Нейромережеве моделювання поведінки інженера в умовах стресу та невизначеності будівельного виробництва

UKR: У статті розглянуто проблему врахування людського фактору в процесах прийняття управлінських рішень у будівництві в умовах стресу та невизначеності. Показано, що поведінка інженера в таких умовах є нелінійною та важко прогнозованою, а традиційні підходи до управління не враховують когнітивні та поведінкові аспекти, що знижує ефективність реалізації будівельних проєктів. Запропонована модель реалізується у вигляді багатошарової нейронної мережі, яка дозволяє прогнозувати тип прийнятого рішення, ймовірність помилки та їх вплив на строки і вартість будівництва. Практична цінність дослідження полягає у можливості інтеграції моделі в цифрові системи управління будівельними проєктами, зокрема BIM-середовище, для підтримки прийняття рішень, прогнозування помилок та адаптації ресурсів у реальному часі.

ENG: The article addresses the problem of accounting for the human factor in managerial decision-making processes in construction under conditions of stress and uncertainty. It is shown that an engineer’s behavior in such conditions is nonlinear and difficult to predict, while traditional management approaches fail to consider cognitive and behavioral aspects, thereby reducing the efficiency of construction project implementation. The proposed model is implemented as a multilayer neural network that enables the prediction of the type of decision made, the probability of errors, and their impact on project duration and cost. The practical significance of the study lies in the possibility of integrating the model into digital construction project management systems, particularly within BIM environments, to support decision-making, predict errors, and adapt resources in real time.