大數據“把脈”工程質量安全

文｜本刊編輯部

建筑業是一個充滿著大數據的行業。建筑業涉及人群龐大、工種繁多、設備復雜、建材多樣、工藝豐富，建筑工程中每天會產生、傳輸、處理、記錄大量的信息和數據，這些數據散落在各個不同的政府監管服務部門、企業和項目現場中，傳統信息化手段無法管理海量工程數據，信息資產價值遠未發掘。

建筑業大數據是指利用BIM技術、云計算、物聯網、移動技術和智能設備等信息化技術手段聚焦數據應用，從行業、企業、項目、現場多個維度，形成建筑行業數據采集、存儲、清洗、挖掘、可視化展示的大數據應用體系，提高整個行業數據的流通與互動，實現精細化管理和生產，逐步實現綠色建造和生態建造。

建筑業大數據分析則是建立在多樣的混雜的海量大數據上，建造過程的內容數據、行為數據等都是分析的對象。建筑業大數據將建筑活動中的因果、相關數據進行挖掘分析，從多個維度保證預測準確性。

在具體項目應用層面，基于大數據的深化設計，可以將各個部件廠商、設計師、工程師等歷史數據進行采集、整理、分析，構建豐富的BIM部件庫。在建造過程中，利用大數據能夠重點解決質量、安全分析和預測等問題。

一直以來，質量和安全是建設工程項目管理的兩個重要內容，關系到國家經濟建設發展以及人民生命財產安全。伴隨我國經濟的飛速發展，施工質量安全管理被人們日益重視。對于建筑企業來說，搞好建設項目的質量安全控制也是企業成功的關鍵。

數字化時代，施工現場大量質量安全相關數據的獲取與積累，以及先進的大數據分析技術為施工質量安全管理提供了新的思考方向，即由“經驗驅動的管理”轉向“數據驅動的管理”。

通過系統收集與整理施工管理過程中的大量相關數據，包括操作人員的技術培訓及職業教育記錄、質量獎懲記錄、機械操作人員崗位責任制記錄、機械設備檢查和運轉記錄、材料檢查和驗收記錄、材料管理臺賬、有資質單位出具的復檢合格記錄、施工方日常自檢記錄、相關檢查和驗收記錄等，采用大數據分析的方法與手段抽取有助于質量管理的關鍵因素，以支持質量安全管理的有效實施。

以大數據的充分發掘和共享為基礎，收集記錄施工項目質量業務管理活動過程中產生的數據，指定統一數據標準，形成針對這些分類的業務標準，并根據這些業務標準做數據分類和分析，這是在大數據時代進行質量管理數據分析的新思路。

在實際應用時，運用大數據思維收集各項目在施工過程中的常見質量問題并加以儲存，有了數據之后，就要對數據進行加工。加工的過程不能把原始的數據直接報告給業務分析人員，因為原始的質量問題數據可能是雜亂的，這些毫無規律的問題數據很難進行數據分析，需要提前建立數據模型。通過數據模型對所收集到的數據進行自動分類。可以說建立合理的數據模型是后續分析數據的關鍵步驟。

數據分析是由業務人員對處理后的數據制定分析原則，并進行相應分析的過程。基于大數據的分析要運用常規的統計學分析方法，還需要研究大數據的實時分析、數據流算法等數學分析方法。

通過對散落在施工項目中的數據匯總分析，可以通過一定規則將數據分析所得出的常見質量通病與建筑模型的相應部位進行自動關聯，在施工過程中，當施工到相應的部位和關鍵節點時，系統可根據施工部位、施工工序以及當前施工時間能夠自動預警可能出現的質量通病，達到建筑施工的質量預防效果，從而實現施工質量管理過程中的持續改進。