Thesis (M.Eng.)--Chulalongkorn Univ

Thesis (M.Eng.)--Chulalongkorn University, 2012
The objective of this research is to develop a model that could help main contractor to evaluate subcontractor on selecting short or long-term relationship in Cambodia construction projects. There are 2 stages that need to accomplish in this model development. First, it identified the important factors for selecting subcontractor relationship by interviewing with 35 main contractors who are directors or project managers. From the analysis result, there were ten of twenty two factors that main contractor considered as the important factors for selecting subcontractor relationship namely time control in planning, work quality, cooperation, experience, commitment, resources, honesty, trust, monitoring, and coordination. Second, the model was developed by using Artificial Neural Network (ANN) and Discriminant analysis. Then, the models were developed and selected a suitable method that has the high level of accuracy. The selection of method was based on 10 factors with 93 samplings in which main contractor evaluated subcontractors. The result of ANN model shows the low percentage of root mean squared error (RMSE) around 0.02 and 0.04 for training and testing data set. In discriminant analysis, the percentages of accuracy in estimation are 98.7 % whereas the validations are 83.75 %. Thus, our research takes the neural network as an optimal method for developing a model because this method has given a good result of low error. Finally, this research would be useful in main contractor decision making on selecting subcontractor for developing a long-term relationship

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิทยานิพนธ์ (วศ.ม. .) - จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2012
วัตถุประสงค์ของงานวิจัยนี้คือการพัฒนารูปแบบที่จะช่วยให้ผู้รับเหมาหลักในการประเมินผู้รับเหมาช่วงในการเลือกสั้นหรือความสัมพันธ์ระยะยาวในประเทศกัมพูชาโครงการก่อสร้าง มี 2 ขั้นตอนที่จะต้องประสบความสำเร็จในการพัฒนารูปแบบนี้ ก่อนจะระบุปัจจัยที่สำคัญสำหรับการเลือกผู้รับเหมาช่วงความสัมพันธ์โดยการสัมภาษณ์กับ 35 ผู้รับเหมาหลักซึ่งเป็นกรรมการหรือผู้จัดการโครงการ จากผลการวิเคราะห์มีสิบยี่สิบสองปัจจัยที่ผู้รับเหมาหลักถือเป็นปัจจัยที่สำคัญสำหรับการเลือกผู้รับเหมาช่วงคือความสัมพันธ์ที่ควบคุมเวลาในการวางแผนการทำงานที่มีคุณภาพ, ความร่วมมือ, ประสบการณ์, ความมุ่งมั่นของทรัพยากรความซื่อสัตย์สุจริตไว้วางใจการตรวจสอบและการประสานงาน สองรุ่นได้รับการพัฒนาโดยใช้เครือข่ายประสาทเทียม (ANN) และการวิเคราะห์จำแนก จากนั้นรุ่นได้รับการพัฒนาและเลือกวิธีการที่เหมาะสมที่มีระดับสูงของความถูกต้อง การเลือกวิธีการก็ขึ้นอยู่กับปัจจัยที่ 10 กับ 93 กลุ่มตัวอย่างในการที่ผู้รับเหมาหลักประเมินผู้รับเหมาช่วง ผลของรูปแบบแอนแสดงให้เห็นถึงอัตราร้อยละของรากหมายถึงข้อผิดพลาดกำลังสองต่ำ (RMSE) รอบ 0.02 และ 0.04 สำหรับการฝึกอบรมและการทดสอบชุดข้อมูล ในการวิเคราะห์จำแนกร้อยละของความถูกต้องในการประมาณค่าที่มี 98.7% ในขณะที่การตรวจสอบเป็น 83.75% ดังนั้นการวิจัยของเราใช้โครงข่ายประสาทเทียมเป็นวิธีการที่เหมาะสมในการพัฒนารูปแบบเพราะวิธีการนี้ได้ให้ผลที่ดีของความผิดพลาดต่ำ ในที่สุดงานวิจัยนี้จะเป็นประโยชน์ในการตัดสินใจผู้รับเหมาหลักในการเลือกผู้รับเหมาช่วงในการพัฒนาความสัมพันธ์ระยะยาว

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิทยานิพนธ์ ( วศ. ม. ) -- จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย 2555
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแบบจำลองที่สามารถช่วยในการเลือกผู้รับเหมา ผู้รับเหมาหลักเพื่อประเมินความสัมพันธ์ระยะสั้นหรือระยะยาวในโครงการก่อสร้างไทย มี 2 ขั้นตอนที่ต้องทำในรูปแบบการพัฒนา ครั้งแรกมันระบุปัจจัยที่สำคัญสำหรับการเลือกผู้รับเหมาที่มีความสัมพันธ์โดยการสัมภาษณ์ 35 หลักผู้รับเหมาที่เป็นกรรมการหรือผู้จัดการของโครงการ จากการวิเคราะห์ผล มีสิบยี่สิบ 2 ปัจจัย คือ ผู้รับเหมาหลัก ถือว่าเป็นปัจจัยที่สำคัญสำหรับการเลือกผู้รับเหมา ความสัมพันธ์ คือ การควบคุมเวลาในการวางแผน , งานคุณภาพ , ความร่วมมือ , ประสบการณ์ความมุ่งมั่น , ทรัพยากร , ความซื่อสัตย์ , ความไว้วางใจ , ติดตามและประสานงาน สองนางแบบที่ถูกพัฒนาขึ้นโดยการใช้โครงข่ายประสาทเทียม ( ANN ) และการวิเคราะห์จำแนก แล้วรุ่นที่ถูกพัฒนาและเลือกวิธีการที่เหมาะสมที่มีระดับสูงของความถูกต้อง การเลือกวิธีขึ้นอยู่กับ 93 รายที่ 10 ปัจจัยกับผู้รับเหมาหลักและผู้รับเหมาช่วงผลของแอนแบบแสดงเปอร์เซ็นต์ต่ำของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง ( RMSE ) ของรากประมาณ 0.02 และ 0.04 สำหรับการฝึกอบรมและการทดสอบข้อมูลชุด ในการวิเคราะห์การจำแนก เปอร์เซ็นต์ของความถูกต้องในการประมาณค่าคือ 98.7% ขณะที่ validations เป็น 83.75 % ดังนั้นการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเป็นวิธีการที่เหมาะสมสำหรับการพัฒนารูปแบบ เพราะวิธีนี้ได้ผลที่ดีของความผิดพลาดน้อย ในที่สุด การวิจัยนี้จะเป็นประโยชน์ในการตัดสินใจในการเลือกผู้รับเหมา ผู้รับเหมาหลักการพัฒนา
ความสัมพันธ์ระยะยาว