數據化在水電站施工管理中的應用探索

趙凱 張曉峰 袁在

摘要：隨著互聯網技術的快速發展，結合計算機和信息技術，大數據充分發揮了對產業升級的引領作用。由于水電工程一般位于較為偏僻的河谷間，受施工環境限制，信息閉塞，施工過程中產生的海量數據無法得到有效積累，造成了信息資源的浪費。作者從施工現場實際情況出發，對在施工過程中產生的數據及收集方式等進行探索，并加以分析利用，幫助項目及企業提高信息化水平，從而提高施工管理水平，降低施工成本。

Abstract： With the rapid development of Internet technology， combined with computer and information technology， big data has fully played a leading role in industrial upgrading. Because hydropower projects are generally located in relatively remote river valleys， limited by the construction environment， information is blocked， and the massive data generated during the construction process cannot be effectively accumulated， resulting in waste of information resources. Based on the actual situation of the construction site， the author explores the data and collection methods generated during the construction process， and analyzes and uses them to help the project and enterprises improve the level of informationization， thereby improving the construction management level and reducing construction costs.

關鍵詞：數據;統計;成本管理;成本控制

Key words： data;statistics;cost management;cost control

中圖分類號：F284 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：1006-4311（2019）30-0066-02

1 ?大數據概念

大數據是指一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。而水電行業本身具有體量大、施工工藝繁雜、施工工期長等特點，隨著施工的不斷進行，將會產生海量的不同類型的數據資源。如對此類數據資源采用一定的方式進行收集，并將其中各類有用信息進行關聯、分析，將會對管理人員對項目施工決策提供有力幫助，提升項目施工管理水平。在施工過程中所產生的各類數據，如施工工藝資源投入與成本投入以及施工進度等之間，必然在某種聯系，我們可以通過對數據進行分析，從而把施工過程中產生的各類不同類型的數據進行關聯，形成各類管理數據指標。施工過程產生的大量數據是工程項目管理的基礎和決策的依據，通過對過程數據收集，對大量數據進行分析預測，也可指導項目管理人員及企業作出更加準確的決策和項目優化。

2 ?施工企業成本管理現狀

從目前水電行業實際情況來看，大部分施工企業的成本管理，主要側重于成本核算的結果，而缺乏對成本的組成進行的全面、系統分析以及對各類成本進行動態管理。大部分管理人員對項目的決策也往往利用經驗或主管意念進行，導致現有的成本管理方式很難適應激烈的市場競爭，無法在工程施工過程中做出準確的判斷，導致部分利潤的喪失。傳統的成本核算只對單一類型的數據進行統計，沒有對數據進行深入的分析。各類數據橫向連接能力差，不能形成整體的數據網。在傳統項目管理中，部門與部門之間聯系過于簡單，相互配合能力差，相互推諉扯皮現象嚴重，這也無形之中增加了成本控制難度。也因此，施工過程中各部門各自產生的大量數據無法快速有效的應用到成本管理中去，對項目成本控制不能起到指導作用。

而在企業管理層次，各管理部門主要對結果數據（如最終結算產值、最終成本投入等）進行統計匯報，無法做到對項目進行實時控制、指導。同類數據可能由多個部門進行分別上報，相同的數據信息在不同平臺上重復上報也占用了大量人力物力。

在如今高速發展的大數據信息時代下，數據量在一定程度上代表了企業發展程度和項目管理水平。隨著大數據的發展，新興行業不斷興起，傳統的施工企業如何尋求一套符合社會生產力發展的管理模式， 是亟待解決的問題。

3 ?數據統計

水電站一般具有結構復雜、體量大、施工工期長等特點，但也在某些部位施工時，存在施工工藝單一、多次重復的特點，這就給施工數據的收集提供了較好的條件。以混凝土為例，在進行水電站基礎混凝土施工時，一般先是大體積混凝土，具有一次澆筑體積大、持續時間長等特點，整個基礎澆筑往往需要劃分十幾個倉號，工藝簡單而重復量大。而隨著結構施工不斷進行，混凝土澆筑方量趨于減小，澆筑工藝也逐漸復雜。而隨著混凝土澆筑方量的減小，各類資源投入類型逐漸密集，數量減小，但成本分攤的成本卻逐漸增大。筆者認為，不管是大體積混凝土還是小體積混凝土，在施工時，總會存在一個最合理的資源投入，在此資源投入下，成本、進度、質量等能夠達到一個最優水平。而數據化對項目成本管理的結果，就是找出這個最優資源配置，將項目成本降至最低。下面以混凝土施工為例，對數據統計及分析等進行說明。

3.1 數據收集 ?在大體積混凝土施工中，主要的工序為大模板安裝加固、混凝土澆筑養護、模板拆除等。在工程開始前，工程技術部門首先在數據平臺上對計劃施工部位進行編碼，并與合同清單編號相關聯;其次，工程技術部門應根據澆筑混凝土方量、計劃澆筑時間等核算模板安裝時所使用的材料類型、材料數量，以及混凝土澆筑時間計劃或資源投入計劃情況，設置相關聯的計劃數據，形成基礎數據。

施工開始時，現場技術人員根據設定的統計模板，通過電子施工日志形式或通過移動端，將從模板吊裝安裝開始至整個混凝土澆筑養護完成所投入的實際人工、材料、機械設備等數量數據，按照已設定的施工編碼列入指定項目。物資采購部門也可將物資采購數據輸入數據平臺，經營部門將勞務用工工資等情況輸入數據平臺，通過設置權限的方式，由數據平臺進行統一管理。

3.2 數據分析 ?數據平臺根據設定的計劃資源與實際投入資源情況進行對比，并將資源差、進度差反饋給工程技術部門，同時將核算出的總成本、平均成本并反饋至經營部門。各部門根據反饋信息，及時查找問題，調整資源配置等。或由工程技術部門分析現場實際情況，決定是否對計劃資源進行修正。在以上同時數據平臺可按照澆筑混凝土方量的大小，將多次數據進行分類，通過對大量的實際數據進行分析，所得出的施工進度與資源配置之間的關系，建立相應的關系模型。同時，數據平臺還將按照后續對計劃的修改情況，統計修改系數，并按修改原因歸類，利用統計學原理計算在同一原因或施工條件下，實際投入與定額的調整的系數，最終計算出最優資源配置。

3.3 數據存儲 ?以上數據應以每個項目為基礎進行統計收集統計，項目所收集的各類數據應按一定周期上傳至企業大數據平臺，數據最終由企業相關部門進行收集歸類。在數據上傳后，從企業數據平臺角度對各項目所收集數據進行歸類分析，并進行動態管理。企業在收集了項目數據后，由企業數據管理平臺統一對數據進行分類清理，選擇可用數據進行分析，最終形成指標類數據進行存儲使用。

4 ?數據應用

隨著施工的進行，數據源源不斷的產生，而根據現場實際數據收集、分析所得出的結論也是動態變化的，這就對項目成本核算、進度控制以及企業的相關成本控制提供了動態結論。動態數據的產生也更利于企業了解目前的實際情況，并根據數據實時反映的實際情況，進行動態決策管理，實時調整控制方向。

4.1 項目成本控制及優化 ?對于項目來說，成本控制是整個項目管理的重點之一，但也是項目管理的難點。而通過對現場實時反饋回的各類大數據進行分析，很容易看出項目成本控制的重點部位及方向，及時采取措施，調整并控制成本投入。當大量的基礎數據產生后，還可利用數據對項目資源進行優化配置。如各類施工工種的比例優化，施工工藝優化，設備資源優化等，以最優成本創造最大產出，在保證進度、質量及安全的條件下，使得成本最低。

4.2 招投標決策 ?由于水電項目施工的特殊性，施工工期一般都在三至五年左右，大型水電站項目施工工期更長。而動輒三至五年的施工工期所帶來的各類人工、材料、機械設備費用上漲的風險將是非常大的，企業在招投標階段對人工、材料、機械設備費用等的漲價預估非常困難。而通過較多時間段的基礎數據統計，企業可以分析某個地區實際人工、材料、機械設備費用的漲價幅度，可以預測相關漲價風險，將漲價風險控制在一個可控范圍內。從而使企業在以合理價格取得項目的同時，也能獲得一定的利潤水平。

4.3 企業管理 ?從最基礎的分項工程各施工工藝所統計出的數據，經處理后將會成為一套指導項目或企業管理的動態定額。由項目對基礎數據進行收集，向上經企業分析匯總后可以得出相關綜合管理指標，企業可根據得出的管理指標及時調整企業管理及發展方向;向下企業可利用各類動態管理指標，對項目進行實時考核，或及時糾正項目管理的偏離，避免出現損失。

5 ?數據化成本管理建議

目前大部分的施工企業信息化水平還處于初級階段。但隨著建筑業的不斷發展，各施工企業也將逐漸開始重視數據化管理、信息化管理，采用智能手段，挖掘與分析各類數據，并為企業和項目管理所用，這也是大勢所趨。近年來，BIM技術快速發展，并在實際使用過程中取得了階段性的突破，在建筑行業被廣泛使用，但在水電施工行業，能夠利用BIM技術進行施工管理的施工企業還少之又少。電子施工日志等現場管理軟件也已在鐵路工程管理中得到廣泛應用，且已發展成熟。反觀水電行業，受體量大、工期長以及施工環境等特點影響，管理理念轉變緩慢，各類管理仍然采用傳統方式，管理水平也亟待提高。特別是目前水電施工企業尋求轉型的今天，引進先進的管理技術顯得極為迫切。

5.1 提升企業管理理念 ?企業高層管理人員應逐漸改變由經驗或主觀認識進行決策的管理理念，利用由基礎大數據所得出的各類指標進行決策，提高企業決策準確度。建立健全相應的管理制度，從企業層次上確立數據化管理方向，從制度上推廣智能建筑施工的使用。不斷要求項目管理人員逐漸適應信息化管理理念，推行智能化建筑施工，設立合理的獎罰標準，提高數據采集真實度及有效度，逐步完善數據收集。

5.2 引入專業軟硬件設施 ?企業可在大數據建設初期，與較為成熟的建筑軟件開發公司合作，如目前建筑行業較為成熟的廣聯達BIM各類軟件等，利用外部專業公司優勢，建立與企業實際相匹配的軟硬件設施，按照企業要求初步建立大數據平臺。

5.3 加強人員培訓 ?數據收集技術對人員專業水準要求較高，應加強對基礎管理人員的培訓，增加實際操作人員對信息化管理的理解，增強實際操作水平，提高數據準確度及可利用度，靈活運用所產生的基礎數據。

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