A Cloud-Based Adaptive Dynamic Budgeting (CADB) Model: A Real-Time Cost-Updating Methodological Framework for Construction Project Budget Management in Peru

Technische Samenvatting: Een Cloud-gebaseerd Model voor Adaptieve Dynamische Budgettering (CADB)

Probleemstelling
De constructiesector in Peru, met name binnen kleine en middelgrote ondernemingen (KMO's), vertrouwt momenteel op statische budgetteringsschema's die slechts periodiek (maandelijks of kwartaal) worden bijgewerkt. Deze traditionele methoden slagen er niet in om kritieke variabelen in realtime te integreren, waaronder schommelingen in de prijzen van inputs, logistieke beperkingen en klimatologische omstandigheden. Als gevolg hiervan zijn projecten sterk blootgesteld aan budgettaire afwijkingen veroorzaakt door volatiliteit in materiaalkosten, regionale logistiek en weersomstandigheden. Hoewel cloud computing wereldwijd wordt erkend als een facilitator voor de digitalisering van kostenbeheer, bestaat er geen bestaand methodologisch kader dat de dynamische actualisering van bouwbudgetten expliciet formaliseert met behulp van specifieke Peruaanse publieke databronnen via verifieerbare wiskundige formules.

Methodologie
Deze studie hanteert een documentair en conceptueel modellerend ontwerp, gestructureerd volgens het IMRaD-format. Het onderzoek omvat geen primaire gegevensverzameling, menselijke proefpersonen of interventie in reële projecten; daarom wordt empirische validatie uitgesloten ten gunste van het systematiseren van gespecialiseerde literatuur over cloud computing, het Internet of Things (IoT) en bouwkostenbeheer (2016–2025).

De kern van de methodologie is de afleiding van het Cloud-based Adaptive Dynamic Budgeting (CADB) model, dat bestaat uit twee hoofdonderdelen:

1. Vier Berekeningsprincipes: Het model formaliseert vier specifieke vergelijkingen om de budgetdynamiek te beheren:

   • Actualisering van de Eenheidsprijs: Past de basis eenheidsprijzen aan op basis van prijsindexen voor inputs (van INEI) en een real-time logistiek-klimatologische aanpassingsfactor (afgeleid van SENAMHI en gegevens van wegautoriteiten).
   • Herberekening van het Totaal Dynamisch Budget: Herberekent het totale budget om rekening te houden met wijzigingen in de scope, wijzigingsorders en risicofactoren die worden bijgewerkt via voortgangsgegevens van de bouwplaats.
   • Real-time Kostenafwijkingsindex: Stelt een geautomatiseerde index vast om de afwijking tussen de werkelijk geaccumuleerde kosten en het bijgewerkte geplande budget te volgen, waarbij een waarschuwing wordt getriggerd bij een voorgestelde drempelwaarde van 5%.
   • Actualisering van Indirecte Kosten: Past de indirecte kosten aan op basis van variaties in de projectduur en algemene prijsindexen van de bouwsector.

2. Vierlaagse Cloud-architectuur: Het model stelt een technologisch kader voor dat de volgende lagen integreert:

   • Data-acquisitie: Aggregeert gegevens van sensoren op de bouwplaats en publieke bronnen (INEI, SENAMHI, SUNAT).
   • Cloud Verwerking: Voert de vier berekeningsvergelijkingen uit en slaat de budgetgeschiedenis op.
   • Applicatie: Levert resultaten via web- en mobiele dashboards met geautomatiseerde meldingen.
   • Integratie: Verbindt met bestaande ERP-systemen (bijv. SAP, Primavera P6) en platforms voor de verantwoording van publieke werken.

Belangrijkste Bijdragen
De primaire bijdrage van dit werk is het voorstel en de formalisering van het CADB-model als een repliceerbaar kader dat specifiek is afgestemd op de Peruaanse context. In tegen tegenstelling tot generieke cloudmodellen, integreert het CADB expliciet nationale publieke databronnen (INEI, SENAMHI, SUNAT) in de berekeningslogica. De studie biedt een kwalitatieve vergelijkingsmatrix die aantoont dat het CADB-model superieure structurele attributen biedt vergeleken met Traditionele Statische Budgettering (TSB) en Periodieke Actualiseringsmethoden (PUM), speciftig op het gebied van:

• Actualiseringsfrequentie: De verschuiving van eenmalige of periodieke actualiseringen naar continue, bijna real-time actualiseringen.
• Traceerbaarheid: De verschuiving van handmatige, ex-post afwijkingsregistratie naar automatische, door meldingen gedreven traceerbaarheid.
• Aanpassingsvermogen: Het vergroten van de aanpasbaarheid aan wijzigingen in de scope van laag/medium naar hoog.
• Auditeerbaarheid: Het bieden van een volledige cloud-gebaseerde documentaire geschiedenis versus beperkte of gedeeltelijke registers.

Resultaten
Als conceptuele studie worden de resultaten gepresenteerd als een gesystematiseerd kader en een kwalitatieve beoordeling, in plaats van inferentiële statistische bewijsvoering.

• Vergelijkende Analyse: De kwalitatieve matrix bevestigt dat het CADB-model de structurele beperkingen van de huidige Peruaanse praktijken aanpakt, met name wat betreft de integratie van heterogene databronnen en de snelheid van reactie op afwijkingen.
• Illustratief Scenario: Een didactisch scenario met betrekking tot een hypothetisch sociaal woningbouwproject in de Peruaanse hooglanden demonstreert de toepassing van de formule voor de actualisering van de eenheidsprijs. In dit scenario wordt de basisprijs van beton van PEN 380/m³ binnen enkele minuten herberekend naar ongeveer PEN 426,9/m³, rekening houdend met een prijsindexstijging van 8% en een logistiek-klimatologische factor van 4%. Dit illustreert het vermogen van het model om budgettaire effecten te anticiperen voordat ze zich opstapelen tot significante afwijkingen.

Betekenis en Beperkingen
Het artikel positioneert het CADB-model als een "repliceerbaar fundament" voor de digitalisering van kostenbeheer in Peru, in plaats van een definitieve empirische oplossing. De betekenis ligt in het bieden van een technisch verifieerbare methodologische structuur die onderzoekers en projectmanagers kunnen operationaliseren en vervolgens kunnen testen.

De auteurs erkennen expliciet de belangrijkste beperking van de studie: het ontbreken van longitudinale empirische validatie met primaire locatiegegevens. De voorgestelde formules en architectuur zijn nog niet getest tegen reële projectgegevens. Daarom concludeert het artikel door aan te raden toekomstig onderzoek uit te voeren om het model te implementeren in pilotprojecten onder een quasi-experimenteel ontwerp om de prestaties ten opzichte van traditionele methoden te kwantificeren. De studie stelt dat de huidige barrières voor adoptie in de Peruaanse KMO-sector waarschijnlijk organisatorisch en gerelateerd aan training zijn, in plaats van puur technologisch, wat in lijn is met bredere internationale bevindingen.