Payment delay as the dominant predictor of schedule overrun in construction Projects
यह अध्ययन तीन प्रमुख इराकी निर्माण परियोजनाओं में एक नवीन SHAP-एट्रिब्यूटेड व्याख्यात्मक-AI (Explainable-AI) ढांचे का उपयोग करता है ताकि अनुभवजन्य रूप से यह प्रदर्शित किया जा सके कि भुगतान में देरी, समय सीमा के उल्लंघन का प्रमुख भविष्यवक्ता है, जिससे इस प्रकार इराक़ के सार्वजनिक निर्माण क्षेत्र में खरीद सुधारों को प्राथमिकता देने के लिए पहला साक्ष्य-आधारित औचित्य प्रदान किया जा सके।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप एक हज़ार लोगों के लिए एक विशाल केक बनाने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन हर बार जब आपको आटा, चीनी या अंडे खरीदने की ज़रूरत होती है, तो आपको मुख्य शेफ के एक कागज़ पर हस्ताक्षर करने का इंतज़ार करना पड़ता है। यदि शेफ धीमा है, तो सामग्री कभी नहीं पहुँच पाती, बेकर्स ऊब जाते हैं और चले जाते हैं, और केक अंततः देरी से बनता है और आधा खाया हुआ रह जाता है। यह मूल रूप से निर्माण (कंस्ट्रक्शन) की दुनिया में वही होता है, लेकिन केक के बजाय, वे गगनचुंबी इमारतें, हाउसिंग कॉम्प्लेक्स और पुल बना रहे होते हैं। लंबे समय से, इराक के लोगों को संदेह है कि सरकार ही वह "धीमा शेफ" है, जिसके कारण परियोजनाएं अनंत काल तक खिंचती रहती हैं क्योंकि किए गए काम के भुगतान में देरी होती है। हालाँकि, विज्ञान की दुनिया में, केवल "संदेह" करना पर्याप्त नहीं है; आपको प्रमाण की आवश्यकता होती है। यहीं पर कंप्यूटर विज्ञान की एक शाखा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) काम आती है। AI को एक सुपर-स्मार्ट जासूस के रूप में समझें जो ठीक से पता लगाने के लिए एक साथ हज़ारों सुरागों को देख सकता है कि समस्या का कारण क्या था। लेकिन एक पेच है: कभी-कभी ये AI जासूस "ब्लैक बॉक्स" होते हैं, जिसका अर्थ है कि वे एक उत्तर तो देते हैं लेकिन यह नहीं बताते कि क्यों। इसे ठीक करने के लिए, वैज्ञानिक SHAP नामक एक विशेष उपकरण का उपयोग करते हैं (जो सुनने में एक मित्रवत नाम लगता है लेकिन एक जटिल गणितीय विधि है)। SHAP एक आवर्धक लेंस (मैग्नीफाइंग ग्लास) की तरह कार्य करता है, जो AI के निर्णय को तोड़कर यह दिखाता है कि प्रत्येक सुराग—जैसे खराब मौसम, देरी से आती सामग्री, या भुगतान में देरी—ने अंतिम गड़बड़ी में कितना योगदान दिया। बड़ा सवाल यह है: क्या भुगतान में देरी मुख्य खलनायक है, या यह कई अन्य बुरे पात्रों में से केवल एक है?
इस अध्ययन में, बगदाद विश्वविद्यालय के एक शोधकर्ता लैथ शाकिर ने इस जासूसी कार्य को इराक में तीन विशाल निर्माण परियोजनाओं पर परखने का निर्णय लिया। ये केवल छोटे घर नहीं थे; हम बात कर रहे हैं 10.1 बिलियन के एक आवासीय विकास, और 15.57 बिलियन से अधिक था। शोधकर्ता ने एक डिजिटल वॉचडॉग के रूप में कार्य करने के लिए एक दो-स्तरीय AI प्रणाली बनाई। पहला स्तर, एक "CNN-LSTM", एक सुरक्षा कैमरे की तरह था जो निर्माण स्थलों की वास्तविक समय में निगरानी करता था, किसी भी अजीब घटना को देखता था, जैसे काम में अचानक रुकावट। दूसरा स्तर, एक "ट्रांसफॉर्मर" मॉडल, एक भविष्यवक्ता था जो यह अनुमान लगाने की कोशिश करता था कि परियोजना कब पूरी होगी और क्या इसके पास पैसा या समय खत्म हो जाएगा।
एक बार जब AI ने अपने अनुमान लगा लिए, तो शोधकर्ता ने SHAP आवर्धक लेंस का उपयोग करके यह पूछा: "इन परियोजनाओं के देरी से होने का सबसे बड़ा एकल कारण क्या था?" उत्तर आश्चर्यजनक रूप से स्पष्ट और सुसंगत था। तीनों बहुत अलग परियोजनाओं में, "पेमेंट डिले इंडेक्स" (PDI)—एक स्कोर जो यह मापता है कि सरकार बिल्डरों को भुगतान करने में कितनी देरी कर रही थी—समय सीमा के उल्लंघन का नंबर एक भविष्यवक्ता था। यह केवल थोड़ा महत्वपूर्ण नहीं था; यह भारी वजन वाला चैंपियन था। AI ने भुगतान में देरी को एक "महत्व स्कोर" (जिसे फी [phi] वैल्यू कहा जाता है) औसतन 0.313 दिया। अगला निकटतम संदिग्ध, "क्रिटिकल पाथ डिले इंडेक्स" (जो निर्माण प्रक्रिया के सबसे महत्वपूर्ण चरणों को ट्रैक करता है), का स्कोर केवल 0.214 था। इसका मतलब है कि भुगतान में देरी, अगले सबसे बड़े कारक की तुलना में देरी का कारण बनने में लगभग 46% अधिक प्रभावशाली थी।
अध्ययन बताता है कि यह केवल एक विशिष्ट इमारत या एक दुर्भाग्यपूर्ण ठेकेदार की समस्या नहीं है। क्योंकि परिणाम बगदाद में एक वाणिज्यिक टॉवर, एक विशाल हाउसिंग प्रोजेक्ट और बसरा में एक समुद्री प्रोजेक्ट के लिए एक समान था, यह एक गहरे मुद्दे की ओर इशारा करता है: जिस तरह इराक सरकार भुगतान संभालती है, वह सिस्टम का एक संरचनात्मक हिस्सा है, जैसे कार में एक धीमा इंजन जो पूरे वाहन को खराब चलाता है, चाहे उसे कोई भी चला रहा हो। शोधकर्ताओं ने पाया कि जब उन्होंने इस AI प्रणाली का उपयोग परियोजनाओं के प्रबंधन में सहायता के लिए किया, तो निर्माण परियोजनाओं का समग्र "स्वास्थ्य" उनके द्वारा बनाए गए एक नए पैमाने, जिसे इराक कंस्ट्रक्शन हेल्थ इंडेक्स (ICHI) कहा जाता है, पर औसतन 14.7 अंक सुधर गया।
यह पेपर इस विचार को स्पष्ट रूप से खारिज करता है कि भुगतान में देरी केवल एक मामूली मुद्दा है या यह सामग्री की कमी या कार्यबल की समस्याओं जैसे अन्य जोखिमों के समान महत्वपूर्ण है। हालांकि वे चीजें मायने रखती हैं, डेटा दिखाता है कि वे अक्सर मुख्य समस्या के केवल दुष्प्रभाव होते हैं: समय पर भुगतान न मिलना। जब पैसा देर से आता है, तो बिल्डर्स सामग्री नहीं खरीद पाते हैं, और उप-ठेकेदार (सब-कॉन्ट्रैक्टर्स) अपने श्रमिकों को भुगतान नहीं कर पाते, जिससे एक ऐसी श्रृंखला शुरू होती है जो काम को रोक देती है। शोधकर्ता इस रैंकिंग के बारे में काफी आश्वस्त हैं क्योंकि उन्होंने अपने काम को दोबारा जांचने के लिए "बूटस्ट्रैपिंग" नामक एक सांख्यिकीय पद्धति का उपयोग किया, और परिणाम हर बार सही रहे। हालाँकि, वे सावधानी बरतते हुए कहते हैं कि यह एक "प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट" है, जिसका अर्थ है कि यह एक बहुत ही मजबूत परीक्षण है जो साबित करता है कि विचार काम करता है, लेकिन यह अभी तक इस बात की गारंटी नहीं है कि भविष्य की प्रत्येक परियोजना को केवल इस उपकरण का उपयोग करके ठीक किया जा सकता है। वे यह भी स्वीकार करते हैं कि चूंकि उन्होंने केवल तीन परियोजनाओं को देखा है, इसलिए वे निश्चित रूप से यह नहीं कह सकते कि यह इराक की प्रत्येक एकल निर्माण परियोजना पर लागू होता है, लेकिन सबूत इतने मजबूत हैं कि यह एक प्रमुख प्रणालीगत मुद्दे का संकेत देते हैं।
अंत में, यह शोध पहला ठोस, डेटा-संचालित प्रमाण प्रदान करता है कि यदि इराक चाहता है कि उसकी निर्माण परियोजनाएं देरी से न हों, तो सबसे प्रभावी शुरुआत भुगतान प्रक्रिया को तेज करने से होनी चाहिए। यह महसूस करने जैसा है कि केक देरी से नहीं बन रहा है क्योंकि ओवन खराब है या बेकर्स उपलब्ध नहीं हैं, बल्कि इसलिए क्योंकि पेंट्री की चाबी पकड़े हुए व्यक्ति दरवाजा खोलने में बहुत समय ले रहा है। उन्नत AI का उपयोग करके समस्या पर रोशनी डालकर, यह अध्ययन सिस्टम को ठीक करने के लिए एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करता है।
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