The management of delay and acceleration in projects : an analysis based on artificial neural network

The presented thesis focuses on the development of an algorithm that utilizing various methods of monitoring, controlling, and recovering delays, aims to provide a guideline to the Project Manager for taking action based on the specific issues and characteristics of the project, with the ultimate goal of monitoring, managing, and recovering delays that occur during the project's development. The correlations between causes and effects that form the basis of the algorithm were analyzed based on a questionnaire proposed to different professionals involved in project management and development across various industries. This was done to gain a broader understanding of how projects are handled in different productive sectors. The thesis is divided into different sections. The initial sections cover the theoretical aspects, including the definition of a project itself, the different types of delays that occur, the methods of planning and control applied throughout the project's development, and the various solutions adopted in cases where work acceleration is needed. The final sections are dedicated to the practical part, where the data provided by the questionnaire, which forms the basis of the algorithm, was analyzed. Once the data was cleaned, two parallel paths were chosen. The first involved creating an Excel spreadsheet that presents the various observed scenarios along with their corresponding solutions. The second path involved developing an Artificial Neural Network using Matlab code, which, when appropriately trained, provides the best methodology for controlling and eliminating delays as output. The two output values were then compared, revealing congruence in the results.

La tesi presentata è incentrata sullo sviluppo di un algoritmo che, sfruttando i differenti metodi di monitoraggio, controllo e recupero del ritardo in un progetto, risulta in grado di fornire una linea guida al Project Manager per agire, a seconda delle problematiche e delle caratteristiche del lavoro da svolgere, con una specifica strategia, con obiettivo finale di monitorare, gestire e recuperare i ritardi che si sono verificati durante lo sviluppo di esso. Le correlazioni tra cause ed effetti che stanno alla base dell’algoritmo sono state analizzate basandosi su un questionario proposto a differenti figure professionali, che si occupano della gestione e sviluppo di progetti, all’interno di aziende operanti in differenti settori produttivi. Questo per avere una più ampia visione di come viene trattato un progetto nei differenti ambiti produttivi. La tesi è divisa in differenti sezioni. Le prime riguardano la parte prettamente teorica di essa, quali la definizione vera e propria di progetto, i differenti tipi di ritardo che si verificano, i metodi di pianificazione e controllo che si applicano lungo tutto lo sviluppo del progetto e le diverse soluzioni adottate in caso si necessiti di una accelerazione del lavoro. Le ultime sezioni sono invece dedicate alla parte pratica, dove sono stati analizzati i dati forniti dal questionario, base dell’algoritmo. Una volta puliti i dati, si è scelto di percorrere due strade differenti ma parallele. Nella prima, si è optato per la creazione di un foglio di calcolo Excel che espone tutte le differenti casistiche osservate, con relative soluzioni da adottare, mentre nella seconda, tramite codice Matlab, è stata sviluppata una rete neurale artificiale che, opportunamente allenata, fornisce in uscita la metodologia migliore per controllare ed eliminare il ritardo. I due valori in output sono poi stati confrontati, riscontrando congruenza tra i risultati.