The thesis examines how artificial intelligence can enhance the management of interdependencies and coordination within supply triads in the construction sector. Using a single case study based on reconstructed proportional data, the research identifies key sources of delays and inefficiencies among the three collaborating organizations. It proposes construction-specific categories of interdependencies and links them to AI tools that can improve decision-making, risk forecasting, and communication. The study ultimately presents a conceptual framework for AI-enhanced project management in construction supply chains.
La tesi analizza come l’intelligenza artificiale possa migliorare la gestione delle interdipendenze e il coordinamento nelle triadi di fornitura del settore delle costruzioni. Attraverso un caso studio singolo, basato su dati ricostruiti e proporzionali, vengono identificate le principali fonti di ritardi e inefficienze tra le tre organizzazioni coinvolte. La ricerca propone categorie di interdipendenze specifiche del contesto costruttivo e le collega a strumenti AI in grado di supportare decisioni, previsione dei rischi e comunicazione. Il lavoro introduce infine un framework concettuale per un project management potenziato dall’AI nelle filiere delle costruzioni.
INTERDIPENDENZE E COORDINAMENTO AI-ENABLED NELLE TRIADI DI FORNITURA NELLE FILIERE DELLE COSTRUZIONI: UN CASO STUDIO SINGOLO
SCRIMIERI, STEFANO
2024/2025
Abstract
The thesis examines how artificial intelligence can enhance the management of interdependencies and coordination within supply triads in the construction sector. Using a single case study based on reconstructed proportional data, the research identifies key sources of delays and inefficiencies among the three collaborating organizations. It proposes construction-specific categories of interdependencies and links them to AI tools that can improve decision-making, risk forecasting, and communication. The study ultimately presents a conceptual framework for AI-enhanced project management in construction supply chains.I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
https://hdl.handle.net/20.500.14253/68322