闫丽颖
摘要:本文首先对装配式住宅项目各参建方行为风险因素进行分析,在此基础上根据Ucinet6.0软件构建装配式住宅参建方行为风险可视化网络模型;其次运用网络密度、点度中心度指标及中介中心度指标对风险网络模型进行系统分析,综合分析结果识别出装配式住宅参建方行为风险网络的关键风险;最后结合装配式住宅的建造特点和参建方关键风险因素,提出风险应对策略。
Abstract: This paper firstly identifies the risks of the behavior of the participants in the prefabricated housing project, and constructs the risk network model of the behavior of the participants according to the social network analysis theory. Then conducts overall network analysis and individual network analysis on the risk network model by Ucinet6.0 software so as to integrate the two analysis results to identify the primary control risk of the risk network and the key relationship based on the intermediate center degree. Finally, puts forward control measures for these key risks and key risk relationships.
關键词:装配式住宅;社会网络分析;参建方;应对策略
Key words: prefabricated housing;social network analysis;cooperated-building participants;coping strategic
中图分类号:TU714 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2020)06-0023-03
0 引言
与传统住宅项目相比,装配式住宅具有建造速度快、施工周期短、劳动力成本低、环境污染小等优势,但由于我国装配式住宅处于发展初期,项目参与者缺乏与其相适应的工程实践经验,参建主体之间的专业化协同程度还较低,各参与方决策和行为上的不确定性及贯穿于项目始终的信息不对称可能会引起各类风险事件的发生,如果不采取有效的防范措施,一旦风险发生,不仅会影响工程项目的顺利实施,还可能导致合同提前解除的严重后果。因此,如何化解装配式住宅项目实施过程中参建方行为中的风险,降低风险事件的发生概率,对加快推进我国装配式住宅健康发展具有重要意义。
对现有文献分析发现,当前对装配式住宅风险的研究多数侧重于对施工过程或某一阶段风险因素的客观性评价,缺乏对项目参与方主观性风险的关注,忽视了参与方行为风险对项目实施过程的影响。鉴于此,本文在识别装配式住宅各参建方行为风险的基础上,采用社会网络分析法建立可视化的参建方行为风险网络模型,并通过网络分析识别关键风险及关键关系,研究弥补了现有装配式住宅风险研究方面的不足,也为提高我国装配式住宅风险管理水平提供参考。
1 装配式住宅参建方协同管理系统
区别于传统现浇住宅建造过程,装配式住宅项目多了PC构件在工厂预制后运输到现场安装的环节,因此,其风险管理体系中的参建方除了传统项目中的建设方、设计方、施工方和监理方以外,PC构件供应方也成为风险管理体系中的一员,主要负责按照设计方提供的设计方案和构件拆分图纸,并结合施工方的构件需求计划制定构件生产、运输及供应计划。按照建设方要求,监理方采用驻厂监造的方式来加强预制构件质量控制。这五方参建主体在项目实施中拥有共同的项目目标,形成“五位一体”化协同和集成管理系统,如图1所示。
2 风险网络构建
2.1 社会网络分析法
社会网络分析法(Social Network Analysis,SNA)是一种能够将各种复杂社会关系进行精确量化的社会学分析工具,该方法将社会行动者(节点)及行动者之间的关系(节点之间的连线)作为社会网络分析单位,既能表达社会网络结构的整体属性,也能描述社会行动者在社会网络中的位置及影响程度,目前已被部分学者引入到工程管理领域。向鹏成、武雪子[2]基于SNA解决重大工程项目引发社会不稳定的关键风险因素的识别问题;秦旋等[7]运用SNA从全生命周期和利益相关者的二维视角研究绿色建筑项目核心风险问题;宋英华等[12]运用SNA对重特大道路交通事故风险原因及其相互关系进行深入研究。
2.2 风险网络构建
2.2.1 风险因素识别
在识别装配式住宅项目参建方行为风险因素时,本文运用文献检索和案例分析相组合的方法,通过对近3年来国内建筑类主流期刊发表的相关文章及国内外的典型工程实例进行分析和梳理,建立如表1所示的装配式住宅参建方行为风险因素表。
2.2.2 风险网络可视化
基于识别出的装配式住宅项目参建方行为风险因素,本文采取小组专题讨论法和逻辑推理法对风险因素之间的关系进行初始判断,若两种风险因素之间存在关联关系,则将对应关系值设置为1,反之为0,然后运用德尔菲法确定最终的风险关联关系,并建立(0,1)邻接矩阵(略)。利用软件的NetDraw功能实现风险网络可视化,得到如图2所示的装配式住宅项目参建方行为风险网络模型。
3 风险网络模型分析
3.1 网络密度
网络密度是表达网络图整体性质的概念,可由表达式D= 计算获得,式中m表示网络图的关系总数,n表示网络图的顶点数。根据Ucinet 6.0软件,可得出图2整体网络密度为0.4208,表明网络中安全风险节点所有可能发生的关系中,有42.08%发生了;27个风险网络节点关系总数为296,网络节点平均关系数为10.96,说明节点间的联系紧密度较高,网络节点关系主要集中在中心位置,而邊缘处相对分散。
3.2 点度中心度
点度中心度是反映网络图中各个节点中心性的最直接度量指标。在网络图中,节点的度可以分为点入度(In-degree)和点出度(Out-degree)。点入度表示从其他节点出发终止于该节点的关系弧数量,用来描述该节点受其他节点的影响程度;点出度表示从该节点出发至其他节点的关系弧数,用来描述该节点对其他节点的影响作用[1]。风险节点的点出度越高,说明对其他风险的影响能力越大。
根据Ucinet 6.0中的Network-centrality- degree操作可以进行风险网络的点度中心度计算,将计算结果按照点出度从高到低的顺序排列,得出前六位的风险因素如表2所示。
由表2可知,点出度前六位的风险因素分别是:R8、R1、R17、R23、R31、R26,其中,R8具有最大的点出度,说明R8对其他风险因素影响程度最大;R1、R17具有较大的点出度,表明与其他风险联系紧密性高,对项目目标实现有重大影响;而R23、R31、R26较R8、R1、R17具有高点入度特点,说明此类风险极易受其它风险因素影响,在风险管理中不容忽视。
3.3 中介中心度
中介中心度是用来描述特定节点担任其它两个节点之间的“中介”的次数。某一节点的中介中心度越大表明对其他节点控制传导作用越强,则该点在网络中的影响力越大。根据Ucinet 6.0软件的Network- centrality-free betweenness操作计算各风险因素的中介中心度,得出中介中心度排名前六位的风险因素如表3所示。
由表3可知,中介中心度排名前六位的风险因素分别是R8、R17、R1、R31、R6、R3。综合点度中心度和中介中心度分析结果,可以看出表2中点出度前六位的风险因素有四项出现在表3中,且顺序基本一致,这四项风险因素分别是R1、R8、R17、R31。
考虑到风险网络核心风险既要有发出关系,又要有接受关系,将表2和表3取并集可得装配式住宅项目参建方行为风险网络的关键风险为R1(项目定位不准确)、R6(与生产、施工协同性差)、R8(设计水平落后)、R17(PC构件质量缺陷)、R23(吊装专项方案编制不合理)、R31(质量控制点选择不合理)。
4 风险应对策略
综合上述分析可知,装配式住宅项目实施过程必须最大限度地消除或减少可能引起损失的各种参建方行为风险因素,并强化风险关系的控制以及时切断关键风险的传播,才能确保项目的顺利实施,从而提高装配式住宅项目建造过程中的抗风险能力。因此,针对装配式住宅的建造特点和各参建方自身的状况,结合关键风险因素及风险关系提出风险应对策略。
4.1 明确项目在未来市场中的战略取位
通过装配式住宅项目参建方风险网络分析,项目定位不准确为网络系统源风险,不仅对其他风险因素有强烈的影响力,同时在风险因素之间的控制传导能力最强,由其引发的风险事件及传导效应关乎项目成败。因此,建设方应在策划前期对项目所在地的行业发展现状、人口结构特征及市场需求变化等进行充分的市场调研,提前编制项目前期规划;明确适合于本项目的目标客户群。
4.2 整合各方优势资源,加强各方沟通合作
一方面,加强设计方与PC构件生产方和施工方之间的沟通合作, 通过整合各方优势资源,减少上下游主体之间的信息壁垒,并应用BIM技术协同平台,建立一体化的信息交互与共享系统;另一方面,应根据项目定位和产业化目标要求,将构件设计与生产、施工统筹安排,避免构件设计与生产、施工相脱节,保证预制构件的可生产性和可施工性,此外,根据模数化、标准化的设计原则,减少使用的构件类型,并运用BIM与 VR 技术做好预制构件的拆分设计。
4.3 强化生产过程质量控制
一方面,PC构件供应方应加强各操作工种的培训,加强原材料进场质量验收,强化生产过程质量控制;另一方面,合理组织生产,提前做好准备工作,建立模具优化小组,集中力量优化模型设计,加强构件成品保护,减少构件堆放时间。
4.4 对施工对象进行全面分析
施工方应组织中级以上职称的专业技术人员根据吊装工艺标准及构件受力特征编制吊装专项方案,专项方案经技术负责人及总监理工程师复核审批后实施;在超常规的情况下需组织专项方案专家论证会,同时组织技术负责人对施工对象进行全面分析,选择质量波动大的关键工序、薄弱环节或是发生质量问题时危害大的工序作为质量控制点,并交由项目负责人把关审阅,对于复杂接点可应用BIM技术进行模拟。
参考文献:
[1]王宇.基于贝叶斯网络的装配式建筑工程施工安全风险研究[D].青岛理工大学,2017.
[2]向鹏成,武雪子.基于SNA的重大工程项目社会稳定风险网络构建[J].建筑经济,2018,39(6):41-47.
[3]陈伟,付杰.装配式建筑工程施工安全灰色聚类测评模型[J].中国安全科学学报,2016,26(11):70-75.
[4]文敏.预制装配式住宅楼施工安全风险管理探讨[J].四川建材,2015(5):262-264.
[5]刘敬爱.装配式建筑部品(构件)生产质量风险管理研究[J].建筑经济,2016,37(11):115-117.
[6]汤彦宁.基于系统动力学的装配式住宅施工安全风险研究[D].西安:西安建筑科技大学,2015.
[7]秦旋.基于SNA 视角的绿色建筑项目风险网络构建与评价研究[J].土木工程学报,2017(2):119-131.
[8]刘军.整体网络分析讲义:UCINET 软件使用指南[M].上海:格致出版社,2009.
[9]张家昌,马从权,刘文山.BIM和RFID技术在装配式建筑全寿命周期管理中的应用探讨[J].辽宁工业大学学报,2015(17):39-41.
[10]蒋博雅,张宏,庞希玲.工业化住宅产品装配过程信息集成[J].施工技术,2017,46(4):37-41.
[11]黄桂林,胡明路.基于可拓学理论的装配式住宅施工过程安全风险评价研究[J].工业安全与环保,2017,43(02):33-39.
[12]宋英华.基于SNA的重特大道路交通事故风险指标体系构建[J].中国安全生产科学技术,2019,15(6):152-156.