基于BIM技术的煤炭工程招标采购成本预算控制模型

张瑞鑫

(中煤招标有限责任公司，北京 100011)

国民经济的持续发展促使电力、建材等行业迅速壮大，从而导致对煤炭资源的需求量大幅上升[1，2]，使煤炭工程招标采购项目面临巨大挑战。在项目开展过程中，成本预算超支情况非常普遍，据调查结果显示，超过67%的项目在竣工结算时，实际支出超过成本预算，其原因主要是缺少科学、可靠的成本数据[3，4]，因此，为有效降低成本，促进经济效益的提升，对煤炭工程招标采购成本预算进行控制极为必要。

成本预算控制是目前研究的重点课题，许多相关专家学者均有涉及。如邵必林等人研究基于BIM与GA的施工资源隐性成本控制模型[5]，将BIM与遗传算法(GA)相结合，构建资源成本动态控制模型，利用遗传算法实现资源均衡优化，从而实现资源成本的有效控制；李万庆等人研究基于CSO-ELM的工程施工成本预测模型[6]，通过利用CSO全局搜索寻优ELM模型中的输入权值和偏置值，从而获取最佳参数以构建成本预测模型。本文分别采用三种不同模型通过对某煤炭工程招标采购项目分析，总结出BIM模型具备以下优点：建筑信息模型技术(Building Information Modeling，BIM)是数字化、智能化的变革性生产工具，可对模型内部构件进行识别和数量统计，在一定程度上能够提高数据的识别精度以及数据处理能力，能有效实现煤炭工程招标采购项目项目的成本预算数据控制。

因此本文设计基于BIM技术的煤炭工程招标采购成本预算控制模型，主要通过招标采购成本预算控制模块调用BIM数据管理平台的存储数据，实现煤炭工程招标采购成本预算控制，为煤炭工程招标采购的实施提供科学、准确的成本数据支持。

1 基于BIM技术的煤炭工程招标采购成本预算控制模型

1.1 煤炭工程招标采购成本预算控制模型

煤炭工程招标采购成本预算控制模型主要包括招标采购成本预算控制模块和BIM数据管理平台两部分[7]。招标采购成本预算控制模块通过成本监控、预警及预测功能进行煤炭工程招标采购成本预算控制；BIM数据管理平台可将BIM数据存储于内存中，并提供使用接口。煤炭工程招标采购成本预算控制模型详情如图1所示。

图1 煤炭工程招标采购成本预算控制模型

该模型优势在于可适当封装BIM数据，使BIM数据管理平台具备通用性，适合各种专业领域的功能扩展。

1.2 BIM数据管理平台

BIM数据管理平台是煤炭工程招标采购成本预算控制模型实施数据管理、数据交互和数据应用的基础，是招标采购成本预算控制模块实现的根本[8，9]。BIM数据管理平台详情如图2所示。

图2 BIM数据管理平台

该模块由BIM数据管理内核与平台用户界面两部分组成，并和四个功能层相对应[10]。BIM数据管理内核包含数据交换层、数据存储层和数据应用层。

1)数据交换层：完成内存中BIM数据和外存中IFC数据的交互。

2)数据存储层：采用适当的形式组织和存储内存中BIM数据，并对各个BIM数据对象间的联系进行维护。

3)数据应用层：对BIM数据容器内BIM数据进行访问。平台用户界面包含BIM图形交互模块和BIM资源管理器模块，对应用户界面层，通过对BIM数据应用接口的调用访问BIM数据容器。

因BIM数据管理平台具有通用性，开发时仅对基本功能进行了设计，在此基础上增加成本预算的有关内容，实现煤炭工程招标采购成本预算控制。

1)数据存储层：参照IFC标准对成本预算有关实体对应的类进行建立、初始化以及测试。

2)数据应用层：成本预算有关信息的查询、新增、修正、删除等应用接口，可根据对应的成本预算功能进行建立。编写BIM图形交互模块的数据应用接口，对IFC标准内几何描述信息进行解析，为其提供能直接使用的几何拓扑信息。编写BIM资源管理器模块的数据应用接口，实现查询信息和生成树状结构等功能。

3)BIM图形交互模块：为实现成本预算的算量功能，增加图形运算功能。

4)BIM资源管理器模块：增加成本有关信息的资源管理功能。

1.3 招标采购成本预算控制模块设计

在煤炭工程招标采购工作前期，通过煤炭工程招标采购成本预算控制模型对计划工作的预算成本(BCWS)进行读取，并预算其招标采购成本；在煤炭工程招标采购工作中期，各项已完成工作的实际成本(ACWP)可根据对实际数字进行统计获得，已完成工作的预算成本(BCWP)根据计算便可得到。比较这几个数据，可获得CV、SV、SPI和CPI等评价指标，分别表示成本偏差、进度偏差、进度绩效指标和成本绩效指标[11-13]。对煤炭工程招标采购工作的进度与成本偏差等进行分析，依据分析结果采取对应的手段实施纠偏。招标采购成本预算控制模块需实现成本监控、预警及预测功能，完成煤炭工程招标采购成本预算控制。

1.3.1 成本监控

1)计算基本参数。深入研究查询煤炭工程招标采购成本预算控制模型，并与挣得值分析法相结合，对进度与成本状况进行分析以获取基础数据，包括BCWP、ACWP和BCWS。

2)计算评价指标。根据挣得值的三个基本参数对四个评价指标进行计算，包括CV、SV、SPI和CPI。由成本分析曲线可得到式(1)—(4)所示的计算过程：

CV=BCWP-ACWP=-11.8483

(1)

SV=BCWP-BCWS=24.7557

(2)

3)数据分析。通过对挣得值基本参数间的联系或者评价指标的高低进行比较，确定各项工作的进度及费用情况，并采用针对性的应对方案。

1.3.2 成本预警

可通过挣得值数据分析获得的成本偏差指标对煤炭工程招标采购成本的发展走向进行实时监控，及时关注成本偏差产生的时间[14]。判定需做出调整时的成本偏差临界值只依赖成本监控功能无法达成，是因为成本偏差具有客观性。因此，应确立可以量化成本偏差的指标实施判定，分析产生成本偏差时，成本管理人员是否应进行调整，应如何调整。

采用挣得值分析法进一步分析，为及时提示成本管理人员进行调整，需建立煤炭工程招标采购成本的预警功能。在实现该功能过程中，划分成本偏差值为五个等级，以便于产生成本偏差时可以快速区分成本偏差等级，将其与相应颜色的预警信号一一对应，详情见表1。

表1 成本偏差等级和预警信号对应详情

由1.3.1得到CPI的值为0.97，对应表1中的成本偏差等级和预警信号分别为低偏差、绿色。

1.3.3 成本预测

若成本绩效指标在某预警范围内，则是在煤炭工程招标采购CPI值达到预设值的情况下，此时成本管理人员需采取相应措施实施纠偏[15]。为了能够有效指导资金利用与项目资源分配，还需对采集到的数据进行分析并预测成本发展走向。

使用挣得值分析法对进度和成本实施偏差分析，通过分析结果寻找导致偏差的因素，在计算因素影响程度的同时可以预测煤炭工程招标采购成本的发展走向，并对其完结时的进度和成本状况进行预测。项目完结预算、预测项目完结估算和预测项目完结时的费用偏差分别用BAC、EAC和ACV表示，用公式(5)描述三者间的关系：

ACV=BAC-EAC

(5)

预测项目完结时的成本，可以对资源和资金做出更好的安排，制定出合理、科学的资源及资金分配计划，对煤炭工程招标采购成本预算控制具有重要作用。

1.4 煤炭工程招标采购成本预算控制流程

煤炭工程招标采购成本预算控制模型采用流程如图3所示，实现招标采购成本预算控制。

图3 煤炭工程招标采购成本预算控制流程

大多数BIM软件都具备自动算量功能，可将工程量的计算结果以某种形式输出，最常用的是将采集到的工程量输入到Excel中实施汇总计算，操作简便，实用性强。

2 实验分析

以某公司煤炭工程招标采购项目为实验对象，进度预算时间为9个月，分析本文模型的煤炭工程招标采购成本预算控制的有效性和可行性。

2.1 进度-成本变化分析

根据煤炭工程招标采购项目的进度和实际投资情况，以及市场预估价格变化的情况，绘制实际进度-成本曲线，本文模型的计划进度-成本曲线和实际进度-成本曲线的对比结果如图4所示。

图4 进度-成本曲线对比

分析图4可得，本文模型的计划进度-成本曲线和实际进度-成本曲线变化趋势相同，数值较为接近，由此可以说明，本文模型不仅能实现对煤炭工程招标采购成本发展趋势的预测，还具有较好的煤炭工程招标采购成本预算控制效果。

2.2 实验工程进度对比分析

挣得值分析法根据已完成工作的预算成本参数(BCWP)可对计划工期和实际工期之间的关系进行建立，煤炭工程招标采购项目的进度情况，可通过对已完成工作的预算成本和计划工作的预算成本(BCWS)进行比较得到。若想说明项目进度比计划情况落后，则是在已完成工作的预算成本比计划工作的预算成本低的条件下；若想说明项目进度比计划情况快，则是在已完成工作的预算成本比计划工作的预算成本高的条件下。

实验分析不同时间下，实验工程的进度情况，并设计对比实验，选取文献[5]的基于BIM与GA的施工资源隐性成本控制模型(简称BIM与GA成本控制模型)和文献[6]的基于CSO-ELM的工程施工成本预测模型(简称CSO-ELM成本预测模型)，作为本文模型的对比模型，三种模型的实验工程的进度对比结果如图5所示。

图5 实验工程的进度对比

分析图5可得，时间为1个月时，三种模型的已完成工作预算成本和计划工作预算成本相同，随着实验工程的推进，本文模型的已完成工作预算成本和计划工作预算成本差距较小，并始终稍高于计划工作预算成本，项目进度比预计情况快；BIM与GA成本控制模型和CSO-ELM成本预测模型的已完成工作预算成本始终低于计划工作预算成本，且差距较大，BIM与GA成本控制模型的进度，在项目进行至6个月时，开始出现严重滞后现象，而CSO-ELM成本预测模型的进度，在实验工程进行至4个月时，便开始严重落后。对比这些数据可以看出，本文模型能更好地控制实验工程进度，具有显著的煤炭工程招标采购成本预算控制效果。

2.3 实验工程成本预算情况分析

对实际费用支出状况的真实记录为已完成工作的实际成本(ACWP)。实验工程的成本预算情况，可通过对已完成工作的实际成本和已完成工作的预算成本进行比较获得。如果已完成工作的实际成本比已完成工作的预算成本高，说明项目的成本预算存在偏离。

实验分析不同时间下，三种模型的实验工程的成本预算情况，结果如图6所示。

图6 实验工程的成本预算情况对比

分析图6可得，在实验工程不断推进的过程中，本文模型的已完成工作实际成本和已完成工作预算成本基本一致，当项目结束时，已完成工作实际成本和已完成工作预算成本相同，成本预算结果准确；在项目进行至4个月时，BIM与GA成本控制模型的已完成工作实际成本快速上升，项目结束时，超出已完成工作预算成本18万元左右，偏离程度较大；在项目进行至3个月时，CSO-ELM成本预测模型的已完成工作实际成本大幅度上升，项目结束时，超出已完成工作预算成本28万元左右，偏离程度最为显著。对比这些数据可以看出，本文模型的成本预算具有较高的准确性，可大大提升煤炭工程招标采购成本预算控制效果。

综上所述，由图5、图6曲线的对比分析可知，本文设计的基于BIM技术的煤炭工程招标采购成本预算模型相较于传统模型来说，具有较高的有效性和可行性，通过设计成本预算控制模块来调动BIM数据管理平台中的存储数据，从而有效提高所设计模型的成本预算控制能力，同时也提高了成本预算控制的准确性。

3 结 语

为有效提升煤炭工程招标采购的经济效益，本文设计基于BIM技术的煤炭工程招标采购成本预算控制模型，以BIM技术为基础，通过BIM数据管理平台对IFC数据内煤炭工程招标采购相关数据进行处理，使用招标采购成本预算控制模块调用处理后的BIM数据，实现煤炭工程招标采购成本预算控制。该模型的实际应用可有效控制煤炭工程招标采购成本预算，避免经济损失，为成本预算控制研究提供新思路。