A System Dynamics Analysis of Value Creation in Project Context

AbstractThe focus of this paper is on analyzing the value creation dynamics in the project implementation phase. By value creation, we mean the activities, processes, and strategies that the project team uses to increase benefits and/or reduce costs in the project. By synthesizing the literature on project management and system dynamics, we developed a simulation model with various structures underlying project dynamics. We considered four structures that influence project realized value: project team features, project characteristics, project controls and value creation processes, and project remedial actions due to ripple effects. The resulting model can systematically examine the interplay of value creation processes: work progression, rework, redesign and innovation, and rescheduling. We used the model to explain how the project team’s capability, motivation, and speed of making the best- for-project decisions ensure that the value creation goals are met. We simulate various scenarios that show the significance of the processes and their influencing structures on the realized value. The results present how endogenous and exogenous drivers of system behavior unfold over time and provide a richer understanding of the effect of various model structures such as project complexity and uncertainty on value creation.Abstract The focus of this paper is on analyzing the value creation dynamics in the project implementation phase. By value creation, we mean the activities, processes, and strategies that the project team uses to increase benefits and/or reduce costs in the project. By synthesizing the literature on project management and system dynamics, we developed a simulation model with various structures underlying project dynamics. We considered four structures that influence project realized value: project team features, project characteristics, project controls and value creation processes, and project remedial actions due to ripple effects. The resulting model can systematically examine the interplay of value creation processes: work progression, rework, redesign and innovation, and rescheduling. We used the model to explain how the project team’s capability, motivation, and speed of making the best- for-project decisions ensure that the value creation goals are met. We simulate various scenarios that show the significance of the processes and their influencing structures on the realized value. The results present how endogenous and exogenous drivers of system behavior unfold over time and provide a richer understanding of the effect of various model structures such as project complexity and uncertainty on value creation

Value creation dynamics in a project alliance

AbstractProject alliance requires all parties to work together in good faith, share project risks, and make unanimous decisions for the betterment of the project. A key feature of successful implementation of a project alliance is a focus on value creation and value for money. This paper proposes a qualitative system dynamics model to specify and explain dynamics of value creation processes in the context of project alliance. By synthesizing the existing literature and reports on project alliancing, this paper identifies four processes that have a strong influence on the value created in the project alliance context: work progression, rework, redesign and innovation, and rescheduling. In addition, we show how these value creation processes are interrelated and evolve over time. The effectiveness of these processes is influenced by the capability and motivation of the project alliance partners to discover works that do not fully utilize the available resources, and make quick decisions to capture these benefits.Abstract Project alliance requires all parties to work together in good faith, share project risks, and make unanimous decisions for the betterment of the project. A key feature of successful implementation of a project alliance is a focus on value creation and value for money. This paper proposes a qualitative system dynamics model to specify and explain dynamics of value creation processes in the context of project alliance. By synthesizing the existing literature and reports on project alliancing, this paper identifies four processes that have a strong influence on the value created in the project alliance context: work progression, rework, redesign and innovation, and rescheduling. In addition, we show how these value creation processes are interrelated and evolve over time. The effectiveness of these processes is influenced by the capability and motivation of the project alliance partners to discover works that do not fully utilize the available resources, and make quick decisions to capture these benefits

Resurssien käytön optimointitekniikat aikataulutuksessa : Sovelluksia tuotanto- ja kunnossapitojärjestelmiin

AbstractOptimizing the use of resources plays an important role in today’s modern manufacturing and service organizations. Scheduling, involving setup times and costs, leads to better allocation of resources over time to perform a collection of required tasks. This compilation dissertation examines how the learning effect of workers and a combination of setup activities can be used to optimize resource utilization in manufacturing systems and maintenance services.The learning effect is a technique that can model improvement in worker’s ability as a result of repeating similar tasks. By considering the learning effect, setup times will be reduced, and a schedule can be determined to place jobs that share similar tools and fixtures next to each other. The purpose is to schedule a set of jobs in a hybrid flow shop environment while minimizing two criteria that represent the manufacturers’ and consumers’ concerns: namely maximum completion time (makespan) and total tardiness. Combining setup activities can also reduce setup times and costs. In the maintenance of systems consisting of multiple components, costs can be saved when several components are jointly maintained. By using this technique, a schedule can be determined to minimize the total cost of maintenance and renewal projects for various components and their relevant setup activities. Mathematical programming models that incorporate these aspects of the problem are developed in this research and the performance of the proposed models are tested on a set of problem instances.The results of this work show that the proposed techniques perform well in reducing setup times and costs and eliminate the need for setups through scheduling. This work proposes several exact, heuristic, and meta-heuristic methods to solve the developed models and compare their efficiency. This study contributes to the theoretical discussion of multi-criteria production and maintenance scheduling. For practitioners, this dissertation work provides optimization techniques and tools through scheduling that can help keep costs down and allow companies to operate according to time and budget constraints.TiivistelmäResurssien käytön optimoinnilla on tärkeä rooli nykypäivän tuotanto- ja palveluympäristöissä. Joukko tehtäviä voidaan toteuttaa resurssitehokkaammin niille varatussa ajassa huomioimalla aikataulutuksessa asetusajat ja -kustannukset. Tämä kokoomaväitöskirja tarkastelee, kuinka työntekijöiden oppimisefektin mallinnus ja asetustoimien yhdistäminen tukevat resurssien optimointia tuotantojärjestelmissä ja kunnossapitopalveluissa.Oppimisefekti on tekniikka, jolla voidaan mallintaa työntekijän osaamisen kehittymistä samankaltaisia työtehtäviä toistettaessa. Huomioimalla oppimisefekti asetusaikoja voidaan pienentää, ja töille luoda aikataulu jossa samankaltaiset työkalut ja laitteet ovat lähellä toisiaan. Osana väitöskirjaa esitetään työerän aikataulutus tietyssä yksittäistuotantoympäristössä minimoiden kahta kriteeriä: valmistajan tavoite kokonaisläpimenoaika ja asiakkaan tavoite yksittäisten töiden aikataulussa valmistuminen. Toinen väitöskirjassa esitetty tekniikka asetusaikojen ja -kustannusten pienentämiseen on asetustöiden yhdistely. Useista komponenteista koostuvassa systeemissä kustannussäästöjä voidaan saavuttaa huoltamalla useita komponentteja yhtä aikaa. Tämän yhdistelyn avulla voidaan luoda aikataulu, joka minimoi useiden komponenttien ylläpidon, uusimisen, ja asetuskustannusten kokonaiskustannuksen. Työssä mallinnetaan näitä tekniikoita matemaattisen ohjelmoinnin keinoin, ja luotuja malleja testataan joukolla esimerkkiongelmia.Väitöskirjan tulokset osoittavat, että ehdotetuilla tekniikoilla voidaan vähentää asetusaikoja ja -kustannuksia, tai poistaa asetustöistä aiheutuvia kustannuksia kokonaan. Siinä esitetään useita eksakteja, heuristisia ja metaheuristisia menetelmiä kehitettyjen mallien ratkaisuun ja niiden suorituskyvyn vertailuun. Työn tulokset edistävät tieteellistä keskustelua monikriteeriskeduloinnin alalla, erityisesti liittyen tuotanto- ja kunnossapitosysteemeihin. Käytännön toimijoille väitöskirja tarjoaa optimointitekniikoita- ja työkaluja aikataulutukseen ja sen kautta taloudellisissa ja ajallisissa rajoitteissa toiminnan mahdollistamiseen.Academic dissertation to be presented with the assent of the Doctoral Training Committee of Technology and Natural Sciences of the University of Oulu for public defence in the OP auditorium (L10), Linnanmaa, on 30 November 2017, at 12 noonAbstract Optimizing the use of resources plays an important role in today’s modern manufacturing and service organizations. Scheduling, involving setup times and costs, leads to better allocation of resources over time to perform a collection of required tasks. This compilation dissertation examines how the learning effect of workers and a combination of setup activities can be used to optimize resource utilization in manufacturing systems and maintenance services. The learning effect is a technique that can model improvement in worker’s ability as a result of repeating similar tasks. By considering the learning effect, setup times will be reduced, and a schedule can be determined to place jobs that share similar tools and fixtures next to each other. The purpose is to schedule a set of jobs in a hybrid flow shop environment while minimizing two criteria that represent the manufacturers’ and consumers’ concerns: namely maximum completion time (makespan) and total tardiness. Combining setup activities can also reduce setup times and costs. In the maintenance of systems consisting of multiple components, costs can be saved when several components are jointly maintained. By using this technique, a schedule can be determined to minimize the total cost of maintenance and renewal projects for various components and their relevant setup activities. Mathematical programming models that incorporate these aspects of the problem are developed in this research and the performance of the proposed models are tested on a set of problem instances. The results of this work show that the proposed techniques perform well in reducing setup times and costs and eliminate the need for setups through scheduling. This work proposes several exact, heuristic, and meta-heuristic methods to solve the developed models and compare their efficiency. This study contributes to the theoretical discussion of multi-criteria production and maintenance scheduling. For practitioners, this dissertation work provides optimization techniques and tools through scheduling that can help keep costs down and allow companies to operate according to time and budget constraints.Tiivistelmä Resurssien käytön optimoinnilla on tärkeä rooli nykypäivän tuotanto- ja palveluympäristöissä. Joukko tehtäviä voidaan toteuttaa resurssitehokkaammin niille varatussa ajassa huomioimalla aikataulutuksessa asetusajat ja -kustannukset. Tämä kokoomaväitöskirja tarkastelee, kuinka työntekijöiden oppimisefektin mallinnus ja asetustoimien yhdistäminen tukevat resurssien optimointia tuotantojärjestelmissä ja kunnossapitopalveluissa. Oppimisefekti on tekniikka, jolla voidaan mallintaa työntekijän osaamisen kehittymistä samankaltaisia työtehtäviä toistettaessa. Huomioimalla oppimisefekti asetusaikoja voidaan pienentää, ja töille luoda aikataulu jossa samankaltaiset työkalut ja laitteet ovat lähellä toisiaan. Osana väitöskirjaa esitetään työerän aikataulutus tietyssä yksittäistuotantoympäristössä minimoiden kahta kriteeriä: valmistajan tavoite kokonaisläpimenoaika ja asiakkaan tavoite yksittäisten töiden aikataulussa valmistuminen. Toinen väitöskirjassa esitetty tekniikka asetusaikojen ja -kustannusten pienentämiseen on asetustöiden yhdistely. Useista komponenteista koostuvassa systeemissä kustannussäästöjä voidaan saavuttaa huoltamalla useita komponentteja yhtä aikaa. Tämän yhdistelyn avulla voidaan luoda aikataulu, joka minimoi useiden komponenttien ylläpidon, uusimisen, ja asetuskustannusten kokonaiskustannuksen. Työssä mallinnetaan näitä tekniikoita matemaattisen ohjelmoinnin keinoin, ja luotuja malleja testataan joukolla esimerkkiongelmia. Väitöskirjan tulokset osoittavat, että ehdotetuilla tekniikoilla voidaan vähentää asetusaikoja ja -kustannuksia, tai poistaa asetustöistä aiheutuvia kustannuksia kokonaan. Siinä esitetään useita eksakteja, heuristisia ja metaheuristisia menetelmiä kehitettyjen mallien ratkaisuun ja niiden suorituskyvyn vertailuun. Työn tulokset edistävät tieteellistä keskustelua monikriteeriskeduloinnin alalla, erityisesti liittyen tuotanto- ja kunnossapitosysteemeihin. Käytännön toimijoille väitöskirja tarjoaa optimointitekniikoita- ja työkaluja aikataulutukseen ja sen kautta taloudellisissa ja ajallisissa rajoitteissa toiminnan mahdollistamiseen

The application of Ag/AgCl electrodes as chloride sensors in cementitious materials

Determination of the chloride content in a reinforced concrete structure is important for evaluation of the risk of chloride-induced corrosion of reinforcement. The traditional techniques for chloride determination in concrete are laborious, time-consuming and cannot be used for continuous monitoring of the chloride content. The investigation on the use of Ag/AgCl electrodes as chloride sensors in cement-based materials dates back to 1990s. Interpretation of the sensor’s response in cementitious materials requires the knowledge of chloride sensor’s characteristics and the interaction between the sensor and the surrounding medium. Hence, the stability of the chloride sensor’s response in cementitious materials depends on the properties of Ag/AgCl interface, AgCl/cement paste interface and the pore solution composition of cementitious materials. The influence of these factors on the stability of the sensor’s response was studied in this thesis. In Chapter 1 the background and motivation for the thesis were presented. In Chapter 2 the advantages and drawbacks of available test methods for determination of the chloride content in cementitious materials were explained.Materials and Environmen

Resource optimization techniques in scheduling:applications to production and maintenance systems

Abstract Optimizing the use of resources plays an important role in today’s modern manufacturing and service organizations. Scheduling, involving setup times and costs, leads to better allocation of resources over time to perform a collection of required tasks. This compilation dissertation examines how the learning effect of workers and a combination of setup activities can be used to optimize resource utilization in manufacturing systems and maintenance services. The learning effect is a technique that can model improvement in worker’s ability as a result of repeating similar tasks. By considering the learning effect, setup times will be reduced, and a schedule can be determined to place jobs that share similar tools and fixtures next to each other. The purpose is to schedule a set of jobs in a hybrid flow shop environment while minimizing two criteria that represent the manufacturers’ and consumers’ concerns: namely maximum completion time (makespan) and total tardiness. Combining setup activities can also reduce setup times and costs. In the maintenance of systems consisting of multiple components, costs can be saved when several components are jointly maintained. By using this technique, a schedule can be determined to minimize the total cost of maintenance and renewal projects for various components and their relevant setup activities. Mathematical programming models that incorporate these aspects of the problem are developed in this research and the performance of the proposed models are tested on a set of problem instances. The results of this work show that the proposed techniques perform well in reducing setup times and costs and eliminate the need for setups through scheduling. This work proposes several exact, heuristic, and meta-heuristic methods to solve the developed models and compare their efficiency. This study contributes to the theoretical discussion of multi-criteria production and maintenance scheduling. For practitioners, this dissertation work provides optimization techniques and tools through scheduling that can help keep costs down and allow companies to operate according to time and budget constraints.Tiivistelmä Resurssien käytön optimoinnilla on tärkeä rooli nykypäivän tuotanto- ja palveluympäristöissä. Joukko tehtäviä voidaan toteuttaa resurssitehokkaammin niille varatussa ajassa huomioimalla aikataulutuksessa asetusajat ja –kustannukset. Tämä kokoomaväitöskirja tarkastelee, kuinka työntekijöiden oppimisefektin mallinnus ja asetustoimien yhdistäminen tukevat resurssien optimointia tuotantojärjestelmissä ja kunnossapitopalveluissa. Oppimisefekti on tekniikka, jolla voidaan mallintaa työntekijän osaamisen kehittymistä samankaltaisia työtehtäviä toistettaessa. Huomioimalla oppimisefekti asetusaikoja voidaan pienentää, ja töille luoda aikataulu jossa samankaltaiset työkalut ja laitteet ovat lähellä toisiaan. Osana väitöskirjaa esitetään työerän aikataulutus tietyssä yksittäistuotantoympäristössä minimoiden kahta kriteeriä: valmistajan tavoite kokonaisläpimenoaika ja asiakkaan tavoite yksittäisten töiden aikataulussa valmistuminen. Toinen väitöskirjassa esitetty tekniikka asetusaikojen ja –kustannusten pienentämiseen on asetustöiden yhdistely. Useista komponenteista koostuvassa systeemissä kustannussäästöjä voidaan saavuttaa huoltamalla useita komponentteja yhtä aikaa. Tämän yhdistelyn avulla voidaan luoda aikataulu, joka minimoi useiden komponenttien ylläpidon, uusimisen, ja asetuskustannusten kokonaiskustannuksen. Työssä mallinnetaan näitä tekniikoita matemaattisen ohjelmoinnin keinoin, ja luotuja malleja testataan joukolla esimerkkiongelmia. Väitöskirjan tulokset osoittavat, että ehdotetuilla tekniikoilla voidaan vähentää asetusaikoja ja –kustannuksia, tai poistaa asetustöistä aiheutuvia kustannuksia kokonaan. Siinä esitetään useita eksakteja, heuristisia ja metaheuristisia menetelmiä kehitettyjen mallien ratkaisuun ja niiden suorituskyvyn vertailuun. Työn tulokset edistävät tieteellistä keskustelua monikriteeriskeduloinnin alalla, erityisesti liittyen tuotanto- ja kunnossapitosysteemeihin. Käytännön toimijoille väitöskirja tarjoaa optimointitekniikoita- ja työkaluja aikataulutukseen ja sen kautta taloudellisissa ja ajallisissa rajoitteissa toiminnan mahdollistamiseen

A System Dynamics Analysis of Value Creation in Project Context

The focus of this paper is on analyzing the value creation dynamics in the project implementation phase. By value creation, we mean the activities, processes, and strategies that the project team uses to increase benefits and/or reduce costs in the project. By synthesizing the literature on project management and system dynamics, we developed a simulation model with various structures underlying project dynamics. We considered four structures that influence project realized value: project team features, project characteristics, project controls and value creation processes, and project remedial actions due to ripple effects. The resulting model can systematically examine the interplay of value creation processes: work progression, rework, redesign and innovation, and rescheduling. We used the model to explain how the project team’s capability, motivation, and speed of making the best-for-project decisions ensure that the value creation goals are met. We simulate various scenarios that show the significance of the processes and their influencing structures on the realized value. The results present how endogenous and exogenous drivers of system behavior unfold over time and provide a richer understanding of the effect of various model structures such as project complexity and uncertainty on value creation.</jats:p