大数据挖掘在建筑工程管理中的应用研究

袁波

湖北省襄阳市房屋产权与市场管理处 湖北 襄阳 441003

引言

随着近年来建筑市场竞争机制日益完善，项目管理工作在提升相关单位质量和核心竞争力中的重要性日益凸显，得到了相关单位充分的重视。大数据时代的到来为建筑工程管理带来新的管理思想和模式，但同时也让建筑工程管理工作面临诸多的挑战，如何发挥大数据挖掘技术的应用优势成为亟须解决的问题之一。结合大数据时代背景下建筑工程管理所遇到的机遇和挑战，相关单位需要进一步给予大数据挖掘技术价值充分的重视，强化大数据挖掘和优化管理，通过科学应用来提升项目管理成效，实现项目管理的专业化、数字化与规范化，确保相关单位可以获得良好的工程项目综合效益。本文从安全管理、质量管理、进度管理与成本管理四个方面探究大数据挖掘技术的应用，现作如下的分析论述。

1 大数据挖掘在安全管理中的应用

为实现最佳的安全管理效果，可以重点从三方面来着手：

（1）构建施工风险预警系统：施工风险预警系统是更好实现安全管理的基础，可以将较多的风险因素尽早消除。比如，当前多数的相关单位所构建的施工风险预警系统可以对施工现场的一切情况进行全过程和动态监控，尤其是施工高峰阶段和施工人员总量高峰阶段可以开展全天候的监管。另外，可以将施工现场的风险因素按照破坏能力大小分为红色、黄色和绿色，一旦施工现场的安全过大，项目管理人员可以立即深入施工现场，进行安全风险因素的预先排查，维护施工现场的安全。

（2）应用大数据挖掘来应对风险：大数据挖掘技术可以对大批量的数据进行收集和分析，筛选出所需要的数据信息，所筛选出的数据信息有充分的准确性和可视化特征。更为重要的一点是，大数据挖掘技术可以对施工现场安全管理工作的变化和偏差进行分析，总结观察结果与参照量之间的差别，继而通过信息分析和风险识别来开展针对性的管理。除此之外，借助大数据挖掘技术可以直接对施工现场急性预测和监控，对所获取到的风险因素直接进行处理，科学防范项目风险点，并保存相关的数据信息，方便项目管理人员即时查看。

（3）应用大数据挖掘来辅助安全管理的决策：智能手机的推广使用让大数据信息采集不再有难度，可逐步将移动通信数据纳入到数据采集端。考虑到建筑工程施工现场的机械设备、人员均较多，所使用的现场摄像头可以对施工状态进行即时观测和分析，但施工现场所存在的遮挡、噪音等因素会影响数据采集的质量。因此，可以在发挥大数据挖掘技术优势的基础上，开展“全体数据”，通过智能手机的运营商基站来定位施工现场的相关数据，动态掌握施工现场的安全管理情况，便于开展针对性的管理工作。

2 大数据挖掘在进度管理中的应用

建筑工程在开展进度管理时会遇到很多因素的影响，比如前期准备工作不足、施工管理能力不足、天气情况及设备与材料未及时到位，这些因素均会对工程项目进度管理产生较大的因素，因此，可以通过大数据挖掘技术来开展进度管理。大数据挖掘工作必须建立相关的部门和管理机制，将施工现场的数据信息通过管理平台实时传输至后方管理层，并存储起来方便挖掘分析。另外，项目部与施工现场的信息往来也可以通过信息录入平台传递至数据管理库，项目部与相关 单位可以即时调用数据库数据，把一些重要的进度管理信息提供给管理部门参考，方便高效落实进度管理。考虑到建筑工程管理数据有一定的特殊性，要实现数据的精细化管理必须对不同的数据进行分类，若是结构化数据，则需要建立一个统一化的数据仓库，非结构化数据的挖掘则需要采用检索技术来开展分类管理，可以借助MOLDA多维机数据分析理论。从目前来看，这种检索技术在本质上属于一种可支持分析和决策管理项目的模型，可以应用到多种类型的工程项目。一旦项目的工期出现延误，则可以借助大数据的Apriori算法来分析影响工程进度的因素，将诸多的工期延误信息组合成一个集合，包括安全事故风险因素、资金短缺风险、雨雪天气因素、地质地形变化因素及施工监管不当。

除此之外，在借助大数据挖掘技术开展项目进度管理时，需要按照项目的实际情况来组建进度数据挖掘小组，对项目开展过程中的所有信息做到实时采集，并通过大数据挖掘技术来系统化处理。考虑到进度管理涉及的专业内容较多，因而需要保证小组成员有足够的专业性，可以最大限度发挥大数据挖掘技术的优势。需要注意的一点是，进度数据挖掘小组在采集信息时要将工程方案、施工现场的管理信息等多种信息纳入到采集范围内，待完成数据采集后进行系统分析，构建科学性的数据控制体系。从目前来看，多数建筑工程通过应用大数据挖掘技术，可以准确获取到相关的工程信息，尤其是通过借助服务平台，可以将进度管理中的诸多因素联系起来，实现整个管理工作的统一化和系统化。

3 大数据挖掘在成本管理中的应用

与进度管理一样，工程成本管理也需要建立数据挖掘小组，并按照项目的施工特点合理划分成本，对项目开展过程中的成本预算数据做系统化的整合。计算机技术和大数据技术的应用可以实现两方面的目的，一是可以实时监控成本预算情况，并做到成本风险预测，合理配置项目的人力、物力和财力，确保在满足施工质量要求的前提下，最大限度降低项目成本。二是通过应用大数据挖掘技术，可以推动项目成本管理机制与程序的完善和升级，帮助相关单位获得良好的经济效益。

为强化大数据挖掘在成本管理中的应用效果，可以利用大数据挖掘技术的开放性、整体性和相关性优势来完善成本管理制度，比如可以建立动态化的财务监管网络体系，对施工材料采购、设计费用、施工现场成本等多项成本信息进行收集，并将这些信息实时传输至平台，做到数据共享与开放，便于落实监督管理。再比如可以构建企业内部交流平台和分享制度，项目施工工作人员可以及时反馈问题，尤其是材料采购、材料进出库等信息非常有必要执行信息共享，确保有一定量的材料库存，不然影响施工进度和成本管理。除此之外，还可以利用大数据挖掘技术来获取市场的第一手信息，以施工材料采购为例，相关单位可以使用材料价格信息网来查询市场信息，及时了解到国内、国外市场价格信息、物资的供求来源、国际贸易支付方法等相关内容，动态掌握行业资讯、产品评测、市场调研、产品营销等一系列信息[1]。通过应用大数据挖掘技术来开展施工材料的采购工作，势必可以最大限度降低和避免项目采购风险，实现预期的成本管理目标。

4 大数据挖掘在质量管理中的应用

目前来看，大数据挖掘技术已经可以使用到建筑工程项目质量管控的方方面面，包括工程设计阶段、施工准备阶段、施工过程阶段及竣工阶段，均可取得较好的质量管理效果。以施工准备阶段的大数据挖掘技术来说，可以将施工图纸信息、施工材料质量信息、人员、机械设备等信息融入系统库中，并对相关的数据信息做分析处理，细化为工程质量管控的参数，制定具体的质量管控方案。值得一提的是，近年来广泛使用的BIM技术在提升工程施工质量中也发挥了重要的作用。在施工准备阶段，工作人员可以通过BIM技术的三维建模功能来模拟工程信息，尤其是可以对管道信息、给排水管道等信息进行全方位的分析，开展仿真模拟，尽早发现施工质量隐患，以此进一步完善设计方案[2]，最大限度从源头上控制质量风险。再以施工过程阶段为例，施工过程阶段是引发质量问题的关键阶段，更是整个施工质量防控的关键阶段，必须予以充分的重视。在应用大数据挖掘技术时，可以采取动态监管和静态监管两种方式，一方面对工程施工情况进行循环跟踪处理，应用动态管理方法分析和处理质量问题，并做好后续的评价改进工作。另一方面，可以采用动态挂历方式对项目施工内容开展随机检查，更好的优化资源配置，以此编织一张庞大且严密的工程质量监管网络，强化质量管控能力。

5 结束语

大数据挖掘技术已然成为建筑工程开展项目管理的强有力抓手，在安全管理、进度管理、成本管理及质量管理中均可以发挥出十分显著的作用，值得推广应用。但考虑到现阶段所使用的大数据挖掘技术还存在诸多的不足，在工程管理中的应用无法取得最佳效果，因而后续依然要加大大数据挖掘技术研究力度，以此拓宽大数据挖掘技术在建筑工程项目管理应用中的深入和广度。