Il ruolo del Project Planning nella realizzazione di infrastrutture civili complesse. Caso studio dell’estensione di un impianto di trattamento acque in Arabia Saudita.

Abstract

Il seguente elaborato presenta un’analisi delle metodologie di Project Planning e Project Control applicate all’estensione di un impianto di trattamento acque in Arabia Saudita. La trattazione si basa su un inquadramento teorico, tramite l’evoluzione del Planning, il ruolo del Project Control, le curve di avanzamento, il Risk Management e l’Earned Value Methodology (EVM). L’analisi si concentra su tre strutture dell’impianto. Nella prima fase si stima il numero di getti, per la suddivisione gerarchica del progetto in WBS. Lo Scheduling viene eseguito tramite il Software Primavera P6, standard per la gestione di progetti complessi. Viene raggiunto il massimo livello di dettaglio, definendo le attività per ogni WBS di getto. Le quantità vengono ricavate tramite il Software Vision CPM, in ottica 5D. L’imputazione di tali quantità in Primavera P6 permette una stima accurata delle durate delle attività. L’affidabilità dello Scheduling viene verificata attraverso il DCMA 14-Point Assessment basato su 14 metriche KPI che ne attestano la robustezza. Vengono analizzate diverse distribuzioni di allocazione delle risorse per le attività. La distribuzione lineare risulta la più rappresentativa indipendentemente dalla scala di dettaglio. Il Risk Management viene implementato attraverso la Piattaforma Primavera Cloud tramite la Simulazione Monte Carlo. L’analisi ha distinto tra eventi LIHF dovuti ad inefficienze quotidiane, ed eventi HILF correlati ad eventi catastrofici. I risultati confermano, in accordo la letteratura, che l’effetto degli eventi LIHF è la minaccia maggiore per il progetto. Simulando uno scenario di inefficienza iniziale nei primi sei mesi del progetto si esegue la EVM al fine di valutare la performance. In sintesi, l’elaborato fornisce una dimostrazione che, nell’ambito di progetti complessi, l’integrazione di uno Scheduling al massimo dettaglio con metodologie come il Risk Management e l’EVM, consente ottimizzare proattivamente la gestione.

The following dissertation presents an in-depth analysis of Project Planning and Project Control methodologies applied to the extension of a water treatment plant in Saudi Arabia. The discussion is based on a theoretical framework, tracing the evolution of Planning, the role of Project Control, Resource Curves, Risk Management, and Earned Value Methodology (EVM). The analysis focuses on three critical structures of the plant. In the first phase, the number of concrete pours is estimated for the hierarchical project breakdown into the WBS. Scheduling is performed using the Primavera P6, the standard for managing complex projects. The maximum level of detail is achieved, defining the activities for each pour WBS element. Quantities are derived using the Vision CPM Software, adopting a 5D approach. Inputting these quantities into P6 allows for an accurate estimation of activity durations. The reliability of the Schedule is rigorously verified through the DCMA 14-Point Assessment based on 14 KPI metrics, which attest to its robustness. Different resource allocation distributions for the activities are analyzed. The linear distribution proves to be the most representative. Risk Management is implemented through the Primavera Cloud Platform using Monte Carlo Simulation. The analysis differentiated between LIHF events, caused by daily operational inefficiencies, and HILF events, correlated with catastrophic occurrences. The results confirm, in agreement with the literature, that the cumulative effect of LIHF events is the greatest threat to project completion. By simulating an initial inefficiency scenario in the first six months of the project, the EVM is performed to assess the relative performance. In summary, the paper demonstrates that, within the scope of complex projects, the strategic integration of a maximum detail Schedule with advanced methodologies like Risk Management and EVM, allows for the proactive optimization of project management.