RISK MANAGEMENT NEL SETTORE COSTRUZIONI ED INFRASTRUTTURE: SPERIMENTAZIONE DI UN APPROCCIO INNOVATIVO PER LA GESTIONE DEL RISCHIO

Abstract

La presente dissertazione analizza le metodologie di gestione del rischio nel settore delle grandi costruzioni e infrastrutture, caratterizzato da elevata complessità, incertezza e rischi significativi. In particolare, si approfondisce l’adozione di strumenti software avanzati, evidenziando il loro ruolo rivoluzionario rispetto alle pratiche tradizionali. Questi tool consentono di utilizzare modelli quantitativi e simulazioni per identificare e valutare criticità, migliorando significativamente la gestione delle incertezze. Dopo un’ampia revisione teorica sulle linee guida fondamentali per la gestione del rischio, la tesi si concentra sull’analisi delle opportunità offerte dall’implementazione di software dedicati. Questi strumenti permettono di affinare il controllo dei rischi grazie a un approccio analitico, personalizzando parametri e utilizzando simulazioni avanzate come quelle Monte Carlo. Tale approccio consente di rappresentare con precisione le possibili evoluzioni progettuali, considerando variabili come tempi e costi. Un capitolo specifico è dedicato all’applicazione pratica del software, con l’analisi di scenari differenziati per testarne funzionalità e capacità di risposta a variazioni nei parametri. Le simulazioni includono modifiche al numero di iterazioni e ai tipi di distribuzione probabilistica, dimostrando come tali variazioni influenzino i risultati del progetto in termini di tempistiche, costi totali e riserve di contingenza. La tesi conclude sottolineando come l’approccio descritto trasformi la gestione del rischio in una leva strategica, migliorando il ciclo di vita del progetto e garantendo un uso ottimale delle risorse, contribuendo così al successo globale.

This dissertation examines risk management methodologies in large-scale construction and infrastructure projects, a sector defined by high complexity, uncertainty, and significant risks. It focuses on the adoption of advanced software tools, showcasing their transformative potential compared to traditional, often outdated practices. These tools leverage quantitative models and simulations to effectively identify and evaluate both historical and emerging risks. After establishing a comprehensive theoretical framework on the fundamental risk management guidelines, the study analyses the opportunities for innovation provided by dedicated risk management software. These tools enhance the control of uncertainties and enable more advanced, data-driven management practices. By customising parameters and using Monte Carlo simulations, the software delivers a detailed representation of potential project outcomes, addressing variables such as costs and timelines. A specific chapter is devoted to the software’s practical application through the detailed analysis of different scenarios. These scenarios test the tool’s functionality and its responsiveness to parameter changes, such as the number of iterations and types of probabilistic distributions. The findings demonstrate how altering key parameters can significantly impact project results, including timelines, total costs, and contingency reserves. The dissertation concludes by highlighting how this approach transforms risk management from a simple control activity into a strategic tool for improving project outcomes. By optimising the project lifecycle and resource management, it contributes to achieving overall project success.