COMPASS-NEW PARADIGM FOR PROJECT COST CONTROL STRATEGY AND PLANNING
By Makarand Hastak/ Associate Member, ASCE, Daniel W. Halpin,2 Member, ASCE, and Jorge Vanegas/ Associate Member, ASCE
ABSTRACT: The need to remain competitive while generating profit requires management to develop innovative. cost management strategies that will allow them to distinguish and control early-on factors that might adversely. impact the cost of a project.
This paper describes a decision support system, COMPASS (Cost Management Planning Support System) for project cost control strategy and planning. Throughout the life cycle of a project, COMPASS methodology assists management in evaluating the potential degree of cost escalation. It also identifies attributes such as management errors, regulatory approval, and error/rework, that might be the cause for project cost escalation. Furthermore, COMPASS assists management in formulating a cost control strategy while utilizing their experience and past project performance data. The attributes identified by the cost control strategy, if controlled, would minimize the expected loss.
INTRODUCTION
Project ost scalation and cost management are clearly two of the most important management concernsin the intensely competitive environment of the construction industry. Consequently, it s very important for management to detect at an early stage of a project the actual or potential cost overruns. To remain competitive while generating profit, management needs to identify and adopt in novative cost management strategies. These strategies should allow them to identify and control early on factors that might adversely impact the cost of a project.
To date, various methodologies have been developed for project cost control such as earned value system management. exception reporting, and cost trend analysis. However, none of these methods considers at a macro level the influence of many important factors (or attributes) such as waste, project management practices, change orders, and error/rework on the project cost. Existing methods of cost control focus on identifying and controlling line items (cost components) that have already experienced a cost escalation. In other words, existing methods of cost control relate to symptoms rather than the cause.
What is required, however, is a paradigm shift. A new method is needed that, in addition to recognizing he symptoms, identifies and focuses our attention on the attributes that are a potential cause for escalation in the line items for a given project. The new paradigm should have the capability to analyze a given project while incorporating the past project performance data and the experience of the project team. This analysis should identify and suggest control of attributes such as management errors, regulatory approval, and error/rework, which have a potential to instigate cost escalation in the line item estimate. Moreover, it is of importance to identify and control these attributes before they influence the project cost.
Identification of attributes that might be responsible for project cost escalation is not sufficient in itself. What is equally important is to control the influence of the identified attributes on the project cost. This would require developing a project
cost control strategy to either eliminate or reduce the impact of identified attributes on the line items, thereby minimizing the expected loss.Existing methods of cost control do not assist management in developing a cost control strategy to minimize the impact of all such attributes on the project cost. The optimum strategy would identify and suggest control of a set of attributes to minimize the probable project cost escalation.
To analyze and control the impact of these attributes on the project cost, it is important to collate the past project performance data available with the user firm. Furthermore, these data should be analyzed with respect to the new project characteristics by using an appropriate analytical medium. A computerized decision support system (DSS) would therefore be advantageous to assist the user in developing a suitable project cost control strategy.
ATTRIBUTE VERSUS LINE ITEMS
The tenn 'attribute' (as used in the present paper) does not refer to the conventional tenn 'line items.' However, it pertains to the factors that might be responsible for generating cost escalation in the line items of a project. The difference is emphasized to delineate the point of departure for this research. In recent years, many researchers have addressed the issue of cost control by using techniques such as Monte Carlo simulation, management exception reporting, and probabilistic estimating. Nonetheless, their research fothe variance in line items. However, from the cost management perspective, it would be more beneficial to identify the cause of variance in the line items, which, when controlled, would minimize the overall project cost escalation.
During the estimating process for a given project, we might assume a certain state for attributes such as management errors, regulatory approval, error/rework, worker morale, and crew balance. The underlying concept of this research is that during the course of the project the assumed state of these attributes might change due to one reason or another. The change in state or loss of equilibrium of an attribute might not only influence certain other attributes but als
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成本管理计划支持系统——工程造价控制策略和计划的新范例
由美国土木工程师协会准成员Makarand Hastak和Jorge Vanegas，成员Daniel W.和Halpin写作完成
概述：在保持竞争性需求和产生足够的利润的前提下，要求发展有创造力的成本管理策略，它需要区分和控制在前期就出现的可能造成的对工程成本的不利影响。
这篇文献描述了这种支持系统——成本管理支持系统，它可以用来制定工程造价控制策略和计划。贯穿了整个工程周期，成本管理支持系统的方法论是为了协助评价潜在的成本增加等级管理。它同样可以辨别管理错误、监管批准和其他的错误或返工这类导致工程成本增加的问题。此外，成本管理支持系统利用他们的经验和过去的工程性能数据协助管理制定成本控制策略的。工程属性的分辨要依靠成本控制策略，如果可以成功的控制，它将使得预期损失降至最低。
简介
在建筑行业激烈的竞争环境下，工程成本的增加和造价管理是管理者们最关注两种的东西。因此，及早发现工程真实或潜在的成本超支是很重要的。在保持竞争性和产生足够的利润的同时，管理者需要区别和采用创新的成本管理策略。这些策略应该有能力及早的分辨和控制对工程成本的不利影响
到目前为止，有各种方法论被用于控制工程成本，比如说挣得系统管理，异常报告和成本趋势分析。然而，这些方法都没从宏观层面上考虑许多重要的现实状况，比如说浪费、项目管理实践、订单变更、工程上的错误或返工。目前的成本控制方法注重区分和控制系列商品（成本构成），这样已经导致了成本上升。换句话说，目前的成本控制方法过度在意形式而非原因。
不过，我们需要的是进行改变。我们需要一个新的办法来认清现状，把我们的关注点放在指定项目的系列商品价格上升的潜在原因。新的范例应该能通过结合某工程团队过去的工程性能数据和经验来分析一个给定的项目。同时，这份分析应该辨别和建议一些对于属性的控制，比如说管理错误，监管部门的批准，其他的错误和修订这些在项目估算中可能引起成本上升的潜在因素。此外，在这些不良属性提高工程成本之前进行控制和区别十分重要。
仅仅是识别对于工程成本增加的属性是不够的。同样重要的是控制这些有辨别性的属性对于工程成本进行影响。这就要求创造一个工程成本控制系统来减少乃至消除可辨别属性对于行式项目的影响，从而最大限度地减少预期损失。现有的对于成本控制的方法不能帮助管理者做到这些。最适宜的方法论应该是能找到一个减少工程成本的最大可能的方案。
为了分析和控制这些属性对项目成本的影响，和企业用户整理可获得的过去的项目绩效数据很重要。此外，这些数据应该通过适当的媒介来分析出工程特点。一个计算机化的决策支持系统应该对于帮助用户发展一个工程成本控制的策略有利。
属性与排列项目
“属性”这个词并不是通常意义上讲的“排列组合”然而，它表示于工程排列项目中导致成本上升的因素的含义。不同点是这篇文献着重描绘出这个词出自这篇调查。在最近几年里，许多调查者通过使用蒙特卡罗模拟，管理异常报告和概率估价寻找成本控制的问题。尽管如此，他们调查的着重于辨别和控制排列项目的变化。然而，通过成本管理的观点来看，这更有利的做法在于区分排列项目中变化的原因，然后对该原因加以控制，将会使得工程成本上升最小化。
在评估一个给定工程的过程时，我们或许会假定一个特定状态的特性，比如管理错误，监管部门的批准，错误/返工，工人的精神面貌和工作人员的协调。这个调查的基本概念是在工程进行时，这些假定的状态中的属性的改变应该是由于某些原因造成的。这种属性的状态的改变或者平衡的打破或许不止影响其他性质，同时也影响了那些以可估状态的性质为基础的估测的排列项中的性质。这反过来，或许会造成在估算工程成本的比例上升。
此种性质是被认为处于动态状态时，成本和属性的状态都与这个工程的评价阶段里所得到的结果不同。比如说，劳动生产率的获得是通过工程的整个过程来计算的，这个就很可能与最初评估阶段的有所不同。同样，在评估阶段，是把此种性质，管理还有工程组都或许被认为是一种稳定的状态。然而，可能因为在工程进行过程中产生一个决定性的错误，从而影响很多其他性质。这或许会改变属性，管理和工程组的稳定的状态。这种可能性和对成本所造成影响的活动是不能被忽略的。
属性状态是使用二进制模式定义的，这种状态 =1是这个工程属性在活动状态；如果状态 =0，这这个工程属性在不活动状态。这种复杂的相互关系在属性建议，哪怕是一点假定的平衡状态中的性质的改变都有潜在性导致多米诺效应。这影响不但影响了其他的属性，并且可能还影响了工程成本。所以，二进制模式的表示法被看做是这个调查最合适的方法，即使在运动和稳定状态的中间状态不提供任何额外信息。
属性
这篇调查的目的是属性是被确定有潜在的可能导致工程成本提高。在过去，一些作者测试出单独的对于工程成本的影响。然而，没有工程管理工具有能力计算出所有可能的属性。属性被分为了两个组，可以计量的和不可计量的属性。在工程评价中可以了解成本价值的性质是可计量的，比如所有的材料的成本，所有劳动力的成本，所有的设备的成本，工程管理成本和所有的工程到最后的总成本。不能在工程评估中得到的结论的性质定义为非定量属性。区分可以计量的和不可计量的属性的需要是阐述了在建模假设下。
图1：举例影响模式
对项目的估计成本的百分比是指成本提高。为了满足这些要求，DAM如成本管理支持系统是最合适的。
模型假设
属性的相互关系，由此产生的影响模式，以及，通过定义以下五个建模假设可以得到结构属性对项目成本的影响。
假设1：
如果一个属性，如F（详见图1），被一组属性影响，ie,C和D，那么属性的单独影响被建立在F上（即，是C在F上的影响， D在F上的影响）是被孤立的，即：
p[(F n C)I(F n D)] =p(F n C) (Ia)
:. p[(F n C) n (F n D)] -;- p(F n D) =p(F n C) (I b)
::::) p[(F n C) n (F n D)] = p(F n C) X p(F n D) (Ie)
假设2：
所有的不可计量属性是有条件的，依靠在他们前面的属性上，即，一个不可计量属性，只有至少前面的属性之一在活跃状态才可能达到活跃的状态；即，属性F（详见图1）只有至少一个它前面的属性之一C或D在活跃状态（即C=1或D=1）才能达到活跃状态（即F=1）。
然而，这约束对于可计量属性是不可利用的，即，X，Y和Z（详见图1），因为除了被它们的前面的属性影响，可计量属性也与某些排列项目直接相关（例如，可计量属性所有的材料消耗将与其他项目相关的物料成本有关），一些可能被别的活跃属性影响,将可以定义可量化属性的状态（例如，总材料消耗）为活跃。
假设3：
只有开始属性，即，A和B（详见图1），能被系统外部因素影响，而系统中的其他属性只能受它们在影响模式中的属性的影响（详见FIG1）。这系统表示了所有属性包括影响模式。
假设4：
有这样一个可能，即使一个属性处于活跃状态，这被它影响的属性可能无法进入活动状态，即C=1，D=1但F=0（详见图1）。假设4的一个推论是，属性的活动状态概率是其前属性独立影响的函数，作为在影响模式中的定义，例如，p(F =1) =f{p[(C =1) n (F =1)], p[(D =1) n (F = I)]}。重要的是要注意，属性的活动状态概率的准确性取决于由用户的影响模式中定义的相互关系。比如，如果属性F被第三个属性影响（称为H）除了C和D（如FIG1中定义的那样），那么p(F = 1) =f{p[(C =1) n (F = 1)], p[(D =1) n (F =1)], p[(H =1) n (F = I)])。然而，因为只有C和D被定义为领先于F，p(F = 1)将只反映C和D的影响。
假设5：
如果一个属性进入活跃状态，它有独立的能力来导致一定比例的成本上升(% CE)，在估算的成本中，即如果一个属性进入活跃状态，它可能影响它后面的属性，同样单独的导致一个% CE通过估计的基础上的假设状态的属性影响确定的项目排列。
所有的假设已被仔细的考虑，以便提供一个方便的计算和建模的复杂性质的问题。第一个假设需要建立一个可能提供计算属性的活动状态以及在建模属性之间的相互关系情形。
第二种和第三种假设来自：
- 系统定义（先前的定义；详见图1）
- 在影响模式中建立的属性之间的相互关系
- 需要创造一个结构化的环境计算属性对彼此的影响以及项
目成本。
第四种假设包含建立这样一个事实，即使在某个特定属性之前的属性可能已经达到了活动状态，存在问题的属性不能达到激活状态的概率，即，[1-P（CIA）] 2：0（详见图1）。
第五种假设来自属性的影响模式与活动状态的定义；即，影响模式是一个“影子”网络的属性，只有当他们达到激活状态，这些属性才是显著的。这意味着，在估计阶段假定的属性的状态或价值发生了变化。
这种状态的属性的变化，将直接影响成本的某些排列项目，根据假设的状态或价值的属性进行估算。这些假设共同提供了一个结构化的环境建模的属性之间的复杂的相互关系，并使决策支持系统更响应用户。
成本管理支持系统的决策支持系统：
一个决策支持系统被定义为一个基于计算机的决策支持系统，决策者利用内置的分析，情境建模，数据库管理设施有能力提高效率和生产力。
因此，成本管理支持系统从三个模块被开发（详见图2）：
（1）模块1：从过去的项目绩效数据中分离相关信息，并根据项目特性对新项目进行数据校准
（2）模块2：确定一个新项目中可能影响成本的属性
（3）模块3：开发一个项目的成本控制策略，以尽量减少预期损失
成本管理支持系统的框架：
系统的准确性在很大程度上取决于用户提供的输入数据的有效性。因此，重要的是要正确地分析过去的项目性能数据来识别潜在的风险属性，并在开发项目成本中控制策略的一个新项目。DPM的开发，是从过去的项目性能数据来协助用户从这方面隔离必要的信息的。
然而，由于每一个建设项目是独特的，历史数据不能用于分析一个新的项目，而不适当考虑新项目的特点。
GDM的开发考虑到这一重要方面，并在将数据用于分析新项目之前校准过去的项目性能数据（就像在DPM分析中那样）。校准是通过对新项目的独特特性征求团队成员的主观意见进行的（详见图2）
PWPCE模型帮助用户在计算属性由于该影响造成的项目成本的概率比例及成本上升（就估计工程成本而言）该模型利用DPM和GDM提供的输入来计算新项目中预期的百分比成本升级，以及该项目中属性的个别成本影响。
PWCE的模型输出（即属性的个体成本影响及其对工程造价的影响）利用数据定址存储器制定新项目的成本控制策略。
电子化的成本管理支持系统已经消除了用户需要遵循模块内的信息流。要应用成本管理支持系统的方法，与系统的用户交互仅限于决策点，而数据分析和计算是由系统执行。
在下列情况下，用户与计算机系统的交互是必需的：
- 从过去的项目绩效数据中提取相关数据（被用于DPM）
- 团队决策小组成员的输入（用于GDM）
- 用户输入通过利用DAM和为了建立一个项目成本控制策略而提出PWPCE值的阈值来提取潜在危险属性。
在整个系统中提供了几个逻辑检查，以帮助用户与数据输入和分析。
模块1：
模块1的目标是提取有关条件关系属性和它们的相对成本影响的信息。
此信息被校准用于一个新的项目，相对于主观输入所提供的团队成员对新项目的特点。
模块1是由两个模型（参见图2），DPM和GDM构成的。
DPM有两个阶段（参见表3）
DPM阶段1的目标是分析用户提供的过去的项目性能数据。
这种分析建立的条件概率的属性达到激活状态，给定的属性之前，它的影响模式已达到激活状态。
在这个模型中计算的条件概率在GDM校准。
校准的条件概率是后来用在模块2的PWPCE模型来计算新项目中属性的活跃状态概率。
每个历史项目中属性的个体成本影响计算在DPM的第2阶段（参见图3）。这个过程从隔离过去项目的一些必要的信息开始。（称为n）
推荐两个标准用于选择过去的项目：
- 他们应有类似的工作范围
- 他们应该面临成本上升
对于每一个历史项目，用户主观识别的状态的属性，通过使用二进制模式，如前面所述的建模概念下解释（参见图3的B部分）
为确定有关历史项目中属性状态的信息，应使用DPM处理。这些由DPM处理的关于历史项目中属性状态的信息决定了有条件概率，例如：p(C =llA =1), p(E = 11 C = 1), 诸如[参见图3和（2）和（3）的A部分]。
属性的个别成本影响（参见图3的C部分）
在GDM中的条件概率进一步校准。
此校准是相对于新的项目特性。
校准的条件概率和属性的个别成本的影响作为PWPCE模型模块2分析新项目的输入。
p(C =llA =1) =p[(C =1) n (A =1)] -i- p(A =1) (2)
p(C =llA =1) =2: [(C =1) and (A =1)]/ -i- 2: (A =1)/
where j = 1 ... n（n=选定的过去项目数）（3）
在
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