基于大數據技術的工程造價數據處理與應用研究★

高 淑 玲

(北京國信鑫業工程咨詢有限責任公司，北京 100011)

0 引言

工程造價管理是科學運用相關技術，有效調配人力、物力和財力，從而實現工程建設投資利益最大化的管理活動[1-3]。其目的在于控制對項目的投資不超過批準的造價限額，對項目做到少的人力、物力資源投入，高的經濟、社會效益，是項目投資的重要環節[4]。工程造價管理在項目的生命周期中主要分為決策立項、工程實施(設計、施工)及運行管理三個階段。對于造價數據的精確處理通常在項目結算完成后才可進行，但大多項目一旦結算完成數據將會歸檔封存，本企業以及企業之間無法做到共享，導致其他參建單位對項目的進程無法做到精準判別，從而使人力、物力得不到充分的利用[5-7]。

目前我國工程造價管理存在較大問題主要體現在以下幾個方面：造價區域的差異性造成造價數據難以形成規模；企業間競爭關系的存在造成造價數據難以得到共享；造價人員的差異以及運用計算方法、計算軟件的不同，使得造價數據存在差異，造價數據過于離散，參考性差；造價管理上受傳統觀念的影響，造價管理人員只對某時間段、特定項目負責，造成造價數據無法在整體時間軸上、整體項目上做到大數據分析。而大數據技術作為一種不采用隨機處理的方式，而是分析所有數據進行分析處理，從而使新的處理模式有更強的說服力與洞察力，使得各個企業得到更加清晰的數據，進行可行性分析及趨勢預測，使人力、物力充分利用，使利益達到最大化[8,9]。

1 工程造價大數據采集的必要性

大數據技術不僅是統籌各種類型的數據，而且其能從海量數據中提取與相關工程有關的、有價值的信息，大數據技術最初起源于美國，2009年熱潮于網絡，因其理念得到廣泛認可，其技術迅速蔓延至各個行業，如今大數據技術已在建筑行業與市政工程領域廣泛應用，其成果是使建筑行業得到信息化，使市政領域更加自動化[10-12]。工程造價大數據采集的必要性如下：

1)作為數據共享的基礎，建設項目在全國各地開始、提升和建成投產，必將存在大量的數據和檔案，其中工程造價信息將形成一個多維特性的特點，通過將這些信息進行采集，并按照規范進行歸納統計，再通過網絡平臺進行存儲，從而達到共享的目的。

2)為項目決策提供更準確的數據分析，工程造價管理部門由于缺乏有效的技術手段，發布的信息一般存在滯后的特點，市場價格瞬息萬變，地域差異性極大，工程造價管理部門無法對上游產業和下游產業做出準確、高效的分析，對于信息的處理無法及時做到總結與提煉，而工程造價大數據采集可以依托網絡平臺做到數據實時更新，為企業準確提供項目成本管理、項目決策分析和預測未來發展方向。

3)能夠提高工程造價的信息集成化，整個工程造價從業人員還是基于傳統渠道如預算軟件、定額手冊等進行信息獲取，對于信息的集成化認識程度還不夠，不但效率低，而且人員的差異工作質量也不高。由于各個參建單位都會將材料按各自的項目進行歸檔，資料的收集較為雜亂、繁瑣，對日后的參考工作帶來巨大工作量。而通過工程造價大數據采集，可以使數據歸檔到一起，并從中提取有價值的信息進行分析處理，使得各個參建部門能夠很快的查詢到參考工程，達到提高工作效率的目的。

2 工程造價數據采集與應用

工程造價信息數據巨大，并且具有較高的動態性與多元性，因此，有必要建立工程全量造價數據體系。工程造價大數據主要包括項目級、企業級、企業集團級、企業生態級四個層面。

大數據分析技術的基礎是包含諸如聚類分析、因子分析、相關分析、回歸分析、A/B測試、數據挖掘的統計學與計算機科學等多個學科。大數據分析技術要高于這些學科，比如當數據規模龐大時，傳統的統計方法無法滿足要求，或者即使可以滿足要求，但處理時間過長時，可通過布隆過濾器、散列法、索引、字典樹、并行計算、混沌人工魚群算法等大數據方法進行處理。混沌人工魚群算法是大數據技術下用于工程造價評估的方法，混沌人工魚群算法可以將影響工程造價的因素進行一一對應，并通過多次迭代運算，得出準確的工程評估。下面以某污水改造項目為工程依托，通過混沌人工魚群算法從該工程概況、工程量、造價費用等方面構建項目級造價數據體系，并進一步提出工程造價大數據應用流程。

某市城區生活用水改造工程，起橋東區，止生活用水處理廠，設計用水管線位置為路中線左側7 m處。設計用水管線起點S1位于某小區門口左側50 m處，道路樁號為K1+42.000處，控制坐標為(x=45 113 111.324，y=871 891.432)，設計用水管線終點為生活用水處理廠北側100 m處，并由西向東進入水廠出水口，道路管線設計直徑為DN122，管線全長為21 121 m。

該工程的造價流程如圖1所示。

3 基于BIM技術的工程造價大數據應用

BIM技術作為一種以三維數據為基礎的工程數據模型，為工程造價大數據技術的應用與推廣提供了較大的發展空間，BIM能夠為具體的工程項目做到數字表達化，對具體的工程做到完整的描述，并支持在項目的生命周期中做到資源的共享化，可以使項目在整個過程中做到高效率與減小投資風險。在項目的不同階段BIM技術發揮著不同的作用，可以使工程量得到快速的統計，幫助業主對造價進行跟蹤審計，如在項目的投標階段，基于BIM技術可通過造價大數據庫對價格進行查詢，并通過BIM技術計算出最終的成本；在項目的施工階段基于BIM的三維模型，并結合造價大數據技術計算出各類工程的工程量，并根據市場價格及時采取預購措施，減小工程成本；在項目竣工完成后基于BIM技術結合造價大數據技術對工程進行儲存與云上傳，為以后的相似工程提供可靠的數據參考。造價大數據可以預測市場價格走勢，制定科學合理的采購方案，降低材料采購和庫存成本，BIM技術可以提前策劃任意節點、時間、工程量，制定人、材、機等資源調配方案，控制工程動態成本，使兩者進行結合可以做到資金的可控性，方案的可行性等(見圖2)。

現如今，我國工程建設資料管理單位，管理系統各式各樣，有的先進，有的傳統，數據的存儲格式大多不盡相同，企業之間進行資料交流與傳輸的過程中難免造成由于數據格式的不同，數據接收出現偏差。當數據出現偏差的時候，工程造價數據一般為海量級別，從業人員不得不進行手工統計分析，造成巨大的工作量，對企業的發展帶來阻礙。而通過BIM技術結合工程造價大數據技術，將會避免這樣的麻煩，在工程的生命周期中，大數據技術會做到對數據的合理分析處理細化，在傳輸的過程中做到對上下游之間傳輸進行自動兼容，自動分類處理，對數據的合理細化具有重大意義。

4 結語

為了解決目前工程造價面臨的工程數據量大、工程數據種類繁雜以及穩定性差等特點，本文在工程數據采集的基礎上，以某市城區生活用水改造工程為依托通過混沌人工魚群算法從該工程概況、工程量、造價費用等方面構建項目級造價數據體系，并進一步提出工程造價大數據應用流程，為工程造價數據采集提供借鑒意義；并提出將造價大數據技術與BIM技術、云平臺相結合，進一步降低大規模數據存儲成本，實現企業間的無縫對接和上下游數據的安全準確傳輸和對比分析，使工程造價管理工作呈現出劃時代的進步，最大限度實現無紙化辦公、減少社會資源消耗、提高造價工作效率。