基于VSM-GA的建筑施工流程優(yōu)化

仲珺怡，　蘇振民，　佘小頡

(1. 南京工業(yè)大學(xué)　土木工程學(xué)院， 江蘇　南京　211816； 2. 江蘇順通建設(shè)集團有限公司， 江蘇　南通　226400)

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基于VSM-GA的建筑施工流程優(yōu)化

仲珺怡1，蘇振民1，佘小頡2

(1. 南京工業(yè)大學(xué)土木工程學(xué)院， 江蘇南京211816； 2. 江蘇順通建設(shè)集團有限公司， 江蘇南通226400)

摘要：當(dāng)前建筑施工過程中存在著生產(chǎn)效率低下、過程穩(wěn)定性差、資源浪費嚴(yán)重等問題，導(dǎo)致建筑行業(yè)生產(chǎn)效益低下，阻礙建筑行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，因此對建筑施工流程優(yōu)化有著重要意義。本文構(gòu)建了價值流程圖(VSM)與遺傳算法(GA)的整合框架，利用遺傳算法的數(shù)據(jù)化擇優(yōu)功能彌補了價值流程圖技術(shù)在方案選擇時存在主觀隨意性的缺陷，從而更科學(xué)有效地對建筑施工流程進行優(yōu)化。在整合框架的基礎(chǔ)上提出VSM-GA的目標(biāo)優(yōu)化模型，模型建立了流程優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和精益工具效用系數(shù)矩陣并設(shè)置了多參數(shù)離散型的遺傳算法運算規(guī)則，經(jīng)運算得到了施工流程優(yōu)化的最優(yōu)組合方案。最后通過案例研究進一步闡述了基于VSM-GA的施工流程優(yōu)化的具體實施過程，并驗證了模型的可行性與有效性。

關(guān)鍵詞：流程優(yōu)化；價值流；遺傳算法；精益建造

在建筑產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化潮流的時代背景下，迫切要求改變當(dāng)前施工流程效率低下、穩(wěn)定性差和資源浪費嚴(yán)重的現(xiàn)狀，為此，許多研究學(xué)者致力于尋求能夠有效提高效率和減少浪費的方法，其中繪制價值流程圖(Value Stream Mapping，VSM)作為一種重要的精益方法得到了眾多學(xué)者的關(guān)注[1]。

VSM在制造業(yè)中的成功應(yīng)用表明其能夠顯著縮短生產(chǎn)周期、提高生產(chǎn)效率和減少生產(chǎn)過程中的浪費。因此，許多學(xué)者嘗試將VSM運用于建筑業(yè)，以期改善建筑施工的生產(chǎn)過程。Yu等[2]以基礎(chǔ)工程為研究對象，繪制基礎(chǔ)工程施工的價值流程圖并利用先入先出原則(First Input First Output，F(xiàn)IFO)、調(diào)整生產(chǎn)節(jié)拍時間等方法對施工流程進行優(yōu)化，使生產(chǎn)周期縮減41.2%。Rosenbaum等[3]以混凝土墻施工為研究對象繪制其價值流程圖，將可持續(xù)理念融入其中，識別出墻體施工過程中的生產(chǎn)資源和環(huán)境資源兩方面的浪費，同時運用精益工具對價值流程圖進行改進。其他學(xué)者則認(rèn)為，VSM具有一定的局限性如VSM的靜態(tài)屬性和價值流未來圖的實現(xiàn)率不高等問題，為此，Gurumurthy 等[4]和Erikshammar等[5]提出了VSM與DES(Discrete Event System)的整合模型，將其運用于建造業(yè)門窗商品的制造過程，利用DES的動態(tài)仿真性能將價值流程圖中的改進措施進行可修改化和可視化。還有的學(xué)者將可持續(xù)理論融入VSM，F(xiàn)aulkner[6]等在前人的基礎(chǔ)上構(gòu)建Sus-VSM(Sustainable Value Stream Mapping)，用以評估生產(chǎn)可持續(xù)性、環(huán)境可持續(xù)性和社會可持續(xù)性。

然而，這些對VSM的改進雖使得VSM更加適用于建筑業(yè)，但仍然存在著以下幾點不足：一是沒有解決VSM內(nèi)在的主觀隨意性即管理者僅根據(jù)經(jīng)驗和主觀判斷來實施VSM改進，難以達(dá)到理想的效果，精益工具的選擇也往往是通過管理者的定性分析，缺乏數(shù)據(jù)支撐；二是沒有考慮經(jīng)濟制約、資源均衡等外部客觀因素，僅考慮工期的縮短難以滿足現(xiàn)實需求；三是沒有明確表達(dá)優(yōu)化后實施精益計劃的步驟，僅僅提供價值流現(xiàn)狀圖到價值流未來圖的籠統(tǒng)的改進方向，難以實施精益計劃。

因此，本文提出將遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)與VSM進行整合，利用GA的數(shù)據(jù)化擇優(yōu)功能彌補VSM的缺陷，實現(xiàn)定性與定量相結(jié)合、主觀與客觀相統(tǒng)一。通過設(shè)定多參數(shù)離散型的GA運算規(guī)則，使得VSM中涉及到的參數(shù)均被納為GA優(yōu)選的考慮因素，為實現(xiàn)流程優(yōu)化的最優(yōu)組合方案提供數(shù)據(jù)支持。

1VSM-GA的整合框架及模型構(gòu)建

1.1VSM-GA的整合框架與實施步驟

為了解決傳統(tǒng)VSM所存在的方案選擇隨意性、考慮因素單一性、改進計劃籠統(tǒng)性等問題，在VSM改進過程中引入GA算法，從而優(yōu)化VSM技術(shù)。

在數(shù)據(jù)收集階段，除了收集繪制價值流現(xiàn)狀圖所需的數(shù)據(jù)外，還需收集該流程中有關(guān)工序的其他施工方案和數(shù)據(jù)，用于GA以便擇優(yōu)選取。在識別問題階段，除了識別價值流現(xiàn)狀圖所需解決的問題外，還需識別該問題所涉及到的約束條件，用于形成GA的目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)。在選擇精益工具階段，除了對精益工具進行初步評估外，還需對各擬定的精益工具進行專家打分評估其具體的效用系數(shù)，用于GA以便客觀、合理地選擇精益工具。在實施精益計劃之前，對輸出的GA優(yōu)化結(jié)果進行二次優(yōu)化，從而指導(dǎo)精益計劃的實施。具體的VSM-GA整合框架如圖1所示。

圖1　VSM與GA的整合框架

(1)數(shù)據(jù)收集

為了使VSM更好地運用于建筑業(yè)，一方面要對傳統(tǒng)VSM所使用的關(guān)鍵概念如生產(chǎn)周期、庫存等進行改進使其更好地適應(yīng)建筑業(yè)。另一方面，由于建筑施工的不穩(wěn)定性和一次性的特點，針對研究工序搜集類似項目的實際數(shù)據(jù)，并利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析軟件對收集到的數(shù)據(jù)進行處理，得到各指標(biāo)的取值范圍。

(2)繪制價值流現(xiàn)狀圖與施工方案表

價值流現(xiàn)狀圖是識別問題的基礎(chǔ)，其質(zhì)量好壞關(guān)系到能否清晰展現(xiàn)存在的浪費、能否正確識別待解決的問題、能否提出符合實際的改進方案及措施。因此，價值流現(xiàn)狀圖的繪制必須注重客觀性、著重性、準(zhǔn)確性和精確性。

(3)識別問題并確定基本目標(biāo)函數(shù)

價值流現(xiàn)狀圖繪制完成后，通過觀察和仔細(xì)分析識別出存在的問題如施工生產(chǎn)時間過長、有效工作時間百分比較低、準(zhǔn)時開工率較低等，根據(jù)識別出的問題設(shè)定相應(yīng)合理的目標(biāo)函數(shù)。

(4)選擇精益工具并構(gòu)建效用系數(shù)矩陣

在價值流程圖改進過程中，從精益建造理論出發(fā)，以顧客需求最大化為中心，運用精益工具可以顯著減少施工流程中的浪費[7]。因此，針對價值流現(xiàn)狀圖中分析出的各種問題，初步擬定精益工具并采用專家評分法量化精益工具的效用，形成精益工具的效用系數(shù)矩陣，從而用于GA運算來獲取最優(yōu)的精益工具使用方案。

(5)運行GA算法并二次優(yōu)化模型結(jié)果

在運行GA算法時，通過設(shè)定多參數(shù)離散型的GA運算規(guī)則，充分考慮VSM中涉及到的參數(shù)并快速優(yōu)化。在獲取優(yōu)化結(jié)果后，通過綜合系數(shù)、函數(shù)求導(dǎo)等方法進行二次優(yōu)化，從而指導(dǎo)精益計劃的實施。

(6)繪制價值流未來圖并實施精益計劃

經(jīng)過兩階段優(yōu)化得到目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化值、采用的精益工具、各精益工具的優(yōu)先順序以及使用過程中的注意要點。此外，客觀條件的改變會對施工流程產(chǎn)生影響，因此施工流程的優(yōu)化應(yīng)持續(xù)進行。

1.2VSM-GA的目標(biāo)優(yōu)化模型構(gòu)建

(1)基本模型描述

首先，根據(jù)特定施工任務(wù)的實際情況和現(xiàn)實需求設(shè)定不同的改進目標(biāo)，共設(shè)定K個改進目標(biāo)函數(shù)：

O={f1,f2,…,fk,…,fK}

(1)

式中：O表示改進目標(biāo)函數(shù)集；fk表示第k個改進目標(biāo)函數(shù)。

其次，將施工中的某一特定工作任務(wù)分為M道工序，Xkm為第m道工序不使用精益工具時為求解第k個改進目標(biāo)函數(shù)的實測數(shù)據(jù)集，則所有實測數(shù)據(jù)集A為：

工序1 2 … M目標(biāo)1目標(biāo)2目標(biāo)3?目標(biāo)KX11X12…X1MX21X22…X2MX31X32…X3M????XK1XK2…XKMé?êêêêêêêù?úúúúúúú

(2)

再次，針對每一個改進目標(biāo)下的每一道工序，統(tǒng)計計算n種不同的精益工具對各計算參數(shù)的作用效果系數(shù)，即Yim為第m道工序使用第i種精益工具時對各計算參數(shù)產(chǎn)生的作用效果，Ak為在第k個改進目標(biāo)下由Yim組成的矩陣：

(3)

最后，在基本目標(biāo)函數(shù)fk的基礎(chǔ)上，考慮采用精益工具時對各目標(biāo)函數(shù)的影響，從而擬定精益目標(biāo)函數(shù)fk。

在價值流程圖的改進過程中，通常會涉及工期、有效率、一次通過率、準(zhǔn)時開工率等，這些目標(biāo)函數(shù)的基本形式設(shè)置如下：

(4)

式中：CT表示整個施工任務(wù)所需的總工作時間；Di表示各道工序所持續(xù)的工作時間；Δi表示第i道工序的施工時間與第i+1道工序之間的庫存時間。

maxf2(VTP)=(1-set/D-pt/D)×100%

(5)

式中：VIP表示每道工序中增值工作占該工序工作時間的百分比；set表示準(zhǔn)備工作時長；pt表示施工過程中累計達(dá)到的工作中斷時長。

maxf3(FPP)=θ×100%

(6)

式中：FPP表示一次通過率；θ為質(zhì)量合格率。

maxf4(SSPm)=f4(SSP(m-1))×

(7)

式中：SSP表示每道工序的準(zhǔn)時開工率；Rh表示第h種風(fēng)險源所導(dǎo)致的工序無法按時開工的風(fēng)險大小。

將矩陣(2)和(3)帶入以上4個基本目標(biāo)函數(shù)得到精益目標(biāo)函數(shù)為：

(8)

式中：ydim為第i個精益工具對第m道工序的“工期”產(chǎn)生的效用系數(shù)；Δm′為精益工具產(chǎn)生效用后第m道工序的庫存時間。

(9)

式中：ysim和ypim分別為第i個精益工具對第m道工序的“準(zhǔn)備時間”和“暫停時間”產(chǎn)生的效用系數(shù)。

(10)

式中：yθim為第i個精益工具對第m道工序的“一次合格率”產(chǎn)生的效用系數(shù)。

(11)

式中：f4(SSP(m-1))為第m-1道工序的準(zhǔn)時開工率，當(dāng)m=1時，f4(SSP(m-1))=f3(SSP(m-1))=1；yrim為第i個精益工具對第m道工序的延遲開工因素的風(fēng)險產(chǎn)生的效用系數(shù)。

最終根據(jù)現(xiàn)場負(fù)責(zé)人和項目管理人員對各目標(biāo)的需求程度，設(shè)置各目標(biāo)權(quán)重ωk，形成GA綜合目標(biāo)函數(shù)，并根據(jù)需要設(shè)置GA約束函數(shù)：

式中：ωk為各目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重，φ為修正指數(shù)，ci表示各道工序及使用各精益工具所花費的成本，C表示可接受的成本上限。

(2)模型的求解

GA依據(jù)優(yōu)勝劣汰的進化規(guī)則能夠在眾多可行域中查找問題解并快速優(yōu)化[8]，因此它能夠較好地處理上述模型中的大量數(shù)據(jù)，最終求得最優(yōu)組合方案。

1)確定GA目標(biāo)函數(shù)及染色體組成。

根據(jù)公式(12)設(shè)置目標(biāo)函數(shù)，同時設(shè)置參數(shù)使程序?qū)⒆詣与S機生成由S個染色體組成的初始種群，染色體Chrom長度為L。前M個基因座為工序基因Chrom1，其上的數(shù)字代表著不考慮精益工具時的方案序號；后L-M個基因座為精益基因Chrom2，其上的數(shù)字為0或1，0表示不使用該精益工具，1表示使用該精益工具。

2)設(shè)置適應(yīng)度函數(shù)。將Chrom2轉(zhuǎn)置為列向量，復(fù)制并擴展為n×M的矩陣B，根據(jù)公式(13)進行Ak與B的元素群冪次運算得Ak′。其中Ak為在第k個改進目標(biāo)下由Yim組成的矩陣(見公式(3))。

Ak′=Ak·^B

(13)

將A與Ak′代入下列公式，得到各個染色體的適應(yīng)度函數(shù)值Fit(fk(A,Ak′))。

(14)

3)選擇、交叉和變異操作。采用輪盤賭法進行選擇操作，即適應(yīng)度越高的個體遺傳到下一代的概率越大；采用單點法進行交叉操作，即在個體編碼串中隨機設(shè)置一個交叉點，在該點處相互交換兩個配對個體的部分染色體；采用基本位法進行變異操作，即對個體編碼串中以變異概率、隨機指定的某一位或幾位基因座上的值做變異運算。

4)輸出最優(yōu)組合方案及各子目標(biāo)函數(shù)值f1(CT)、f2(VTP)、f3(FPP)、f4(SSP)。

(3)模型結(jié)果的二次優(yōu)化

為了明確表達(dá)優(yōu)化后實施精益計劃的步驟及控制要點，采用綜合系數(shù)和函數(shù)求導(dǎo)的方式對模型結(jié)果進行分析，根據(jù)二次優(yōu)化結(jié)果指導(dǎo)精益計劃的實施。

當(dāng)Wi的值越大時，應(yīng)當(dāng)越優(yōu)先使用第i個精益工具。

2)采用求導(dǎo)法使目標(biāo)函數(shù)f對各參數(shù)進行求導(dǎo)，可量化對應(yīng)的精益工具的影響力大小，為項目管理人員的科學(xué)管理提供依據(jù)。根據(jù)下列公式求得同一改進目標(biāo)同一工序下各精益工具的影響力大?。?/p>

(16)

當(dāng)Vi的值越大，說明相對于其他精益工具而言，該精益工具的潛力越大，越能影響目標(biāo)函數(shù)值。在項目實施過程中，應(yīng)當(dāng)更加注重這些具有較大潛力的精益工具的實施。

2案例研究

2.1工程概況

新麓花園是一個較大的住宅建設(shè)項目，位于蘇州新區(qū)，占地面積為130459.6 m2，共分為四期開發(fā)。其中三期四標(biāo)段共計14幢樓，11幢為6層低層住宅，3幢為17層高層住宅，建筑結(jié)構(gòu)形式為剪力墻結(jié)構(gòu)，建筑結(jié)構(gòu)安全等級為二級。

本文將該標(biāo)段中29號住宅樓作為案例進行研究，29號住宅樓為17層高層住宅，其中地上16層均為普通住宅樓，17層為躍層式住宅，建筑高度為54.90 m。單位工程建筑面積為12033.57 m2，基底面積為716.49 m2。

2.2基于VSM-GA的流程優(yōu)化實施

圖2　價值流現(xiàn)狀圖

(1) 收集數(shù)據(jù)并繪制價值流現(xiàn)狀圖與施工方案表

表1　施工工序方案表

通過對施工現(xiàn)場的實地考察，決定將研究重點集中在梁板柱的澆筑這一施工任務(wù)中，并實施了為期1個月的現(xiàn)場跟蹤記錄，并在此期間對項目經(jīng)理、技術(shù)負(fù)責(zé)人以及施工班組成員進行了采訪，獲取了足夠的相關(guān)數(shù)據(jù)并繪制了價值流現(xiàn)狀圖和施工工序方案表，如圖2和表1所示。

(2)識別問題并確定基本目標(biāo)函數(shù)

通過對價值流現(xiàn)狀圖的初步分析，將縮短施工時間、提高增值時間百分比、一次通過率與準(zhǔn)時開工率作為需要改進的目標(biāo)，設(shè)置的目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)如公式(12)所示，其權(quán)重系數(shù)ωk依次為1.2、1.15、1.08和1，修正系數(shù)φ為2.0。

(3)選擇精益工具并構(gòu)建效用系數(shù)矩陣

首先組建精益專家工作組，通過定性和定量分別篩選出擬采用的精益工具并構(gòu)建效用系數(shù)矩陣如表2所示，而為了簡化GA算法，可直接確定部分必須采用的精益工具。

在本案例中，擬采用的精益工具為標(biāo)準(zhǔn)化、KanBan管理、KanBIM管理、全面質(zhì)量管理、并行工程、團隊合作、持續(xù)改進、最后計劃者體系、工作重組和先入先出原則。其中根據(jù)實際需求，將工作重組和先入先出(FIFO)設(shè)定為必須采用的精益工具。

表2　精益工具效用系數(shù)(以工序時長D為例)

(4)運行GA算法并輸出最優(yōu)組合方案

圖3　每代進化過程中的最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值

圖4　最優(yōu)方案組合

(5)最優(yōu)組合方案的二次優(yōu)化

根據(jù)GA算法輸出的染色體可知，5道工序分別采用方案2、3、2、2、1且使用標(biāo)準(zhǔn)化、KanBIM管理、全面質(zhì)量管理、團隊合作、持續(xù)改進、最后計劃者共6種精益工具。根據(jù)公式(15)和(16)可得各Wi和Vi，如表3所示。

表3　效用數(shù)值分析表

(6)繪制價值流未來圖并實施精益計劃

圖5　價值流未來圖

經(jīng)過遺傳算法優(yōu)化后得到工序施工方案與精益工具的最優(yōu)組合，根據(jù)優(yōu)化結(jié)果繪制價值流未來圖，如圖5所示。其中，施工周期時間縮短了26%，各工序有效工作時間百分比均提高了約25%，各工序一次通過率達(dá)到了100%，各工序準(zhǔn)時通過率也得到了不同程度的提升，特別是模板拆除工序的準(zhǔn)時開工率提高了58%。通過二次優(yōu)化結(jié)果可得，在使用精益工具對現(xiàn)澆梁板柱的工作價值流改進時，可以按照工作重組、先入先出原則、全面質(zhì)量管理、KanBIM、標(biāo)準(zhǔn)化、最后計劃者體系、持續(xù)改進、團隊合作的順序來實施改進計劃；而在現(xiàn)澆梁板柱施工過程的各道工序中，應(yīng)當(dāng)加強管理Vi最大時所對應(yīng)的工具，見表3。

3結(jié)語

在建筑產(chǎn)業(yè)現(xiàn)代化的時代背景下，提高施工效率、減少施工浪費必然是整個行業(yè)的追求，優(yōu)化施工流程必然是達(dá)成目標(biāo)的重要途徑。價值流程圖技術(shù)與遺傳算法的有機整合使得施工流程優(yōu)化實現(xiàn)了定性與定量的結(jié)合、主觀與客觀的統(tǒng)一，通過兩階段優(yōu)化不但確定了最優(yōu)方案組合，而且為精益改進計劃的實施提供了指導(dǎo)，保證了價值流現(xiàn)狀圖向價值流未來圖的轉(zhuǎn)變。隨著物聯(lián)網(wǎng)與BIM技術(shù)的發(fā)展與成熟，提高了項目信息傳輸?shù)臏?zhǔn)確性與實時性，將進一步實現(xiàn)基于VSM-GA的施工流程優(yōu)化的動態(tài)與持續(xù)改進，促進建筑產(chǎn)業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展。

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Building Construction Process Optimization Based on VSM-GA

ZHONGJun-yi1,SUZhen-min1,SHEXiao-jie2

(1. School of Civil Engineering，Nanjing Technology University， Nanjing 211816， China；

2. Jiangsu Shuntong Construction Group Co Ltd， Nantong 226400， China)

Abstract:The issues about inefficient production, unstable process and serious waste of resources which existed in the progress of construction results in the poor benefit of construction and hinder the sustainable development of construction industry. Therefore, the optimization of the construction process is of great significance. This paper proposed an integrated framework of value stream mapping(VSM) and genetic algorithm (GA) where the digitization in merit function of GA makes up for the subjective arbitrariness of VSM in the program selection to optimize the construction process more effectively. Upon this basis, this paper built the objective optimization model of VSM-GA to achieve the optimum combination program of process optimization by setting up the objective function of process optimization, utility coefficient matrices of lean tools and multi-parameter and discrete-type operational rules of genetic algorithm. Finally, this paper further elaborated the VSM-GA-based construction process optimization implementation process and verified the feasibility and effectiveness of the model by case study.

Key words：process optimization； value stream； genetic algorithm； lean construction

中圖分類號：TU721+.2

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：2095-0985(2016)01-0103-07

作者簡介：仲珺怡(1990-)，女，江蘇蘇州人，碩士研究生，研究方向為項目管理(Email：zjy1990sd@sina.com)

收稿日期：2015-08-31修回日期： 2015-10-21