淺析大數據技術在建筑施工技術中的應用前景

羅 永 康

(山西執中工程造價咨詢有限公司,山西 太原 030000)

1 概述

隨著時代的進步，社會對建筑建設的要求不斷更新提高，其關系也是越發緊密，建筑建設很大程度上影響著社會的發展。建筑施工技術在整個建筑建設過程中決定了建筑工程的質量和施工效率，地位不言而喻。因此，提高建筑施工技術是實現建筑建設專業技術重難點問題。如今進入大數據時代，不少行業已經在這個時代下尋求到新的突破方向。近年來，不斷有學者結合現代化技術不斷促進施工技術往數據化、信息化方向發展，例如李忠民提出BIM技術在建筑工程施工中的應用探究[1]、崔榮榮提出BIM技術在裝配式建筑工程施工中的應用[2]、文琪提出“智慧工地”的想法[3]等。建筑施工技術這一行業在傳統技術發展上已經達到瓶頸狀態，亟需尋找一個新的方向進行施工技術發展的突破。大數據技術是一種新型的對數據處理模式，針對無法在一定時間內用常規軟件進行捕捉、管理和處理的數據集合。大數據技術相對于普通的數據處理，具有更強的決策力和流程優化能力。其戰略意義在于對數據的加工和處理，對數據進行深度挖掘，提高數據的價值。因此，本文將討論大數據技術在建筑施工技術問題中的應用。

2 建筑施工技術問題分析

建筑施工是一項綜合性非常強的工程，涵蓋了眾多學科，對不同的施工項目，其技術要求也不相同。大多建筑施工是露天作業，受當地氣候環境影響十分嚴重。一般而言，建筑施工的工程量較大，所需人力物力較多，施工地點不固定。目前，建設施工技術存在的問題如下：

1)施工技術不成熟：建筑施工技術在國內受到的重視程度普遍不高，近年來，隨著社會對質量和效率的要求不斷增長，建筑施工技術才得以引起越來越多關注。施工技術不成熟，技術規范不達標，導致工程項目出現嚴重的質量問題和安全隱患。此外，由于工程量較大，步驟復雜，經常出現返工，導致材料、人力的浪費，降低了施工效率。施工技術的不成熟具體體現在樁基施工問題、混凝土施工問題、鋼筋施工問題等，其中樁基問題主要為斷樁、短樁、位置偏差[5]，混凝土施工問題主要為混凝土裂縫、結構偏移等。

2)技術管理機制不完善：建筑工程普遍施工量較大，建設周期長，涉及到的施工任務危險系數高，因此健全的技術管理機制必不可少。但目前，建筑施工單位工作人員以農民工為主，專業素養普遍不高，施工單位缺乏科學、完善的技術管理機制，對細節和整體的把控不到位。同時，施工過程中的安全管理是一個動態的過程，要保證及時與施工單位進行探討[4]，避免因為安全事故導致人員傷亡和施工進度延緩，影響到工程建設效率。

3)節能技術方面問題：節能技術在實際工程建設中是重要的施工技術之一，但又是很多施工單位會忽視的一個問題。適當的節能技術能夠讓整個施工事半功倍。例如墻體節能術、屋面節能術、太陽能節能術和清潔能源的使用[6],利用氣候等自然因素能夠有效提高整個施工效率，同時減少施工過程中的能耗過大等問題。但目前節能技術在實際施工過程中由于技術的不成熟，缺乏施工節能技術研究，建設者節能意識較低，施工企業對節能技術的要求很低，節能技術很難在目前的施工技術中普及應用。

3 大數據技術在施工技術中的應用

大數據技術針對的是海量的數據集合。社會工作和生活中每天的數據都會呈現海量增長的狀態，大數據技術正好可以解決這種數據推擠的情況。其次，社會生活越發豐富，產生的數據類型也更加復雜，大數據技術對類型復雜的數據擁有更強大的處理能力，能夠高效完成相應的數據處理任務。最后，大數據技術的決定性意義在于可以將一些零散、不完整的數據，在短時間內分析出信息所表達的含義，挖掘信息中的潛藏價值，并且實現數據的增值。因此，大數據技術在施工技術過程中具有如下應用：

1)施工過程模擬及指導：工程施工是一個動態的過程，工人進行施工時反饋工程的實際數據，包括工程實際度量尺寸、施工步驟、工序、環節等，利用大數據技術對這些數據進行深度分析、模擬，可以將整個施工過程進行數字模擬，根據工程進度，提供更加可行的下一步施工方案，對整個施工過程進行數據指導。同時，針對大自然氣候環境這種不可控因素，根據當地氣象局收集的數據，可以模擬施工過程中各項步驟可能發生的變形、損耗等，提前做好預防工作。

2)施工管理現代化：大數據技術對施工過程的模擬及指導后，對施工過程中的造價、施工期限等，也要進行數字化管理，搭建數據信息平臺。利用大數據技術躍過人為實地考察，通過反饋得到的數據分類，并進一步分析，對符合正常施工情況的數據給予通過，對不符合正常情況的數據予以考察[7]，有效規避其中人為因素造成的拖延工期、克扣成本等問題，實現現代化信息化施工管理。

3)具體施工技術優化：針對具體施工技術優化從樁基問題、混凝土澆筑問題和鋼筋問題三個方面進行簡單闡述。首先，樁基問題關鍵在于施工區域地基復雜難以控制。施工區域地基受到氣候、環境等不可控因素影響，但并不是無法預料。大數據技術依靠對紛繁數據的處理，模擬地基情況，分析樁基承受的壓力載荷等，可以有效避免樁基施工中出現的問題。其次，大數據技術解決混凝土澆筑問題在于利用大數據技術調整混凝土調配比例，控制澆筑過程分層、分面、分段等澆筑技術，模擬當前氣候下澆筑面的變形程度等。最后，由于鋼筋設計對數據的依賴程度極高，大數據技術能排除不合理的數據，并深度挖掘數據信息，提高鋼筋設計的合理性，規避鋼筋設計失誤帶來的風險。

4)節能技術優化：施工節能技術很大程度上依賴于施工當天的氣候環境，常規的施工單位只能簡單判斷當天工程的施工效率，而借助大數據技術，利用實時反饋的氣候信息，可以在短時間內計算出合適的節能技術。例如，結合當地氣候環境降低給墻體帶來的影響，幫助施工單位高效完成施工任務，同時減少施工過程的能耗。

5)大數據在施工管理現場的模擬應用:智慧工地大數據中心是依托物聯網、互聯網建立的大數據管理平臺,能夠實現勞務管理、安全質量管理、綠色施工、物資設備管理等系統的智能化和互聯互通，通過對施工數據的收集、上傳，分析工程信息數據,提供過程趨勢預測及預案,實現工程可視化智能管理和管理對象的針對性管理,并將管理資料系統化、集成化,進而提高工程管理信息化水平。

人員管理:利用大數據建立個人檔案。

項目部以勞務實名制系統為核心,將勞務實名制與入場教育培訓、門禁系統、產業工人培訓基地、安全行為之星、視頻監控AI智能分析、安全常識WiFi密碼答題等數據相關聯,確保工人完成入場教育培訓并考核合格后才開放門禁權限。在個人檔案建立后,項目部給勞務工人開設工資賬戶，統一辦理銀行卡，由銀行點對點打到個人工資卡上，然后將明細傳回智慧AI信息系統,有效地防范和遏制勞務隊伍惡意拖欠勞務工人工資的發生,真正給勞務工人吃下一顆定“薪”丸。

動態管理:利用大數據建立安全檔案。

項目部通過人員安全管理、質量巡檢，及時發現安全質量隱患,并制定整改措施、限定整改期限、指定落實責任人,對現場存在的安全質量隱患進行整改。同時，實時生成分析數據，按照部位、施工隊伍、班組進行分類，管理人員可對存在問題較多的部位、班組進行針對性管理,提高管理效率，同時還按照時間軸對隱患趨勢進行預判，制定預案及管理措施。

在施工過程中,作業人員嚴格受控，通過安全員觀察、AI智能識別、安全常識WiFi密碼答題等對個人安全基礎分進行獎勵或扣除,若低于限定分值則門禁系統鎖死，該工人必須重新進入產業工人培訓基地進行停工培訓，合格后方能解鎖再次上崗;對于未被扣除的安全積分可轉換為電子券用于安全積分超市內生活物品兌換,通過正向引導，來提高施工人員的安全意識。

綠色施工:利用大數據實時監控。

項目部將TSP監控設備、智能電表、智能水表等設備進行關聯、數據整合，結合進度管理對噪聲、揚塵、能源消耗等進行統計分析,針對噪聲污染、揚塵超標、能源消耗較大的環節、工區制定針對性措施,為決策提供依據,同時對施工過程進行監控。這些設備讓工地上長出了“眼睛、耳朵、鼻子”，它們看得見隱患、聽得見噪聲、聞得到粉塵，提高了監管信息化數字化、科學化智能化水平,實現了從現場檢查向遠程監控的延伸、從事后整改向過程控制的轉變。

視頻傳輸:利用大數據反饋現場實況項目部將監控視頻傳輸到智慧工地大數據中心平臺，同時通過網頁、手機APP進行遠程監控。借助全場地覆蓋、天候工作的攝像頭，通過后臺分析軟件對現場作業人員行為進行分析，項目部可判斷勞動保護用品佩戴情況及現場違章作業。對于不按規定佩戴勞動保護用品或違章作業行為，可將違章情況通過人臉識別進行記錄，違章人員需再次接受安全教育、消除違章后方可繼續上崗。同時對于部分分析軟件無法判定的違章，采用人工遠程識別的方式輔助識別，最大程度上減少了習慣性違章,減輕現場安全人員監管強度。

物資設備:利用大數據實現遠程調度項目部在五個車站現場設置車輛識別系統和智能稱重系統,連線智慧AI大數據中心平臺,對進出車輛、設備、物資進行自動記錄及自動稱重，同時對設備狀態進行監控，以實現設備的智慧調度，提高了設備使用率。通過物聯網對作業過程進行管控，針對異常或違章情況進行實時告知，提高作業人員對設備的掌控力度，配合工地現場的管理制度，建立安全施工體系，保障施工作業安全，防范于未然。

4 結語

隨著時代的發展，各個行業對細節的要求更加嚴格，信息化、數據化是建筑工程技術行業的必然趨勢，在這一趨勢發展的過程中，必然要淘汰某些傳統的技術手段，但是這種趨勢的發展帶來的是更加便利、更加科學、更加嚴謹的工程建設。大數據技術無疑是建筑施工行業通向這趨勢的一個優良的突破口，促使建筑行業能夠取得更高的經濟效益和社會效益。