大数据技术在建筑工程项目中的应用

大数据技术在建筑工程项目中的应用

王璐杰 李洋 习金科

身份证号： 610481199302254*** 身份证号： 610521199311020*** 身份证号： 610525199009034***

摘要：当下，在我国社会经济飞速发展的同时，科学技术水平也得到了非常大的的进步，因此，计算机、互联网、物联网、大数据等技术不断涌出，极大的改变了人们的生活及生产方式，信息技术时代已然到来。在这样的背景下，如何借助技术手段促进工程项目管理质量的提高，成为了相关人士普遍关注的话题。鉴于此，本文将对大数据技术在工程项目管理中的应用展开分析和探究，以供交流和借鉴。

关键词：建筑工程；大数据技术；应用措施

引言

近年来，我国建筑行业的发展规模不断扩大，工程所涉及的主客观因素也越来越多样，并且会面临各种各样的挑战和风险，在这种情况下，就必须要保证各个建设环节的有序进行。由于工程项目的施工建设需要收集各种各样的数据，数据生产力的转换又具有很大的难度，所以建筑企业必须要提高对大数据的重视和关注，特别是就建筑工程管理工作来讲，这一环节本身就会面临不同的风险，能够直接影响到工程项目的决策效果。

1大数据挖掘技术对工程项目管理的重要意义

大数据技术在社会各领域得到了广泛的应用，有力的促进了生产力的提高。当然，项目管理工作也不例外。由于工程项目管理本身就具有管理全面性、数据形式多样性等特点，所以工程项目管理方法的创新不得不说是一种思维上的突破。具体来说，在项目工程管理工作中应用大数据挖掘，不仅可以使管理效率得以进一步提高，还能在众多数据库中快速的筛选出所需要的数据予以系统性的分析，科学性的优化，确保工作人员的工作质量，从而对项目工程管理过程中存在的安全隐患予以有效的规避。大数据挖掘作为一种新型管理方式，其为工程管理工作注入新鲜的血液，使得企业内部各项资源得到了合理的优化，极大的提升了企业的内部管理水平。

2大数据技术在建筑工程管理中应用的优势

2.1有利于工程管理质量的提升

大数据技术在建筑工程中的应用已经成为了未来发展的主要趋势之一。通过融合建筑工程和大数据技术能够将企业数据整合分析能力显著提升，同时可以实现不同阶段、不同施工技术的协调优化，及时发现和解决工程建设中存在的不足，确保各项工作有条不紊地展开。此外大数据技术有助于建筑企业更加了解自身的发展状况，能够通过分析数据信息对行业未来发展进行准确地预测，管理人员可以以此为基础制定发展决策，可见，大数据技术有力地支持了企业经营发展的方向，同时，大数据技术在企业管理效率和质量提升方面也发挥着重要作用，可以实现风险防控德国作用，有助于企业市场竞争力的提升。

2.2完善BIM信息平台

BIM信息平台可以整合不同学科的BIM模型，将其形成一个整体，这也是BIM信息平台可以容纳大量数据资源的原因。因此，大部分企业都可以采用BIM技术来对整个工作的运作进行监督与管理。采用BIM技术来对整个工作的质量进行控制可以起到事半功倍的效果。BIM技术不仅仅可以用在整个工程的某一个环节，其还可以贯穿整个建筑施工的所有工序。BIM信息平台包含了众多信息数据可以在施工的任何一个环节发挥相应的用途与效果，而此次施工的相关数据也会通过平台上传到云端，以此来实现数据信息共享的目的，BIM信息平台可以充分地提高建筑项目质量管理的水平。但是，在该技术进行实际使用的过程中，由于BIM信息平台不够完善的缘故，导致平台中的大部分信息数据都无法及时调取进行使用。为了确保信息平台可以进行良好的运行，这就必须要确定平台的运作核心，并且还要以核心为主要内容来构建相应的管理框架，以此来更好地为建筑项目的质量管理工作进行服务。

3大数据技术在建筑工程中的应用

3.1对机械进行智慧化管理

现代建筑行业逐渐朝着机械化方向发展，将大数据技术应用于机械设备管控中能够提高机械设备运行效率，保证各项施工作业顺利开展。工作人员可以将重量传感器、高度传感器、角度传感器等装置安装于施工机械关键位置，从而动态监控机械设备运行全过程，做好关键零件信息收集整理，利用BIM技术构建三维立体模型能够模拟机械设备作业过程，并且用不同颜色将机械设备当前状态标注出来。智能控制系统可以直接警示工作人员，明确机械设备零部件是否需要保养、更换，是否存在过载使用等不良问题，通过这种方式有助于减少设备损坏失灵等造成的安全事故问题。同时，还可以积极利用异常信息微端分析辨识关键部位运行信息，如果信息异常那么系统可以报警或者利用物联网技术采取制动等措施及时消除设备运行隐患。智能控制设备信息远程传输系统可以利用无线信息传输技术向云端上传监控信息，形成的监控报告具有连续性特点。

3.2建立数据仓库

数据仓库能够把不同类型的信息资源全部整合到一起，为后续的数据分析奠定坚实的物质基础，让企业能够有效整理自身所需的资源。在传统投标管理模式的引导下，许多承包商并没有建立起较为统一的数据仓库，造成了大量信息的泄漏和流失。对此，在新时期，承包商应当实现对数据仓库的整合，把这一系统的运行分为横向和纵向两个部分，不能仅仅把信息的收集局限在企业内部的发展上，还需要延伸到外界的市场活动中。在具体的实践过程中，企业可以利用先进的互联网技术和平台，及时捕捉市场发展的动态，然后再对外界的其他数据进行调查，保证数据信息的真实性与可靠性。

3.3对施工现场环境进行智慧化管理

当前，在建筑施工环境管理中，大数据技术、智能技术、互联网+技术都发挥了重要价值，这对优化施工现场环境、推动建筑行业朝着绿色环保化方向发展意义重大。比如在建筑施工中粉尘和噪声监控中，可以充分利用传感器、数据挖掘、数据统计分析、云计算等先进技术，能够综合评估施工环境污染风险。系统可以自动计算检测到的噪声分贝值和粉尘浓度，同时分析检测数据，对比标准值。利用大数据中的Echarts技术、Tableau软件或Qlikview软件等能够将数据中隐含信息快速挖掘出来，可以直接生成直观图形，将信息重要特征凸显出来，挂历人员可以高效检测施工环境各项指标。

3.4定性和定量处理

当企业对数据分析做出初步的评估和识别之后，就应当从定性和定量这两个基本的层面出发，了解工程项目投标决策存在的风险，明确风险管理的方向和目标。通常情况下，经济风险、行业风险、公司风险和项目风险是评价工程建设的重要指标，也是风险管理集中针对的重要部分。就经济风险来看，主要体现在项目融资途径、通货膨胀等方面，能够直接影响甚至决定资金投入的效果，影响工程建设的成本以及企业的市场效益。就行业风险来看，主要体现在政府政策变化以及竞争对手实力的调整上。就公司风险来讲，主要是以企业内部的危机为主，与企业的管理层和决策层存在密切的关系。就项目风险来讲，项目风险本身是不可避免的，所以企业应当着重考虑人身和财产安全的保障，在签订合同的过程中，要把项目风险的有关内容详尽列举出来。

结束语

综上所述，大数据挖掘技术在工程项目管理中的应用能够提升工程项目管理者工作的整体效率，减少相关经济损失。大数据挖掘技术的应用，有助于管理者加快工程进度，控制工程成本，管控工程质量。故此，在工程项目管理过程中应用大数据挖掘技术，能够有效地节约时间、资源，整体地提升工程项目的质量。为了保证大数据挖掘技术能够更好地与工程项目管理相关工作进行融合，企业应当着力打造优质的大数据挖掘团队。

参考文献

[1]曾涛,阮彬.大数据挖掘与分析在项目管理中的机遇与应用——以Python技术为例[J].中国管理信息化,2020,v.23;No.437(23):117-119.

[2]梁俭萍.大数据挖掘在工程项目管理中的应用分析[J].数码设计（下）,2019,000(007):236-237.

[3]李琛.大数据挖掘技术在工程项目管理中的应用探讨[J].数字技术与应用,2018,v.36；No.336(06):234-236.