Construction project management by the application of regression analysis to integrate data on costs, time and quality

Članak daje prikaz upravljačkih tehnika povezivanjem triju osnovnih veličina svakog građevinskog projekta - troškova, vremena i kvalitete. Za stvaranje modela formirana je povijesna baza podataka sačinjena od 24 primjera objekata za obranu od visokih voda - nasipa. U ovom istraživanju višestrukom regresijskom analizom ispitat će se na koji način premašenje ugovorenih vrijednosti vremenskih i kvalitativno značajnih aktivnosti utječe na premašenje ugovorenih vrijednosti troškovno značajnih aktivnosti. Ovisnu varijablu predstavlja postotak premašenja ugovorenih iznosa troškovno značajnih aktivnosti projekata nasipa, dok su kao neovisne varijable definirane postotak premašenja ugovorenog trajanja vremenski značajnih aktivnosti i postotak premašenja ugovorenih ocjena kvalitativno značajnih aktivnosti projekata nasipa. Dobiveni rezultati analize pokazuju da je predloženim modelom moguće unaprijediti upravljački alat, kao i proces odlučivanja.The paper presents management techniques by integrating three basic factors of every construction project – costs, time and quality. To create the model a history data base has been formed consisting of 24 examples of objects for high water protection – embankments. In this research multiple regression analysis will be used to analyse the way in which the violation of contracted terms regarding time and quality significant activities affects the over-running of contracted terms regarding cost significant activities. The dependent variable is represented by the percentage of violation of contracted amounts of embankment project cost significant activities, while the percentage of violation of contracted terms regarding time significant activities and the percentage of violation of agreed values regarding quality significant activities in embankment construction projects are defined as independent variables. The obtained results of the analysis show that it is possible to improve management tool as well as decision-making process by the proposed model