Outils de planification pour l'industrie de la construction : aperçu …€¦ · ii . Résumé ....
86
© Alexandre Desgagné-Lebeuf, 2019 Outils de planification pour l'industrie de la construction : aperçu et système d'aide à la décision Mémoire Alexandre Desgagné-Lebeuf Maîtrise en génie mécanique - avec mémoire Maître ès sciences (M. Sc.) Québec, Canada
Transcript of Outils de planification pour l'industrie de la construction : aperçu …€¦ · ii . Résumé ....
© Alexandre Desgagné-Lebeuf, 2019
Outils de planification pour l'industrie de la construction : aperçu et système d'aide à la décision
Mémoire
Alexandre Desgagné-Lebeuf
Maîtrise en génie mécanique - avec mémoire
Maître ès sciences (M. Sc.)
Québec, Canada
Outils de planification pour l’industrie de la construction : Aperçu et système d’aide à la décision
Mémoire
Alexandre Desgagné-Lebeuf
Sous la direction de :
Nadia Lehoux, directrice de recherche
Robert Beauregard, codirecteur de recherche
ii
Résumé
L’industrie de la construction est un des plus importants secteurs d’emploi au Canada. Cependant, son inertie
rivalise avec sa taille, et cette constatation est visible par l’écart de productivité qui se creuse chaque année par
rapport aux autres secteurs. Parmi les nombreuses recommandations à travers le monde et les années,
l’augmentation de la présence des technologies revient régulièrement, notamment par l’adoption de méthodes
et d’outils logiciels de conception, de planification et de gestion de projet plus avancées que le diagramme de
Gantt sur papier.
Cette maitrise se veut à la fois une entrée en matière pour les acteurs de la construction, et une base sur laquelle
établir les prochaines avancées académiques dans le domaine de la planification des chantiers de construction.
Afin d’y parvenir, quatre étapes ont été réalisées : une revue systématique de la littérature de 2008 à 2018,
suivie d’une classification en trois figures des 28 outils trouvés, puis des entrevues semi-structurées sur les
travaux réalisés jusqu’à maintenant et leurs suites. Finalement, un système d’aide à la décision a été conçu sur
Excel afin d’accompagner les acteurs de l’industrie à travers les résultats de la recherche.
Les contributions de ce mémoire sont :
- Une revue systématique de la littérature de 2008 à 2018 sur les outils de planification assistée par
ordinateur ;
- Un répertoire d’idées et d’outils concernant la planification assistée par ordinateur dans l’industrie de
la construction ;
- Un outil convivial et portatif pour accéder aux résultats de cette recherche.
iii
Abstract
The construction industry is one of the most important employment sectors in Canada. However, its inertia rivals
its size, and this observation is visible in the productivity gap that widens each year compared to other sectors.
Among the many recommendations around the world and over the years, an increase in the use of technologies
is a recurring theme, particularly through the adoption of more advanced computer assisted design, planning
and project management methods than the Gantt chart on paper.
This Masters’ thesis is intended to be both an introduction for construction stakeholders and a basis on which to
establish the next academic advances in the field of construction site scheduling.
To achieve this, four steps were carried out: a systematic literature review from 2008 to 2018, followed by a
three-figure classification of the 28 tools found, and semi-structured interviews on the work done up to date and
its follow-up. Finally, a decision support system was set up in Excel to support industry players with research
results.
The contributions of this thesis are:
- A systematic literature review from 2008 to 2018 on computer-assisted scheduling tools;
- A directory of ideas and tools for computer-assisted scheduling in the construction industry;
- A user-friendly and portable solution to browse the results of this research.
iv
Table des matières
Résumé ............................................................................................................................................................... ii
Abstract ............................................................................................................................................................... iii
Table des matières ............................................................................................................................................. iv
Liste des figures .................................................................................................................................................. vi
Liste des tables .................................................................................................................................................. vii
Liste des abréviations, sigles, acronymes ........................................................................................................ viii
Remerciements ................................................................................................................................................... ix
Avant-propos ....................................................................................................................................................... x
Introduction ......................................................................................................................................................... 1
Revue de la littérature ......................................................................................................................................... 4
La chaine de valeur dans l’industrie de la construction .................................................................................. 4
Les modes de construction ............................................................................................................................. 5
Les technologies dans l’industrie de la construction ....................................................................................... 6
Les logiciels................................................................................................................................................ 7
Les technologies et standards ................................................................................................................... 7
Méthodologie ...................................................................................................................................................... 9
Chapitre 1 Computer-Assisted Scheduling Tools in the Construction Industry: A Systematic Literature Review
.......................................................................................................................................................................... 11
1.1 Résumé .................................................................................................................................................. 11
1.2 Abstract .................................................................................................................................................. 11
1.3 Premier article ........................................................................................................................................ 11
1.3.1 Introduction ..................................................................................................................................... 11
1.3.2 Research Method – Systematic Literature Review.......................................................................... 12
1.3.3 Subsequent Analysis and Synthesis ............................................................................................... 18
1.3.4 Conclusion ...................................................................................................................................... 21
1.3.5 Acknowledgments and Funding ...................................................................................................... 21
1.3.6 References ...................................................................................................................................... 21
Chapitre 2 Classification d’outils d’aide à la planification de chantiers de construction .................................... 26
2.1 Résumé .................................................................................................................................................. 26
2.2 Abstract .................................................................................................................................................. 26
2.3 Second article ......................................................................................................................................... 27
2.3.1 Introduction ..................................................................................................................................... 27
v
2.3.2 Revue de la littérature ..................................................................................................................... 28
2.3.3 Modèle ............................................................................................................................................ 29
2.3.4 Conclusion ...................................................................................................................................... 34
2.3.5 Références ...................................................................................................................................... 35
Chapitre 3 Scheduling Tools for the Construction Industry: Overview and Decision Support System .............. 40
3.1 Résumé .................................................................................................................................................. 40
3.2 Abstract .................................................................................................................................................. 40
3.3 Introduction ............................................................................................................................................. 40
3.3.2 Literature Review ............................................................................................................................ 42
3.3.3 Method ............................................................................................................................................ 43
3.3.4 Results ............................................................................................................................................ 48
3.3.5 Discussion ....................................................................................................................................... 56
3.3.6 Conclusion ...................................................................................................................................... 57
3.3.7 Acknowledgements and Funding .................................................................................................... 57
3.3.8 References ...................................................................................................................................... 57
Conclusion ........................................................................................................................................................ 62
Bibliographie ..................................................................................................................................................... 65
Annexe A .......................................................................................................................................................... 73
vi
Liste des figures
Figure 1. Structure générale de la chaine de valeur d'un projet de construction en mode traditionnel. .............. 5
Figure 2. Structure générale de la chaine de valeur d'un projet en mode conception-construction. ................... 6
Figure 4. Méthodologie de recherche. ................................................................................................................ 9
Figure 5. Search equation, databases used and removed, and filtering sequence of the study. ...................... 15
Figure 6. Number of tools developed according to the countries in which the research were conducted, and the
publishing journal. ............................................................................................................................................. 15
Figure 7. Frequency of the functionalities in the tools presented. ..................................................................... 16
Figure 8. Frequency of performance indicators in the tools. ............................................................................. 18
Figure 9. Number of tools in each category. ..................................................................................................... 19
Figure 10. Framework of the decision support system. .................................................................................... 20
Figure 11. Information compiled in the classification of the tools. ..................................................................... 21
Figure 12. Évolution des intérêts de l'utilisateur durant le processus de sélection des outils ........................... 30
Figure 13. Catégories d’outils d’aide à la planification, selon le type d’interface d’utilisateur et le nombre
d’outils additionnels nécessaires pour leur fonctionnement adéquat. ............................................................... 31
Figure 14. Intrants, extrants, et fonctionnalités non disponibles de chaque outil. ............................................. 32
Figure 15. Number of tools developed according to the countries in which the research were conducted, and
the publishing journal. ....................................................................................................................................... 45
Figure 16. Frequency of the functionalities in the tools presented. ................................................................... 46
Figure 17. Frequency of performance indicators in the 28 tools found. ............................................................ 46
Figure 18. Four types of computer-assisted scheduling tools defined according to the user interface, and the
number of additional tools required to ensure their operation. .......................................................................... 49
Figure 19. Second classification figure: input, outputs, and functionalities unavailable for each tool. .............. 50
Figure 20. Part of the last table from the classification work: a description of some integrators, their authors,
and the compatible CAD and management software. ....................................................................................... 51
Figure 21. Part of the revised second figure from the preliminary works showing the functionalities of the tools,
their inputs and outputs, the current support offered with the tool, and the corresponding author.................... 53
Figure 22. Broad view of the selection assistant. The downmost part of it was cut out of the figure. ............... 54
Figure 23. Filters included in the selection assistant. The row is separated in two parts to facilitate viewing in
the current paper form. ..................................................................................................................................... 54
Figure 24. Broad view of the factsheet for tool E2: Fuzzy Project Scheduling with Minimal Generalized
Precedence Relations. ...................................................................................................................................... 55
vii
Liste des tables
Table 1. List of the computer-assisted tools classified in this study, with their latest appearance in the literature.
.......................................................................................................................................................................... 17
Table 2. List of the computer-assisted tools classified in this study, with their latest appearance in the literature.
.......................................................................................................................................................................... 47
viii
Liste des abréviations, sigles, acronymes
BIM : Building Information Modeling
CIRCERB : Chaire industrielle de recherche en construction écoresponsable en bois
ix
Remerciements
Merci à Nadia Lehoux et à Robert Beauregard pour leur support et leur supervision durant ce projet.
Merci au CIRCERB et à ses partenaires, au Fond de recherche du Québec – Nature et technologie, à la
Fondation de l’Université Laval, et à Hydro-Québec pour le support financier et matériel.
Merci à Claude Bourbeau et Catherine St-Marseille (Provencher Roy), Williams Munoz Toro (Nordic), Martin
Roy (ProFab), Xavier Robidas (Ministère économie, science, innovation), Frédérique Desbiens (Université
Laval, Groupe Dallaire), François Moffet (Douville, Moffet et associés), Éric Côté (CGEQ) et Marie-Pier Germain
(APCHQ) pour leur disponibilité et leur participation au projet.
x
Avant-propos
Ce mémoire est réalisé dans le but d’obtenir le diplôme de Maitrise en Génie Mécanique (M.Ing.) de l’Université
Laval. Il a été effectué sous la direction de Nadia Lehoux et sous la codirection de Robert Beauregard au sein
de la chaire de recherche CIRCERB.
Ce mémoire est composé de trois articles, chacun coécrits avec Nadia Lehoux et Robert Beauregard, et le
premier ayant été révisé par Guillaume Desgagné-Lebeuf des Services linguistiques Langlo. Pour chacun des
articles, j’ai agi à titre d’auteur principal responsable de l’exécution des recherches et des outils présentés, ainsi
que de la rédaction de la première version de chacun des articles.
Le premier article, intitulé « Computer-Assisted Scheduling Tools in the Construction Industry: A Systematic
Literature Review », sera présenté dans la conférence « 9th IFAC Conference MIM 2019 on Manufacturing
Modeling, Management, and Control » du 28 au 30 août 2019. La version présentée dans cette thèse est
identique à la version soumise.
Le deuxième article, intitulé « Classification d’outils d’aide à la planification de chantiers de construction », sera
présenté à la conférence « 4e conférence internationale en gestion de projet de l’UQTR » les 23 et 24 mai 2019.
La version présentée dans cette thèse est identique à la version soumise.
Le troisième article, intitulé « Scheduling Tools for the Construction Industry: Overview and Decision Support
System » a été soumis au journal « Advanced Informatics in Engineering » en juin 2019. La version présentée
dans cette thèse est identique à la version soumise.
1
Introduction
L’industrie de la construction est un des plus importants secteurs d’emploi au Canada. Cependant, son inertie
rivalise avec sa taille, et cette constatation est visible par l’écart de productivité qui se creuse chaque année par
rapport aux autres secteurs (Barbosa et al., 2017). Parmi les nombreuses recommandations à travers le monde
et les années, l’augmentation de la présence des technologies revient régulièrement, notamment par l’adoption
de méthodes de conception, de planification et de gestion de projet plus avancées que le diagramme de Gantt
sur papier.
En effet, la plupart des entrepreneurs utilisent encore des dessins sur papier et des diagrammes imprimés ou
faits à la main (Moffet, 2018). Ils trouvent plus pratique d’ajuster les activités manuellement et connaissent ces
outils depuis longtemps (Ruikar & Henderson, 2010). Toutefois, ces méthodes doivent évoluer si le secteur de
la construction veut améliorer sa productivité. Sans changement, le domaine de la construction continuera d’être
perçu comme inefficace et perturbateur (Barbosa et al., 2017). C’est pourquoi le présent mémoire s’intéresse
aux outils informatisés d’aide à la planification, aux bienfaits qu’ils peuvent apporter au domaine de la
construction, et tente de les présenter de façon à en faciliter l’adoption par les industriels.
Ce n’est cependant pas chose facile que d’introduire des logiciels et des procédés dans une industrie si
fragmentée et diverse, où chaque nouveau projet implique une structure collaborative différente, où il n’existe
pratiquement pas de permanence opérationnelle (Russell Kenley, Toby Harfield, & Bill East, 2017) et où la
probabilité d’un prochain contrat dépend des performances rendues sur un contrat présent. Pour plusieurs
entreprises, il est hasardeux d’investir dans une technologie qu’ils ne connaissent pas, venant d’un domaine où
ils ont insuffisamment d’expertise (informatique, recherche opérationnelle), pour mettre à risque la réussite de
projets représentant une part importante de leur chiffre d’affaires annuel. Ils n’ont pas l’impression d’avoir le
temps d’apprendre à utiliser ces logiciels, ni d’avoir l’opportunité de risquer un essai. De plus, il est difficile pour
les gestionnaires de s’extraire des exigences quotidiennes de gestion pour chercher parmi la panoplie de
solutions offertes laquelle sera la meilleure pour eux. Les partenaires industriels du CIRCERB ont d’ailleurs
identifié le manque de contact avec les technologies de planification et de gestion de projets comme un problème
qui mériterait d’être exploré par les étudiants de la Chaire. Ils étaient intéressés à obtenir un répertoire d’idées
ou d’outils d’aide à la planification, dans un format qui serait simple à consulter et à entretenir.
Cette maitrise se veut donc à la fois un répertoire d’outils informatisées d’aide à la planification pour les acteurs
de la construction, et une base sur laquelle établir les prochaines avancées académiques dans le domaine de
la planification de chantiers de construction. Les outils retenus concernent tous directement la création d’un
calendrier de travail, toute autre fonction étant secondaire dans les critères de sélection. Cette étape de la
planification est la base de tout le reste et doit donc être maitrisée avant tout. De plus, se concentrer sur cette
2
fonction a permis de garder le projet à une taille raisonnable pour une maitrise. De par la diversité des solutions
présentées, toute entreprise, peu importe sa taille, devrait être en mesure de tirer son épingle du jeu. Les outils
sont également présentés de façon à permettre aux utilisateurs de se former eux-mêmes une opinion. De par
la rigueur de la méthodologie, les prochains intéressés sur le sujet auront une idée claire de ce qui a déjà été
rapporté, et d’où ils peuvent débuter leurs recherches.
Afin de réaliser ces objectifs, quatre principales étapes ont été réalisées. Premièrement, une revue systématique
de la littérature allant de 2008 à 2018 a été menée à partir de trois bases de données, afin d’identifier tous les
outils d’aide à la planification de chantier de construction développés par les auteurs. Deuxièmement, une étape
d’analyse et de filtrage a permis de dégager à partir des 5013 articles trouvés dans la littérature 28 outils de
planification. Ces outils ont dès lors pu être classés et ont donné lieu à trois figures résumant l’information jugée
la plus importante relativement à de tels outils et à leur classification. Troisièmement, ces trois figures ont été
validées auprès d’acteurs de l’industrie de la construction, à partir d’entrevues semi-structurées. Finalement, un
système d’aide à la décision a été créé sur Excel afin de permettre à toute entreprise du secteur de la
construction de rapidement pourvoir choisir l’outil à exploiter lors de la planification de chantiers de construction
suivant ses besoins.
Les résultats de l’étude montrent que la majeure partie des outils d’aide à la planification de chantiers de
construction qui sont disponibles dans la littérature sont créés de façon à être compatibles avec des logiciels
déjà existants, tels que les outils de conception ou d’évaluation de coûts, que ce soit en s’y greffant aisément
ou en permettant la communication inter-systèmes. Il existe tout de même une certaine sélection d’outils qui
sont des logiciels complets, ou de simples tableurs Excel. Cette dernière catégorie est très importante pour le
domaine de la construction, car plusieurs entrepreneurs fonctionnent toujours avec un papier et un crayon et
parfois des fichiers Excel. Les fonctionnalités des outils varient grandement, mais se rejoignent toutes sur le
même point : la réalisation d’un calendrier de travail doit être automatisée, ou du moins grandement facilitée.
Ce mémoire se veut d’abord un point de départ pour les recherches futures sur la planification de chantier de
construction. En effet, sans connaissance de l’état de la recherche académique, il est difficile de progresser
dans un domaine sans risquer le dédoublement ou l’obsolescence. Ainsi, avec une méthodologie incluant une
revue systématique de la littérature, ce travail permet d’obtenir un portrait du sujet. Ensuite, le système d’aide à
la décision réalisé à la suite de la revue permettra à l’industrie d’utiliser facilement les résultats du projet. Que
ce soit en s’inspirant des idées présentées dans les articles recueillis, ou en faisant affaires avec les fournisseurs
des outils, les membres de l’industrie auront l’opportunité d’améliorer leurs pratiques.
Le présent travail est divisé en six parties : une brève revue de la littérature, une présentation de la
méthodologie, un article détaillé sur la revue systématique de la littérature réalisée, un article sur la classification
3
subséquente des outils d’aide à la planification, un dernier article regroupant les étapes préliminaires et la
création d’un système d’aide à la décision permettant de guider les utilisateurs à travers les résultats, puis une
conclusion.
4
Revue de la littérature
Puisque le premier article du mémoire décrit en détails la revue systématique de la littérature réalisée dans le
cadre du projet, la section ci-présente abordera des concepts préliminaires concernant l’industrie de la
construction et les technologies à bien saisir avant d’aborder chacun des articles. La revue débutera par un
survol de la chaine de valeur dans l’industrie de la construction, puis elle sera suivie des modes de construction
régulièrement observés et des technologies exploitées.
La chaine de valeur dans l’industrie de la construction
Selon Porter (1985), une chaine de valeur est constituée de plusieurs entités qui s’allient en un tout dans le but
de livrer un produit ou un projet final. C’est l’ensemble des actions et des apports de chacun des membres de
la chaine qui créent la valeur finale. Un exemple simple serait celui d’un croissant servi dans un restaurant : des
agriculteurs travaillent la terre et vendent le blé pour quelques sous ; ce blé est transformé en farine pour
quelques sous de plus ; un pâtissier crée des croissants avec le blé et les vend 1 dollar à un restaurant, qui le
vendra à un client plusieurs dollars. Cette chaine transporte et modifie un ou plusieurs éléments jusqu’à une
destination finale, y ajoutant de la valeur à chaque étape.
La thèse de Gosselin (2018) présente en détail la chaine de valeur de l’industrie de la construction non-
résidentielle en bois canadienne. Entre autres, elle soutient que dans le cadre d’un projet de construction, une
chaine de valeur est composée d’entreprises qui contribuent à la réalisation d’un bâtiment, d’une structure ou
d’un aménagement. Ce projet est généralement divisé en plusieurs étapes et la structure collaborative qui
l’entoure peut varier (voir la prochaine section sur les modes de construction). Elle comporte généralement des
architectes, des ingénieurs, des entrepreneurs généraux, des sous-traitants spécialisés et des fournisseurs de
matériaux (Behera, Mohanty, & Prakash, 2015).
Lors d’un projet type, un « donneur d’ouvrage » (promoteur, gouvernement ou client privé) sollicite d’autres
parties prenantes à l’aide d’un ou de plusieurs contrats. Ensuite, si le mode de livraison est dit « traditionnel »,
un architecte produit des plans et devis pour la conception générale du bâtiment et l’ingénieur doit par la suite
concevoir la structure, les fondations, la mécanique et parfois des éléments d’enveloppe (Gosselin, 2018). Par
la suite, un entrepreneur général s’entourera de sous-contractants pour réaliser les travaux exigés. Chaque
sous-contractant a sa spécialité, et chaque entreprise est donc seulement responsable d’une partie du projet en
y contribuant selon ses capacités (Gosselin, 2018).
Dans le cadre du présent mémoire, le centre d’intérêt est la gestion de projet. Ainsi, pour une construction en
mode traditionnel, c’est l’entrepreneur général qui s’occupera de la gestion du lieu et des activités. Parfois, la
5
structure collaborative inclura un gestionnaire de projet engagé par le donneur d’ouvrage ou la firme ayant
obtenu le contrat principal.
Comme mentionné, cette structure est portée à changer selon le mode de construction et le contrat. C’est sur
ce sujet que va porter la prochaine section.
Les modes de construction
Un projet de construction se divise en trois phases : la planification, la réalisation et l’exploitation (MCC, 2005).
La phase de planification vise à déterminer les objectifs et les caractéristiques du projet et comprend trois
étapes : l’avant-projet, l’étude de faisabilité et la définition du projet. C’est durant cette dernière étape que le
mode de réalisation est décidé (Plusquellec, 2017). Cette décision aura par la suite des effets sur la phase de
réalisation, qui suivra un modèle traditionnel, un modèle de conception-construction, ou un modèle de
conception intégrée.
Dans la méthode traditionnelle, les tâches sont exécutées en séquence : le client octroie des contrats de
conception à réaliser par des architectes et des ingénieurs. Ensuite, l’octroi de l’ouvrage principal aux
entrepreneurs généraux est réalisé, souvent selon le principe du plus bas soumissionnaire. Ce dernier sera
chargé de la réalisation du projet (Fernández-Solís & Chugh, 2018). La Figure 1 montre la structure générale
de la chaine de valeur d’un projet de construction en mode traditionnel :
Figure 1. Structure générale de la chaine de valeur d'un projet de construction en mode traditionnel.
Une alternative à la construction en silos est la méthode conception-construction, qui vise à intégrer les
compétences de design et de construction dans une seule entité capable de réaliser le projet dans son
ensemble. C’est cette entité seule qui est alors liée au donneur d’ouvrage à travers un contrat spécifiant des
performances à atteindre, plutôt que des plans détaillés (DBIA, 2016), comme le montre la Figure 2 :
Gouvernement, promoteur ou client
privé
Entrepreneur général
FournisseursSous-
contractants
Ingénieur(s) Architecte(s)
Plans détaillés
Contrat
Contrat
6
Figure 2. Structure générale de la chaine de valeur d'un projet en mode conception-construction.
Le troisième mode de construction est un processus itératif de conception collaborative et multidisciplinaire. En
conception intégrée, tous les intervenants coopèrent dès le début du projet afin de le réaliser de façon optimale
(CERACQ, 2015). Dans cette situation, la gestion de projet devient d’autant plus complexe et la coordination de
tous les participants nécessite plus d’efforts que dans le mode plus traditionnel (Plusquellec, 2017).
Un quatrième mode de livraison doit être discuté ici, puisqu’il est présenté plus tard dans ce mémoire. En réalité,
la préfabrication n’est pas réellement un mode de construction, car elle peut être utilisée à n’importe quel
moment ou dans n’importe quel type de mode relationnel et l’association peut être d’ampleur variée. En effet,
un entrepreneur général peut décider de faire fabriquer en usine des fermes de toit (la structure de la toiture) et
faire tout le reste seul, alors que de l’autre côté, un client privé donnera la totalité de la construction de sa maison
en contrat à un fabricant modulaire (Gibb, 1999). Ce qui différencie la construction modulaire de la construction
traditionnelle et qui devrait être mentionné ici, c’est que les modules sont souvent beaucoup plus gros et
encombrants sur un chantier qu’une pile de matériaux, et ils doivent être assemblés, plutôt que construits sur
place. Puisque la majorité du travail est réalisé en usine, les défis sur le chantier sont plutôt d’ordre logistique
(entreposage, livraison, manutention, hiérarchie des étapes) que dans la gestion du matériel et du personnel
(Blismas, Pendlebury, Gibb, & Pasquire, 2005).
Les technologies dans l’industrie de la construction
Bien que l’industrie de la construction tarde à intégrer les avancées technologiques par rapport aux autres
secteurs, elle n’en est toutefois pas dépourvue. Dans le contexte du présent mémoire, les outils les plus
importants à discuter sont les logiciels de dessin et de gestion de projet, ainsi que les technologies de
visualisation et de standardisation de la collaboration.
7
Les logiciels
Les logiciels utilisés dans le domaine de la construction servent principalement à la modélisation des plans, ou
à la gestion de projet.
Dans le premier cas, il existe une panoplie de logiciels sur le marché, dont Autodesk Revit et AutoCAD, Tekla
Structures, Google SketchUp, Graphisoft ArchiCAD, Dassault Système CATIA, PTC Creo et plusieurs autres
(Farah, 2005). Certains de ces logiciels sont utilisés pour la conception de pièces mécaniques et d’autres servent
surtout à l’aménagement et à la modélisation de bâtiments. Ils partagent toutefois tous la même caractéristique :
ils permettent d’obtenir une vue statique d’une idée, en deux ou en trois dimensions. Ces logiciels de dessins
sont essentiels à l’industrie de la construction et même si des plans et devis papier sont encore présents sur
des chantiers, ils sont tous issus d’une modélisation 3D (Aouad, Wu, Lee, & Onyenobi, 2013).
Dans le second cas, les logiciels de gestion de projet sont très variés en taille et en interface et plusieurs tentent
de se frayer un chemin sur le marché, comme Asana, Trello ou Taskmeister, mais le leader du secteur est
depuis longtemps Microsoft Project (Capterra, 2019). Toutefois, il faut noter un autre joueur très important, mais
qui n’est pas à proprement dit un logiciel de gestion de projet : Microsoft Excel. Ce chiffrier est utilisé pour faire
des diagrammes de Gantt maisons autant que pour garder en mémoire les quantités de matériaux et les
comptes (Caballero Villalobos, Jarro Sanabria, & Garcia Caceres, 2011; IFS, 2017).
Les technologies et standards
Dans la foulée de la numérisation des dessins s’inscrit de nombreuses autres technologies de visualisation par
ordinateur, dont la réalité virtuelle, la simple animation (le 4D) et la simulation. À cela s’ajoute le Building
Information Modeling (BIM), un standard de modélisation de l’information permettant la collaboration dans
l’industrie de la construction.
La réalité virtuelle est une image en trois dimensions ou un environnement dans lequel on peut interagir d’une
façon qui semble réelle ou basée sur la physique (Steuer, 1992), tandis que l’animation par ordinateur est la
manipulation d’images électroniques de façon à créer des images qui bougent (Magnenat-Thalmann &
Thalmann, 1985). Finalement, la simulation est la création d’un modèle basé sur une situation réelle, qui permet
d’effectuer des essais et de comprendre le comportement d’un système et/ou d’évaluer des stratégies en rapport
avec celui-ci (Shannon, 1998). Ainsi, lorsqu’un logiciel dit permettre de visualiser en 4D la construction d’un
bâtiment par la simulation, c’est qu’il utilise la simulation pour déterminer ou aligner les événements qui
mèneront d’un champ vide à un bâtiment complet, et qu’il fournit des images à différentes étapes pour que
l’utilisateur puisse voir ce qui va arriver.
8
Finalement, il est difficile de cerner le BIM en une seule définition ou terme, mais « standard » ou « processus »
semblent appropriés (Bradley, Li, Lark, & Dunn, 2016). C’est un processus qui vise à couvrir la totalité de la
durée de vie d’un bâtiment (planification, réalisation, exploitation) et qui se veut une représentation digitale des
éléments physiques et fonctionnels pour faciliter la prise de décision en rapport au bâtiment (NBIMS - US, 2015).
Les logiciels de dessin qui sont adaptés au BIM permettent la collaboration entre les différents corps de métier
comme en conception intégrée, et la visualisation étape par étape de l’érection et de l’exploitation du bâtiment.
Ces explications sur la chaine de valeur, les modes de construction, les logiciels et les technologies utilisés en
construction faciliteront la lecture de la suite du mémoire, dont la méthode de travail est décrite dans la prochaine
section.
9
Méthodologie
Tel que décrit dans les articles du présent mémoire, la méthodologie suivie durant cette recherche s’est divisée
en quatre grandes étapes présentées à la Figure 3.
Figure 3. Méthodologie de recherche.
Tout d’abord, une revue systématique de la littérature a été effectuée suivant la méthodologie de Moher et al.
(2015) et de Tranfield, Denyer, & Smart (2003) : planifier la revue, exécuter la revue, et rapporter les résultats.
Les recherches ont été effectuées autour des questions suivantes :
A) Quels sont les outils et les méthodes informatiques disponibles dans la littérature récente pour aider la
planification des activités d’érection d’un bâtiment ?
B) Quelles sont les fonctionnalités de ces outils ?
C) Quels sont les indicateurs de performance considérés ?
Les mots clés sélectionnés sont une décomposition des questions de recherche ainsi que des synonymes
trouvés dans Termium Plus, une base de données linguistique gouvernementale. L’équation utilisée lors des
recherches était : (((Plan* OR Optimisation OR Optimization OR Schedul*) NEAR/5 ("BIM" OR "Computer
program*" OR "Computer application*" OR software* OR model*)) AND ((Construction*) NEAR/5 (site* OR plan*
OR layout* OR logistic* OR industr*)) AND (Building* OR Multi*stor*)). Dans Engineering Village, les opérateurs
« NEAR » ont dû être remplacés par des « AND » à cause des limites de l’engin de recherche. Les bases de
données utilisées sont Web of Science, Engineering Village et Proquest. D’autres bases ont été explorées, mais
ont été mises de côté : Microsoft Academic et Google Scholar car elles ne sont pas compatibles avec une revue
systématique ; JSTOR et IEEE Explore n’ont fournies aucun résultat avec les mots-clés choisis.
Les 5013 résultats obtenus ont été filtrés de nombreuses fois, jusqu’à atteindre 35 articles discutant de 28 outils
différents. Lors des réflexions sur la meilleure façon de présenter les outils, une analyse du processus de
10
construction d’un bâtiment a été réalisée en questionnant de façon non officielle des membres de l’industrie et
en observant les tendances dans les articles scientifiques.
Les figures qui en ont résulté devaient ensuite passer une étape de validation. Pour ce faire, les partenaires de
la chaire de recherche ont été sollicités à deux reprises pour faire connaitre leur avis sur la classification. Étant
donné le petit bassin de participants et le temps limité, l’entrevue semi-structurée était la méthode qui offrait la
meilleure validité. De plus, cela permettait de rapprocher les livrables finaux du désir des partenaires industriels,
ce qui était un des objectifs de départ du projet. Cependant, malgré l’intérêt des membres de la Chaire, il
manquait un entrepreneur général ou un gestionnaire de projet pour compléter la chaine de valeur. C’est pour
cette raison que François Moffet de Douville, Moffet, et Associés, a été approché en tant que promoteur et
gestionnaire de projet à l’intérieur de quelques projets qui pourraient être qualifiés de conception intégrée.
À la suite des entrevues, le système d’aide à la décision a été bâti. Le choix naturel était Excel, puisque c’est
un logiciel qui est bien connu et souvent détenu dans le domaine de la construction. Il a également la capacité
de stocker une quantité de données appréciable et il est possible d’y bâtir des fonctions et une interface
intéressantes. L’élaboration du système a suivi les demandes émises durant les entrevues en s’assurant que la
totalité de l’information qui était dans les trois figures préliminaires était également disponible dans le nouveau
document, et que les utilisateurs seraient en mesure de poursuivre leurs démarches d’automatisation de façon
autonome, à l’aide des courriels des auteurs et des citations des articles.
Le prochain chapitre aborde le premier article, qui décrit le processus suivi durant la revue systématique de la
littérature. Le second article portera sur la classification subséquente. Le troisième article reprend le projet
depuis le début et présente la validation de la classification, ainsi que la création d’un système d’aide à la
décision pour naviguer à travers les résultats de la recherche.
11
Chapitre 1 Computer-Assisted Scheduling Tools in
the Construction Industry: A Systematic Literature
Review
1.1 Résumé
Le présent document vise à combattre le processus manuel désordonné de planification de l'érection de
bâtiments et le retard dans la croissance de la productivité qui en découle en recommandant aux intervenants
du secteur des outils adaptés à leurs besoins. Il identifie 28 outils de planification de chantier de construction
assistée par ordinateur qui ne nécessitent aucune compétence particulière et automatisent au moins une étape
de la planification. Issu d'une revue systématique de la littérature publiée entre janvier 2008 et 2018, ce travail
guidera les praticiens de la construction à travers un ensemble d'outils classés selon leur interface, leurs intrants
et leurs extrants, et servira de base au développement futur de l'automatisation dans ce domaine.
1.2 Abstract
This paper aims to combat the haphazard manual process involved in building-erection planning and the
associated lag in productivity growth by pointing industry stakeholders to the tools suited for their needs. It
identifies 28 computer-assisted building construction scheduling tools that require no special skills and automate
at least one step of the scheduling. Resulting from a systematic literature review of industry-related papers
published between January 2008 and 2018, this work will guide construction practitioners through an array of
tools classified according to their interface, inputs, and outputs, and will serve as the basis for further
development in construction automation.
1.3 Premier article
1.3.1 Introduction
Barbosa et al. (2017) stated that the labour-productivity growth of the construction sector averaged 1% a year
across the world over the last 20 years. This is substantially less than the 2.8% growth of the overall global
economy and the 3.6% growth of the manufacturing sector. Although some construction firms have managed to
keep pace with their country’s overall economy, they represent less than 25% of the sector. This
underperformance is partly the result of poor project management and a lack of investment in skills learning,
R&D, and innovation (Barbosa et al., 2017). To alleviate this shortcoming, many reports over the last twenty
years have suggested the need for an increased use of information technologies (Bayne & Taylor, 2006; Chan
& Chan, 2002; Gibb, 2001) in the sector. Seeking to understand why this recommendation has not been
implemented yet, authors found that although numerous attempts at modernisation have been made, most of
12
them failed (Kenley, 2017). In light of this observation, Radujković & Sjekavica (2017) recommended that project
managers should master a wide range of project management methodologies, methods, tools and techniques.
Having multiple tools and strategies at their disposal will enable them to select the ones that best fit their case
and help them plan, monitor and control.
Numerous studies were done on the subject of automation in the construction industry, and Faghihi et al. (2015)
wrote an exhaustive review on the subject encompassing papers published between 1985 and 2014. This review
was not systematic; rather, it examined the algorithms used and their quality, with consideration for three main
performance indicators: cost, time, and quality.
This paper is designed to cover more ground. A systematic literature review was conducted to create an
exhaustive list of the array of computerized scheduling assistants found in the literature over the last ten years.
From the review, 28 tools were selected and classified according to their functionalities and integration method.
By focusing on the practical features (interface, input, and output) of the tools, the research paper is meant to
guide construction industry practitioners through the current offer of computer-assisted scheduling tools for
building construction so as to foster their adoption. The following paper is divided into three parts: a description
and report of the research method, the subsequent analyses of the results and a conclusion.
1.3.2 Research Method – Systematic Literature Review
The method selected to guide the industry through the offer of computer-assisted scheduling tools is the
systematic literature review. This approach “uses explicit, systematic methods to minimize bias in the
identification, selection, synthesis, and summary of studies. When done well, this provides reliable findings from
which conclusions can be drawn and decisions made” (Moher et al., 2015).
Following the guidelines from Moher et al. (2015), three main phases were completed: planning the review,
conducting the review and reporting the review (Tranfield et al., 2003).
1.3.2.1 Planning the Review
The first phase is the planning of the review. Its first step is to define questions related to the research objectives.
The answers to those questions are expected to help the construction industry practitioners update their
scheduling tools and practices. The main questions investigated by the research team were:
A) What computerized tools and methods for scheduling the erection of a building can be found in recent
literature?
B) What are the functionalities of these tools?
13
C) What performance indicators are considered?
The second step is to define clear eligibility criteria, followed by a justification for each. For this study, it was
decided that the tools selected would be related strictly to work planning and scheduling. This excluded delivery
methods, procurement strategy, materials, design, etc.: In an effort to reach as many users as possible, the tools
should also be viable in any environment. At least one task in the creation of an operational plan had to be
automated: Add-ons offer support for various tasks or performance analyses (safety, CO2, waste, etc.).
However, if they are too descriptive or predictive, it cannot be said that they help in scheduling (Delen et al.
2014). On the other hand, add-ons that provide prescriptive analytics will give users straightforward answers
according to the stated objective and conditions, and reduce their workload. The automated management of
information is also eligible. The tools and methods had to be computerized and in a functional state. They had
to require no programming or operational research knowledge or skills: The reason for this was to reinforce the
practical intent of the study and ensure its favourable reception by the industry(Rolfsen & Merschbrock, 2016).
This could hardly be achieved by recommending products that are not functional, ideas that have not been
implemented yet, or manual solutions. The period considered was from January 2008 to January 2018: The
study’s objective being centred on the current offer in the literature, a scope of ten years seemed appropriate to
qualify a tool or a method as potentially new and adapted to current realities. The papers had to concern building
erection rather than single-family homes, as building multi-storey or non-residential buildings typically involves
more stakeholders and activities and necessitates greater planning and coordination.
With these criteria established, the scope of the study is well determined, and the results can be interpreted
appropriately.
The next step is to structure the methodology used while conducting the review. It involves:
1) Identifying the keywords used in the review;
2) Selecting databases compatible with the field and the methodology;
3) Adapting the search equations to the databases;
4) Extracting and compile all the articles obtained;
5) Checking for duplicates and apply the eligibility criteria;
6) Screening the remaining abstracts according to the study’s criteria;
7) Reading the remaining articles to ensure their relevance;
14
8) Classifying the tools presented in the remaining articles.
This structure will be detailed in the next subsection.
1.3.2.2 Conducting the Review
The second phase is conducting the review. It entails the eight steps mentioned above, from defining the
keywords to analysing and classifying the results.
The selected keywords are a decomposition of the main research questions, with the addition of synonyms taken
from Termium Plus. The following equation was used during research: (((Plan* OR Optimisation OR Optimization
OR Schedul*) NEAR/5 ("BIM" OR "Computer program*" OR "Computer application*" OR software* OR model*))
AND ((Construction*) NEAR/5 (site* OR plan* OR layout* OR logistic* OR industr*)) AND (Building* OR
Multi*stor*)). In Engineering Village, the “NEAR” operators had to be replaced by “AND” because of the
limitations of the search engine.
The resources selected for the search were Web of Science, Engineering Village (Compendex and Inspec),
Proquest, Google Scholar, Microsoft Academic, JSTOR, and IEEE Explore. Only the first three databases were
used in the study; the following two were discarded because of their incompatibility with a systematic literature
review, and the last two did not provide any new results. The search was performed in November 2017 and
updated in February 2018.
In the fourth step of conducting the review, 5,016 articles were extracted and compiled using reference
management software. The fifth step was the removal of the duplicates, which left 3,459 papers. This was
followed by the application of the eligibility criteria through the titles and the keywords, leaving 556 studies. The
sixth step brought the number down to 446, by screening the remaining abstracts according to the eligibility
criteria. These 446 articles were then read thoroughly, and 35 papers were selected for the final classification
and analysis. From those papers, 28 tools were considered for the final analysis. Figure 4 shows the approach
used during the selection of the studies.
15
Figure 4. Search equation, databases used and removed, and filtering sequence of the study.
1.3.2.3 Reporting the Review
The last phase of the review is to report the results in connection with the research questions. The first and main
question of the study aimed to find out what computerized tools and methods for scheduling the erection of a
building are mentioned in recent literature. In the 35 papers eligible for the study, 28 different tools were
presented. As shown in Figure 5, 13 tools come from North America, and 9 from Asia. Most of the papers were
published in the journal Automation in Construction. The full list of tools and their latest appearance in the
literature are listed in Table 1. This is interesting for the study, since the context in which the papers were written
is similar to the context in which the conclusions of the project could be implemented.
Figure 5. Number of tools developed according to the countries in which the research were conducted, and
the publishing journal.
Construction
Industry :
Construction*
(NEAR/5)
Site*
Plan*
Layout*
Logistic*
Industr*
Apply
eligibility
criteria...
Scheduling:
Plan*
Optimisation
Optimization
Schedul*
MS Academic
Google Scholar
JSTOR
IEEE Explore
Computer-Assisted:
BIM
Computer application*
Computer program*
Software*
Model*
Final read of the full texts
Remove duplicates
NEAR/5 AND
on titles and keywords
on abstracts
Web of Science
Engineering Village
Proquest
Databases:
5,016 papers
3,459 papers
556 papers
446 papers
28
tools35 papers
16
The study’s second question involved finding the functionalities of these tools. To do this, each time a paper
showcased one of its tool’s functionalities, a keyword was added to a list. Figure 6 shows the frequency of each
functionality in the 28 tools presented. All these keywords or functionalities were then grouped together
according to three main groups: technologies and virtual infrastructure, analytical features and project
peculiarities. Technologies and virtual infrastructure encompasses every advanced device (drones, laser
scanners, etc.), specialized technology (image processing, model querying, etc.) or virtual infrastructure (Cloud-
based setups, geo-information systems, etc.) that may interest industry stakeholders or indicate a need to invest
in hardware.
Figure 6. Frequency of the functionalities in the tools presented.
Ana
lyti
cal f
eatu
res
Tech
nolo
gies
and
vi
rtu
al in
fra
stru
ctu
rePr
oje
tp
ecul
arit
ies
17
Table 1. List of the computer-assisted tools classified in this study, with their latest appearance in the
literature.
CasCADe (Ivson, Nascimento,
Celes, & Barbosa, 2018)
Automated scheduling using context aware construction
requirements
(Yeoh Justin K. W.,
Nguyen T. Q., & Abbott
Ernest L. S., 2017)
Cost schedule integration system (Fan, Wu, & Hun, 2015)
Spatial information reasoner (K. Kim & Cho, 2015)
BIM-based construction scheduling (Liu, Al-Hussein, & Lu,
2015)
Fuzzy project scheduling with minimal precedence relations
(Ponz-Tienda, Pellicer,
Benlloch-Marco, &
Andres-Romano, 2015)
Multi-objective genetic optimization for scheduling (Agrama, 2014)
Scheduling with genetic algorithm (Faghihi, Reinschmidt, &
Kang, 2014)
Automated multi-objective construction logistics optimization
system (AMCLOS) (Said & El-Rayes, 2014)
Automated scheduling using context-aware construction
requirements (Shan & Goodrum, 2014)
Simulation-based scheduling for modular building
(Taghaddos, Hermann,
Abourizk, & Mohamed,
2014)
BIM and simulation integrator for schedule support (Wang, Weng, Wang, &
Chen, 2014)
Resource-constrained scheduling (Benjaoran & Intarasap,
2013)
N-Dimensional project Scheduling and Management system (Chen, Griffis, Chen, &
Chang, 2013)
FReMAS (Chua, Nguyen, & Yeoh,
2013)
Space planning with simulation and Pareto (Dang & Bargstadt, 2013)
Automated data extraction and scheduling using BIM (H. Kim, Anderson, Lee,
& Hildreth, 2013)
Safety compliance checker (Melzner, Zhang, Teizer,
& Bargstädt, 2013)
Scheduling with discrete event simulation (Konig, Koch, Habenicht,
& Spieckermann, 2012)
Post sim visualization to schedule modular building construction
(Mansooreh Moghadam,
Al-Hussein, Al-Jibouri, &
Telyas, 2012)
BIM-based structural framework optimization and simulation (Song, Yang, & Kim,
2012)
Space planning with GIS and topology (Bansal, 2011)
Temporary facility planning of a construction project using BIM (Kim and Ahn, 2011)
Multi-dimensional project scheduling system (Feng & Chen, 2010)
Visual scheduling application (Karshenas & Sharma,
2010)
18
High-rise building strategies using linear scheduling and 4D CAD (Russell, Staub-French,
Tran, & Wong, 2009)
Construction Project Management Information System (MD-
CPMIS) (Feng & Chen, 2008)
Weather-aware BIM and simulation scheduler (Hegazy & Kamarah,
2008)
Analytical features are often the main points of interest of a tool and indicate what can be done with it. Project
peculiarities are any additional perks of the tool that may be of interest for a planner in a particular situation. For
example, the project manager of four buildings involving two towers and 25 stories each may want to look into
“repetitive tasks.”
The last question was what performance indicators are considered in the tools. Since this study focuses on
scheduling, time and cost appear as the most frequent objectives of the tools, with the addition of a few
unconventional (though interesting) indicators. Figure 7 shows the frequency of the various performance
indicators considered by the tools.
Figure 7. Frequency of performance indicators in the tools.
1.3.3 Subsequent Analysis and Synthesis
Because this work was carried out to help the construction industry adopt technological tools in its planning, a
subsequent analysis was required to try and understand the way construction companies could select one
planning tool over another. It also meant that the selection guide would have to take into account the wildly
variable size, capabilities and interests of these companies. This is also where this study pushes farther than
past reviews.
To help structure the data, the tools were separated into four categories: integrator, add-on, software solution,
and Excel spreadsheet. Integrators link together specific software or types of files and help manage information
19
or automate certain tasks. Add-ons are bound to a software solution and are the perfect choice for a company
that already has a suite of programs but is looking for additional features. For those only starting in computer-
assisted scheduling, a software solution or Excel spreadsheet is a better fit. A software solution can collect,
collate and display information all in the same place but requires some time to master.
Figure 8. Number of tools in each category.
Excel spreadsheets simply apply an algorithm programmed by the creator. The user needs to input the
necessary data, and the sheet outputs a schedule. Figure 8 displays the number of tools from each category.
This separation of the tools into four categories helped address the fact that potential users will have various
starting points when seeking to upgrade their scheduling methods.
All that was left was to ensure that, through the use of the selection guide, industry stakeholders would be able
to transform their needs and interests into a scheduling tool proposition. Figure 9 shows a preliminary framework
to achieve this goal. While the “needs” help indicate that a particular feature must be an output of the tools, the
filters are a softer constraint and simply specify whether certain functionalities are considered by the tool (input
or output).
20
Figure 9. Framework of the decision support system.
Using the selection guide, users should be presented with a list of tools that fit their needs, preferences and
present situation.
Before creating this decision support system, a classification of the tools was achieved following the canvas
shown in Figure 10. The functionalities included in the latter figure are referred to as “filters” in Figure 9. These
elements are essential as they cover the key milestones in the planning of a building’s construction: 3D modelling
of the building, the division of the work into tasks, the prioritization of these tasks, and the amount of material
and man-hours needed to devise a schedule. The 3D model is almost always an input when considered by the
tool, and is sometimes used to extract information and automatically deduce from the geometries the tasks to
conduct and their hierarchy. The tools considered for the present paper come in various forms and most of them
automate at least the scheduling. Those that do not, will aggregate and show the information in a way that
facilitates planning. As an example, the tool from Melzner et al. (2013) checked whether the security measures
of the project followed German and/or OSHA standards, and automatically included in the tasks the addition of
security barriers (if required).
Another important aspect of the tools is their compatibility with commercial design and project management
software. In almost half of the cases, the Industry Foundation Class (IFC) standard is requested for 3D models.
This means that any design software should be compatible with the tools. The second most popular standard is
Revit Architecture, followed by Autocad Architecture. Tekla Structures and ArcGIS are only used once. On the
project management side, Microsoft Project has almost full exclusivity amongst integrators.
21
Figure 10. Information compiled in the classification of the tools.
1.3.4 Conclusion
With the construction industry lagging behind other sectors in terms of productivity, better planning and a
heightened presence of technology is advisable. To assist in this endeavour, this systematic literature review
presents 28 computer-assisted scheduling tools, their functionalities and their performance indicators.
Such a review should help paint a clearer picture of all the tools and strategies available, and industry
stakeholders and researchers will have a common starting point from which to build on in the development of
relevant scheduling assistants.
The next step in the project is to validate the relevance of the work done to date. In particular, companies in the
construction industry will evaluate the presentation of the tools to ensure that they have access to the information
they need in a way that suits them.
1.3.5 Acknowledgments and Funding
The Fonds de recherche du Québec – Nature et technologies for funding the master’s degree behind the review.
The Chaire industrielle de recherche en construction écoresponsable en bois (CIRCERB) for funding the
master’s degree and providing considerable support.
Hydro-Québec and Laval University’s Foundation for their financial support.
1.3.6 References
Agrama, F.A., 2014. Multi-objective genetic optimization for scheduling a multi-storey building. Automation in
Construction 44, 119–128.
List of functionalities
Is the functionality available? As an input? An output?
List of tools
Division of the tools according to a major function, or resource usage
Detailed description of the qualities and limits of the tool.
Step 1: Remove non-usable solutions
Step 2: Allow the user to specify his/
her needs
Step 3: Show exactly what is available
22
Bansal, V.K., 2011. Use of GIS and Topology in the Identification and Resolution of Space Conflicts. Journal of
Computing in Civil Engineering 25, 159–171.
Barbosa, F., Woetzel, J., Mischke, J., Ribeirinho, M.J., Sridhar, M., Parsons, M., Bertram, N., Brown, S., 2017.
Reinventing construction through a productivity revolution | McKinsey. McKinsey Global Institute.
Bayne, K., Taylor, S., 2006. Attitudes to the use of wood as a structural material in non-residential building
applications: Opportunities for growth. Australian Government: Forest and Wood Products Res. and
Development Corporation, Australia.
Benjaoran, V., Intarasap, A., 2013. Hospital renovation construction project scheduling with special relationships,
in: ICCREM 2013: Construction and Operation in the Context of Sustainability. American Society of Civil
Engineers (ASCE), pp. 258–270.
Chan, D.W.M., Chan, A.P.C., 2002. Public Housing Construction in Hong Kong: A Review of its Design and
Construction Innovations. Architectural Science Review 45
Chen, S.-M., Griffis, F.H. (Bud), Chen, P.-H., Chang, L.-M., 2013. A framework for an automated and integrated
project scheduling and management system. Automation in Construction 35, 89–110.
Chua, D.K.H., Nguyen, T.Q., Yeoh, K.W., 2013. Automated construction sequencing and scheduling from
functional requirements. Automation in Construction 35, 79–88.
Dang, T., Bargstadt, H.-J., 2013. Integration of simulation and Pareto-based optimization for space planning in
the finishing phase, in: 2013 Winter Simulations Conference (WSC). IEEE, pp. 3191–202.
Delen, D., Turban, E., Sharda, D.R., 2014. Business intelligence: A managerial perspective on analytics.
Pearson Harlow.
Faghihi, V., Nejat, A., Reinschmidt, K.F., Kang, J.H., 2015. Automation in construction scheduling: a review of
the literature. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology 81, 1845–1856.
Faghihi, V., Reinschmidt, K.F., Kang, J.H., 2014. Construction scheduling using Genetic Algorithm based on
Building Information Model 41, 7565–7578.
Fan, S.-L., Wu, C.-H., Hun, C.-C., 2015. Integration of Cost and Schedule Using BIM. Journal of Applied Science
and Engineering 18, 223–232.
23
Feng, C.-W., Chen, Y.-J., 2010. Using the MD CAD model to develop the time-cost integrated schedule for
construction projects, in: ISARC 2008 - Proceedings from the 25th International Symposium on Automation and
Robotics in Construction. Vilnius Gediminas Technical University, pp. 573–584.
Feng, C.-W., Chen, Y.-J., 2008. Applying MD CAD model to streamline information transformation for
construction project planning, in: Proceedings of the AEI 2008 Conference - AEI 2008: Building Integration
Solutions. ASCE - American Society of Civil Engineers.
Gibb, A.G.F., 2001. Standardization and pre-assembly- distinguishing myth from reality using case study
research. Construction Management and Economics 19, 307–315.
Hegazy, T., Kamarah, E., 2008. Efficient repetitive scheduling for high-rise construction 134, 253–264.
Ivson, P., Nascimento, D., Celes, W., Barbosa, S.D., 2018. Cascade: a novel 4D visualization system for virtual
construction planning. IEEE transactions on visualization and computer graphics 24, 687–697.
Karshenas, S., Sharma, A., 2010. Visually scheduling construction projects, in: Construction Research Congress
2010: Innovation for Reshaping Construction Practice - Proceedings of the 2010 Construction Research
Congress. American Society of Civil Engineers, pp. 490–499.
Russell Kenley, Toby Harfield, & Bill East. (2017). Transferring project management knowledge: lessons learned
in open standards projects. Project Management Institute Australia Conference, 1–16.
Kim, H., Ahn, H., 2011. Temporary facility planning of a construction project using BIM (Building Information
Modeling), in: Congress on Computing in Civil Engineering, Proceedings. American Society of Civil Engineers
(ASCE), pp. 627–634.
Kim, H., Anderson, K., Lee, S., Hildreth, J., 2013. Generating construction schedules through automatic data
extraction using open BIM (building information modeling) technology. Automation in Construction 35, 285–295.
Kim, K., Cho, Y.K., 2015. Construction-specific spatial information reasoning in Building Information Models 29
Konig, M., Koch, C., Habenicht, I., Spieckermann, S., 2012. Intelligent BIM-based construction scheduling using
discrete event simulation, in: Proceedings - Winter Simulation Conference. Institute of Electrical and Electronics
Engineers Inc.
Liu, H., Al-Hussein, M., Lu, M., 2015. BIM-based integrated approach for detailed construction scheduling under
resource constraints. Automation in Construction 53
24
Melzner, J., Zhang, S., Teizer, J., Bargstädt, H.-J., 2013. A case study on automated safety compliance checking
to assist fall protection design and planning in building information models. Construction Management and
Economics 31, 661.
Moghadam, M., Al-Hussein, M., Al-Jibouri, S., Telyas, A., 2012. Post simulation visualization for effective
scheduling of modular building construction, in: Proceedings, Annual Conference - Canadian Society for Civil
Engineering. Canadian Society for Civil Engineering, pp. 1906–1915.
Moher, D., Shamseer, L., Clarke, M., Ghersi, D., Liberati, A., Petticrew, M., Shekelle, P., Stewart, L.A., PRISMA-
P Group, 2015. Preferred reporting items for systematic review and meta-analysis protocols (PRISMA-P) 2015
statement. Systematic Reviews 4, 1.
Ponz-Tienda, J.L., Pellicer, E., Benlloch-Marco, J., Andres-Romano, C., 2015. The fuzzy project scheduling
problem with minimal generalized precedence relations 30, 872–91.
Radujković, M., Sjekavica, M., 2017. Project Management Success Factors. Procedia Engineering 196, 607–
615.
Rolfsen, C.N., Merschbrock, C., 2016. Acceptance of Construction Scheduling Visualizations: Bar-charts,
Flowline-charts, Or Perhaps BIM? Procedia Engineering 164, 558–566.
Russell, A., Staub-French, S., Tran, N., Wong, W., 2009. Visualizing high-rise building construction strategies
using linear scheduling and 4D CAD 18
Said, H., El-Rayes, K., 2014. Automated multi-objective construction logistics optimization system. Automation
in Construction 43, 110–122.
Shan, Y., Goodrum, P.M., 2014. Integration of Building Information Modeling and Critical Path Method
Schedules to Simulate the Impact of Temperature and Humidity at the Project Level 4, 295–319.
Song, S., Yang, J., Kim, N., 2012. Development of a BIM-based structural framework optimization and simulation
system for building construction 63, 895–912.
Taghaddos, H., Hermann, U., Abourizk, S., Mohamed, Y., 2014. Simulation-based multiagent approach for
scheduling modular construction 28, 263–274.
Tranfield, D., Denyer, D., Smart, P., 2003. Towards a Methodology for Developing Evidence-Informed
Management Knowledge by Means of Systematic Review. British Journal of Management 14, 207–222.
25
Wang, W.-C., Weng, S.-W., Wang, S.-H., Chen, C.-Y., 2014. Integrating building information models with
construction process simulations for project scheduling support. Automation in Construction 37, 68–80.
Yeoh Justin K. W., Nguyen T. Q., Abbott Ernest L. S., 2017. Construction Method Models Using Context Aware
Construction Requirements for Automated Schedule Generation. Computing in Civil Engineering 2017,
Proceedings.
26
Chapitre 2 Classification d’outils d’aide à la
planification de chantiers de construction
2.1 Résumé
Contexte –Plusieurs rapports dans les dernières années ont soulevé le fait que le domaine de la construction
avait un taux de modernisation et de productivité faibles comparativement aux autres industries. Parmi les
solutions proposées, l’adoption de nouvelles technologies est celle qui tarde le plus. Les études sur le sujet
tendent à démontrer que cette situation vient d’un échec fréquent des tentatives de modernisation par le secteur.
Face à de trop grands changements technologiques, les organisations ne parviennent toujours pas à rentabiliser
des investissements importants dans des logiciels. Il est possible qu’en ayant accès à un éventail plus grand et
plus diversifié d’outils d’aide à la planification, les acteurs de l’industrie parviendront à tirer leur épingle du jeu.
Objectif – Guider les acteurs de l’industrie de la construction à travers l’offre d’outils d’aide à la planification de
chantier, de leurs capacités et de leurs limites, à l’aide d’une classification en trois étapes.
Méthodologie – Les résultats présentés sont issus d’une revue systématique de la littérature sur les outils et
les méthodes d’aide à la planification en construction. À partir d’un bassin d’articles scientifiques et de critères
d’inclusion précis, 28 outils ont été caractérisés selon leurs fonctionnalités, leurs intrants et leurs extrants. Ceux-
ci sont présentés à travers deux figures et un tableau en trois parties.
2.2 Abstract
Context - Several reports in recent years have raised the fact that the construction industry has a low rate of
modernization and productivity compared to other industries. Among the proposed solutions, the adoption of
new technologies is the most delayed. Studies on the subject tend to show that this situation is due to a frequent
failure of attempts at modernization by the sector. Faced with too much technological change, organizations are
still unable to make significant investments in software pay off. It is possible that by having access to a wider
and more diversified range of planning tools, industry stakeholders will achieve their goals.
Objective – Guide construction industry stakeholders through the offer of tools to assist in construction site
planning, their capabilities and limitations, using a three-step classification.
Research Method - The results presented are based on a systematic review of the literature on construction
planning tools and methods. Based on a pool of scientific articles and specific inclusion criteria, 28 tools were
characterized according to their functionalities, inputs and outputs. These are presented through two figures and
a three-part table.
27
2.3 Second article
2.3.1 Introduction
Il est rapporté par Barbosa et coll. (2017) que le domaine de la construction n’a vu sa productivité augmenter
que de 1% par année durant les vingt dernières années, comparativement à 2,8% pour l’économie mondiale et
à 3,6% pour le secteur manufacturier. Ce retard est notamment attribué à une gestion de projet déficiente, à
certaines faiblesses des designs et au sous-investissement dans la formation, la recherche et le développement.
Une des sept suggestions proposées par les auteurs pour pallier à la différence de rendement consiste à
augmenter la présence des technologies. Depuis dix ans, cette proposition a d’ailleurs déjà été soulevée à
plusieurs reprises dans de nombreux pays (Bayne & Taylor, 2006; Chan & Chan, 2002; Gibb, 2001). Pourquoi
alors la voit-on encore aujourd’hui? C’est ce que plusieurs études ont tenté de comprendre. Elles n’ont ainsi pas
remarqué une absence de tentatives de modernisation, mais plutôt l’échec de ces dernières lors de leur mise
en œuvre (Ruikar & Henderson, 2010). Face à cette situation, Radujković & Sjekavica (2017) recommandent
qu’un gestionnaire de projet connaisse un grand éventail de méthodes, d’outils et de techniques de planification
et de gestion de projet de façon à utiliser ceux qui sont les mieux adaptés à ses propres projets et à son
environnement. Cette tâche demande toutefois de s’extraire des responsabilités de tous les jours pour favoriser
une activité qui n’a pas de valeur ajoutée immédiate pour l’entreprise.
Le présent article vise à guider l’industrie de la construction à travers l’offre d’outils d’aide à la planification de
chantiers, de leurs capacités et de leurs limites, à l’aide d’une classification structurée. À partir d’un bassin de 5
016 articles et de critères d’inclusion précis, 28 outils ont été caractérisés selon leurs fonctionnalités, leurs
intrants et leurs extrants. Ces outils sont ensuite présentés à travers deux figures et un tableau.
De nombreuses études ont été réalisées à propos de l’automatisation dans l’industrie de la construction et
Faghihi et coll. (2015) ont écrit une revue exhaustive sur le sujet, englobant les articles publiés entre 1985 et
2014. Toutefois, cette revue n’était pas systématique, elle se concentrait sur les algorithmes de résolution
utilisés et sur trois indicateurs de performance : le coût, le temps et la qualité. Le présent article vise plutôt à
dresser un portrait actuel de l’offre d’outils d’aide à la planification disponibles pour l’industrie de la construction,
dans le but de l’appuyer dans un nouveau tournant orienté davantage vers le recours aux technologies de
l’information.
Cet article sera divisé de la façon suivante : une brève revue de la littérature sera d’abord proposée. Elle sera
ensuite suivie d’une description de la méthodologie adoptée pour dégager un ensemble d’outils d’aide à la
planification de chantiers de construction. Une description de ces outils et de la façon de les choisir suivant les
besoins de l’entreprise sera par la suite proposée.
28
2.3.2 Revue de la littérature
Comme le mentionnent Bokor et coll. (2011), les caractéristiques propres aux projets de construction rendent
ces derniers difficiles à gérer : dispersion des sites de travail, disparité entre la taille des projets et celle des
entreprises, incertitude quant au mandat et aux conditions de travail, ou encore présence de multiples parties
prenantes. La thèse de doctorat de Gosselin (2018) met également en lumière la complexité de la chaine de
valeur d’un projet de construction et le nombre important d’acteurs y étant associés. La fragmentation de
l’information qui en ressort explique la nécessité de développer et d’implanter des techniques et des outils d’aide
à la gestion et à la planification.
Bokor et coll. (2011) présentent par ailleurs une revue des techniques de planification qualifiées comme étant
plus « traditionnelles », en partant de l’harmonogramme en 1896 et du fameux diagramme de Gantt en 1903.
Depuis, plusieurs méthodes de visualisation et d’optimisation des séquences se sont succédées. L’article d’Al
Nasseri et coll. (2016) répertorie ces techniques de gestion de projet et développe une taxonomie autour du
sujet.
La revue de Karji et coll. (2017) présente la situation de plusieurs avancées technologiques qui tentent de percer
dans le monde de la construction. On y retrouve la réalité augmentée, le traitement automatisé d’images et le
Building Information Modeling (BIM). Pour le moment, la réalité augmentée sert principalement à publiciser les
projets et à faciliter l’apprentissage en classe. Le traitement d’images permet, entre autres, d’effectuer des
inspections et de suivre des indicateurs de performance comme la conformité et la qualité des travaux.
Finalement, le BIM est un procédé qui vise à représenter sur un ordinateur les caractéristiques physiques et
fonctionnelles d’un projet de construction, afin de faciliter le partage d’information entre les métiers impliqués.
Lors des travaux de Rolfsen & Merschbrock (2016), des entrevues ont été réalisées auprès de contracteurs.
Ceux-ci ont alors soulevé le manque de valeur du BIM à leurs yeux et la difficulté d’interagir au jour-le-jour avec
l’horaire établi. Ils ont précisé préférer avoir un diagramme de Gantt sous la main, qu’ils peuvent modifier au
crayon et segmenter comme ils le désirent. Toutefois, les répondants s’accordent sur la valeur que pourrait avoir
un modèle BIM pour une équipe qui saurait comment l’utiliser. Ce sentiment est confirmé par Karji et coll. (2017)
qui rapportent les résultats d’un sondage dans l’industrie, où 48% des répondants ont vu une diminution de 5%
ou plus de leurs coûts et 31% ont observé une hausse de plus de 25% en productivité suite à l’adoption du BIM.
Cependant, le passage vers les outils de grande envergure est difficile pour les acteurs de l’industrie, qui ne
voient pas de valeur ajoutée assez forte à l’implantation de grands logiciels et qui n’ont pas les connaissances
nécessaires pour chapeauter la transition (Rolfsen & Merschbrock, 2016). En effet, la majorité du secteur est
formée de petites entreprises dont l’expertise interne inclut rarement des spécialistes en informatique. Dans la
prochaine section, un portrait actuel des outils d’aide à la planification de chantier discutés dans la littérature
29
scientifique sera proposé dans le but de mieux outiller l’industrie de la construction dans sa gestion de projets.
C’est dans le but de répondre à ces difficultés que les résultats de la présente recherche inclut des outils de
toutes tailles, avec des niveaux de complexité variés.
2.3.3 Modèle
2.3.3.1 Méthodologie
L’approche qui a été choisie pour répertorier un ensemble d’outils d’aide à la planification de chantiers de
construction est la revue systématique de la littérature. D’un point de vue théorique, cette méthode se veut
facilement vérifiable et reproductible afin d’assurer l’objectivité et l’exhaustivité des résultats, à l’intérieur de
critères et de questions définis (Moher et coll., 2015). D’un point de vue pratique, cela permet d’assurer aux
partenaires industriels que tous les outils qui répondent aux critères d’inclusion et qui étaient disponibles au
moment de la recherche puissent faire partie des résultats.
Pour ce faire, 5 016 articles ont été extraits des bases de données Engineering Village, Web of Science et
Proquest. Les critères de recherches utilisés visaient tout ce qui concerne la planification, la logistique ou
l’optimisation de chantier de construction, plus spécifiquement les logiciels, les applications et les modèles, et
ce, uniquement dans le secteur de la construction de bâtiments (pour plus de détails, voir Desgagné-Lebeuf,
Lehoux, & Beauregard (2019)). Après le retrait des doublons, des recherches par mots-clés ont été effectuées
et la lecture des titres menée afin de classifier les articles comme étant pertinents ou hors sujet.
Ensuite, les 1 093 articles restants ont été triés selon les critères d’inclusion suivants : les outils ou méthodes
doivent être informatisés ; ils ne doivent pas nécessiter de connaissances approfondies en recherche
opérationnelle ou en programmation ; ils automatisent au moins une étape dans la création d’une planification
opérationnelle ; les choix que l’utilisateur peut faire pour modifier l’ordonnancement sont directement en lien
avec l’étape de planification ; les auteurs peuvent communiquer de façon compréhensible, en français, en
anglais ou en espagnol, les fonctions et les limites de leur outil ; l’article véhicule clairement l’idée que le produit
a une forme finie et utilisable ; l’article doit avoir été publié entre janvier 2008 et janvier 2018. Cette étape de tri
a été appliquée en lisant les titres et les résumés de chaque ouvrage.
Enfin, pour la dernière étape, tous les articles qui n’étaient pas disponibles grâce aux ressources de l’université
hôte de la recherche (Université Laval, Québec, Canada) ont été retirés. Au terme de ces démarches, il est
resté 446 articles qui nécessitaient une lecture plus approfondie. Ces derniers ont été caractérisés selon 150
mots-clés, répartis à travers 14 catégories différentes (méthodologie, type de livrable, pays, indicateurs de
performance, fonctionnalités, logiciels utilisés, etc.) et ont été classés selon leur capacité à répondre aux
objectifs de la recherche. De cette classification sont ressortis un peu plus de 150 articles sur des outils à «
valeur ajoutée », qui concernent l’étape de planification de chantier, mais dont l’objectif primaire est autre et
30
dont les fonctions ne permettent pas d’automatiser une étape de l’ordonnancement. De plus, 77 articles
concernaient davantage le contrôle de chantier. Finalement, 28 outils ont été identifiés et rassemblés dans une
figure et un tableau (en trois parties) qui résument les fonctions et les lacunes de chacun. Cette figure est
présentée dans la prochaine section, alors que les tableaux sont disponibles en annexe.
2.3.3.2 Résultats
Les outils d’aide à la planification de chantiers répertoriés à partir de la littérature sont présentés en deux figures
et un tableau en trois parties, qui cherchent à orienter l’utilisateur vers l’outil le mieux adapté à sa réalité. Chaque
figure contient donc de plus en plus d’information, mais le temps de consultation devrait être sensiblement le
même étant donné que le nombre d’outils intéressants pour l’utilisateur diminue à chaque étape du processus,
tel que montré dans la Figure 11.
Figure 11. Évolution des intérêts de l'utilisateur durant le processus de sélection des outils
La Figure 12 introduit le lexique utilisé pour séparer les outils en quatre grandes catégories, soit les intégrateurs,
les modules complémentaires, les logiciels et les tableurs Excel. Les intégrateurs ne fonctionnent qu’avec
certains logiciels ou types de fichiers et permettent de lier ces derniers pour éviter les oublis ou automatiser des
étapes. Les modules complémentaires se greffent quant à eux à un logiciel déjà en place et ils sont conseillés
pour une entreprise qui détient déjà une suite de logiciels, mais qui désire obtenir certaines fonctions
supplémentaires. Pour un débutant en planification assistée, les logiciels et les outils Excel sont plus adaptés.
Les logiciels permettent de rassembler et de visualiser l’information au même endroit, tout en demandant un
certain temps d’apprentissage. Les outils Excel sont des chiffriers qui appliquent un algorithme programmé par
le créateur. L’utilisateur saisit les données exigées et reçoit une proposition d’ordonnancement.
Besoins et
intérêts en
planification?
Outils
disponibles
à l interne?
Guide de
sélection
d outils d aide à
la planification
(28 outils)
Catégories
préférées
< 20 outils
Oui
Cheminement
de l utilisateur
Outils
correspondants
Quels sont les
fonctions
recherchées?
Outils ayant
les fonctions
voulues
<< 20 outils
Quels outils
je préfère?
Outils
préférés
< 5 outils?
31
Figure 12. Catégories d’outils d’aide à la planification, selon le type d’interface d’utilisateur et le nombre
d’outils additionnels nécessaires pour leur fonctionnement adéquat.
Une fois le choix de la catégorie effectué, vient l’étape de déterminer les fonctions répondant le mieux aux
besoins de l’entreprise. À cet effet, la Figure 13 présente un résumé des intrants et des extrants de chaque outil,
en les séparant préalablement dans les quatre grandes catégories respectives. Ce tableau permet de
discriminer rapidement les outils entre eux, et l’utilisateur potentiel pourra avancer son choix vers ceux qui
automatisent les opérations désirées. Le code de couleur utilisé dans la Figure 13 est issu d’une ambiguïté qui
a surgit lors de l’association de mots clés à des articles. La question était : « si le mot productivité est associé à
un outil, est-ce que cela signifie que la vitesse de travail est une variable indépendante dans le calcul du
calendrier de travail et que l’utilisateur peut modifier cette valeur ? Ou est-ce que l’outil donne la productivité
attendue comme un indicateur de performance ? ». C’est du désir d’éliminer cette confusion qu’est née l’idée
de présenter chaque caractéristique comme étant un intrant ou un extrant.
Module
complémentaire
Logiciel
Nombre d outils additionnels nécessaires pour
fonctionner adéquatement
Inte
rface
d u
tilis
ate
ur
Plusieurs Un Aucun
Intégrateur
Propre
Interpréteur
tierce
Le logiciel qu il
complémente
Outils
Excel
32
Figure 13. Intrants, extrants, et fonctionnalités non disponibles de chaque outil.
Légende selon la couleurInformation entrée par l'utilisateur
Calcul et extraction automatiques par l'outil
Non disponible ou non spécifié
Noms abrégés
MD-PSS (Project scheduling system) M1
Spatial information reasoner M2
Safety compliance checker M3
Space planning with GIS and topology M4
Scheduling with genetic algorithm M5
Temporary facility planning of a construction
project using BIM M6
Automated data extraction and scheduling
using BIM M7
Space planning with simulation and Pareto M8
Visual scheduling application M9
BIM-based construction scheduling M10
Construction Project Management
Information System (MD-CPMIS) I1
Cost schedule integration system (CSIS) I2
Automated multi-objective construction
logistics optimization system (AMCLOS) I3
Post simulation visualization to schedule
modular building construction I4
N-Dimensional project Scheduling and
Management system I5
Scheduling with discrete event simulation I6
High-rise building construction strategies
using linear scheduling and 4D CAD I7
BIM and simulation integrator for schedule
support I8
BIM-based structural framework optimization
and simulation I9
CasCADe L1
Simulation-based scheduling for prefab L2
EasyPlan Project Management System L3
Weather-aware BIM and simulation
scheduler L4
Automated scheduling using context aware
construction requirements L5
FReMAS L6
Multi-objective genetic optimization for
scheduling E1
Fuzzy project scheduling with minimal
precedence relations E2
Resource-constrained scheduling E3
Précéd
en
ces
Scén
ario
s
va
rié
s
Modules complémentaires
Outils Excel
Logiciels
Intégrateurs
Rele
vé d
es
qu
an
tité
sA
ssig
na
tio
n
ma
in d
'œu
vre
Ca
len
drie
r d
e
tra
va
il
Pro
du
cti
vit
é
Ress
ou
rces
dis
po
nib
les
Info
rm
ati
on
géo
gra
ph
iqu
e
n°
un
iqu
e
3D
4D
Acti
vit
és
Du
rées
33
Les fonctionnalités considérées dans la caractérisation des outils couvrent les grandes étapes de la planification
d’un chantier : la modélisation du bâtiment, la division de son érection en activités, la priorisation de ces activités,
l’évaluation des quantités de matière et des heures de travail qui s’y rattachent, pour finalement en arriver à un
calendrier de travail tenant compte des besoins et des contraintes.
À ce niveau, il manque encore des informations pour déterminer si l’outil répond réellement aux besoins. C’est
pourquoi le dernier tableau donne accès à davantage de détails facilitant le choix de l’outil. Le tableau en trois
parties permettant d’accomplir cette phase est disponible en annexe.
Les fonctionnalités considérées dans la caractérisation des outils couvrent les grandes étapes de la planification
d’un chantier : la modélisation du bâtiment, la division de son érection en activités, la hiérarchisation de ces
activités, l’évaluation des quantités de matière et des heures de travail, pour arriver à un horaire de travail tenant
compte des besoins et des contraintes. Certains vont jusqu’à extraire les informations du modèle 3D du bâtiment
et à déduire les activités en fonction des géométries ou des noms des composantes utilisées dans la
construction. Quelques modules complémentaires ont des fonctions très pointues, comme l’ajustement de la
productivité en fonction des dates. Le modèle 3D est presque toujours un intrant dans la planification (lorsqu’il
est pris en charge par l’outil), à l’exception de Bansal (2011) qui reconstruit un bâtiment à partir des données
géographiques et des activités, ainsi que de Moghadam et coll. (2012) qui simulent le modèle et son assemblage
en fonction des composantes préfabriquées utilisées.
Les outils retenus prennent diverses formes et la plupart automatisent au moins l’ordonnancement des tâches.
Ceux qui n’automatisent pas cette étape vont tout de même présenter l’information sur le projet de façon à
faciliter la planification. Par exemple, le travail de Melzner et coll. (2013) vérifie si les mesures de sécurité du
projet remplissent les standards OSHA et inclut automatiquement dans le calendrier des activités l’ajout des
barrières de sécurité nécessaires. L’outil proposé par Karshenas & Sharma (2010) permet quant à lui de recréer
les étapes d’érection du bâtiment dans un environnement de réalité virtuelle, puis de modifier les étapes de
construction à l’intérieur de cet environnement. Russell et coll. (2009) font ressortir pour leur part la nature
répétitive (s’il y a lieu) d’un projet, réduisant ainsi la quantité d’activités à planifier. De leur côté, Ivson et coll.
(2017) ont développé un logiciel de dessin assisté qui permet d’intégrer la planification aux modèles. Pour ce
faire, les éléments du bâtiment sont d’abord placés dans l’espace, puis sont décalés dans une dimension en
fonction du délai entre le moment observé, puis de leur durée de construction. Ainsi, un mur dont l’érection
débute dans sept jours et dure deux jours sera placé neuf unités plus haut que sa position réelle. Finalement,
l’outil de Fan et coll. (2016) automatise l’association des coûts avec les différentes étapes du calendrier de
travail. C’est un atout intéressant pour les compagnies qui n’ont pas de logiciel le permettant déjà.
34
Un autre aspect important des outils est leur compatibilité avec les logiciels commerciaux de dessin et de gestion
de projet. Dans près de la moitié des cas, le standard Industry Foundation Class (IFC) est exigé, donc n’importe
quel logiciel de dessin assisté qui offre ce format peut être utilisé. Le second format le plus populaire est celui
de Revit Architecture, suivi par AutoCAD Architecture. Tekla Structures et ArcGIS ne sont utilisés que dans un
seul cas. Du côté des logiciels de gestion de projet, Microsoft Project a la quasi exclusivité parmi les intégrateurs,
avec deux d’entre eux qui incluent la planification à même le programme et Russell et coll. (2009) qui ont utilisé
Microsoft Access ainsi qu’un logiciel développé à l’intérieur de leur centre de recherche.
2.3.3.3 - Comment utiliser ces outils dans la pratique
Comme les répondants de l’étude de Rolfsen & Merschbrock (2016) l’ont expliqué, la transition des diagrammes
de Gantt sur papier vers des solutions technologiques complètes est complexe et inquiète plusieurs membres
de l’industrie. C’est pour cette raison que les résultats présentés ici incluent des outils moins élaborés, comme
des feuilles Excel automatisées, pour permettre à tout type d’utilisateur d’avoir accès à un outil en mesure de
mieux le guider dans sa planification.
Selon l’entreprise, le projet ou les pratiques du gestionnaire, certaines informations sur la planification sont plus
faciles à obtenir que d’autres et certains logiciels sont déjà disponibles. En consultant les deux figures et le
tableau proposés dans cet article, un utilisateur potentiel pourra s’orienter vers une solution qui nécessite un
investissement approprié à sa situation et dont les fonctionnalités s’agencent adéquatement avec sa façon de
faire.
2.3.4 Conclusion
Le retard accumulé par l’industrie de la construction en termes de productivité encourage la recherche
d’initiatives permettant d’améliorer le taux de succès des projets de développement technologique. L’objectif de
la présente étude est de guider les acteurs de l’industrie de la construction grâce à un tableau comparatif des
outils d’aide à la planification qui existent, de leurs capacités et de leurs limites. À la suite d’une revue
systématique de la littérature, 28 outils ont été caractérisés et résumés à travers deux figures et un tableau de
plus en plus élaborés, dont la séquence permet une recherche rapide en entonnoir. Avec cette classification,
nous espérons rendre plus accessible aux industriels l’étendue des outils qu’on peut retrouver dans la littérature.
La revue de la littérature a aussi permis de constater que plusieurs outils cherchent à bonifier l’étape de
planification en y incluant toutes sortes d’indicateurs de performance, comme la sécurité des travailleurs, la
gestion des déchets, la qualité de l’air, etc. Afin de mieux synthétiser l’information et de se concentrer sur les
objectifs principaux, ces outils ont été classés comme de la « valeur ajoutée » et ont été exclus de la présente
étude. Il serait intéressant de reprendre ces outils et d’effectuer une classification semblable à celle réalisée ici.
D’ailleurs, à cette fin, l’étape de validation des résultats auprès des membres de l’industrie pourrait inclure une
35
recherche exploratoire sur les intérêts des répondants par rapport aux différents thèmes abordés par les outils
à valeur ajoutée. Les résultats des entrevues permettraient de bonifier la présente classification.
2.3.5 Références
Agrama, F. A. (2014). Multi-objective genetic optimization for scheduling a multi-storey building. Automation in
Construction, 44, 119‑128. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2014.04.005
Al Nasseri, H. A., Widen, K., & Aulin, R. (2016). A taxonomy of planning and scheduling methods to support their
more efficient use in construction project management. Journal of Engineering, Design and Technology, 14(3),
580‑601. https://doi.org/10.1108/JEDT-11-2013-0078
Bansal, V. K. (2011). Use of GIS and Topology in the Identification and Resolution of Space Conflicts. Journal
of Computing in Civil Engineering, 25(2), 159‑171. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000075
Barbosa, F., Woetzel, J., Mischke, J., Ribeirinho, M. J., Sridhar, M., Parsons, M., … Brown, S. (2017).
Reinventing construction through a productivity revolution | McKinsey. McKinsey Global Institute. Consulté à
l’adresse https://www.mckinsey.com/industries/capital-projects-and-infrastructure/our-insights/reinventing-
construction-through-a-productivity-revolution
Bayne, K., & Taylor, S. (2006). Attitudes to the use of wood as a structural material in non-residential building
applications: Opportunities for growth (p. 42). Australia: Australian Government: Forest and Wood Products Res.
and Development Corporation. Consulté à l’adresse
http://www.fwpa.com.au/images/marketaccess/PN05.1020.pdf
Benjaoran, V., & Intarasap, A. (2013). Hospital renovation construction project scheduling with special
relationships (p. 258‑270). American Society of Civil Engineers (ASCE).
https://doi.org/10.1061/9780784413135.024
Bokor, O., Kocsis, T., & Szenik, G. (2011). New tools in project scheduling. Challenges of the construction project
planning. Budownictwo i Inżynieria Środowiska, 2(3), 214–221.
Chan, D. W. M., & Chan, A. P. C. (2002). Public Housing Construction in Hong Kong: A Review of its Design
and Construction Innovations. Architectural Science Review, 45(4), 349‑359.
https://doi.org/10.1080/00038628.2002.9696950
36
Chen, S.-M., Griffis, F. H. (Bud), Chen, P.-H., & Chang, L.-M. (2013). A framework for an automated and
integrated project scheduling and management system. Automation in Construction, 35, 89‑110.
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.04.002
Chua, D. K. H., Nguyen, T. Q., & Yeoh, K. W. (2013). Automated construction sequencing and scheduling from
functional requirements. Automation in Construction, 35, 79‑88. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.03.002
Dang, T., & Bargstadt, H.-J. (2013). Integration of simulation and Pareto-based optimization for space planning
in the finishing phase (p. 3191‑3202). IEEE. https://doi.org/10.1109/WSC.2013.6721685
Desgagné-Lebeuf, A., Lehoux, N., & Beauregard, R. (2019). Computer-assisted Scheduling in the Construction
Industry - a Systematic Literature Review (p. 6). Présenté à 9th IFAC/IFIP/IFORS/IISE/INFORMS Conference
Manufacturing Modelling, Management and Control, Berlin.
Faghihi, V., Nejat, A., Reinschmidt, K. F., & Kang, J. H. (2015). Automation in construction scheduling: a review
of the literature. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 81(9‑12), 1845‑1856.
https://doi.org/10.1007/s00170-015-7339-0
Faghihi, V., Reinschmidt, K. F., & Kang, J. H. (2014). Construction scheduling using Genetic Algorithm based
on Building Information Model, 41(16), 7565‑7578. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.05.047
Fan, S.-L., Chong, H.-Y., Hung, T.-W., & Wang, Y.-C. (2016). Cost-based scheduling method using object-
oriented approach. Automation in Construction, 65, 65–77.
Feng, C.-W., & Chen, Y.-J. (2008). Applying MD CAD model to streamline information transformation for
construction project planning (Vol. 328). ASCE - American Society of Civil Engineers.
Feng, C.-W., & Chen, Y.-J. (2010). Using the MD CAD model to develop the time-cost integrated schedule for
construction projects (p. 573‑584). Vilnius Gediminas Technical University.
Gibb, A. G. F. (2001). Standardization and pre-assembly- distinguishing myth from reality using case study
research. Construction Management and Economics, 19(3), 307‑315.
https://doi.org/10.1080/01446190010020435
Gosselin, A. (2018). Marchés et modèles d’affaires : construction non-résidentielle structurale en bois. Consulté
à l’adresse https://corpus.ulaval.ca/jspui/handle/20.500.11794/30428
37
Hegazy, T., & Kamarah, E. (2008). Efficient repetitive scheduling for high-rise construction, 134(4), 253‑264.
https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2008)134:4(253)
Ivson, P., Nascimento, D., Celes, W., & Barbosa, S. D. (2017). Cascade: a novel 4D visualization system for
virtual construction planning. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 24(1), 687–697.
Karji, A., Woldesenbet, A., & Rokooei, S. (2017). Integration of Augmented Reality, Building Information
Modeling, and Image Processing in Construction Management: A Content Analysis. In Volz, JS (Éd.), AEI 2017:
Resilience of the Integrated Building (p. 983‑992). Amer Soc Civil Engineers, Architectural Engn Inst; Amer Soc
Civil Engineers.
Karshenas, S., & Sharma, A. (2010). Visually scheduling construction projects (p. 490‑499). American Society
of Civil Engineers. https://doi.org/10.1061/41109(373)49
Kim, H., & Ahn, H. (2011). Temporary facility planning of a construction project using BIM (Building Information
Modeling) (p. 627‑634). American Society of Civil Engineers (ASCE). https://doi.org/10.1061/41182(416)77
Kim, H., Anderson, K., Lee, S., & Hildreth, J. (2013). Generating construction schedules through automatic data
extraction using open BIM (building information modeling) technology. Automation in Construction, 35, 285‑295.
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.05.020
Kim, K., & Cho, Y. K. (2015). Construction-specific spatial information reasoning in Building Information Models,
29(4), 1013‑1027. https://doi.org/10.1016/j.aei.2015.08.004
Konig, M., Koch, C., Habenicht, I., & Spieckermann, S. (2012). Intelligent BIM-based construction scheduling
using discrete event simulation. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
https://doi.org/10.1109/WSC.2012.6465232
Liu, H., Al-Hussein, M., & Lu, M. (2015). BIM-based integrated approach for detailed construction scheduling
under resource constraints. Automation in Construction, 53, 29‑43. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2015.03.008
Melzner, J., Zhang, S., Teizer, J., & Bargstädt, H.-J. (2013). A case study on automated safety compliance
checking to assist fall protection design and planning in building information models. Construction Management
and Economics, 31(6), 661.
Moghadam, Mansooreh, Al-Hussein, M., Al-Jibouri, S., & Telyas, A. (2012). Post simulation visualization for
effective scheduling of modular building construction (Vol. 3, p. 1906‑1915). Canadian Society for Civil
Engineering. https://doi.org/10.1139/L2012-077
38
Moher, D., Shamseer, L., Clarke, M., Ghersi, D., Liberati, A., Petticrew, M., … PRISMA-P Group. (2015).
Preferred reporting items for systematic review and meta-analysis protocols (PRISMA-P) 2015 statement.
Systematic Reviews, 4(1), 1. https://doi.org/10.1186/2046-4053-4-1
Olearczyk, J., Al-Hussein, M., Bouferguene, A., & Telyas, A. (2009). Virtual construction automation for modular
assembly operations (p. 406‑415). American Society of Civil Engineers (ASCE).
https://doi.org/10.1061/41020(339)42
Ponz-Tienda, J. L., Pellicer, E., Benlloch-Marco, J., & Andres-Romano, C. (2015). The fuzzy project scheduling
problem with minimal generalized precedence relations, 30(11), 872‑891. https://doi.org/10.1111/mice.12166
Radujković, M., & Sjekavica, M. (2017). Project Management Success Factors. Procedia Engineering, 196,
607‑615. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.08.048
Rolfsen, C. N., & Merschbrock, C. (2016). Acceptance of Construction Scheduling Visualizations: Bar-charts,
Flowline-charts, Or Perhaps BIM? Procedia Engineering, 164, 558‑566.
https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.11.658
Ruikar, K., & Henderson, J. r. (2010). Technology implementation strategies for construction organisations.
Engineering, Construction and Architectural Management, 17(3), 309‑327.
https://doi.org/10.1108/09699981011038097
Russell, A., Staub-French, S., Tran, N., & Wong, W. (2009). Visualizing high-rise building construction strategies
using linear scheduling and 4D CAD, 18(2), 219‑236. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2008.08.001
Said, H., & El-Rayes, K. (2011). Optimal material logistics planning in congested construction sites (Vol. 3, p.
2505‑2514). Canadian Society for Civil Engineering.
Said, H., & El-Rayes, K. (2013). Optimal utilization of interior building spaces for material procurement and
storage in congested construction sites. Automation in Construction, 31, 292‑306.
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2012.12.010
Said, H., & El-Rayes, K. (2014). Automated multi-objective construction logistics optimization system.
Automation in Construction, 43, 110‑122. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2014.03.017
Shan, Y., & Goodrum, P. M. (2014). Integration of Building Information Modeling and Critical Path Method
Schedules to Simulate the Impact of Temperature and Humidity at the Project Level, 4(3), 295‑319.
https://doi.org/10.3390/buildings4030295
39
Song, S., Yang, J., & Kim, N. (2012). Development of a BIM-based structural framework optimization and
simulation system for building construction, 63(9), 895‑912. https://doi.org/10.1016/j.compind.2012.08.013
Taghaddos, H., Hermann, U., AbouRizk, S., & Mohamed, Y. (2010). Simulation-based scheduling of modular
construction using Multi-Agent Resource Allocation (p. 115‑120). IEEE Computer Society.
https://doi.org/10.1109/SIMUL.2010.36
Taghaddos, H., Hermann, U., Abourizk, S., & Mohamed, Y. (2014). Simulation-based multiagent approach for
scheduling modular construction, 28(2), 263‑274. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000262
Wang, W.-C., Weng, S.-W., Wang, S.-H., & Chen, C.-Y. (2014). Integrating building information models with
construction process simulations for project scheduling support. Automation in Construction, 37, 68‑80.
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.10.009
Yeoh Justin K. W., Nguyen T. Q., & Abbott Ernest L. S. (2017). Construction Method Models Using Context
Aware Construction Requirements for Automated Schedule Generation. Computing in Civil Engineering 2017.
https://doi.org/10.1061/9780784480847.008
40
Chapitre 3 Scheduling Tools for the Construction
Industry: Overview and Decision Support System
3.1 Résumé
L'industrie de la construction est un secteur d'emploi important, mais elle accuse depuis des années un retard
de productivité par rapport aux autres secteurs. Une meilleure planification et une présence accrue de la
technologie sont recommandées afin de réduire cet écart de productivité. Le présent article vise à lutter contre
le processus manuel désordonné de planification des chantiers de construction et le retard de croissance de la
productivité qui en découle en orientant les intervenants de l'industrie vers les outils adaptés à leurs besoins. Il
peut également servir de base à d'autres développements dans le domaine de l'automatisation de la
construction. Pour atteindre ces objectifs, une revue systématique de la littérature portant sur les documents
liés à l'industrie publiés entre janvier 2008 et 2018 a été effectuée, ce qui a permis de recenser 28 outils
informatisés d'ordonnancement conçus expressément pour le secteur de la construction. Ces outils ont ensuite
été classés en trois figures et la classification a été validée par des entrevues semi-structurées avec des
membres de l'industrie de la construction. À partir de ces entrevues, un système d'aide à la décision a été créé
pour faciliter le choix des outils en fonction des exigences de planification à satisfaire.
3.2 Abstract
The construction industry is a major sector of employment but it has been lagging behind other sectors in terms
of productivity for years. Better planning and a heightened presence of technology are advised to reduce the
productivity gap. This paper aims to combat the haphazard manual process involved in building-erection
planning and the associated lag in productivity growth by pointing industry stakeholders to the tools suited for
their needs. It may also serve as a basis for further development in construction automation. To achieve these
goals, a systematic literature review of industry-related papers published between January 2008 and 2018 was
conducted, leading to the identification of 28 computerized scheduling tools developed specifically for the
construction sector. These tools were next classified into three figures and the classification validated via semi-
structured interviews with members of the construction industry. From these interviews, a decision support
system was created to facilitate the selection of the tools depending on the planning requirements to address.
3.3 Introduction
Barbosa et al. (2017) stated that the labour-productivity growth of the construction sector averaged 1% a year
across the world over the last 20 years. This is substantially less than the 2.8% growth of the overall global
economy and the 3.6% growth of the manufacturing sector. Although some construction firms have managed to
keep pace with their country’s overall economy, they represent less than 25% of the sector. This
41
underperformance is partly the result of inefficient project management and a lack of investment in skills learning,
R&D, and innovation (Barbosa et al., 2017). To alleviate this shortcoming, many reports over the last twenty
years have suggested the need for an increased use of information technologies (Bayne & Taylor, 2006; Chan
& Chan, 2002; Gibb, 2001) in the sector. Seeking to understand why this recommendation has not been
implemented yet, authors found that although numerous attempts at modernisation have been made, most of
them failed (Kenley, 2017). In light of this observation, Radujković and Sjekavica (2017) recommended that
project managers should master a wide range of project management methodologies, methods, tools and
techniques. Having multiple tools and strategies at their disposal will enable them to select the ones that best fit
their case and help them plan, monitor and control.
Numerous studies were done on the subject of automation in the construction industry, and Faghihi et al. (2015)
wrote an exhaustive review on the subject encompassing papers published between 1985 and 2014. The review
examined the algorithms used and their quality, with consideration for three main performance indicators: cost,
time, and quality.
This paper is designed to complement the previous study. A systematic literature review was conducted to create
an exhaustive list of the array of computerized scheduling assistants found in the literature of the last ten years.
From the review, 28 tools were selected and classified according to their functionalities and integration method.
To help users navigate through the findings, a summarized classification was created, as well as a decision
support system. The latter was created using comments from interviews with members of the construction
industry. By adopting a systematic methodology, the current paper can be viewed as one more step towards
research on construction scheduling. By focusing on the practical features (interface, input, and output) of the
tools, the research paper is meant to guide construction industry practitioners through the current offer of
computer-assisted scheduling tools and functionalities for building construction so as to foster their adoption.
The following paper is divided into four parts: a contextualization through a short review of the literature, a
description and partial report of the research method, the subsequent results, and a conclusion. The
contextualization will go through the history of project management tools and their present situation in the
construction industry. Then, the research method will be divided into three parts: planning and conducting a
systematic literature review, and the following classification, interviews, and creation of a decision support
system. After this, results will be presented in three sections: a classification of the tools found during the
literature review, interviews with industrial stakeholders on the preliminary results, and an Excel-based decision
support system. Finally, the contribution, the scope and the limits of the research will be discussed.
42
3.3.2 Literature Review
As mentioned by Bokor et al. (2011), construction projects are fundamentally difficult to manage: site of works
are spread out, the volume of the projects is large compared to the size of the companies, there are uncertainties
in the client’s demands, in the scope of the project, and in the technologies and materials used, the design is
rarely finalized when the contract is signed, and maintaining communication amongst many stakeholders
requires considerable resources and time. The thesis from Gosselin (2018) showed the complexity of the value
chain in a construction project and the sizable amount of stakeholders associated to it. The fragmented
information that results of such a complex value chain necessitates the development of techniques and tools to
help with construction projects management, planning, and scheduling.
To that end, Bokor et al. (2011) presented some “traditional” scheduling tools such as 1896’s Harmonogram,
and Gantt Chart, published in 1903. Since then, many methods have succeeded one another to help with
visualization and scheduling optimization. The works from Al Nasseri, Widen, & Aulin (2016) catalogued various
project management techniques and presented a taxonomy for the subject.
More recently, the review from Karji et al. (2017) presented the current state of many new technologies gaining
in popularity amongst architects, engineers and constructors (AEC). In this list, we find augmented reality,
automated image processing, and Building Information Modeling (BIM). Karji et al. (2017) stated that as of now,
augmented reality is mainly used in marketing and to aid students in classrooms. As for image processing, it
allows, among others, the user to inspect the building and follow performance indicators such as conformity and
quality of the works. Lastly, BIM is a process that aims to represent on a computer the physical and functional
characteristics of a construction project, in order to facilitate information transfer between trades. The question
left to be answered is how these technologies are perceived in the business.
During their research, Rolfsen & Merschbrock (2016) interviewed contractors on the subject. The latter said that
following BIM guidelines had no added value in their eyes, and made day-to-day modification of the schedule
difficult. The interviewees mentioned their preference for using a pen and paper Gantt chart readily available for
modifications when desired. Nevertheless, they added that BIM could be of great use if the model is well built.
This perception is confirmed by Karji et al. (2017) with their survey reporting that 48% of the respondents had
seen at least a 5% decrease in cost, and 31% had benefited from a 25% increase in productivity after the
implementation of BIM. However, the transition towards wide-scale software is difficult for contractors that do
not see the added value of such investments, and do not have the knowledge required to oversee the transfer
(Rolfsen & Merschbrock, 2016). In fact, a part of the construction industry is made up of small companies that
rarely employ software experts.
43
In the current paper, an up-to-date portrait of the computer tools available for construction scheduling is
presented side-by-side with a decision support system to help the industrial users navigate through the process
of selecting the best tool for their purpose. The objectives of the research are twofold: serve as a further step for
research on construction scheduling, and help the construction industry foster better management practices.
3.3.3 Method
The research project was conducted following four main steps: a systematic literature review, a logical
classification of the findings, interviews to validate the classification, and the creation of a decision support
system. The next sub-sections will describe each step followed.
3.3.3.1 Planning the Review
The method selected to assemble the information required to guide the industry through the offer of computer-
assisted scheduling tools is the systematic literature review. This approach “uses explicit, systematic methods
to minimize bias in the identification, selection, synthesis, and summary of studies. When done well, this provides
reliable findings from which conclusions can be drawn and decisions made” (Moher et al., 2015).
Following the guidelines from Moher et al. (2015), three main phases were completed: planning the review,
conducting the review and reporting the review (Tranfield et al. 2003). The first phase of the systematic review
was its planning. It involved defining questions related to the research objectives. The answers to those
questions are expected to help the construction industry practitioners update their scheduling tools and
practices. The main questions investigated were:
A) What computerized tools and methods for scheduling the erection of a building can be found in recent
literature?
B) What are the functionalities of these tools?
C) What performance indicators are considered?
The second step was to define clear eligibility criteria, followed by a justification for each. For this study, it was
decided that the tools selected would be related strictly to work planning and scheduling. This excluded delivery
methods, procurement strategy, materials, design, etc.: In an effort to reach as many users as possible, the tools
should also be viable in any environment. At least one task in the creation of an operational plan had to be
automated: Add-on offer support for various tasks or performance analyses (safety, CO2, waste, etc.). However,
if they are too descriptive or predictive, it cannot be said that they help in scheduling (Delen, et al. 2014). On the
other hand, add-ons that provide prescriptive analytics will give users straightforward answers according to the
stated objective and conditions, and reduce their workload. The automated management of information is also
44
eligible. The tools and methods had to be computerized and in a functional state. They had to require no
programming or operational research knowledge or skills: The reason for this was to reinforce the practical intent
of the study and ensure its favourable reception by the industry (Rolfsen & Merschbrock, 2016). This could
hardly be achieved by recommending products that are not functional, ideas that have not been implemented
yet, or manual solutions. The period considered was from January 2008 to January 2018: The study’s objective
being centred on the current offer in the literature, a scope of ten years seemed appropriate to qualify a tool or
a method as potentially new and adapted to current realities. The papers had to concern building erection rather
than single-family homes, as building multi-storey or non-residential buildings typically involves more
stakeholders and activities and necessitates greater planning and coordination.
With these criteria established, the scope of the study is well determined, and the results can be interpreted
appropriately.
The next step is to structure the procedure used while conducting the review. It involves:
1. Identifying the keywords used in the review;
2. Selecting databases compatible with the field and the methodology;
3. Adapting the search equations to the databases;
4. Extracting and compile all the articles obtained;
5. Checking for duplicates and apply the eligibility criteria;
6. Screening the remaining abstracts according to the study’s criteria;
7. Reading the remaining articles to ensure their relevance;
8. Classifying the tools presented in the remaining articles.
This structure will be detailed in the next subsection.
3.3.3.2 Conducting the Review
The second phase is conducting the review. It entails the eight procedures mentioned above, from defining the
keywords to analysing and classifying the results.
The selected keywords are a decomposition of the main research questions, with the addition of synonyms taken
from Termium Plus. The following equation was used during research: (((Plan* OR Optimisation OR Optimization
45
OR Schedul*) NEAR/5 ("BIM" OR "Computer program*" OR "Computer application*" OR software* OR model*))
AND ((Construction*) NEAR/5 (site* OR plan* OR layout* OR logistic* OR industr*)) AND (Building* OR
Multi*stor*)). In Engineering Village, the “NEAR” operators had to be replaced by “AND” because of the
limitations of the search engine.
The resources selected for the search were Web of Science, Engineering Village (Compendex and Inspec),
Proquest, Google Scholar, Microsoft Academic, JSTOR, and IEEE Explore. Only the first three databases were
used in the study; the following two were discarded because of their incompatibility with a systematic literature
review, and the last two did not provide any new results. The search was performed in November 2017 and
updated in February 2018.
In the fourth step of conducting the review, 5,016 articles were extracted and compiled using reference
management software. The fifth step was the removal of the duplicates, which left 3,459 papers. This was
followed by the application of the eligibility criteria through the titles and the keywords, leaving 556 studies. The
sixth step brought the number down to 446, by screening the remaining abstracts according to the eligibility
criteria. These 446 articles were then read thoroughly, and 35 papers were selected for the final classification
and analysis. From those papers, 28 tools were considered for the final analysis.
3.3.3.3 Reporting the Review
The last phase of the review is to report the results in connection with the research questions. The first and main
question of the study aimed to find out what computerized tools and methods for scheduling the erection of a
building are mentioned in recent literature. In the 35 papers eligible for the study, 28 different tools were
presented. As shown in Figure 14, 13 tools come from North America, and 9 from Asia. Most of the papers were
published in the journal Automation in Construction. The full list of tools and their latest appearance in the
literature are listed in Table 2. This is interesting for the study, since the context in which the papers were written
is similar to the context in which the conclusions of the project could be implemented.
Figure 14. Number of tools developed according to the countries in which the research were conducted, and
the publishing journal.
46
The study’s second question involved finding the functionalities of these tools. To do this, each time a paper
showcased one of its tool’s functionalities, a keyword was added to a list. Figure 15 shows the frequency of each
functionality in the 28 tools presented. All these keywords or functionalities were then grouped together
according to three main groups: technologies and virtual infrastructure, analytical features and project
peculiarities.
Figure 15. Frequency of the functionalities in the tools presented.
It is important to note that a same tool could be part of more than one group or have more than one functionality.
Technologies and virtual infrastructure encompasses every advanced device (drones, laser scanners, etc.),
specialized technology (image processing, model querying, etc.) or virtual infrastructure (Cloud-based setups,
geo-information systems, etc.) that may interest industry stakeholders or indicate a need to invest in hardware.
Analytical features are often the main points of interest of a tool and indicate what can be done with it. Project
peculiarities are additional features of the tool that may be of interest for a planner in a particular situation. For
example, the project manager of four buildings involving two towers and 25 stories each may want to look into
“repetitive tasks.”
Figure 16. Frequency of performance indicators in the 28 tools found.
Ana
lyti
cal f
eatu
res
Tech
nolo
gies
and
vi
rtu
al in
fra
stru
ctu
rePr
oje
tp
ecul
arit
ies
47
The last question was what performance indicators are considered in the tools. Since this study focuses on
scheduling, time and cost appear as the most frequent objectives of the tools, with the addition of a few less
common indicators. Figure 16 shows the frequency of the various performance indicators considered by the
tools.
Table 2. List of the computer-assisted tools classified in this study, with their latest appearance in the
literature.
CasCADe (Ivson et al., 2018)
Automated scheduling using context aware construction
requirements (Yeoh Justin K. W. et al., 2017)
Cost schedule integration system (Fan et al., 2015)
Spatial information reasoner (K. Kim & Cho, 2015)
BIM-based construction scheduling (Liu et al., 2015)
Fuzzy project scheduling with minimal precedence relations (Ponz-Tienda et al., 2015)
Multi-objective genetic optimization for scheduling (Agrama, 2014)
Scheduling with genetic algorithm (Faghihi et al., 2014)
Automated multi-objective construction logistics optimization
system (AMCLOS) (Said & El-Rayes, 2014)
Automated scheduling using context-aware construction
requirements (Shan & Goodrum, 2014)
Simulation-based scheduling for modular building (Taghaddos et al., 2014)
BIM and simulation integrator for schedule support (Wang et al., 2014)
Resource-constrained scheduling (Benjaoran & Intarasap, 2013)
N-Dimensional project Scheduling and Management system (Chen et al., 2013)
FReMAS (Chua et al., 2013)
Space planning with simulation and Pareto (Dang & Bargstadt, 2013)
Automated data extraction and scheduling using BIM (H. Kim et al., 2013)
Safety compliance checker (Melzner et al., 2013)
Scheduling with discrete event simulation (Konig et al., 2012)
Post sim visualization to schedule modular building construction (Mansooreh Moghadam et al., 2012)
BIM-based structural framework optimization and simulation (Song et al., 2012)
Space planning with GIS and topology (Bansal, 2011)
Temporary facility planning of a construction project using BIM (H. Kim & Ahn, 2011, p. 201)
Multi-dimensional project scheduling system (Feng & Chen, 2010)
Visual scheduling application (Karshenas & Sharma, 2010)
High-rise building strategies using linear scheduling and 4D CAD (Russell et al., 2009)
Construction Project Management Information System (MD-
CPMIS) (Feng & Chen, 2008)
Weather-aware BIM and simulation scheduler (Hegazy & Kamarah, 2008)
3.3.3.4 Classification, interviews, and decision support system
The tools found in the literature were organised into two figures and a three-part table in order to orient users
towards the tool most adapted to their reality. The decisions regarding this classification were mainly based on
the literature: characteristics that were often referred to were included as functionalities.
As the classification was mainly a theoretical work and that one of the goals of the project was to remain pertinent
to the industry, interviews were conducted with members of the construction sector. Amongst those were two
architects, an engineer, a project manager and promoter, a modular buildings manufacturer, and an information
48
management expert. The participants were chosen because of their interest for the project and for academic
research in general, as well as their experience in their respective fields. As stated by Drever (1995), semi-
structured interviewing is a very flexible technique for small-scale research and the validation is still conclusive
in spite of a small sample. Therefore, the interviews were semi-structured and results were presented in Figure
17, Figure 18, Figure 19, and the following steps of the project. The interviewees were asked to comment on
their comprehension of the figures, the ease with which they could access and process the information, and the
pertinence of the information transferred. They then had to state their preferences amongst possible designs for
a decision support system that would aid in the exploration of the various tools collated.
Lastly, the decision support system was built using technology that is readily available to most construction
companies, while integrating the comments from the interviews. As Microsoft Excel is a popular software in many
companies and small standalone programs are easily built with the VBA features, it was chosen to create the
selection assistant.
3.3.4 Results
The results in the present paper are threefold: a logical classification of the tools found in the literature, comments
from interviews with architects, engineers and contractors, and the creation of a decision support system and
accompanying factsheets to guide industry through the offer of computer-assisted scheduling tools.
3.3.4.1 Classification
After completing a systematic literature review, 28 tools were kept and classified in three parts: a division
according to four categories, a summary of the functionalities, and an explanation of each tool.
To help structure the data, the tools were separated into the four categories shown in Figure 17: integrator, add-
on, software solution, and Excel spreadsheet. Integrators link together specific software or types of files and
help manage information or automate certain tasks. Add-ons are bound to a software solution and are the perfect
choice for a company that already has a suite of programs but is looking for additional features. For those only
starting in computer-assisted scheduling, a software solution or Excel spreadsheet is a better fit. A software
solution can collect, collate and display information all in the same place but requires some time to master. Excel
spreadsheets simply apply an algorithm programmed by the creator. The user needs to input the necessary
data, and the sheet outputs a schedule.
This separation of the tools into four categories helped address the fact that potential users will have various
starting points when seeking to upgrade their scheduling methods.
49
Software
Number of additional tools needed to get the full
experience
Use
r in
terf
ace
Many One None
Integrator
Their own
Third party
interpreter
The software
they work with
AlgorithmAdd-on
Figure 17. Four types of computer-assisted scheduling tools defined according to the user interface, and the
number of additional tools required to ensure their operation.
The next objective was to ensure that, through the use of the selection guide, industry stakeholders would be
able to transform their needs and interests into a scheduling tool proposition. To do so, another figure and a
three-part table were created. Part of the first is shown in Figure 18. This table allows the user to discriminate
certain tools according to the operations they want to automate. The colour code used comes from an ambiguity
that occurred while associating keywords with papers. The question was: “if productivity is association to a tool,
does this mean that the speed of work is an independent variable in the computation of a work schedule and
that the user can modify its value? Or does the tool calculate productivity as a performance indicator?” With the
intention of eliminating this confusion, it was decided that every functionality would be marked as an input, or an
output.
The functionalities considered in the characterisation of a tool cover the main steps of a construction planning:
building modeling, defining the work packages, prioritisation of the activities, quantity take-off, and man-hours
required to achieve each activity. All of this allows the creation of a comprehensive work schedule.
These elements are essential as they cover the key milestones in the planning of a building’s construction: 3D
modelling of the building, the division of the work into tasks, the prioritization of these tasks, and the amount of
material and man-hours required to devise a schedule. The 3D model is often an input and is sometimes used
to extract information and automatically deduce from the geometries the tasks to conduct and their hierarchy.
On the contrary, (Bansal, 2011) created a 3D model of a building with the geographic information and the
activities, while Moghadam et al. (2012) simulated the model and the building’s assembly by knowing the
prefabricated components to be used. A few add-ons have very specific features, like adjusting productivity in
accordance with the time of the year (for example, very hot/cold days means slower masonry).
50
Figure 18. Second classification figure: input, outputs, and functionalities unavailable for each tool.
The tools considered for the present paper come in various forms and most of them automate at least the
scheduling. Those that do not will aggregate and show the information in a way that facilitates planning. As an
example, the tool from Melzner et al. (2013) checked whether the security measures of the project followed
German and/or OSHA standards, and automatically included in the tasks the addition of security barriers (if
required). A few years before, (Karshenas & Sharma, 2010) allowed to recreate the erection of a building in a
virtual reality environment in order to visually modify the construction activities. More recently, (Ivson et al., 2018)
Colors' meaning
Input by user
Automatical output by the tool
Not available or not specified
Abbreviated names
MD-PSS (Project scheduling system) A1
Spatial information reasoner A2
Safety compliance checker A3
Space planning with GIS and topology A4
Scheduling with genetic algorithm A5
Temporary facility planning of a
construction project using BIM A6
Automated data extraction and
scheduling using BIM A7Space planning with simulation and
Pareto A8
Visual scheduling application A9
BIM-based construction scheduling A10
Construction Project Management
Information System (MD-CPMIS) I1
Cost schedule integration system I2
Automated multi-objective construction
logistics optimization system
(AMCLOS) I3
Post simulation visualization to
schedule modular buildings I4
N-Dimensional project Scheduling and
Management System I5
Scheduling with discrete event
simulation I6
High-rise building construction
using linear scheduling and 4D CAD I7
BIM and simulation integrator for
schedule support I8
BIM-based structural framework
optimization and simulation I9
CasCADe S1
Simulation-based scheduling for prefab S2EasyPlan Project Management
System S3
Weather-aware BIM and sim scheduler S4
Automated scheduling using context
aware construction requirements S5
FReMAS S6
Multi-objective genetic optimization for
scheduling E1
Fuzzy project scheduling with minimal
precedence relations E2
Resource-constrained scheduling E3
Various s
cenarios
Add-ons
Excel tools
Software
Integrators
Qty
take-o
ff
Work
ers
managem
ent
Schedulin
g
Pro
ductivity
Resourc
es a
vaila
ble
Geogra
phic
info
rmation
Uniq
ue I
D
3D
4D
Activitie
s
Dura
tions
Sequencin
g
51
developed a drawing software that integrates planning in the model. To do so, elements of the building are first
positioned at the right place and are then translated a certain distance away, depending on the delay between
the time of observation and the duration of their construction. Therefore, if the erection of a certain wall is due to
start in seven days and lasts two days, its current position in the model will be nine units higher than its final
position. Finally, the tool from (Fan et al., 2015) automates the association between costs and the various steps
of the schedule. It is an interesting feature for companies that do not have a software that can already do this.
Another important aspect of the tools is their compatibility with commercial design and project management
software. In almost half of the cases, the Industry Foundation Class (IFC) standard is requested for 3D models.
This means that any design software should be compatible with the tools. The second most popular standard is
Revit Architecture, followed by Autocad Architecture. Tekla Structures and ArcGIS are only used once. As for
project management, Microsoft Project has almost full exclusivity amongst integrators, with two of them that
include planning directly from the user interface, and (Russell et al., 2009) who used Microsoft Access and a
software developed by their research center.
At this point, there is still information missing to make an informed decision on which tool can be useful to the
reader. That is why Figure 19 was created:
Figure 19. Part of the last table from the classification work: a description of some integrators, their authors,
and the compatible CAD and management software.
This table varies a little from one type of tool to another to account for their fundamental differences (a software
does not have a compatible management software: it manages on its own). However, there is always a text
description of the tool. Even though this table has much more text than the others, the read should not be much
longer than the others, since at this point, the readers should have narrowed down their interests enough. Since
the current project was carried out in collaboration with members of the construction industry, the classification
was put to the test by industry stakeholders.
3.3.4.2 Interviews
As mentioned in the method section, interviews were conducted with architects, a project manager, an engineer,
a modular buildings manufacturer and an information management expert. The meetings were loosely centered
52
on the three figures that resulted from the classification. The answers obtained varied largely from one trade to
another: although the architects liked the figures, they specified that day-to-day scheduling and logistics was not
a part of their job. However, they said that the information seems relevant to other trades, particularly for
scheduling. Also, they suggested a few enhancements to the figures so that the visual and cognitive flow would
be better. On the other end, the project manager (who is also a developer) loved the figures and immediately
asked to be contacted when the project would be completed. He mentioned an issue with some terms that were
not used much in the field and the back-and-forth needed between the second and the third figures. Finally, the
information management expert was treated to the very first version of the figures, when there were only the first
two. Discussions led to the division of the information in three figures, the remodeling of some designs and the
lightering of the key characteristics in the second figure.
The modular building manufacturer was very interested in the project, but clearly said that their particular
segment of the market required tools adapted to modules, and that they would appreciate having ideas for
adding the manufacturing steps in the management of their projects. A similar response came from the engineer,
as the company he represents is a specialty manufacturer that takes care of every step of the construction
process, except the actual erection of the building, which they outsource. Therefore, while they would not profit
directly from the results of the present work, they indicated a great interest to collaborate with contractors that
were willing to hear about the project and try out some tools.
3.3.4.3 Decision Support System
After the interviews came the creation of a decision support system that would help the users navigate through
the current offer of computer-assisted scheduling tools found in the literature. This system integrates all the
suggestions from the interviews, as well as all the information obtained yet on the 28 tools, and even more.
Another objective was for it to be a stepping stone into the world of academic research for industrial users. This
meant that the project had to be self-supporting after its release, and provide enough information on the authors
and their work to enable users to contact them on their own. As Microsoft Excel is well-known in the construction
industry and capable of hosting small programs, it was chosen as the platform for the decision support system.
The system is divided in three tabs: an introduction and troubleshooting tab (Part A), a static summary of the
project (Part B), and a selection assistant (Part C). While Part A is a necessary explanation for any new user,
Part B and Part C are redundant on a few levels, and the user can choose between consulting one or the other.
However, the selection assistant (i.e. Part C) is much more complete than the static summary and is suggested
for first-time users.
While creating Part B of the decision support system, all of the comments from the interviews were considered.
A recurrent request during the interviews was to show as much information as possible to the users. To do so,
it was decided to keep the second figure from the preliminary works, and add data that would not have fit a letter
53
sheet (A4) format, which was the initial size limit of every document created. Figure 20 shows part of the revised
table:
Figure 20. Part of the revised second figure from the preliminary works showing the functionalities of the
tools, their inputs and outputs, the current support offered with the tool, and the corresponding author.
Also, as asked by the project manager, the transition between the four categories of tool was enhanced with a
contrasting title bar. Likewise, another colour code was added to the original pastel green-yellow-red: a strong
green-yellow-orange highlight was added to the names of the tools on the left to show if the authors still
supported the tool (green), could be interested in updating it (yellow), were not interested in further development
(orange), or did not answer our emails (white). To create this colour code, all of the researchers from those 28
tools were contacted and were asked the current status of their project and the best way to obtain their tool. Out
of the 28 answers sought, 12 were received.
Part C of the decision support system is its filter-based tool list which allows users to browse through the 28
tools by selecting the characteristics and functionalities they prefer. Figure 8 shows a broad view of the selection
assistant, which should help in following through the various features
54
Figure 21. Broad view of the selection assistant. The downmost part of it was cut out of the figure.
In the upper-left, the program is explained in three steps: 1) Check the functionalities you are looking for, and
the type of filtering (inclusive or exclusive filtering). 2) Press the Search button. 3) Choose tools amongst the
filtered list. The names of the tools are all shown under the instructions and are colour-coded. These colours
express the four different categories of tool (add-on, software, integrator, and Excel tool) and are also visible in
the filter list showed in Figure 22:
Figure 22. Filters included in the selection assistant. The row is separated in two parts to facilitate viewing in
the current paper form.
55
This colour coding was added as a request from the project manager to add contrast to the features included in
the material. Other than the type of tool, users can choose the functionalities of the tools (in blue), the type of
construction (modular building or traditional, in pink), and compatible formats. As for the type of filtering,
“inclusive” means that the list starts at 0 and adds every tool that has at least one of the features checked, while
the “exclusive” filtering starts with a full list and removes everything that does not meet all the conditions. The
buttons that are located right of each tool title are links to corresponding factsheets. These PDF files contain the
information that was the most sought after, based on the interviews. An example is shown in Figure 23 for the
tool E2, Fuzzy Project Scheduling with Minimal Generalized Precedence Relations:
Figure 23. Broad view of the factsheet for tool E2: Fuzzy Project Scheduling with Minimal Generalized
Precedence Relations.
56
Each factsheet starts with the ID number and the name of the tool, followed by a summary of the functionalities
and an explanatory paragraph about the tool. When possible, instructions concerning how to obtain the tool are
written. If not, the email of the corresponding author is provided. As requested during the interviews, images of
the tool take the most part. Finally, the name of the authors and a link towards their academic or Researchgate
profile is available at the bottom, with the full article citation, and the country of origin.
The system is available (in French) at the following address:
https://drive.google.com/file/d/1gj8xMXzMxwAQsbFhByZ04SkqyF3wY52J/view?usp=sharing.
3.3.5 Discussion
Even though the modular building manufacturer and the specialty manufacturer interviewed depend on contracts
clients to stay afloat, they are considered work givers by the contractors. Therefore, their enthusiasm towards
the project and willingness to partner with contractors interested in scheduling tools shows that the latter should
consider seriously the adoption of more technological habits.
By the end of the project, we had hoped to build a catalogue of tools that industrials could browse and choose
their favourite tool from. However, most projects had a mainly academic purpose, and the absence of commercial
funding led to the discontinuation of the support for the tools in favour of other ventures. This situation led to a
revision of the preliminary expectations and to two observations:
Firstly, the current work should serve as a repository of ideas concerning computer-assisted construction
scheduling. The systematic nature of the literature review makes the findings of this paper a good starting point
for future works on the subject. As an example, a lot of work is being done on security management, notably to
automate the detection of risks and the resolution of dangerous situations. Also, environmental preoccupations
are translating more and more into economic incentives, and thus earn the interest of construction companies.
Therefore, predictive and prescriptive on CO2 emissions and waste production are gaining in popularity. Finally,
with the densification of urban centres, construction in cities need to take into account air quality, sound pollution,
and many logistics difficulties such as materials storage and delivery.
Secondly, almost every author that answered positively to the request for information about their tool had
industrial partners. This supports the ongoing mentality that the current project had to be done in close
relationship with members of the construction sector for it to stay relevant to the industry. This observation is
also supported by the progression of ideas like BIM, virtual reality, 3D printing, and such. These technologies
keep growing through the support they get from the commercial and industrial sectors.
57
3.3.6 Conclusion
With the construction industry lagging behind other sectors in terms of productivity, better planning and a
heightened presence of technology is advisable. To assist in this endeavour, this research paper presents the
results of a systematic literature review, as well as the classification of 28 computer-assisted scheduling tools,
their functionalities and their performance indicators. These results are then processed into a decision support
system programmed in Excel and accompanied by PDF factsheets on the various tools.
Such work should help paint a clearer picture of all the tools and strategies available, and industry stakeholders
and researchers will have a common starting point from which to build on in the development of relevant
scheduling assistants.
The decision support system was created following the input of a small group of industry stakeholders. Although
their occupations cover most of the spectrum of the construction industry, the sample is limited to a small number
of companies from the province of Quebec, Canada. Also, the literature from 2019 was not covered, and the
scope of the study was limited to computer-assisted scheduling tools. Therefore, the keywords used in the
search and the subsequent filtering of the papers may have discounted valuable tools. Finally, the research was
focused on scheduling, and thus discarded any tool that was not centered on schedule modification.
3.3.7 Acknowledgements and Funding
The Fonds de recherche du Québec – Nature et technologies for funding the master’s degree behind the review.
Hydro-Québec and Laval University’s Foundation for their financial support.
The authors are grateful to Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada for the financial
support through its IRC and CRD programs (IRCPJ 461745-18 and RDCPJ 524504-18) as well as the industrial
partners of the NSERC industrial chair on eco-responsible wood construction (CIRCERB)
3.3.8 References
Agrama, F. A. (2014). Multi-objective genetic optimization for scheduling a multi-storey building. Automation in
Construction, 44, 119‑128. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2014.04.005
Al Nasseri, H. A., Widen, K., & Aulin, R. (2016). A taxonomy of planning and scheduling methods to support their
more efficient use in construction project management. Journal of Engineering, Design and Technology, 14(3),
580‑601. https://doi.org/10.1108/JEDT-11-2013-0078
Bansal, V. K. (2011). Use of GIS and Topology in the Identification and Resolution of Space Conflicts. Journal
of Computing in Civil Engineering, 25(2), 159‑171. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000075
58
Barbosa, F., Woetzel, J., Mischke, J., Ribeirinho, M. J., Sridhar, M., Parsons, M., … Brown, S. (2017).
Reinventing construction through a productivity revolution | McKinsey. Consulté à l’adresse McKinsey Global
Institute website: https://www.mckinsey.com/industries/capital-projects-and-infrastructure/our-
insights/reinventing-construction-through-a-productivity-revolution
Bayne, K., & Taylor, S. (2006). Attitudes to the use of wood as a structural material in non-residential building
applications: Opportunities for growth (p. 42). Consulté à l’adresse Australian Government: Forest and Wood
Products Res. and Development Corporation website:
http://www.fwpa.com.au/images/marketaccess/PN05.1020.pdf
Benjaoran, V., & Intarasap, A. (2013). Hospital renovation construction project scheduling with special
relationships. 258‑270. https://doi.org/10.1061/9780784413135.024
Bokor, O., Kocsis, T., & Szenik, G. (2011). New tools in project scheduling. Challenges of the construction project
planning. Budownictwo i Inżynieria Środowiska, 2(3), 214–221.
Chan, D. W. M., & Chan, A. P. C. (2002). Public Housing Construction in Hong Kong: A Review of its Design
and Construction Innovations. Architectural Science Review, 45(4), 349‑359.
https://doi.org/10.1080/00038628.2002.9696950
Chen, S.-M., Griffis, F. H. (Bud), Chen, P.-H., & Chang, L.-M. (2013). A framework for an automated and
integrated project scheduling and management system. Automation in Construction, 35, 89‑110.
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.04.002
Chua, D. K. H., Nguyen, T. Q., & Yeoh, K. W. (2013). Automated construction sequencing and scheduling from
functional requirements. Automation in Construction, 35, 79‑88. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.03.002
Dang, T., & Bargstadt, H.-J. (2013). Integration of simulation and Pareto-based optimization for space planning
in the finishing phase. 3191‑3202. https://doi.org/10.1109/WSC.2013.6721685
Delen, D., Turban, E., & Sharda, D. R. (2014). Business intelligence: A managerial perspective on analytics.
Pearson Harlow.
Drever, E. (1995). Using Semi-Structured Interviews in Small-Scale Research. A Teacher’s Guide.
Faghihi, V., Nejat, A., Reinschmidt, K. F., & Kang, J. H. (2015). Automation in construction scheduling: a review
of the literature. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 81(9‑12), 1845‑1856.
https://doi.org/10.1007/s00170-015-7339-0
59
Faghihi, V., Reinschmidt, K. F., & Kang, J. H. (2014). Construction scheduling using Genetic Algorithm based
on Building Information Model. 41(16), 7565‑7578. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.05.047
Fan, S.-L., Wu, C.-H., & Hun, C.-C. (2015). Integration of Cost and Schedule Using BIM. Journal of Applied
Science and Engineering, 18(3), 223‑232. https://doi.org/10.6180/jase.2015.18.3.02
Feng, C.-W., & Chen, Y.-J. (2008). Applying MD CAD model to streamline information transformation for
construction project planning. 328. ASCE - American Society of Civil Engineers.
Feng, C.-W., & Chen, Y.-J. (2010). Using the MD CAD model to develop the time-cost integrated schedule for
construction projects. 573‑584. Vilnius Gediminas Technical University.
Gibb, A. G. F. (2001). Standardization and pre-assembly- distinguishing myth from reality using case study
research. Construction Management and Economics, 19(3), 307‑315.
https://doi.org/10.1080/01446190010020435
Gosselin, A. (2018). Marchés et modèles d’affaires : construction non-résidentielle structurale en bois. Consulté
à l’adresse https://corpus.ulaval.ca/jspui/handle/20.500.11794/30428
Hegazy, T., & Kamarah, E. (2008). Efficient repetitive scheduling for high-rise construction. 134(4), 253‑264.
https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2008)134:4(253)
Ivson, P., Nascimento, D., Celes, W., & Barbosa, S. D. (2018). Cascade: a novel 4D visualization system for
virtual construction planning. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 24(1), 687–697.
Karji, A., Woldesenbet, A., & Rokooei, S. (2017). Integration of Augmented Reality, Building Information
Modeling, and Image Processing in Construction Management: A Content Analysis. In Volz, JS (Éd.), AEI 2017:
Resilience of the Integrated Building (p. 983‑992). Amer Soc Civil Engineers, Architectural Engn Inst; Amer Soc
Civil Engineers.
Karshenas, S., & Sharma, A. (2010). Visually scheduling construction projects. 490‑499.
https://doi.org/10.1061/41109(373)49
Russell Kenley, Toby Harfield, & Bill East. (2017). Transferring project management knowledge: lessons learned
in open standards projects. Project Management Institute Australia Conference, 1–16.
Kim, H., & Ahn, H. (2011). Temporary facility planning of a construction project using BIM (Building Information
Modeling). 627‑634. https://doi.org/10.1061/41182(416)77
60
Kim, H., Anderson, K., Lee, S., & Hildreth, J. (2013). Generating construction schedules through automatic data
extraction using open BIM (building information modeling) technology. Automation in Construction, 35, 285‑295.
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.05.020
Kim, K., & Cho, Y. K. (2015). Construction-specific spatial information reasoning in Building Information Models.
29(4), 1013‑1027. https://doi.org/10.1016/j.aei.2015.08.004
Konig, M., Koch, C., Habenicht, I., & Spieckermann, S. (2012). Intelligent BIM-based construction scheduling
using discrete event simulation. https://doi.org/10.1109/WSC.2012.6465232
Liu, H., Al-Hussein, M., & Lu, M. (2015). BIM-based integrated approach for detailed construction scheduling
under resource constraints. Automation in Construction, 53, 29‑43. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2015.03.008
Melzner, J., Zhang, S., Teizer, J., & Bargstädt, H.-J. (2013). A case study on automated safety compliance
checking to assist fall protection design and planning in building information models. Construction Management
and Economics, 31(6), 661. Consulté à l’adresse ABI/INFORM Global. (1432866050)
Moghadam, M., Al-Hussein, M., Al-Jibouri, S., & Telyas, A. (2012). Post simulation visualization for effective
scheduling of modular building construction. 3, 1906‑1915. Canadian Society for Civil Engineering.
Moher, D., Shamseer, L., Clarke, M., Ghersi, D., Liberati, A., Petticrew, M., … PRISMA-P Group. (2015).
Preferred reporting items for systematic review and meta-analysis protocols (PRISMA-P) 2015 statement.
Systematic Reviews, 4(1), 1. https://doi.org/10.1186/2046-4053-4-1
Ponz-Tienda, J. L., Pellicer, E., Benlloch-Marco, J., & Andres-Romano, C. (2015). The fuzzy project scheduling
problem with minimal generalized precedence relations. 30(11), 872‑891. https://doi.org/10.1111/mice.12166
Radujković, M., & Sjekavica, M. (2017). Project Management Success Factors. Procedia Engineering, 196,
607‑615. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.08.048
Rolfsen, C. N., & Merschbrock, C. (2016). Acceptance of Construction Scheduling Visualizations: Bar-charts,
Flowline-charts, Or Perhaps BIM? Procedia Engineering, 164, 558‑566.
https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.11.658
Russell, A., Staub-French, S., Tran, N., & Wong, W. (2009). Visualizing high-rise building construction strategies
using linear scheduling and 4D CAD. 18(2), 219‑236. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2008.08.001
61
Said, H., & El-Rayes, K. (2014). Automated multi-objective construction logistics optimization system.
Automation in Construction, 43, 110‑122. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2014.03.017
Shan, Y., & Goodrum, P. M. (2014). Integration of Building Information Modeling and Critical Path Method
Schedules to Simulate the Impact of Temperature and Humidity at the Project Level. 4(3), 295‑319.
https://doi.org/10.3390/buildings4030295
Song, S., Yang, J., & Kim, N. (2012). Development of a BIM-based structural framework optimization and
simulation system for building construction. 63(9), 895‑912. https://doi.org/10.1016/j.compind.2012.08.013
Taghaddos, H., Hermann, U., Abourizk, S., & Mohamed, Y. (2014). Simulation-based multiagent approach for
scheduling modular construction. 28(2), 263‑274. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-5487.0000262
Tranfield, D., Denyer, D., & Smart, P. (2003). Towards a Methodology for Developing Evidence-Informed
Management Knowledge by Means of Systematic Review. British Journal of Management, 14(3), 207‑222.
https://doi.org/10.1111/1467-8551.00375
Wang, W.-C., Weng, S.-W., Wang, S.-H., & Chen, C.-Y. (2014). Integrating building information models with
construction process simulations for project scheduling support. Automation in Construction, 37, 68‑80.
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.10.009
Yeoh Justin K. W., Nguyen T. Q., & Abbott Ernest L. S. (2017). Construction Method Models Using Context
Aware Construction Requirements for Automated Schedule Generation. Computing in Civil Engineering 2017.
https://doi.org/10.1061/9780784480847.008
62
Conclusion
Cette étude a tenté d’établir un catalogue complet des outils informatisés d’aide à la planification de chantier de
construction et de rendre les résultats sous un format qui en facilitera la consultation par les membres de
l’industrie. L’objectif est d’ainsi créer un point de départ pour les recherches futures sur la planification de
chantiers de construction, et d’améliorer le taux d’adoption de solutions technologiques par les acteurs du
secteur. Ce besoin est issu de nombreuses recommandations académiques et gouvernementales qui suggèrent
que le domaine de la construction devrait augmenter la présence de la technologie dans sa pratique. La nature
systématique de ce travail permet d’obtenir un portrait du sujet dont les conditions de recherche sont connues
et dont la portée peut être déduite avec certitude. Ensuite, les membres de l’industrie intéressés à améliorer
leurs pratiques pourront le faire avec facilité grâce au système d’aide à la décision réalisé en dernier lieu. Ils
auront accès à un répertoire d’articles, d’outils et d’idées.
La méthodologie suivie pour parvenir à ces objectifs s’est déclinée en quatre étapes. Premièrement, une revue
systématique de la littérature de 2008 à 2018 sur les outils d’aide à la planification de chantiers de construction.
Deuxièmement, une classification selon les fonctionnalités, les intrants et les extrants de chacun des 28 outils
trouvés durant la revue. Troisièmement, une validation du travail grâce à des entrevues semi-structurées avec
des partenaires de la chaire de recherche. Finalement, la création sur Excel d’un outil d’aide à la décision pour
permettre aux utilisateurs de naviguer à travers les résultats du projet.
Durant la revue systématique, de nombreux outils ont été trouvés, mais la plupart avaient des fonctions
descriptives ou prédictives, c’est-à-dire qu’ils décrivaient une situation ou prévoyaient des événements à venir.
Toutefois, s’ils n’avaient pas d’effet sur le calendrier de travail, ils n’étaient pas considérés pour les étapes
subséquentes de la recherche. C’est donc 28 outils qui ont été sélectionnés pour la classification, chacun
automatisant la création d’un calendrier de travail, ou facilitant grandement son élaboration. Le modèle 3D est
généralement un intrant dans ces outils, puisque l’élaboration d’un calendrier de travail exige au moins une
connaissance du design du bâtiment à construire.
Il a été remarqué durant la classification que la majorité des outils sont des modules complémentaires ou des
intégrateurs. Il semblerait que jusqu’à maintenant, la recherche a tenté de combler des déficits dans l’offre de
produits, plutôt que de créer des solutions qui sortent des sentiers battus, comme le logiciel L1 : CasCADe.
Également, la majorité des solutions sont nord-américaines et celles qui se concentrent sur la préfabrication
sont exclusivement canadiennes. Il est dommage de voir si peu de place accordée aux nouvelles avenues et
aux technologies émergentes. Ces constats renforcent l’idée d’une forte culture dogmatique qui entoure
l’industrie de la construction et qui ralentit son évolution. Nous espérons que l’état de la littérature qui est dépeint
63
dans le présent travail permettra aux recherches futures d’analyser adéquatement l’offre d’outils présente et de
projeter l’industrie dans une nouvelle façon de penser le travail et la logistique, plus loin que ce qui a été fait
jusqu’à maintenant.
Finalement, il est important de noter les limites de cette étude. Premièrement, toutes les bases de données n’ont
pu être épluchées, et le choix de mots-clés peut avoir restreint la quantité d’outils trouvés. Notamment,
l’utilisation de « Computer » n’est pas nécessairement toujours faite par les auteurs et certains peuvent avoir
effectué la référence de façon implicite. Avec une recherche plus étendue, on pourrait obtenir encore plus d’outils
et d’idées pertinentes pour l’industrie de la construction. Deuxièmement, les entrevues de validation ont été
réalisées auprès d’un groupe assez restreint, autant du point de vue géographique que sur la taille de
l’échantillon. Une étape de validation à plus grande échelle permettrait de sortir des analyses statistiques sur
les besoins et les habitudes réelles de l’industrie : qui effectue plus souvent de la planification de chantier ? De
quoi ils ont besoins ? Quelles sont les ressources qui sont disponibles sur les chantiers ?
En effet, durant les entrevues, un répondant a suggéré de développer des applications mobiles pour véhiculer
l’information sur les tâches à réaliser et la méthode pour le faire. Toutefois, lorsque cette idée a été discutée
avec d’autres répondants, ils disent que les travailleurs n’utilisent leurs téléphones que pour appeler car il fait
trop froid pour les doigts 7 mois par année, que les cellulaires manqueraient toujours de batterie et que la saleté
sur les mains nuit aux fonctions tactiles. Une analyse des besoins et des ressources disponibles sur les chantiers
pourrait devenir très bénéfique pour toutes les parties incluent.
D’autres recherches futures pourraient s’attaquer à tout ce qui entoure la création d’un calendrier de travail. Par
exemple, il y a beaucoup de travail qui est réalisé en ce moment sur la sécurité des travailleurs, notamment sur
l’automatisation de la détection des risques et la résolution des situations dangereuses. Également, les
préoccupations environnementales se traduisent de plus en plus en incitatifs monétaires et ont donc attiré
l’attention des compagnies de construction. Ainsi, des modèles prédictifs et prescriptifs sur les émissions de
CO2 et la production de déchets gagnent en popularité. Enfin, la densification des centres urbains oblige les
chantiers à tenir compte de la qualité de l’air, de la pollution sonore et entraine des défis logistiques majeurs.
Plusieurs outils sur ces sujets sont déjà disponibles dans la littérature, mais ils ont été mis de côté dans le
présent projet lorsqu’il n’avait pas d’effet prescriptif direct sur le calendrier des activités.
Finalement, l’absence de revue systématique sur le sujet jusqu’à maintenant obligeait les « nouveaux
chercheurs » dans le domaine à effectuer leurs propres recherches avant d’élaborer un outil d’aide à la
planification, afin de savoir si leurs idées ont déjà été approfondies. Cette étape chronophage peut maintenant
64
être mise de côté, et les futurs auteurs pourront faire le tour des meilleures pratiques retrouvées parmi les outils
du présent projet.
65
Bibliographie
Agrama, F. A. (2014). Multi-objective genetic optimization for scheduling a multi-storey building. Automation in
Construction, 44, 119‑128. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2014.04.005
Al Nasseri, H. A., Widen, K., & Aulin, R. (2016). A taxonomy of planning and scheduling methods to support
their more efficient use in construction project management. Journal of Engineering, Design and
Technology, 14(3), 580‑601. https://doi.org/10.1108/JEDT-11-2013-0078
Aouad, G., Wu, S., Lee, A., & Onyenobi, T. (2013). Computer aided design guide for architecture, engineering
and construction. Routledge.
Bansal, V. K. (2011). Use of GIS and Topology in the Identification and Resolution of Space Conflicts. Journal
of Computing in Civil Engineering, 25(2), 159‑171. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-
5487.0000075
Barbosa, F., Woetzel, J., Mischke, J., Ribeirinho, M. J., Sridhar, M., Parsons, M., … Brown, S. (2017).
Reinventing construction through a productivity revolution | McKinsey. Consulté à l’adresse McKinsey
Global Institute website: https://www.mckinsey.com/industries/capital-projects-and-infrastructure/our-
insights/reinventing-construction-through-a-productivity-revolution
Bayne, K., & Taylor, S. (2006). Attitudes to the use of wood as a structural material in non-residential building
applications: Opportunities for growth (p. 42). Consulté à l’adresse Australian Government: Forest
and Wood Products Res. and Development Corporation website:
http://www.fwpa.com.au/images/marketaccess/PN05.1020.pdf
Behera, P., Mohanty, R. P., & Prakash, A. (2015). Understanding Construction Supply Chain Management.
Production Planning & Control, 26(16), 1332‑1350. https://doi.org/10.1080/09537287.2015.1045953
Benjaoran, V., & Intarasap, A. (2013). Hospital renovation construction project scheduling with special
relationships. 258‑270. https://doi.org/10.1061/9780784413135.024
66
Blismas, N. G., Pendlebury, M., Gibb, A., & Pasquire, C. (2005). Constraints to the Use of Off-site Production
on Construction Projects. Architectural Engineering and Design Management, 1(3), 153‑162.
https://doi.org/10.1080/17452007.2005.9684590
Bokor, O., Kocsis, T., & Szenik, G. (2011). New tools in project scheduling. Challenges of the construction
project planning. Budownictwo i Inżynieria Środowiska, 2(3), 214–221.
Bradley, A., Li, H., Lark, R., & Dunn, S. (2016). BIM for infrastructure: An overall review and constructor
perspective. Automation in Construction, 71, 139‑152. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2016.08.019
Caballero Villalobos, J. P., Jarro Sanabria, S. P., & Garcia Caceres, R. G. (2011). Activity scheduling through
gantt charts in an ms excel spreadsheet. Revista Facultad De Ingenieria-Universidad De Antioquia,
(61), 132‑145.
Capterra. (2019, avril 15). Best Project Management Software and Tools | 2019 Reviews of the Most Popular
Systems. Consulté 15 avril 2019, à l’adresse https://www.capterra.com/project-management-
software/
CERACQ. (2015). Processus de conception intégrée. Montréal: Centre d’études et de recherches pour
l’avancement de la construction au Québec.
Chan, D. W. M., & Chan, A. P. C. (2002). Public Housing Construction in Hong Kong: A Review of its Design
and Construction Innovations. Architectural Science Review, 45(4), 349‑359.
https://doi.org/10.1080/00038628.2002.9696950
Chen, S.-M., Griffis, F. H., Chen, P.-H., & Chang, L.-M. (2013). A framework for an automated and integrated
project scheduling and management system. Automation in Construction, 35, 89‑110.
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.04.002
Chua, D. K. H., Nguyen, T. Q., & Yeoh, K. W. (2013). Automated construction sequencing and scheduling from
functional requirements. Automation in Construction, 35, 79‑88.
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.03.002
Dang, T., & Bargstadt, H.-J. (2013). Integration of simulation and Pareto-based optimization for space planning
in the finishing phase. 3191‑3202. https://doi.org/10.1109/WSC.2013.6721685
67
DBIA. (2016). What is Design-Build? Consulté 5 avril 2019, à l’adresse DBIA website: https://dbia.org/what-is-
design-build/
Delen, D., Turban, E., & Sharda, D. R. (2014). Business intelligence: A managerial perspective on analytics.
Pearson Harlow.
Desgagné-Lebeuf, A., Lehoux, N., & Beauregard, R. (2019, août). Computer-assisted Scheduling in the
Construction Industry - a Systematic Literature Review. 6. Berlin.
Drever, E. (1995). Using Semi-Structured Interviews in Small-Scale Research. A Teacher’s Guide.
Faghihi, V., Nejat, A., Reinschmidt, K. F., & Kang, J. H. (2015). Automation in construction scheduling: a
review of the literature. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 81(9‑12),
1845‑1856. https://doi.org/10.1007/s00170-015-7339-0
Faghihi, V., Reinschmidt, K. F., & Kang, J. H. (2014). Construction scheduling using Genetic Algorithm based
on Building Information Model. 41(16), 7565‑7578. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.05.047
Fan, S.-L., Chong, H.-Y., Hung, T.-W., & Wang, Y.-C. (2016). Cost-based scheduling method using object-
oriented approach. Automation in Construction, 65, 65–77.
Fan, S.-L., Wu, C.-H., & Hun, C.-C. (2015). Integration of Cost and Schedule Using BIM. Journal of Applied
Science and Engineering, 18(3), 223‑232. https://doi.org/10.6180/jase.2015.18.3.02
Farah, T. E. (2005). Review of Current Estimating Capabilities of the 3d Building Information Model Software
to Support Design for Production/Construction (Worcester Polytechnic Institute). Consulté à l’adresse
https://digitialcommons.wpi.edu/etd-theses/959
Feng, C.-W., & Chen, Y.-J. (2008). Applying MD CAD model to streamline information transformation for
construction project planning. 328. ASCE - American Society of Civil Engineers.
Feng, C.-W., & Chen, Y.-J. (2010). Using the MD CAD model to develop the time-cost integrated schedule for
construction projects. 573‑584. Vilnius Gediminas Technical University.
Fernández-Solís, J. L., & Chugh, K. (2018). Structured Literature Review of Design-Build/Bridging, Design-Bid-
Build & Design-Build.
68
Gibb, A. G. F. (1999). Off-site Fabrication: Prefabrication, Pre-assembly and Modularisation. John Wiley &
Sons.
Gibb, A. G. F. (2001). Standardization and pre-assembly- distinguishing myth from reality using case study
research. Construction Management and Economics, 19(3), 307‑315.
https://doi.org/10.1080/01446190010020435
Gosselin, A. (2018). Marchés et modèles d’affaires : construction non-résidentielle structurale en bois.
Consulté à l’adresse https://corpus.ulaval.ca/jspui/handle/20.500.11794/30428
Hegazy, T., & Kamarah, E. (2008). Efficient repetitive scheduling for high-rise construction. 134(4), 253‑264.
https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2008)134:4(253)
IFS. (2017, octobre 9). Is the construction industry addicted to MS Excel? Consulté 5 avril 2019, à l’adresse
IFS Blog website: https://blog.ifsworld.com/2017/10/is-the-construction-industry-addicted-to-ms-excel/
Ivson, P., Nascimento, D., Celes, W., & Barbosa, S. D. (2018). Cascade: a novel 4D visualization system for
virtual construction planning. IEEE transactions on visualization and computer graphics, 24(1), 687–
697.
Karji, A., Woldesenbet, A., & Rokooei, S. (2017). Integration of Augmented Reality, Building Information
Modeling, and Image Processing in Construction Management: A Content Analysis. In Volz, JS (Éd.),
AEI 2017: Resilience of the Integrated Building (p. 983‑992). Amer Soc Civil Engineers, Architectural
Engn Inst; Amer Soc Civil Engineers.
Karshenas, S., & Sharma, A. (2010). Visually scheduling construction projects. 490‑499.
https://doi.org/10.1061/41109(373)49
Kim, H., & Ahn, H. (2011). Temporary facility planning of a construction project using BIM (Building Information
Modeling). 627‑634. https://doi.org/10.1061/41182(416)77
Kim, H., Anderson, K., Lee, S., & Hildreth, J. (2013). Generating construction schedules through automatic
data extraction using open BIM (building information modeling) technology. Automation in
Construction, 35, 285‑295. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.05.020
69
Kim, K., & Cho, Y. K. (2015). Construction-specific spatial information reasoning in Building Information
Models. 29(4), 1013‑1027. https://doi.org/10.1016/j.aei.2015.08.004
Konig, M., Koch, C., Habenicht, I., & Spieckermann, S. (2012). Intelligent BIM-based construction scheduling
using discrete event simulation. https://doi.org/10.1109/WSC.2012.6465232
Liu, H., Al-Hussein, M., & Lu, M. (2015). BIM-based integrated approach for detailed construction scheduling
under resource constraints. Automation in Construction, 53, 29‑43.
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2015.03.008
Magnenat-Thalmann, N., & Thalmann, D. (1985). Computer Animation. In N. Magnenat-Thalmann & D.
Thalmann (Éd.), Computer Animation: Theory and Practice (p. 13‑17). https://doi.org/10.1007/978-4-
431-68433-6_3
MCC. (2005). Processus d’élaboration d’un projet de construction. Consulté à l’adresse
https://www.mcc.gouv.qc.ca/fileadmin/documents/diapason/GuideImmo-Processus-projet_-
construction_nov2011-MAJ20150309.pdf
Melzner, J., Zhang, S., Teizer, J., & Bargstädt, H.-J. (2013). A case study on automated safety compliance
checking to assist fall protection design and planning in building information models. Construction
Management and Economics, 31(6), 661. Consulté à l’adresse ABI/INFORM Global. (1432866050)
Moffet, F. (2018). Entrevue avec Fançois Moffet, gestionnaire de projet chez Douville, Moffet et Associés.
Moghadam, M., Barkokebas, B., & Al-Hussein, M. (2014, juillet 8). Post-Simulation Visualization Application for
Production Improvement of Modular Construction Manufacturing. Présenté à 31st International
Symposium on Automation and Robotics in Construction, Sydney, Australia.
https://doi.org/10.22260/ISARC2014/0036
Moghadam, Mansooreh, Al-Hussein, M., Al-Jibouri, S., & Telyas, A. (2012). Post simulation visualization for
effective scheduling of modular building construction. 3, 1906‑1915. https://doi.org/10.1139/L2012-
077
70
Moher, D., Shamseer, L., Clarke, M., Ghersi, D., Liberati, A., Petticrew, M., … PRISMA-P Group. (2015).
Preferred reporting items for systematic review and meta-analysis protocols (PRISMA-P) 2015
statement. Systematic Reviews, 4(1), 1. https://doi.org/10.1186/2046-4053-4-1
NBIMS - US. (2015). Welcome to the National BIM Standard - United States | National BIM Standard - United
States. Consulté 5 avril 2019, à l’adresse https://www.nationalbimstandard.org/
Olearczyk, J., Al-Hussein, M., Bouferguene, A., & Telyas, A. (2009). Virtual construction automation for
modular assembly operations. 406‑415. https://doi.org/10.1061/41020(339)42
Plusquellec, T. (2017). Cadre de déploiement de la méthode de Conception-Construction. Consulté à
l’adresse https://corpus.ulaval.ca/jspui/handle/20.500.11794/28227
Ponz-Tienda, J. L., Pellicer, E., Benlloch-Marco, J., & Andres-Romano, C. (2015). The fuzzy project
scheduling problem with minimal generalized precedence relations. 30(11), 872‑891.
https://doi.org/10.1111/mice.12166
Porter, M. E. (1985). The Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance. Consulté à
l’adresse https://www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=193
Radujković, M., & Sjekavica, M. (2017). Project Management Success Factors. Procedia Engineering, 196,
607‑615. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.08.048
Rolfsen, C. N., & Merschbrock, C. (2016). Acceptance of Construction Scheduling Visualizations: Bar-charts,
Flowline-charts, Or Perhaps BIM? Procedia Engineering, 164, 558‑566.
https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.11.658
Ruikar, K., & Henderson, J. r. (2010). Technology implementation strategies for construction organisations.
Engineering, Construction and Architectural Management, 17(3), 309‑327.
https://doi.org/10.1108/09699981011038097
Russell, A., Staub-French, S., Tran, N., & Wong, W. (2009). Visualizing high-rise building construction
strategies using linear scheduling and 4D CAD. 18(2), 219‑236.
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2008.08.001
71
Russell Kenley, Toby Harfield, & Bill East. (2017). Transferring project management knowledge: lessons
learned in open standards projects. Project Management Institute Australia Conference, 1–16.
Said, H., & El-Rayes, K. (2011). Optimal material logistics planning in congested construction sites. 3,
2505‑2514. Canadian Society for Civil Engineering.
Said, H., & El-Rayes, K. (2013). Optimal utilization of interior building spaces for material procurement and
storage in congested construction sites. Automation in Construction, 31, 292‑306.
https://doi.org/10.1016/j.autcon.2012.12.010
Said, H., & El-Rayes, K. (2014). Automated multi-objective construction logistics optimization system.
Automation in Construction, 43, 110‑122. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2014.03.017
Shan, Y., & Goodrum, P. M. (2014). Integration of Building Information Modeling and Critical Path Method
Schedules to Simulate the Impact of Temperature and Humidity at the Project Level. 4(3), 295‑319.
https://doi.org/10.3390/buildings4030295
Shannon, R. E. (1998). Introduction to the art and science of simulation. 1998 Winter Simulation Conference.
Proceedings (Cat. No.98CH36274), 1, 7‑14. https://doi.org/10.1109/WSC.1998.744892
Song, S., Yang, J., & Kim, N. (2012). Development of a BIM-based structural framework optimization and
simulation system for building construction. 63(9), 895‑912.
https://doi.org/10.1016/j.compind.2012.08.013
Steuer, J. (1992). Defining Virtual Reality: Dimensions Determining Telepresence. Journal of Communication,
42(4), 73‑93. https://doi.org/10.1111/j.1460-2466.1992.tb00812.x
Taghaddos, H., Hermann, U., AbouRizk, S., & Mohamed, Y. (2010). Simulation-based scheduling of modular
construction using Multi-Agent Resource Allocation. 115‑120. https://doi.org/10.1109/SIMUL.2010.36
Taghaddos, H., Hermann, U., Abourizk, S., & Mohamed, Y. (2014). Simulation-based multiagent approach for
scheduling modular construction. 28(2), 263‑274. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CP.1943-
5487.0000262
72
Tranfield, D., Denyer, D., & Smart, P. (2003). Towards a Methodology for Developing Evidence-Informed
Management Knowledge by Means of Systematic Review. British Journal of Management, 14(3),
207‑222. https://doi.org/10.1111/1467-8551.00375
Wang, W.-C., Weng, S.-W., Wang, S.-H., & Chen, C.-Y. (2014). Integrating building information models with
construction process simulations for project scheduling support. Automation in Construction, 37,
68‑80. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2013.10.009
Yeoh Justin K. W., Nguyen T. Q., & Abbott Ernest L. S. (2017). Construction Method Models Using Context
Aware Construction Requirements for Automated Schedule Generation. Computing in Civil
Engineering 2017. https://doi.org/10.1061/9780784480847.008
73
Annexe A
Voici l’annexe du second article.
Intégrateurs
N° Auteurs Logiciel de
dessin
Gestion de
projet Description
I1 (Chen et Feng, 2008; Feng
et Chen, 2008) AutoCAD MS Project
Aide à rassembler et à gérer l'information sur le projet. Des analyses sur la performance du projet sont réalisées
automatiquement.
I2 (Fan, Chong, Hung, &
Wang, 2016) Revit MS Project
L'utilisateur lie les éléments BIM aux activités, puis aux coûts. Ensuite, l'intégrateur lie les activités et les coûts
automatiquement.
I3 (Said & El-Rayes, 2011,
2013, 2014)
Modèles
IFC MS Project
AMCLOS utilise les données spatiales dans le modèle BIM, l'horaire de travail et le plan de matériaux afin de
réduire les coûts en logistique. Il optimise l'ordonnancement des tâches, la disposition des matériaux et l'horaire
d'approvisionnement.
I4
(M. Moghadam et al.,
2014; Moghadam et al.,
2012; Olearczyk et al.,
2009)
Il simule l'assemblage de bâtiments préfabriqués et anime le processus en 3D avec Autodesk 3D Studio Max. Le simulateur peut proposer
d'autres connecteurs, réassigner des travailleurs et d'autres fonctions qui permettent d'améliorer la productivité et de lisser la demande en
personnel. Pour ce faire, les activités de construction et les composantes utilisées doivent être saisies dans le simulateur.
I5 (Chen et coll., 2013) Non spécifié Inclus dans
l'intégrateur
L'utilisateur doit créer le modèle 3D du bâtiment en saisissant la quantité de matériaux pour chaque composante.
L'intégrateur peut alors associer les matériaux aux activités de construction (saisies par l'utilisateur) et optimiser
l'ordonnancement selon les ressources disponibles. Il anime également le modèle en 4D.
I6 (Konig et coll., 2012) Modèles
IFC Fichier XML
Il enregistre les relations entre les activités afin de suggérer différentes façons (qui réduiraient les coûts et la
durée) de construire le bâtiment.
I7 (Russell et coll., 2009) AutoCAD
Architecture
MS Access
et REPCON
Il lie le calendrier de travail et le modèle 3D de façon à ce que la nature répétitive du projet ressorte. Ainsi, un
changement fait une fois se répète plusieurs fois.
I8 (Wang et coll., 2014) Revit
Architecture MS Project
Avec le relevé des quantités saisies dans le modèle BIM, l'intégrateur propose des activités de construction, des
durées et des relations de précédence. Il exporte les résultats de la simulation en .xls, pour permettre
l'importation dans Microsoft Project. Lorsque Microsoft Project a bâti visuellement l'horaire de travail, ce dernier
peut servir à animer un modèle 4D.
I9 (Song, Yang, et Kim,
2012)
Modèles
IFC
MS Excel et
intégrateur
Avec un fichier de modèle IFC et en connaissant les ressources disponibles et la méthode de construction,
l'intégrateur fournit des analyses sur le projet et un horaire de travail.
74
Modules complémentaires
N° Auteurs Complète Interface Description
M1 (Feng et Chen,
2010)
AutoCAD
Architecture
Sa propre
interface
Crée automatiquement la séquence de construction en se fiant à des contraintes logiques (plancher avant murs, etc.) et
sur le modèle Architecture. L'information sur les composantes doit être saisie d'une façon spécifique. L'estimation des
coûts et des matériaux pour chaque activité est basée sur le Code de la construction de Taiwan. Pourrait nécessiter des
ajustements pour une autre région.
M2 (Kim et Cho,
2015)
Tekla
Structures
Tekla
Structures
Crée des lots de travail pour un étage en se fiant au modèle BIM. La productivité est estimée en fonction de
l'environnement de travail (espaces restreints, divisions, etc.). Le module fonctionne seulement avec des surfaces planes
et rectangulaires et pour l'installation de plafonds suspendus. Seules les composantes structurelles sont considérées dans
l'analyse de l'environnement de travail.
M3 (Melzner et
coll., 2013)
Modèles
IFC
Celle du
logiciel BIM
Ce module révise le calendrier de travail, vérifie les risques de sécurité (standards OSHA et allemands) et propose des
équipements et des éléments de sécurité temporaires. Il va ensuite intégrer l'ajout de ces éléments à l'horaire de travail.
M4 (Bansal, 2011) ArcGIS ArcGIS En utilisant le modèle 3D et un calendrier de travail dans ArcGIS, le module vérifie s'il y a des conflits dans les espaces de
travail et les résout en adaptant l'horaire.
M5
(Faghihi,
Reinschmidt, et
Kang, 2014)
Modèles
IFC
Celle du
logiciel BIM
Crée des tâches et un calendrier de travail en utilisant les propriétés des éléments structuraux dans le modèle 3D. Ils ne
mentionnent rien sur la gestion des ressources, des matériaux ou du temps. Le module ne considère pas encore les
éléments décoratifs, électriques, la plomberie ou la ventilation.
M6 (Kim et Ahn,
2011)
Modèles
IFC
SketchUp
Ce module crée un calendrier de travail en utilisant les données saisies dans un modèle IFC. Il inclut dans les tâches des
échafaudages rudimentaires qui suivent les normes OSHA. Finalement, il anime un modèle 4D incluant les activités et
éléments d'échafaudage.
M7 (Kim et coll.,
2013)
Modèles
IFC
Non
spécifiée
Avec un modèle BIM et le relevé des quantités, le module va créer les tâches, leur durée et le calendrier de travail
automatiquement. Les ressources disponibles doivent être inscrites dans le module. La productivité est tirée des bases de
données RSMeans. Le prototype fonctionne seulement avec des éléments structuraux simples.
M8
(Dang et
Bargstadt,
2013)
Revit
Architecture
Revit
Architecture
Avec un modèle Revit Architecture complet (incluant les éléments, le calendrier de travail, les espaces de travail et les
matériaux), le simulateur va déterminer si le calendrier de travail doit être adapté pour éliminer les conflits spatiaux. Peut
être long pour un projet complexe.
M9 (Karshenas et
Sharma, 2010)
Revit
Architecture
Sa propre
interface
Ce module extrait automatiquement le modèle de Revit Architecture et le calendrier de travail de Microsoft Project. Il va
ensuite créer un environnement virtuel à l'intérieur duquel l'utilisateur peut ajuster son calendrier de travail visuellement.
M10
(Liu, Al-
Hussein, et Lu,
2015)
Revit
Architecture
Sa propre
interface
Utilise le modèle 3D Revit et la planification générale du projet pour créer un calendrier de travail et animer un modèle 4D.
Le calendrier de travail est exportable vers Microsoft Project.
75
Logiciels
N° Auteurs Qu'est-ce qu'on
automatise Description
L1 (Ivson et coll.,
2018)
Bien que CasCADe soit principalement un logiciel de dessin, c'est également un outil d'aide à la planification. Il intègre visuellement le calendrier de
travail au modèle, il montre les conflits potentiels d'espace et de personnel, et permet d'ajouter des marqueurs et des indicateurs de performance sur
mesure. La quantité impressionnante d'information qu'il rend visible en un seul plan en 3 dimensions est unique.
L2 (Taghaddos et coll.
2010 ; 2014)
Calendrier de
travail
C'est un simulateur qui crée un calendrier de travail pour l'assemblage d'un bâtiment préfabriqué. L'information dont le logiciel a
besoin est saisie dans une base de données Microsoft Access.
L3 (Hegazy et
Kamarah, 2008)
Calendrier de
travail et gestion
des ressources
Le prototype présenté dans l'article est devenu un projet nommé "EasyPlan Project Management System". Le logiciel demande
les activités, leur durée, les relations de précédence et le relevé des quantités. En échange, il propose un calendrier de travail
incluant l'assignation de la main d'œuvre. Plusieurs analyses sont disponibles et différents scénarios de travail sont disponibles.
L4 (Shan et Goodrum,
2014)
Calendrier de
travail et
estimation de la
productivité
Le calendrier de travail est mis à jour en tenant compte du fait que le taux de productivité varie selon la météo. Les données
météorologiques stockées dans le logiciel viennent de quatre villes aux États-Unis. Il est possible que l'exercice réalisé ici doive
être refait avec des données météorologiques locales.
L5 (Yeoh Justin K. W.
et coll., 2017)
Calendrier de
travail
Avec les activités, les relations de précédence, les taux de productivité et la main d'œuvre disponible, le logiciel propose un
calendrier de travail optimal.
L6 (Chua, Nguyen, et
Yeoh, 2013)
Calendrier de
travail
FReMAS automatise la création du calendrier de travail. Il peut modifier des éléments structuraux afin de proposer plusieurs
scénarios de construction qui respectent l'échéancier et d'autres objectifs définis par l'utilisateur. Les activités doivent être écrites
selon des instructions précises et la simulation peut être longue.
Outils Excel
N° Auteurs Description
E1 (Agrama, 2014) L'utilisateur peut changer l'importance du temps vs le coût et ajouter d'autres contraintes ou objectifs. Cela permet de tester plusieurs scénarios
facilement. L'outil a des fonctions qui facilitent la répétition des tâches.
E2 (Ponz-Tienda et
coll., 2015)
Cet outil se concentre sur les incertitudes dans l'horaire de travail, les risques de délais et leurs effets potentiels. Demande un niveau de détail
beaucoup plus bas que le logiciel de gestion de projet Primavera (un concurrent de Microsoft Project), pour une performance similaire.
E3 (Benjaoran et
Intarasap, 2013)
L'outil optimise cinq indicateurs de performance : durée du projet, demande maximale en personnel, mises à pied temporaires, inactivité du personnel,
incertitude sur la durée. Leur importance relative est ajustable.
