智能建筑工程项目风险识别的两阶段风险分解矩阵法

李书全　张　燕　陈　洁　李　军　李明通

摘要：智能建筑工程项目周期长、技术新、涉及范围广、风险因素数量多且种类繁杂，文章提出了一种两阶段风险分解矩阵法，可以便捷有效地完成智能建筑工程项目的风险识别。

关键词：智能建筑；风险识别；风险分解矩阵

一、引言

目前，世界上最先进的智能建筑技术在中国都已得到应用。然而。许多定位于智能型的建筑，其智能化系统的开通率、无故障运行率、节能增效的实际情况与预期的要求有较大差距。上海有关单位对该地区智能大厦的BA系统进行了调研，其结果表明，在这些大厦中，智能化系统的监控项目运行正常，在物业管理方面起重要作用的仅占20％。部分监控项目运行不正常。但尚可使用的系统占45％。有35％的BA系统在使用多年后。仍不能开通运行的或运行一段时间后发生了故障，无人修复而废弃不用。相当大一部分BA系统不仅不能实现预期的目标，反而浪费了大量的人力财力。

如果说最初的智能建筑项目失败案例可以视为无法进行概率统计的不确定性事件的话，那么随着这样的记录越来越多。非确定事件已变成风险事件。智能建筑项目具有高风险性，这是个不争的事实。项目的规模越大、技术越新、越复杂，其涉及的不确定因素也就越多。因而风险程度就越高。

有调查表明，在我国，包括智能建筑在内的所有与信息化有关的工程项目成功率不到30％，大约有70％以上的工程项目超出预定的开发周期，功能和性能达不到预期的效果。这些都促使科研人员和管理人员从理论和实践上重视对智能建筑工程项目的风险管理。

二、项目的风险识别及其常用方法

根据C-PMBOK的定义，项目的风险管理是通过计划、组织、指导、控制等过程，通过综合、合理地运用各种科学方法来实现其目标的。它包括项目风险识别、风险量化、风险评价、风险规划、风险控制、风险监督等风险管理全过程，

项目的风险识别是项目风险管理的基础，即识别项目实施过程中可能遇到的所有风险源和风险因素，对它们的特性进行判断、归类，并鉴定风险性质。项目风险识别。应是一项持续的、反复进行的工作，贯穿于整个项目的生命周期。

风险识别主要内容包括：有哪些风险应当考虑：引起这些风险的主要因素是什么：这些风险所引起后果的严重程度如何。

项目风险识别的方法很多，常用的有以下这几种。

1头脑风暴法。就是以专家的创造性思维来索取未来信息的一种直观预测和识别方法。

2德尔菲法又称专家调查法。用德尔菲法进行项目风险识别的过程是由项目风险小组选定与该项目有关的领域和专家，并与这些适当数量的专家建立直接的函询联系，通过函询收集专家意见，然后加以综合整理，匿名反馈给各位专家，再次征询意见。

3情景分析法。根据发展趋势的多样性，通过对系统内外相关问题的系统分析，设计出多种可能的未来前景，然后用类似于撰写电影剧本的手法，对系统发展态势做出自始至终的情景和画面的描述。

4风险分解树法。利用图解的形式将大的风险分解成各种小的风险，或对各种引起风险的原因进行分解，这是风险识别的有利工具。

三、智能建筑工程项目的风险识别

智能建筑在我国的兴起，不过短短的十多年，按照项目管理知识体系进行智能建筑工程项目管理，也是近几年刚刚开展。无论是开发商、集成商、设计院、政府管理部门还是物业运营公司等项目千系人，在数据积累和历史经验方面都显得不足，因此基于统计理论的风险识别方法，尚不适用。智能建筑工程项目要求高、周期长、技术新、涉及范围广、风险因素数量多且种类繁杂，致使其在整个寿命周期内面临的风险多种多样。而且大量风险因素之间的内在关系错综复杂、各风险因素之间与外界交叉影响又使风险显示出多层次性，因此某一种单独的风险识别方法也不足以应对这样复杂的局面。目前，智能建筑项目风险识别方法尚在探索之中，在实践中。笔者尝试将多种风险识别方法综合运用。形成“两阶段风险分解矩阵法”。

第一阶段：识别风险源——头脑风暴——德尔菲法。

在此阶段，首先分别在不同人群范围内(系统集成商、开发商、物业管理公司……)召开会议，以智能建筑项目的风险识别为主题。请各方专家们畅谈智能建筑工程项目的成败经验。发挥专家的创造性思维来获取信息。通过专家之间的信息交流和相互启发。达到互相补充并产生组合效应，总结、筛选出直接影响建筑智能化系统正常运行的风险源。在运用头脑风暴法去激发创意时，应注意到这是由许多人共同提出大量想法的策略，不要过早对意见下结论。最大限度地延伸风险源的范围，使风险识别更加有效。然后将众多专家的观点归纳整理，确定出智能建筑工程项目的风险源来自五个方面：

1决策风险。(1)目标错误：比如房地产项目本身定位不准，建筑智能化总体方案定位不准等。(2)招，投标决策风险：包括设计，监理，施工承包，设备材料供应商等方面的招标。

2技术风险。(1)设计风险：设计者与用户沟通不够：规范，标准选择不当；设计存在安全隐患：未考虑施工的可能性：设计内容不全、设计存在缺陷、遗漏和错误等。(2)软件风险：如用户需求不明确：变更过多：软件成本日益增长：开发进度难以控制：软件质量差：软件维护困难等。(3)设备风险：如设备可靠性差：后续配件支持缺乏等。(4)系统集成风险：根本无法集成：集成成本过高：不合理的集成方案和技术；未考虑工程现场的具体情况；未达到质量检验和工程验收标准等。

3项目管理风险。(1)计划进度风险。劳动力缺乏／工作效率低下；材料设备供应滞后；设计图纸供应滞后：不可预见的现场条件等。(2)成本控制风险。工期的延误；不适当的工程变更；不适当的工程支付；承包人的索赔；预算偏低；不适当的采购策略；项目外部市场条件发生变化等。(3)项目组织管理风险。缺乏项目管理能力；组织不适当：关键岗位人员经常发生变动；项目目标不适当。加之控制不力；缺乏项目管理协调等。

4外部环境风险。政府，主管部门对项目干预太多：建设体制或建设法规不健全；相关规范或标准的改变：企业并购：自然灾害等。

5行为主体风险。(1)业主：项目可行性研究缺乏严肃性(倾向性要求)；希望少花钱多办事，不遵循事物客观规律；投资先天不足；盲目干预。(2)系统集成承包商：：技术实力不够；不诚实；缺乏职业道德；工程管理能力不足。(3)工程监理：业务水平不足；职业道德差。(4)设计单位：自身能力和水平不适应；设计流程组织管理不善。(5)供应商：不能提供足够的技术支持。(6)物业管理公司：人员技术素质差，培训投入不够。(7)评审专家；个人专业局限性，不公正。

在头脑风暴结果的基础上。绘制出风险分解树(RBS)，如图1所示。

据此编制智能建筑工程项目风险专家咨询调查表，在

更大范围内分发出去，请各方面相关专家填表咨询。专家们根据自己的理解，对调查表中所归纳的各种风险因素，按照其对于建筑智能化系统的负面影响程度进行排序。这些影响包括：风险发生的概率、对系统性能的影响、对成本造价的影响和对项目进度的影响。

专家调查评判的目的是为后续的风险分析奠定基础。对回收的调查表进行数据统计、评估，找到影响智能建筑项目正常运行的主要的、关键的风险因素。

第二阶段：确定风险出现的时间点——基于生命周期的风险分解矩阵法。

智能建筑项目属于大型工程项耳，包括的任务多、工期紧。为了更好地完成项目。在实施过程中通常用工作结构分解(WBS)对项目工作进行层次化的分解组织。而把项目的工作分解树(WBS)和它的风险分解树相互联系在一起，是把项目的活动与风险相关联的好方法。WBS采用分层结构定义了达到项目终极目标所要完成的主要任务、次要任务和工作包。而风险分解树(RBS)同样采用了一个分层结构，对项目的风险源加以分类。

在智能建筑工程项目的整个生命周期内，风险无处不在、无时不有。在项目的整个实施过程中，各种风险在性质和数量上都是在不断变化的。随着项目的进行。有些风险可以规避。有些风险会得到控制，有些风险会发生并得到处理。同时在项目的每一阶段都可能产生新的风险。

为了更直观地反映各种风险可能出现的时间点，首先把智能建筑工程项目按照生命周期路径进行工作分解，生成图2所示的WBS。然后将该WBS和风险分解树RBS(如图1所示)结合在一起。产生一个矩阵结构一基于项目生命周期的风险分解矩阵(RSM)。如图3所示。

这是一个二维的矩阵，行和列分别代表工作包与风险源。可以看到有的风险源只存在于一个工作包内，而有的风险源则贯穿整个项目的全部生命周期，更多的情况是在一个任务包内同时存在几个风险源。通过这样一个基于项目生命周期的RSM矩阵，直观地列出了所有与项目相关的过程、参与者及存在的问题，从中确定风险的来源、产生条件。

四、结论

采用二阶段风险分解，生成了基于生命周期的RSM矩阵，它有助于项目管理者快速、清晰地识别出在任何一个项目阶段可能存在的各种风险源，进一步进行风险估计，从而制定动态的项目风险应对方案，在信息系统的支持下，可以建立智能建筑项目风险的预警系统。

参考文献：

1中国项目管理研究委员会，中国项目管理知识体系与国际项目管理专业资质认证标准，北京：机械工业出版社，2002。

2符志民，航天项目风险管理，北京：机械工业出版社，2005。

3李坚，谈我国智能建筑发展的有关问题及对策，科教创业月刊，2007，(11)。

4王要武，李晨洋，项目风险辩识，企业管理，2005，(8)。