CONSTRUCTION AND ARCHITECTURE

Optimization of construction materials logistics and prefabrication to reduce the cycle time of construction and installation works based on digital supply chains and predictive analytics

Authors

  • Vladimir A. Vyatkin National Research Moscow State University of Civil Engineering, 129337, Moscow, Yaroslavskoye shosse, 26
  • Danis A. Safin National Research Moscow State University of Civil Engineering, 129337, Moscow, Yaroslavskoye shosse, 26
  • Oleg A. Sidorenko National Research Moscow State University of Civil Engineering, 129337, Moscow, Yaroslavskoye shosse, 26
  • Kirill S. Serov National Research Moscow State University of Civil Engineering, 129337, Moscow, Yaroslavskoye shosse, 26
  • Andrei A. Nichipurenko National Research Moscow State University of Civil Engineering, 129337, Moscow, Yaroslavskoye shosse, 26

How to cite

GOST Vyatkin V. A., Safin D. A., Sidorenko O. A., Serov K. S., Nichipurenko A. A. Optimization of construction materials logistics and prefabrication to reduce the cycle time of construction and installation works based on digital supply chains and predictive analytics // STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY. 2025. Vol. 69. No. 10. P. 57-67.
APA Vyatkin, V. A., Safin, D. A., Sidorenko, O. A., Serov, K. S. & Nichipurenko, A. A. (2025). Optimization of construction materials logistics and prefabrication to reduce the cycle time of construction and installation works based on digital supply chains and predictive analytics. STROITEL'NYE I DOROZHNYE MASHINY, 69(10), 57-67.

Abstract

The study is aimed at addressing the problem of reducing the duration of the construction and installation cycle by increasing the predictability and coordination of the supply of materials and prefabricated elements under complex interaction chains between manufacturing plants, transportation, and construction sites. The purpose of the work is to develop and empirically test a comprehensive model for improving material and technical support based on an end-to-end digital supply chain using predictive analytics and machine learning methods. The empirical base consists of data from forty-five large residential and commercial projects implemented in the Central and Ural Federal Districts between 2018 and 2023, divided into a control group with traditional management and a sample of projects with elements of digital logistics. The analysis included data from design and estimate documentation, project schedules, work logs, company resource management systems, telematics complexes, and, for digital projects, data from building information models, cloud platforms, and material identifiers. For the development of predictive models, multiple regression, gradient boosting and random forest algorithms, the Monte Carlo method, and statistical significance tests for differences between samples were applied. It was shown that the transition to digital management leads to a reduction in the average delivery time of key materials by approximately one and a half to two times, while simultaneously significantly reducing delivery time variability and increasing the share of deliveries within the specified time window to values close to full adherence to planned schedules. More than an eighty percent reduction in downtime of tower cranes, concrete pumps, and installation crews was recorded, which is reflected in a decrease in the share of costs for non-productive waiting from about fifteen to around two percent. The integration of digital logistics with prefabrication makes it possible to reduce the full cycle of production, transportation, and assembly of large panel modules by more than sixty percent, mainly due to the direct transfer of data from the information model to production and the transition to just-in-sequence deliveries. The final effect is manifested in the early completion of construction projects and a reduction in the deviation of actual costs from estimated ones due to decreased downtime and material losses. It is concluded that the considered model transforms the material and technical support system into a controlled cyber-physical environment, increases process regularity, and can serve as a foundation for scaling lean construction practices to large projects with a high share of prefabrication.

Keywords

construction materials logistics prefabrication digital supply chains predictive analytics construction cycle reduction

References

Агаджанян Е.А. Выбор эффективной модели материально технической цепочки поставок для строительных компаний // Потенциал интеллектуально одарённой молодежи развитию науки и образования: мат. VIII Межд. науч. форума мол. уч., инноват., студ. и школьн. 2019. С. 192-196.

Гуторова И.А. Создание системы материально технического обеспечения капитального строительства на принципах закупочной логистики: дис. … экон. наук. Ростов н/Дону, 1996.

Демиденко О.В. Оптимизация материально технического обеспечения строительства // Инженерно-строительный вестник Прикаспия. 2024. № 2(48). С. 44-49.

Кузнецов С.М., Кузнецова К.С., Чулкова И.Л., Маслов И.А. Обоснование организационно технологической надежности поставок материалов и изделий для строительства // Механизация строительства. 2010. № 2(788). С. 26-29.

Кучеева М.В. Обоснование систем закупочной логистики в строительном производстве: дис. … канд. экон. наук. СПб., 1999.

Литвина Д.Б. Управление издержками в логистических цепях строительного производства: дис. … канд. экон. наук. Ростов н/Дону, 1999.

Малышев М.И. Использование цифровых аналитических инструментов в специализированных интеллектуальных транспорт-логистических и складских системах // Экономика. Общество. Человек: проф. нац. науч.-прак. конф. с межд. участ. Белгород, 2023. С. 271-276.

Мещанинов И.Ю. Динамическая оптимизация долговременных потоков в организации строительства и реконструкции комплекса объектов: дис. … тех. наук. СПб.: Санкт Петербургский государственный архитектурно строительный университет, 2011.

Панферов Ф.М. Разработка компьютерных моделей оптимизации работы строительной компании // Инновации и инвестиции. 2024. № 5. С. 515-517.

Патхуллаев Д.З., Галимулина Ф.Ф., Зарайченко И.А. Направления стратегического управления цепями поставок строительных материалов // Экономический вестник Республики Татарстан. 2019. № 4. С. 42-48.

Попков А.Г. Организация прогнозирования логистических процессов в строительстве // Экономика и предпринимательство. 2019. № 2(103). С. 779-781.

Симионова Н.Е., Кириченко Д.А., Прохоров Д.Д. Управление цепями поставок в строительстве: подсистемы, процессы, показатели // Тенденции развития гуманитарного знания: сб. науч. ст. Ростов н/Дону, 2024. С. 253-258.

Соболев В.В., Соболев В.И. Анализ экономико-математического моделирования стоимости строительства от времени // Теория, методы и средства измерений, контроля и диагностики: мат. Межд. науч.-прак. конф. Новочеркасск: Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) им. М.И. Платова, 2001. С. 49-52.

Согонов Г.Л. Разработка иерархических имитационных моделей анализа экономики строительного производства: дис. … канд. экон. наук. Ташкент, 1984.

Тарасова В.А. Оптимизация маршрутов движения товарно-материальных ценностей в интегрированной цепи поставок производственно-строительного комплекса: дис. … канд. тех. наук. Уфа: Уфимский государственный авиационно-технический университет, 2008.

Issue

Section

CONSTRUCTION AND ARCHITECTURE

Metrics

270 views
0 downloads
Want to publish with us?
Submit an article

Machine-readable metadata

Similar Articles

1 2 3 4 5 6 7 8 > >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.

Most read articles by the same author(s)