Risk assessment in the context of modern methods of construction leveraging data analytics

İnşaat sektörü daha yenilikçi, sürdürülebilir ve daha hızlı inşaat tekniklerine doğru ilerlerken, Modern İnşaat Yöntemleri (MİY) bu talepleri karşılamak için bir çözüm olarak görülmektedir. Bununla birlikte, paydaşların ilgisiz olması ve karar vericiler üzerinde yaratılan baskı ortamı inovasyon (yenilik) için zayıf koşullar yaratmaktadır. Bununla birlikteliteratür, MİY'nin uygulanmasının maliyet aşımları risk değerlendirmesi için kapsamlı bir yaklaşımdan yoksundur. Bu nedenle çalışma, öncelikle deneyimli profesyonellerin görüşlerini alarak konut sektörünün gelecekteki projelerinde saha dışı MİY'nin daha fazla ele alınmasını teşvik etmeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda tez çalışması kapsamında (1) risk faktörleri önceliklendirme ile belirlenmekte 2) temel kategoriler ortaya çıkarılmakta; (3) riskleri öncelik sırasına koymak için çeşitli yollar önerilmektedir; ve son olarak (4) yapay zeka tabanlı bir risk değerlendirme modeli geliştirilmektedir. Generative Adversarial Networks yönteminin benimsenmesiyle, bir Yapay Sinir Ağı modeli de geliştirilmektedir. Çalışma bulguları, risk faktörlerinin önemli derecede farklı kritiklik düzeylerini ortaya çıkarmaktadır. En riskli ilk yedi faktör, oluşum sıklığı sırasıyla 0.736, 0.733, 0.730, 0.725, 0.708, 0.705 ve 0.736, 0.733, 0.730, 0.725, 0.708, 0.705 ve 0.702 olmak üzere İş Güvenliği Tehlikeleri, Doğrudan Maliyetler, Yetersiz Anlayış, Kalite İzleme, Programlama ve Planlama, Saha Yerleşimi, ve son olarak Makine ve Teknoloji olarak belirlenmiştir. Çalışma, mevcut endüstrinin yetersizliğine ışık tutmakta ve gelecekteki araştırma fırsatlarının MİY'nin benimsenmesinde yattığını göstermektedir. Çalışma, risk faktörleri arasındaki koşullu bağımlılıkla ilgili gizli eğilimleri ve örüntüleri keşfederek ve yakalayarak literatüre değer katmaktadır. Sonuçlar, sektör paydaşlarının risk yanıt önlemleri geliştirmek için risk faktörlerine öncelik vermelerine yardımcı olmaktadır. Buna göre, karar vericiler, potansiyel olarak proje hedeflerine ulaşmayı kolaylaştıracak ve önemli kayıpların önüne geçilmesini sağlayacak daha belirsiz olaylara beklenmedik durum bütçesini dağıtabilecektir.