BIM和大数据技术在建筑工程质量管理中的应用

文／李敬春 广东科能工程管理有限公司 广东广州 510507

引言：

近年来，受到市场经济以及国内外发展形势的影响，建筑业逐步进入增速放缓发展阶段。在新时期背景中，建筑企业必须立足于新时期建筑产业发展方向，追求质量效益型集约发展。然而结合实际情况来看，受到传统粗放型管理模式以及管理理念的制约影响，导致建筑企业在质量管理以及工作方式上难以实现创新突破，在实现质量效益型集约发展过程中受到了严峻挑战[1]。目前，为消除传统粗放型管理模式带来的弊端影响，建筑企业有必要结合新技术以及新理念发展方向，对传统粗放型管理模式以及技术内容进行转型升级。其中，BIM与大数据等建筑信息化技术的推广与应用无疑是对建筑传统粗放型管理模式带来了严重冲击。主要原因是建筑信息化技术所具备的信息化、智能化以及自动化管理功能在很大程度上可以对传统粗放型管理模式所存在的效率低下、精细化管理效果不强等问题进行重点解决，是新时期提高建筑产品质量安全以及满足业主需求的重要手段，值得推广与应用。

1、BIM和大数据技术内容及功能特点分析

1.1 BIM技术内容及功能特点

BIM技术可以理解为建筑信息模型，主要通过集成使用工程项目各项相关信息数据科学构建建筑模型。并通过利用数字信息仿真技术对建筑物所具有的真实信息进行全过程模拟分析，根据分析反馈结果对当前工程项目建造流程等相关要素内容进行妥善管理。区别于一般的技术手段，BIM技术功能特点相对突出，具体表现在以下方面：

1.1.1 可视化

可视化基本上可以视为BIM技术的重要功能表现，主要通过构建三维立体模式形式实现工程构件或者实物进行真实展示。其中，可以真实展示出构件属性以及规则信息。客观来讲，BIM模型所展示的成果与建设工程空间尺寸可保持一致。一般来说，在模型预制的设计精度范围内，可以将设计缺陷暴露出来，让设计人员提前明确设计短板问题，并采取针对性措施加以应对。结合当前应用情况来看，相关人员可通过利用BIM技术的可视化功能特点及时发现并解决施工作业期间可能出现的问题，实现对建设项目全生命周期的可视化质量管理[2]。

1.1.2 协调性

对于工程项目施工建设活动而言，各方主体单位需要保持良好的协调配合关系，能够重点针对施工建设痛点问题以及重难点问题进行妥善处理。然而结合以往的管理经验来看，业主、设计单位以及施工单位等各利益相关方一般多采取点对点的低效率沟通方式，无法重点针对施工细节问题以及重难点问题进行及时处理。而通过利用BIM协作平台各参与方可针对工程建设重难点问题进行沟通交流，如可以结合三维模型构建情况以及运行情况对各专业系统间存在的问题进行及时处理，实现信息共建共享功能目标。

1.1.3 模拟性

利用BIM技术的模拟性特征优势，基本可以实现对建设工程项目全生命周期流程的模拟操作与研究分析。例如，在前期规划设计阶段，设计人员可通过利用BIM相关软件实现对工程实体模型的科学构建以及模拟分析。期间，设计人员可以对真实状态中存在的事物进行操作模拟分析，根据分析反馈情况，对施工建设活动可能存在的风险问题进行提前识别与应对处理。同时，设计人员可通过利用4D施工模拟优势对管线复杂区域施工流程进行动画模拟分析，根据流程分析情况，及时甄别风险问题并加以应对。除此之外，在后期运维管理阶段，BIM技术所具备的模拟性特征可针对紧急情况处理方式进行模拟分析，巩固加强现场施工运行安全[3]。

1.2 大数据技术内容及功能特点

大数据基本可以理解为数字化时代出现的一种常态现象，大数据并不是单纯的大量数据，也不是云计算的拓展应用，而是可以视为一种具备综合性特点的技术手段，可以满足使用者对数据资源的收集储存以及应用分析等需求。从技术核心上来看，大数据技术的实施关键在于从大量数据信息中筛选提取最具价值的信息数据。客观来讲，大数据技术可通过对海量数据资源进行采集分析与整合应用，从中筛选出最具价值特点的信息数据辅助管理者经营决策。从技术特点上来看，大数据技术具备以下优势特点：

（1）数据量巨大。大数据所处理的数据量十分庞大，一般都处于PB级以上；（2）数据类型较多。大数据可以针对结构化数据以及文档、图片等非结构化数据进行大量采集与整合分析；（3）数据时效性。面对海量的数据资源，大数据技术可以通过实时分析获取最具价值优势的信息资源，不仅可以提升数据处理效率，同时也可以增强数据时效性功能；（4）数据潜在价值较大。通过利用大数据挖掘以及分析技术，可以从海量数据资源中筛选出核心价值信息。在此基础上，相关人员可通过深度挖掘大数据的潜在价值，实现对大数据资源的合理开发与高效利用[4]。

结合当前业务发展情况来看，大数据技术已然成为衡量各企业核心竞争力的重要指标因素。因此对于建筑行业企业而言，企业管理者应该加强对大数据技术的普及应用，尤其要重点体现在工程项目全生命周期质量管理中。基于大数据技术项目质量管理工作可对现有的组织流程以及工作流程进行优化设计。并通过精准获取工程数据以及整合分析工程数据，实现数据共建共享以及精细化管理目标。

2、建筑工程质量管理现状及问题分析

建筑工程质量管理基本上可以理解为管理人员需要采取切实可行的策略手段完成质量指挥以及控制组织协调活动，通过规范管理与协调控制，确保建筑工程施工建设活动得以高质量开展，为精准打造质量合格的建筑工程项目夯实基础保障。在具体实施过程中，建筑工程质量管理工作可通过科学构建质量方针以及质量目标，对工程项目施工建设期间所涉及到的质量管理内容进行贯彻落实。如可以通过采取质量控制以及质量改进等方式，实现高质量管理目标。然而结合实际管理情况来看，部分建筑工程项目在质量管理方面所表现出的滞后性问题相对明显。究其原因，主要是因为管理人员所选择的质量管理理念仍旧未能摆脱传统粗放型管理理念的制约影响，比较注重强调建筑工程质量管理理论方法的应用，而忽视创新发展问题。

例如，当前建筑工程项目质量管理活动更加侧重于关注工程产品质量，而对于工作质量的重要性缺乏高度重视，最终导致质量管理工作长时间处于以问题为导向的被动管理局面。与此同时，企业质量管理部门与其他各职能部门之间所表现出的协调管理关系并不是很密切，在日常工作之间对产品质量以及工作落实情况进行共同监督与管理[5]。除此之外，施工现场质量管理工作缺乏提前风险防控，通常是在发生质量问题之后或者发生严重质量事故之后才会追究落实。最重要的是，传统质量管理模式在技术应用方面所表现出的局限性问题相对明显。如专业知识限制以及信息不对称等，导致各参建单位无法实现信息共建共享，难以真正参与到建筑工程全生命周期质量管理活动当中。

3、BIM和大数据技术在建筑工程质量管理中的应用优势分析

3.1 精准识别施工风险问题，巩固加强质量管理效能

建筑工程项目质量管理可通过借助信息化管理工具如BIM及大数据等相关技术工具，可实现对施工质量管理全过程的创新优化。在管理期间，管理人员可通过整合升级施工数据，并与标准数值进行综合对比分析，及时发现施工异常问题以及风险问题。与此同时，基于BIM和大数据技术的质量管理模式可通过利用可视化分析、模拟分析等管理功能，对专业施工重难点以及风险隐患问题进行提前识别。

管理人员可通过提前利用虚拟技术对施工建造流程进行模拟分析，根据分析反馈结果，判断建筑专业施工期间是否存在施工碰撞问题以及其他风险问题。获取关键数据信息之后，质量管理人员可对现场管理方案进行合理改进与优化调整，以进一步巩固现场质量管理效能。此外，管理人员也可以利用数据挖掘功能，获取质量管理数据，如比较常见的材料检验资料、质量控制资料等关键数据，及时发现数据异常以及质量风险问题，为下一步质量管理工作高质量开展提供保障[6]。

3.2 满足立体协同化质量管理要求，促进质量管理工作顺利开展

基于信息化管理技术的质量管理模式可通过利用立体协同化管理功能，促进各部门之间信息共建共享。在具体实现过程中，各部门可通过利用智能化交流软件以及信息化平台，对建筑施工作业期间所涉及到的各类施工数据以及资料内容进行获取分析。并通过在线决策以及在线协商，确保施工沟通的及时性，及时解决施工矛盾问题。另外，信息化质量管理模式可通过利用BIM技术促进立体协同化水平持续提升。

举例而言，BIM技术所表现出的三维立体化、协同性以及可视化特征相对明显。在具体应用过程中，管理人员可利用技术优势科学构建建筑三维模型。通过全方位展示建筑三维模型，对建筑施工流程进行过程化管理，及时甄别风险，并解决风险。在此过程中，各部门可以针对各阶段施工作业流程以及管理重难点问题进行交流互动，保证现场施工作业活动得以顺利开展。

3.3 深度挖掘与分析质量管理数据，为质量管理提供数据基础

建筑工程质量管理期间会涉及大量对建筑工程实际情况进行描述的工程数据类型，如构件名称、尺寸等几何信息、技术参数、施工信息如施工单位、施工班组等。为确保建筑工程质量管理水平得以全面提升，管理人员需要对上述质量管理数据进行深度挖掘与科学分析。

在具体实现过程中，可通过利用大数据挖掘以及分析技术对质量管理数据进行主动采集与整合筛选。通过筛选出最具价值性的信息数据，得出质量管理过程中出现质量问题的成因以及治理方法。并结合现场实际情况及时做出相应决策，防止质量风险问题反复出现。除此之外，通过利用大数据技术对质量管理数据进行筛选分析，基本上可以帮助管理人员及时发现共性以及个性问题，为增强事前质量控制以及事后质量改进工作效能夯实数据基础保障。

4、BIM和大数据技术在建筑工程质量管理中的应用措施及实践建议

4.1 科学构建BIM质量管理系统，巩固加强建筑工程施工质量安全

科学构建BIM质量管理系统基本上可以实现对市政管网施工全生命周期流程的规范管理。例如，管理人员可以结合BIM质量管理系统以及大数据技术手段，对施工现场所涉及到的各类尺寸信息进行详细掌握。在施工建设期间，施工人员可以参考设计标高以及各类尺寸信息规范开展施工活动，避免出现施工效率低下或者施工失误问题。与此同时，所构建的BIM质量管理系统可以与互联网技术进行结合应用，实现对各阶段施工流程状态变化的自动化监测与管理。期间，相关人员可以在隐蔽施工位置设置不同类型的传感器设施，根据传感器测点位置变化情况以及相关数据反馈情况，及时发现现场施工异常问题以及质量缺陷问题，并加以解决。

4.2 注重深化设计问题的贯彻处理，提高施工建设水平

对于建筑工程项目而言，在前期建设阶段，各参与项目单位以及各专业可通过利用BIM技术与大数据技术优势，对相关施工资源以及流程内容进行信息共建共享。在此基础上，利用数字信息仿真模拟技术对市政管网工程设计阶段以及施工阶段所涉及到的重难点内容进行决策分析，保障项目整体建设水平得以有所提升[7]。举例而言，参建单位可通过利用BIM技术的虚拟化、可视化分析特点，提前对建筑工程的复杂工况条件以及隐蔽施工流程等进行模拟分析。通过提前明确施工建造过程所面临的风险问题以及重难点问题，全面提高工程项目的可建性。需要注意的是，在进行BIM模拟分析时，相关人员需要重点围绕模型构建、参数校正以及方案优化等内容进行模拟分析。并结合实际情况，对存在问题的环节进行适当调整。

4.3 实现全生命周期质量监测管理目标，推进建筑信息化质量管理进程

实现全生命周期质量监测管理目标，可以视为促进建筑工程信息共建共享水平提升的重要保障。在具体实现过程中，各参建单位应该利用BIM技术的优势功能完成对项目设计阶段进行协同与深化设计处理。其中，在协同建模过程中，设计人员可采取大数据挖掘技术实现对BIM参数以及信息等重要资源的整合分析。根据分析反馈结果，对建筑各施工阶段流程所涉及到的重难点内容进行深度研究与分析。与此同时，在施工作业阶段，参与到项目施工建设的相关人员可通过借助轻量化协同平台，对关键数据进行重点研究与共用分享。

可对各专业施工相互交叉所涉及到的风险问题进行提前处理，尽量减少专业施工矛盾问题出现。在后期运营管理阶段，相关负责人员可利用BIM技术对施工阶段的模型进行全面深化调整，通过不断提高模型运用精度，保障项目运营质量服务水平得以全面提升。除此之外，基于BIM技术的建筑项目可以提前对关键施工节点流程内容进行模拟分析，根据分析反馈结果，对关键施工节点所涉及到的重难点施工问题进行提前把握，尽量减少现场施工风险问题。

需要注意的是，全生命周期质量监测管理期间所涉及到的工程数据量相对庞大，要求各管理组织需要在各自的职责权限范围内科学利用大数据挖掘以及分析技术，完成对工程产品信息以及质量管理业务信息的集成处理，避免信息资源出现流失或者断层问题。在具体分析过程中，管理人员应重点针对质量管理资料如勘察设计文件、招投标及合同文件等重要资料数据进行筛选应用，为质量管理工作提供良好支持。在此基础上，管理人员可通过综合对比资料数据与实际数据，对当前施工现场是否存在质量风险问题进行甄别分析。

4.4 利用碰撞检测功能优势，提前识别风险并规避风险

基于BIM模型，施工单位可在正式施工前对各工种施工流程以及专业施工协调问题进行碰撞检测。并根据检测结果，对现场施工建设期间是否会出现施工碰撞或者相关风险问题进行研判分析。同时将碰撞点反馈给设计单位进行整改优化，以防止施工作业期间出现设计变更等影响工程建设进度以及造价成本的情况。在此基础上，利用BIM技术的可视化以及模拟化功能，基本上可以提前对排水管网线路交叉的复杂部位进行三维可视化设计分析。除此之外，技术人员可根据BIM技术所构建的管网空间场景模型，提前完成对交叉碰撞问题的有效应对，确保空间使用率以及现场安全管理效率得以全面提升。

结语：

总而言之，BIM和大数据技术已然成为新时期建筑工程项目质量管理的主流方向。针对于此，在今后的管理过程中，管理人员应该积极将BIM和大数据技术内容引入到建筑工程质量管理体系当中。通过主动结合BIM和大数据技术的发展方向以及优势特点，对质量管理模式以及相关作业流程进行全面升级与优化。在具体应用过程中，管理人员应该明确当前信息化质量管理存在的痛点问题以及难点问题，通过规范使用与高效管理，保证建筑工程项目信息化质量管理水平得以持续提升。除此之外，建筑企业也应该加强对信息化管理人才的培养，通过熟练掌握与应用BIM、大数据技术手段，进一步巩固加强施工现场质量管理效能。