전 세계적으로 최근 10여 년간 건설시장의 추이를 살펴보면, 중·저층의 저밀도 건축물보다는 대형 구조물의 건설이 두드러지게 증가하고 있다. 특히 물류창고시설은 상품의 보관, 하역, 출고, 배송 등 다양한 절차(process)를 처리하기 위해 규모가 대형화, 고층화될 뿐 아니라 층고가 높아지는 특성을 보이고 있다. 대형 물류창고시설은 투자비 회수를 위한 조속한 건설이 필요하기 때문에 공기단축에 의한 공사관리비 (인건비, 장비비, 제경비) 절감 및 조기운영에 따른 경제적 이익을 고려하여야 한다. 장비비, 재료비는 저하되고 인건비가 상승하는 현 시점에서는 자본집약적인 ...
전 세계적으로 최근 10여 년간 건설시장의 추이를 살펴보면, 중·저층의 저밀도 건축물보다는 대형 구조물의 건설이 두드러지게 증가하고 있다. 특히 물류창고시설은 상품의 보관, 하역, 출고, 배송 등 다양한 절차(process)를 처리하기 위해 규모가 대형화, 고층화될 뿐 아니라 층고가 높아지는 특성을 보이고 있다. 대형 물류창고시설은 투자비 회수를 위한 조속한 건설이 필요하기 때문에 공기단축에 의한 공사관리비 (인건비, 장비비, 제경비) 절감 및 조기운영에 따른 경제적 이익을 고려하여야 한다. 장비비, 재료비는 저하되고 인건비가 상승하는 현 시점에서는 자본집약적인 PC공법이 유리하다. 공장에서 생산된 PC부재의 원가는, 공장의 이윤 및 간접비가 부재 제작비의 약 10-15%로 포함되어 있는 것을 확인할 수 있다. PC부재를 현장생산할 경우는 공장생산보다 공사비의 약 14.5-21.6%가 절감된다는 것이 문헌을 통해 조사되었다. 또한, 동등한 생산 조건에서 PC부재의 현장생산은 공장생산 대비 동등 이상의 품질을 확보 가능하다. 이러한 장점에도 불구하고, 현장생산은 프로젝트(project) 관리 과정에서 발생할 수 있는 리스크(risk)로 인하여 기피한다. 그러나 PC부재의 현장생산 수행 전 리스크 요인을 분석하고 그에 대응한다면 현장생산 기회를 높일 수 있다. PC부재 현장생산 리스크는 “현장생산에 대한 경험의 부재에서 오는 불확실성(uncertainty) 등으로 인해 발생하는 손실”이다. PC부재의 현장생산 리스크를 효과적으로 관리하기 위해서는 이와 관련된 직접적인 요인을 중심으로 영향요인(리스크 요인)을 단순화할 필요가 있으며, 이들의 동적 연관관계를 체계적이고 과학적으로 분석하여야 한다. 그리고 이 요인들은 현장생산 공기에 영향을 미치고 최종적으로 현장생산 원가에까지 영향을 준다. 따라서 본 연구는 PC부재 현장생산의 리스크 요인들을 현장생산 원가, 현장생산 공기, 현장생산 물량, 리드타임(lead-time), 몰드(mold) 수, 생산 사이클(cycle), 크레인 수, 야적면적 등으로 정의하고, 이들 간의 동적 관계를 분석하는 리스크 관리 모델을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 현장생산과 관련된 기존의 연구는 생산면적만을 고려하였다. 그러나 본 연구에서는 몰드 배치를 위한 생산면적보다 생산된 PC부재의 야적면적이 리스크 요인이라는 것을 확인하였다. 또한, 다양한 야적 규칙을 수립하고 이에 대한 수학식을 도출하였다. 이는 야적장 및 야적면적에 대한 연구의 기초자료로 활용할 수 있다. 둘째, 개발된 RISP(risk management model for in-situ production)는 PC부재 현장생산을 위하여 리스크 관리의 개념적 모델 및 수학적 모델을 활용하여 구축되었고, 리스크 요인별 연관관계를 정립하였다. RISP는 이론적으로 시스템 다이내믹스 기법을 활용하였고, 방법론적으로 Expert Powersim Studio 10 소프트웨어(software)를 활용하여 다양한 현장여건 변화에 대응할 수 있는 모델이다. 셋째, 본 연구에서는 제너레이션 모델, 시뮬레이션 모델, 최적화 모델, 리스크 관리 모델에 대한 정의를 통해 동적 리스크 관리를 위해 수행되어야 하는 프로세스가 체계적으로 정립되었다. 이것은 현장생산뿐 아니라 건설공사의 다양한 리스크 관리 관련 연구에 활용 가능하다. 넷째, A 및 B 사례 프로젝트의 공사 진행에서 가정조건을 수립하여 이를 RISP에 적용하였다. 최적값을 도출한 결과, PC부재 100%를 현장생산할 경우 최대 28.8%까지 원가 절감 가능하다는 것을 확인하였다. 또한, 현장생산 적용 시 공장생산보다 15% 원가 절감 가능한 몰드 수, 현장생산 물량, 리드타임, 크레인 수에 대한 관리한계 범위를 산정하였다. 이를 통하여 현장생산 준비 단계 시 최대 원가 절감 비율을 도출할 수 있음을 확인하였고, 현장생산 단계 시 발생 가능한 리스크 요인을 사전 관리함으로써 리스크를 최소화할 수 있다. 다섯째, 공사 진행 중에 발생되는 현장생산 리스크에 대한 의사결정에 RISP를 활용하였다. 이를 통해 리스크 대응에 활용된 대안이 공사에 미치는 영향정도를 검토할 수 있음을 확인하여 RISP에 대한 활용 가능성을 검증하였다. 이때 활용된 자료는 리스크에 대한 의사결정의 기초자료가 될 것이다. 본 연구를 통해 개발된 RISP는 PC부재 현장생산을 위해 야적장 선정 및 야적장 활용순서, 야적장 내의 야적순서에 대한 구체적인 내용은 입력이 불가능하다. 그리고 야적에 대한 구체적인 연구가 필요하다. RISP는 PC부재 현장생산을 대상으로 개발된 것이지만, 모델링알고리즘과 영향요인들이 다양한 시설 및 공사의 리스크 관리 모델로 응용될 수 있다.
전 세계적으로 최근 10여 년간 건설시장의 추이를 살펴보면, 중·저층의 저밀도 건축물보다는 대형 구조물의 건설이 두드러지게 증가하고 있다. 특히 물류창고시설은 상품의 보관, 하역, 출고, 배송 등 다양한 절차(process)를 처리하기 위해 규모가 대형화, 고층화될 뿐 아니라 층고가 높아지는 특성을 보이고 있다. 대형 물류창고시설은 투자비 회수를 위한 조속한 건설이 필요하기 때문에 공기단축에 의한 공사관리비 (인건비, 장비비, 제경비) 절감 및 조기운영에 따른 경제적 이익을 고려하여야 한다. 장비비, 재료비는 저하되고 인건비가 상승하는 현 시점에서는 자본집약적인 PC공법이 유리하다. 공장에서 생산된 PC부재의 원가는, 공장의 이윤 및 간접비가 부재 제작비의 약 10-15%로 포함되어 있는 것을 확인할 수 있다. PC부재를 현장생산할 경우는 공장생산보다 공사비의 약 14.5-21.6%가 절감된다는 것이 문헌을 통해 조사되었다. 또한, 동등한 생산 조건에서 PC부재의 현장생산은 공장생산 대비 동등 이상의 품질을 확보 가능하다. 이러한 장점에도 불구하고, 현장생산은 프로젝트(project) 관리 과정에서 발생할 수 있는 리스크(risk)로 인하여 기피한다. 그러나 PC부재의 현장생산 수행 전 리스크 요인을 분석하고 그에 대응한다면 현장생산 기회를 높일 수 있다. PC부재 현장생산 리스크는 “현장생산에 대한 경험의 부재에서 오는 불확실성(uncertainty) 등으로 인해 발생하는 손실”이다. PC부재의 현장생산 리스크를 효과적으로 관리하기 위해서는 이와 관련된 직접적인 요인을 중심으로 영향요인(리스크 요인)을 단순화할 필요가 있으며, 이들의 동적 연관관계를 체계적이고 과학적으로 분석하여야 한다. 그리고 이 요인들은 현장생산 공기에 영향을 미치고 최종적으로 현장생산 원가에까지 영향을 준다. 따라서 본 연구는 PC부재 현장생산의 리스크 요인들을 현장생산 원가, 현장생산 공기, 현장생산 물량, 리드타임(lead-time), 몰드(mold) 수, 생산 사이클(cycle), 크레인 수, 야적면적 등으로 정의하고, 이들 간의 동적 관계를 분석하는 리스크 관리 모델을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 현장생산과 관련된 기존의 연구는 생산면적만을 고려하였다. 그러나 본 연구에서는 몰드 배치를 위한 생산면적보다 생산된 PC부재의 야적면적이 리스크 요인이라는 것을 확인하였다. 또한, 다양한 야적 규칙을 수립하고 이에 대한 수학식을 도출하였다. 이는 야적장 및 야적면적에 대한 연구의 기초자료로 활용할 수 있다. 둘째, 개발된 RISP(risk management model for in-situ production)는 PC부재 현장생산을 위하여 리스크 관리의 개념적 모델 및 수학적 모델을 활용하여 구축되었고, 리스크 요인별 연관관계를 정립하였다. RISP는 이론적으로 시스템 다이내믹스 기법을 활용하였고, 방법론적으로 Expert Powersim Studio 10 소프트웨어(software)를 활용하여 다양한 현장여건 변화에 대응할 수 있는 모델이다. 셋째, 본 연구에서는 제너레이션 모델, 시뮬레이션 모델, 최적화 모델, 리스크 관리 모델에 대한 정의를 통해 동적 리스크 관리를 위해 수행되어야 하는 프로세스가 체계적으로 정립되었다. 이것은 현장생산뿐 아니라 건설공사의 다양한 리스크 관리 관련 연구에 활용 가능하다. 넷째, A 및 B 사례 프로젝트의 공사 진행에서 가정조건을 수립하여 이를 RISP에 적용하였다. 최적값을 도출한 결과, PC부재 100%를 현장생산할 경우 최대 28.8%까지 원가 절감 가능하다는 것을 확인하였다. 또한, 현장생산 적용 시 공장생산보다 15% 원가 절감 가능한 몰드 수, 현장생산 물량, 리드타임, 크레인 수에 대한 관리한계 범위를 산정하였다. 이를 통하여 현장생산 준비 단계 시 최대 원가 절감 비율을 도출할 수 있음을 확인하였고, 현장생산 단계 시 발생 가능한 리스크 요인을 사전 관리함으로써 리스크를 최소화할 수 있다. 다섯째, 공사 진행 중에 발생되는 현장생산 리스크에 대한 의사결정에 RISP를 활용하였다. 이를 통해 리스크 대응에 활용된 대안이 공사에 미치는 영향정도를 검토할 수 있음을 확인하여 RISP에 대한 활용 가능성을 검증하였다. 이때 활용된 자료는 리스크에 대한 의사결정의 기초자료가 될 것이다. 본 연구를 통해 개발된 RISP는 PC부재 현장생산을 위해 야적장 선정 및 야적장 활용순서, 야적장 내의 야적순서에 대한 구체적인 내용은 입력이 불가능하다. 그리고 야적에 대한 구체적인 연구가 필요하다. RISP는 PC부재 현장생산을 대상으로 개발된 것이지만, 모델링 알고리즘과 영향요인들이 다양한 시설 및 공사의 리스크 관리 모델로 응용될 수 있다.
Looking at the global construction market trends over the past 10 years, the construction of large buildings are increasing more than the construction of middle and low-rise buildings. In particular, logistics warehouses are not only large-scale and high-rise, but also the their story height is incr...
Looking at the global construction market trends over the past 10 years, the construction of large buildings are increasing more than the construction of middle and low-rise buildings. In particular, logistics warehouses are not only large-scale and high-rise, but also the their story height is increasing to handle various processes such as warehousing, loading, unloading, and delivery of goods. Large logistics warehouses should take into consideration the reduction of construction expenses (labor cost, equipment cost, overhead expenses) by time reduction and economical benefit of early operation for the prompt construction for the return on investment. At present, capital-intensive PC method is advantageous, as equipment and material costs are falling and labor costs are rising. The cost of the PC member produced at plant can be confirmed that the profit and the overhead of plant include about 10-15% of the production cost. It was investigated through the literature that when the PC members are produced in-situ, it is saved about 14.5-21.6% of the construction cost than in-plant production. In addition, in-situ production of PC members under equivalent production conditions is possible to ensure quality equal to or better than in-plant production. Despite these advantages, in-situ production is avoided due to the risks that can arise in the project management process. However, if it is analyzed the risk factors before the in-situ production of PC members and responded accordingly, in-situ production opportunities will increase. The risk to in-situ production of PC members means "losses due to uncertainty, etc., resulting from the absence of in-situ production experience". In order to manage effectively the in-situ production risk of an PC members, it is necessary to simplify the influence factors(risk factors) by focusing on direct factors related to this, and to analyze systematically and scientifically their dynamic relation. And these factors affect in-situ production time and finally, also affect in-situ production costs. Therefore, the purpose of this study is to define risk factors of in-situ production of PC members as in-situ production cost, in-situ production air, in-situ production quantity, production cycle, lead-time, number of mold, number of crane, stocking area, and to develop risk management model that analyzes the dynamic relationship between them. The results of this study are as follows. First, earlier studies related to in-situ production considers only the production area. However, in this study, it was confirmed that the stocking area of produced PC members is a risk factor rather than the production area for the mold layout. In addition, various stocking rules were established and mathematical formulas were derived. This can be used as a basic data for the study on the stock yard and stock area. Second, the developed RISP(Risk Management Model for In-situ Production) was constructed by using the conceptual model and the mathematical model of risk management for PC member in-situ production, and established the relationship by risk factors. RISP is respondable model that in various changes of site conditions using the system dynamics technique theoretically and Expert Powersim Studio 10 software methodologically. Third, in this study, the processes to be performed for dynamic risk management were systematically established through definition of generation model, simulation model, optimization model, and risk management model. This can be used not only for in-situ production but also for various risk management studies of construction projects. Fourth, assumptions and scenarios were created for A and B case projects and applied to RISP. As a result of deriving the optimal value, it was confirmed that cost reduction is possible up to 28.8% when in-situ production of PC member is 100%. In addition, it is calculated the management limit range for the number of molds, in-situ production, lead time, and number of cranes that can reduce the cost by 15% compared to in-plant production. It is confirmed that the maximum cost reduction ratio can be derived during the in-situ production preparation stage, risk can be minimized by pre-managing possible risk factors in the in-situ production stage. Fifth, RISP was used to make decisions about in-situ production risks that occur during construction work. It is confirmed that it is possible to review the impact of the alternatives used for risk response on the construction and verified the availability of RISP. The used data will be the basis for decision making on risk. The RISP developed through this study can not be input detailed information on the selection and use order of stock yard, and stock order in the stock yard for PC members in-situ production. And further research on stocking is needed. Although RISP is developed for PC members in-situ production, modeling algorithms and influencing factors can be applied to various facilities and construction risk management models.
Looking at the global construction market trends over the past 10 years, the construction of large buildings are increasing more than the construction of middle and low-rise buildings. In particular, logistics warehouses are not only large-scale and high-rise, but also the their story height is increasing to handle various processes such as warehousing, loading, unloading, and delivery of goods. Large logistics warehouses should take into consideration the reduction of construction expenses (labor cost, equipment cost, overhead expenses) by time reduction and economical benefit of early operation for the prompt construction for the return on investment. At present, capital-intensive PC method is advantageous, as equipment and material costs are falling and labor costs are rising. The cost of the PC member produced at plant can be confirmed that the profit and the overhead of plant include about 10-15% of the production cost. It was investigated through the literature that when the PC members are produced in-situ, it is saved about 14.5-21.6% of the construction cost than in-plant production. In addition, in-situ production of PC members under equivalent production conditions is possible to ensure quality equal to or better than in-plant production. Despite these advantages, in-situ production is avoided due to the risks that can arise in the project management process. However, if it is analyzed the risk factors before the in-situ production of PC members and responded accordingly, in-situ production opportunities will increase. The risk to in-situ production of PC members means "losses due to uncertainty, etc., resulting from the absence of in-situ production experience". In order to manage effectively the in-situ production risk of an PC members, it is necessary to simplify the influence factors(risk factors) by focusing on direct factors related to this, and to analyze systematically and scientifically their dynamic relation. And these factors affect in-situ production time and finally, also affect in-situ production costs. Therefore, the purpose of this study is to define risk factors of in-situ production of PC members as in-situ production cost, in-situ production air, in-situ production quantity, production cycle, lead-time, number of mold, number of crane, stocking area, and to develop risk management model that analyzes the dynamic relationship between them. The results of this study are as follows. First, earlier studies related to in-situ production considers only the production area. However, in this study, it was confirmed that the stocking area of produced PC members is a risk factor rather than the production area for the mold layout. In addition, various stocking rules were established and mathematical formulas were derived. This can be used as a basic data for the study on the stock yard and stock area. Second, the developed RISP(Risk Management Model for In-situ Production) was constructed by using the conceptual model and the mathematical model of risk management for PC member in-situ production, and established the relationship by risk factors. RISP is respondable model that in various changes of site conditions using the system dynamics technique theoretically and Expert Powersim Studio 10 software methodologically. Third, in this study, the processes to be performed for dynamic risk management were systematically established through definition of generation model, simulation model, optimization model, and risk management model. This can be used not only for in-situ production but also for various risk management studies of construction projects. Fourth, assumptions and scenarios were created for A and B case projects and applied to RISP. As a result of deriving the optimal value, it was confirmed that cost reduction is possible up to 28.8% when in-situ production of PC member is 100%. In addition, it is calculated the management limit range for the number of molds, in-situ production, lead time, and number of cranes that can reduce the cost by 15% compared to in-plant production. It is confirmed that the maximum cost reduction ratio can be derived during the in-situ production preparation stage, risk can be minimized by pre-managing possible risk factors in the in-situ production stage. Fifth, RISP was used to make decisions about in-situ production risks that occur during construction work. It is confirmed that it is possible to review the impact of the alternatives used for risk response on the construction and verified the availability of RISP. The used data will be the basis for decision making on risk. The RISP developed through this study can not be input detailed information on the selection and use order of stock yard, and stock order in the stock yard for PC members in-situ production. And further research on stocking is needed. Although RISP is developed for PC members in-situ production, modeling algorithms and influencing factors can be applied to various facilities and construction risk management models.
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