi biến được thể hiện bằng một nút, và mối quan hệ nhân quả giữa các biến được biểu diễn qua các mũi tên gọi là "edge" Các mũi tên chỉ hướng từ nút nguyên nhân (parent node) đến nút kết quả (child node), cho thấy rằng nút kết quả phụ thuộc có điều kiện vào nút nguyên nhân Mỗi nút, hay biến, có một trạng thái (state) tùy thuộc vào đặc trưng của biến đó.

Theo sơ đồ Hình 2.3, nút "Công nghệ kỹ thuật lạc hậu" đóng vai trò là nguyên nhân dẫn đến "Năng suất xây dựng thấp", với các trạng thái tương ứng giữa hai nút này.

Hình 2-3: Ví dụ cấu trúc đơn giản của mạng BBNs trong xây dựng

Hình 2-4: Cấu trúc mạng BBNs tổng quát [30]

GIỚI THIỆU PHẦN MỀM TÍNH TOÁN CHO BBNS

There are several software tools available to assist with BBN network calculations, including Bnet.Builder, Hugin Explorer, and MSBNx from Microsoft These can be downloaded from the following link: www.research.microsoft.com/adapt/MSBNx/.

2.https://www.kdnuggets.com/software/bayesian.html/

4.www.cs.cmu.edu/~javebayes/

Nghiên cứu này, sử dụng phần mềm Microsoft Bayesian Belief Networks Tools

(MSBNX) của hãng Microsoft để tính toán

MSBNx chính là phần mền xây dựng hỗ trợ tính toán BBNs (Bayesian Belief Networks ), MSBNx giúp dễ dàng xác định xác suất của mình cho Mạng Bayes:

- Với công cụ đánh giá tiêu chuẩn, phần mềm có thể chỉ định phân phối xác suất độc lập đầy đủ và có nguyên nhân

- Với công cụ đánh giá bất đối xứng, phần mềm có thể tránh chỉ định xác suất dư thừa

Nếu có đủ dữ liệu và áp dụng các công cụ học máy để xây dựng Mạng Bayes, phần mềm MSBNx có thể được sử dụng để chỉnh sửa và đánh giá kết quả một cách hiệu quả.

2.4.1 Các bước xây dựng mạng BBNs dùng MSBNx:

- Xác định các biến và trạng thái của chúng để đưa vào mô hình

- Xác định mối quan hệ “nhân – quả” giữa các biến dựa vào suy luận logic, dữ liệu quá khứ…

Để lập bảng xác suất có điều kiện (CPTs) cho từng sự kết hợp của biến nguyên nhân, cần dựa vào bảng xác suất ban đầu của chúng Các CPTs này có thể được xác định từ kinh nghiệm của chuyên gia hoặc từ kết quả của các mô hình khác.

- Sau khi đã lập CPTs, đưa vào phần mềm để tính toán.

GIỚI THIỆU PHẦN MỀM THỐNG KÊ SPSS

SPSS (viết tắt của Statistical Package for the Social Sciences) là một phần mềm máy tính phục vụ công tác phân tích thống kê

SPSS là phần mềm thống kê phổ biến trong nghiên cứu xã hội học và kinh tế định lượng, nổi bật với giao diện thân thiện và dễ sử dụng thông qua các thao tác click chuột Phần mềm này mạnh mẽ trong các phân tích như kiểm định phi tham số (Chi-square, Phi), thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach Alpha, phân tích tương quan, hồi quy tuyến tính đơn và bội, kiểm định trung bình (T-test), phân tích phương sai (ANOVA) cho biến phân loại, cũng như vẽ bản đồ nhận thức trong marketing và hồi quy logistic với biến phân loại.

SPSS được các nhà nghiên cứu sử dụng rộng rãi cho các nghiên cứu trong các lĩnh vực:

 Tâm lý học, tội phạm học

 Điều tra xã hội học: Đánh giá chất lượng dịch vụ công, xác định các yếu tố ảnh hưởng đến cảm nhận của người dân Etc

Nghiên cứu kinh doanh đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu rõ dự định mua sắm của khách hàng và xu hướng chấp nhận sản phẩm, dịch vụ Đồng thời, việc định vị thương hiệu dựa trên các thuộc tính của sản phẩm và dịch vụ là yếu tố then chốt giúp nâng cao giá trị cạnh tranh trên thị trường.

 Nghiên cứu trong y sinh: Các ảnh hưởng của thuốc tới một nhóm bệnh lý, phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sâu hại trong nông nghiệp…

SPSS và AMOS hỗ trợ các nhà nghiên cứu trong việc áp dụng các kỹ thuật phân tích định lượng nâng cao, bao gồm phân tích bằng phương trình cấu trúc (SEM), giúp đo lường và kiểm định nhiều mô hình lý thuyết một cách hiệu quả.

Phần mềm SPSS hiện đang trở thành công cụ phổ biến trong phân tích thống kê, đặc biệt là tại các trường đại học, nơi nó được sử dụng rộng rãi cho các nghiên cứu.

CÁC BƯỚC XÂY DỰNG MÔ HÌNH

 Xác định các biến và trạng thái của chúng để đưa vào mô hình

 Xác định mối quan hệ “nhân – quả” giữa các biến dựa vào suy luận logic, dữ liệu quá khứ…

Bảng xác suất có điều kiện (CPTs) được xây dựng cho từng sự kết hợp của biến nguyên nhân, dựa trên bảng xác suất ban đầu Các CPTs này có thể được xác định thông qua kinh nghiệm của chuyên gia hoặc từ kết quả của các mô hình khác.

 Sau khi đã lập CPTs, đưa vào phần mềm để tính toán.

MỘT SỐ NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG BAYESIAN BELIEF NETWORKS 34 2.8 VÍ DỤ MINH HỌA BAYESIAN BELIEF NETWORKS

 Các nghiên cứu ứng dụng Bayesian Belief Networks ở Việt Nam

Nguyễn Văn Tuấn và Lưu Trường Văn (2004) đã áp dụng lý thuyết Bayes để xây dựng mô hình định lượng rủi ro tiến độ (mô hình BBNs) cho các dự án xây dựng tại thành phố Hồ Chí Minh Nghiên cứu xác định 16 nguyên nhân chủ yếu gây chậm trễ dự án thông qua phương pháp chuyên gia, từ đó phát triển mô hình định lượng để tính toán xác suất xảy ra chậm trễ dựa trên các nguyên nhân này Mô hình được điều chỉnh phù hợp với từng công trình cụ thể, dựa vào ý kiến và kinh nghiệm của các chuyên gia và kỹ sư Trong mô hình BBNs, mỗi yếu tố được coi là một biến với các đặc tính như tên biến, trạng thái biến, mối quan hệ nhân quả và bảng xác suất có điều kiện Kết quả của mô hình cung cấp xác suất chậm trễ cho từng công trình cụ thể.

Trần Việt Thành (2007) đã nghiên cứu định lượng rủi ro chi phí dự án xây dựng bằng mô hình BBNs và hồi quy tuyến tính bội, xác định 32 yếu tố rủi ro chi phí thông qua phương pháp chuyên gia Nghiên cứu xếp hạng mức độ ảnh hưởng và khảo sát 13 mối quan hệ nhân - quả giữa 12 biến rủi ro chính, từ đó xây dựng mô hình BBNs để xác định xác suất rủi ro chi phí Ngoài ra, tác giả cũng phân tích tương quan giữa 12 biến rủi ro nhằm xác định 5 biến độc lập ảnh hưởng đến chi phí dự án, phục vụ cho việc xây dựng công thức hồi quy bội và tính toán giá trị vượt chi phí của dự án.

Lưu Văn Trường và nhóm cộng sự (2009) đã thực hiện nghiên cứu định lượng rủi ro tiến độ trong các dự án xây dựng bằng cách sử dụng mạng lưới niềm tin Bayes (BBN) Nghiên cứu này áp dụng BBN để xác định xác suất trì hoãn dự án tại một quốc gia đang phát triển, thông qua việc khảo sát 166 chuyên gia để xác định 16 yếu tố liên quan Đồng thời, 18 mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố này được phát triển thông qua phỏng vấn chuyên gia Kết quả cho thấy rằng khó khăn tài chính của chủ đầu tư và nhà thầu, thiếu kinh nghiệm của nhà thầu, cùng với sự thiếu hụt nguyên liệu, là những nguyên nhân chính dẫn đến trì hoãn các dự án xây dựng tại Việt Nam.

 Các nghiên cứu ứng dụng Bayesian Belief Networks ngoài nước

Neil và Fenton (1996) đã nghiên cứu ứng dụng mạng Bayesian Belief Network để xây dựng mô hình lưu trữ sự biến đổi chất lượng của phần mềm quản lý sản phẩm, đồng thời cung cấp dự báo về chất lượng sản phẩm đang phát triển Việc phát triển kỹ năng trong phần mềm gia công chính xác và phần mềm phức hợp được coi là yếu tố quan trọng trong phần mềm quản lý chất lượng Mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố này và các thành phần trong phần mềm tương thích được mô hình hóa bằng mạng Bayesian Belief Network, giúp thể hiện rõ ràng trong phần mềm quản lý chất lượng Mô hình này cho thấy hiệu quả cao trong việc dự đoán chất lượng sản phẩm cuối cùng trong quá trình phát triển phần mềm quy mô nhỏ.

Brenda McCabe và nhóm cộng sự (1998) đã nghiên cứu việc sử dụng mạng Bayesian Belief Network như một bộ xử lý thông minh nhân tạo, áp dụng lý thuyết xác suất có điều kiện Nghiên cứu này cho thấy sự cải thiện trong quy trình xây dựng tự động thông qua việc tích hợp mạng Bayesian Belief Network với mô phỏng vi tính Mạng Bayesian Belief Network cung cấp chức năng chẩn đoán cho các phân tích hiệu suất của quy trình xây dựng, trong khi mô phỏng vi tính được sử dụng để tạo mẫu cho các quy trình này và cho phép điều chỉnh dựa trên các biến đổi do mạng Bayesian Belief Network định hướng.

Nii O và Attoh-Okine (2002) đã nghiên cứu việc áp dụng mạng lưới niềm tin để xử lý thông tin và dữ liệu không đầy đủ nhằm xác định chi phí xây dựng đường cao tốc Phương pháp này không chỉ linh hoạt hơn so với các phương pháp thống kê và công cụ mô hình hóa khác, mà còn cung cấp hướng dẫn chi tiết về chi phí xây dựng và dự toán chi phí cho các dự án đường cao tốc.

Tri Joko WahyuAdi và nhóm cộng sự (2016) đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tiến độ dự án xây dựng Nghiên cứu này dựa trên một mô hình được phát triển từ mạng niềm tin Bayes.

Bhanupong Jitwasinkul và cộng sự (2012) đã nghiên cứu mô hình mạng lưới niềm tin Bayes để cải thiện môi trường làm việc an toàn trong ngành xây dựng Thái Lan Kết quả cho thấy rằng việc kiểm soát các yếu tố tổ chức hoặc tâm lý một mình không đủ để nâng cao tình trạng an toàn lao động Do đó, BBN đã điều tra tác động kết hợp của tất cả các yếu tố liên quan.

Golam Kabir và cộng sự (2015) đã nghiên cứu mạng lưới niềm tin Bayesian để đánh giá an toàn cho các đường ống dẫn dầu khí Kết quả nghiên cứu cho thấy tác giả đã phát triển một mô hình đánh giá an toàn cho sự cố đường ống O & G bằng cách kết hợp logic vào mạng niềm tin Bayes Nghiên cứu này nhấn mạnh tính hữu ích của mạng niềm tin Bayesian trong việc phân tích an toàn cho các hệ thống đường ống.

Cấu trúc linh hoạt của O & G giúp dự đoán nhiều kịch bản tai nạn khác nhau Phân tích độ nhạy của mô hình cho thấy rằng các nguyên nhân chính dẫn đến sự cố đường ống O & G bao gồm lỗi xây dựng, quá tải, hư hỏng cơ học, lắp đặt kém và chất lượng công nhân.

Eunchang Lee và nhóm cộng sự (2009) đã nghiên cứu quản lý rủi ro dự án kỹ thuật lớn thông qua mạng lưới niềm tin Bayes, trình bày một kế hoạch áp dụng cho ngành công nghiệp đóng tàu Hàn Quốc Nghiên cứu đã xác định 26 rủi ro khác nhau từ các cuộc phỏng vấn chuyên gia và tài liệu đánh giá Một khảo sát trên 252 chuyên gia từ 11 công ty đóng tàu Hàn Quốc vào tháng 4 năm 2007 cho thấy các rủi ro lớn bao gồm thay đổi thiết kế, nhân lực thiết kế, cung cấp nguyên liệu thô (rủi ro nội bộ) và tỷ giá hối đoái (rủi ro bên ngoài) ở cả quy mô lớn và các công ty đóng tàu cỡ trung bình.

Long D.Nguyen và nhóm cộng sự (2016) đã nghiên cứu về dự đoán rủi ro an toàn khi làm việc trên cao bằng mạng Bayes, đề xuất một phương pháp tiếp cận dựa trên mạng (BN) để chẩn đoán nguy cơ tai nạn Phương pháp này bao gồm một khái niệm chung và mô hình đánh giá nguy cơ té ngã, cùng với một mô-đun tính toán phát triển dựa trên quy tắc Bayes Mô hình BN được xây dựng dựa trên việc xem xét các yếu tố nguyên nhân gây té ngã, cho phép tùy chỉnh đầu vào theo đặc thù công việc Kết quả mang lại xác suất liên quan đến tình trạng an toàn lao động khác nhau, và phân tích độ nhạy giúp người dùng xác định các hành động phòng ngừa thích hợp nhằm giảm nguy cơ té ngã Phương pháp này đã được xác minh và thử nghiệm trong một dự án xây dựng căn hộ - khách sạn.

2.8 VÍ DỤ MINH HỌA BAYESIAN BELIEF NETWORKS

Sơ đồ (Hình 2-5) trình bày mô hình minh họa cho mạng BBNs:

Hình 2-5: Mô hình minh họa mạng BBNs [35]

Cỏ bị ướt có thể do hai nguyên nhân chính: tưới nước bằng vòi phun hoặc do mưa Tình huống này có thể được mô hình hóa bằng mạng Bayes, trong đó các biến có hai trạng thái là "có" và "không".

Mô hình có khả năng trả lời các câu hỏi liên quan đến xác suất, chẳng hạn như "Nếu cỏ ướt thì khả năng trời mưa là bao nhiêu?" bằng cách áp dụng các công thức xác suất có điều kiện và tổng hợp tất cả các biến trở ngại.

Giả lập rằng, sau khi khảo sát và phân tích thu thập được các bảng xác suất có điều kiện (CPT):

Bảng 2-7: CPT của nút “Cloudy” [35]

Bảng 2-8: CPT của nút “Sprinkler”[35]

Cloudy Sprinkler Đúng Sai Đúng 0,3 0,7

Bảng 2-9: CPT của nút “Rain” [35]

Bảng 2-10: CPT của nút “Wet Grass” [35]

Sprinkler Rain Wet Grass Đúng Sai Đúng Đúng 0,8 0,20

Hình 2-6: Mô hình mạng BBNsCác bảng xác suất có điều kiện (CPT) được đưa vào phần mềm MSBNX :

Hình 2-7: Kết quả của mô hình sau khi dùng MSBNX tính toán

Nhận xét: Dựa vào kết quả nhận thấy xác suất để biến “Wet Grass” ở trạng thái

“Đúng” là 64% và ở trạng thái “Sai” là 36%.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Trong chương này, tác giả trình bày các phương pháp đo lường năng suất lao động và công thức tính năng suất cho các công tác như bê tông, cốt thép và cốpha Tác giả cũng giới thiệu mô hình mạng Bayesian Belief Networks (BBNs) dựa trên lý thuyết xác suất, cùng với các ứng dụng của nó trong lĩnh vực xây dựng, bao gồm dự báo và đánh giá rủi ro về tiến độ, kinh phí, chất lượng và tai nạn lao động BBNs còn được ứng dụng trong y học, công nghệ kỹ thuật, dự báo chất lượng phần mềm và rủi ro tai nạn đường sắt.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

THU THẬP, PHÂN TÍCH SỐ LIỆU VÀ THIẾT LẬP MÔ HÌNH

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VỚI DỰ ÁN THỰC TẾ