基于SD的施工BIM 影響因素分析及驅動策略仿真模擬

董 娜，黃秋源，熊 峰

（四川大學 建筑與環境學院，成都 610065）

近年隨著BIM技術的推廣應用，施工BIM在輔助投標、施工管理、施工方案和施工工藝改進等方面具有廣泛的應用價值［1］。然而，目前國內施工BIM應用仍存在應用率偏低、BIM績效不良等問題［2］，因此剖析施工BIM應用影響因素、探究有效的驅動策略是提升施工BIM應用效益、促進施工BIM普及應用的關鍵。

當前針對BIM應用影響因素的研究較多，而針對相應驅動策略的研究相對較少。在BIM應用整體影響因素方面，解濤瑞［3］通過DEMATEL方法分析確定BIM應用關鍵影響因素；郭斌等［4］用解釋結構模型分析BIM應用的障礙因素；Alreshidi E等［5］通過半結構式專家訪談，總結出BIM應用障礙。也有大量文獻從不同的視角進行分析，楊高升等［6］應用社會網絡分析從工程組織層面分析BIM采納因素；金蕾等［7］以建設方視角分析某工程項目的BIM應用驅動與障礙因素；Ma X Z等［8］通過問卷調查對中小企業的BIM應用障礙和促進措施進行了深入研究；Darren O［9］采用專家訪談和問卷調查的方式，探究BIM在模型算量中限制因素。在驅動策略方面的研究剛剛起步，Vidalakis C等［10］通過文獻綜述和問卷調查確定了AEC項目背景下加強BIM實施的關鍵策略。

由此可見，針對施工BIM 應用影響因素的定量研究相對匱乏，同時基于影響因素的驅動策略也研究不足。針對上述問題，本文旨在探究施工企業BIM應用的影響因素，將定性分析與定量分析相結合，通過文獻梳理和問卷調查，對施工BIM影響因素進行篩選，基于此建立系統動力學模型。通過某施工企業BIM應用情況的實際數據以驗證模型的合理性及有效性，并針對模擬仿真結果進行敏感性分析，得出施工企業BIM應用的關鍵影響因素，最后根據各影響因素組合下的驅動策略再次進行仿真，得出提升BIM應用效果的最佳方案，由此提出建議及措施，為施工企業推廣BIM技術提供參考。

1 施工BIM 應用影響因素識別

1.1 BIM 應用影響因素文獻研究

本文運用文獻研究法，對2011—2019年SCI及CNKI數據庫收錄的有關BIM應用影響因素相關論文［1-22］進行統計分析，選取最具代表性的22篇中英文文獻作為分析對象，其中英文文獻11篇，中文文獻11篇，且近5年文獻18篇，占文獻總數81%。經梳理，初步確定21個BIM應用影響因素，如表1所示。

表1 BIM應用影響因素初步清單

1.2 施工BIM 影響因素問卷調查

基于上述文獻確定的初步清單，本文通過問卷調查，對影響施工BIM應用的關鍵因素進一步篩選。問卷的第一部分為受訪者信息；第二部分為施工BIM 應用影響因素調查，采用李克特5級量表，將影響程度分為影響很大、影響較大、影響一般、影響較小、沒有影響5個層次，分別記作5分、4分、3分、2分和1分；第三部分為施工BIM應用的宏觀評價，調查數據用于后續仿真模擬。問卷面向施工企業的中高層管理者以及普通員工發放，共回收107份，剔除3份無效問卷（“對于BIM了解程度”選擇“不了解”），有效問卷為104份，其樣本特征統計如表2所示。

表2 樣本特征統計

通過SPSS對問卷數據進行信度效度檢驗，得出Cronbach’s Alpha值為0.962，大于0.6；KMO值為0.925，大于0.8，說明本次問卷的數據信度效度均質量很高，樣本數據有效可靠。對問卷中各影響因素的分值求和進行比較，排名最后的2個因素分值與其他因素相差較大，從指標整體性及后續建模簡化程度出發，對其做刪去處理。考慮BIM是一個社會技術系統［23］，施工BIM不僅受施工企業內部技術、組織、人員等方面影響，還受外部環境因素影響，因此將篩選后的影響因素分為企業內部和外部環境2個維度，確定后的施工BIM應用影響清單如表3所示。

表3 施工BIM應用影響因素清單

2 施工BIM 應用SD模型構建

2.1 SD模型選用

系統動力學（system dynamics，SD）從系統的內部結構來尋找問題發生的根源，可以對長期性、復雜性的實際問題進行動態的定量研究。因此，本文基于前述篩選的19個施工BIM影響因素，運用SD方法建立模型進行仿真分析研究，探究各影響因素間的復雜反饋關系，并對不同驅動策略下的BIM應用能力進行仿真模擬。

2.2 SD模型假設

SD模型是一個大型的復雜非線性系統，模型構建時應確定模型邊界，提出合理假設。因此本文對創建的施工BIM應用SD模型假設如下：

1）本研究的部分變量在真實情景中是無法計算的，其數值僅代表基于時間的相對值大小，不代表實際意義。

2）本文主要是通過調整變量參數分析施工BIM應用的變化情況。針對專家百分制打分，將打分值除以100作標準化處理。針對問卷選擇題，為保持評價標準的一致性，將5個選項轉化為［0，0.25，0.5，0.75，1］5個標度進行模糊綜合評價，因此本文所有外生變量取值范圍為［0，1］。

3）基于系統運行的時間連續性和相對穩定性要求，系統運行時間與“五年計劃”時間重合，可最大程度減小政策因素對模型的影響。本文將“十二五”規劃起始年份2011年作為模型仿真起始年份，DT為1年，仿真模擬到2025年結束。

2.3 SD模型因果關系圖

基于上述假設及所篩選出指標，根據SD反饋原理，利用Vensim軟件建立施工BIM影響因素之間的反饋關系，如圖1所示。在反饋回路中，“+”表示正反饋，表示該因素隨著另一因素的相同變化方向而變化；“-”表示負反饋，即該因素受另一個因素的反方向的影響。施工BIM應用是各影響因素經過一系列反饋，對BIM應用效果產生作用的整體系統。本研究根據因素間的反饋關系，并結合相關學者研究成果，借助一定中間變量進行推導，進一步形成施工BIM應用因果回路圖，如圖2所示。由外部環境、企業內部2個子系統構成。

圖1 施工BIM應用影響因素間反饋關系示意圖

圖2 施工BIM應用因果回路示意圖

1）企業內部子系統。該子系統描述了施工企業內部在應用BIM過程中各影響因素間的相互作用情況，反映了戰略支持、BIM思維等外生變量通過改變BIM投入、提高員工BIM應用技能和優化BIM協同管理方式而產生的反饋過程，一系列的反饋結果體現在BIM效益、BIM協同應用熟練程度、BIM項目量的提升。

2）外部環境子系統。外部環境子系統描述的是宏觀政策調控、行業BIM應用水平的變化以及其他參與方對于施工企業BIM應用產生影響的過程。其中關于BIM的政策法律支持是該子系統的主要外生變量，政府頒布的BIM相關法律和政策將會對BIM標準完善、BIM重視程度以及BIM研究的積極程度產生重要影響，并最終帶來行業BIM應用水平的改變。同時，業主對于BIM應用深度廣度的要求以及設計方的協同參與也將對施工BIM的應用效果產生影響。

圖2直觀地展示了各系統內部以及系統之間的變量因果關系和反饋路徑，因篇幅限制，本文主要介紹以下2條主要反饋回路：

反饋回路1：BIM協同應用熟練度-BIM市場份額-BIM基本投入-BIM總投入-BIM培訓-BIM人才-BIM應用技能-BIM協同應用熟練度。當施工企業BIM應用熟練程度提高時，有助于增加其BIM市場份額，企業為獲得更好發展，將進一步增加BIM投入，提高BIM培訓投入，并有助于BIM人才的培養，提升其BIM應用技能。員工BIM應用技能的提升也將改善其跨部門協作時的BIM協同應用熟練度。

反饋回路2：BIM項目量-BIM應用協同熟練度增長率-BIM協同應用熟練度-BIM市場份額-BIM項目量增長量-BIM 項目量。企業BIM項目數量的增加將會有助于員工積累BIM應用經驗，提升BIM應用協同熟練度，并進一步提高BIM市場份額，而市場份額的增加將促進企業承接更多的BIM項目。

2.4 SD模型系統流圖

在因果回路圖基礎上，考慮數據的可獲取性，建立系統結構中的物質流、信息流以及反饋關系，以對應的狀態變量、速率變量、輔助變量、狀態變量以及常數記錄下來，形成系統流圖，如圖3所示。

圖3 施工BIM應用系統流示意圖

2.5 SD方程

本模型中涉及的主要變量表達式如表4所示。其中INTEG為積分函數，每次積分區間為1個DT，括號數值為變量初值；DELAY1I｛（in），（DT），（init）｝為延遲函數，表示信息初值為init，且傳遞存在DT的延遲；LN為邏輯函數，表示以e為底的對數函數；EXP則是以e為底的自然對數。下面對模型的主要變量進行說明。

1）BIM效益：指應用BIM后每年產生的經濟效益及隱形效益之和，其中隱形效益指應用BIM而獲得的效率提高、企業形象提升等無法精確計算的效益。本研究根據王曉靜等人研究成果［24］，引入隱形權重因子用于計算BIM隱形效益。

2）BIM協同應用熟練度：BIM應用需要團隊成員以及業主、設計等各方協作才能實現其價值［15］，因此員工的BIM應用熟練程度不僅受個人的BIM應用技能和所承接的項目數量影響，還受部門之間以及企業外部協同程度的共同影響。

3）BIM項目量：企業每年簽約項目中需要應用BIM的總建筑面積。

4）BIM應用能力：用于綜合評價施工企業的BIM應用水平，4個狀態變量分別從效益、人才和規模層面構成了評價BIM應用能力的4個維度。考慮敏感度分析以及驅動策略比選的直觀性，且線性比例法是體現差異的最佳無量綱化方法［25］，因此采用線性比例法對變量做無量綱化處理，其中Xi（i=1，2，3）為對應狀態變量的均值。

表4 主要變量的表達式

3 施工BIM 應用SD模型仿真模擬

3.1 分析對象選取及變量賦值

本文選取某特級施工企業A為分析對象，企業從2011年開始應用BIM技術，年均合同額超過150億元，在職員工約1 000人，業務范圍涵蓋四川全省，至今已在成都綠地468、皇冠湖體育中心等代表性項目中實現施工BIM技術的應用，具有較好的代表性。

在進行模擬仿真之前，需要確定各狀態變量的初始值以及常數、系數的取值。本文的數據來源主要為《四川統計年鑒》、《中國建筑業企業BIM應用分析報告》以及調查問卷的第三部分所獲數據，并邀請A企業2位BIM技術負責人針對該企業BIM應用現狀進訪談，具體的變量賦值情況如表5所示。

3.2 SD模型檢驗

在完成SD模型的建立和運行后，需要對模型進行檢驗，以保證所建模型的真實性及研究意義。本文對于模型的檢驗主要從以下幾個方面進行。

1）單位檢驗。SD模型方程要求所有變量有正確的量綱，且方程式左右兩邊量綱必須一致。對SD模型中的所有變量進行單位檢驗并都通過了檢驗。

2）運行檢驗。為觀察模型在不同條件下運行時是否會產生不符合實際的結果，本文選取了BIM應用效益變量在DT=1、DT=0.5、DT=0.25情況下進行仿真，發現不同DT情況下變量的數值曲線基本一致，說明模型通過了運行檢驗，模型穩定性良好。

表5 變量賦值

3）歷史檢驗。模型的歷史檢驗是檢驗模型的模擬曲線能否與歷史的真實數據相吻合，并采用擬合優度式（1）進行檢驗，擬合優度值R2越接近于1，說明模型越有效。yi為變量的實際值，y1i為仿真值，ˉy為變量的均值；n為仿真年數。本文選擇BIM項目量、BIM研究數量和行業施工面積總量進行歷史檢驗。BIM研究數量是以“BIM”為關鍵詞在CNKI檢索得到的各年份文獻數量；行業施工面積總量為四川統計年鑒各年份“房屋建筑施工面積”，它與BIM項目量的單位均為“萬m2”。檢驗情況如表6所示，誤差絕對值均在10%以內，且擬合優度值均達到0.88以上，說明該模型很好地擬合了現實系統，建模和仿真是有效的。

表6 SD模型檢驗數據

3.3 SD模型仿真結果

通過本文3.2節的模型檢驗，說明模型較好地擬合了A企業的施工BIM應用情況，其主要變量的仿真結果如圖4所示。

圖4 仿真結果

由圖4可見，該企業BIM應用將得到迅速發展，其中BIM項目量將在2025年突破260萬m2，BIM效益也將超過700萬元，BIM協同應用熟練度也在不斷累積并在后期呈指數式增長。

3.4 SD模型對比

目前涉及SD仿真的BIM應用研究較少，本文從研究對象、數據來源、仿真年限等角度，選取3篇代表論文［28-30］所建立的SD模型與本研究模型進行比較（見表7）。由表7可知，本研究所建立的SD模型具有數據來源覆蓋廣、復雜程度適中且模擬精度較高等優點。

表7 SD模型

3.5 單因素敏感度分析

為研究影響施工企業BIM應用較為顯著的敏感因素，并探究BIM應用能力對于各因素的敏感程度大小，本文將業主BIM要求、政策法律支持度、BIM組織構架、BIM戰略支持、BIM協同平臺、BIM思維、設計BIM協同等7外生變量的參數值在初值基礎上逐次提升5%，并記錄每次仿真結束時的BIM應用能力數值，每次僅調整單因素賦值而其他因素保持初值。考慮參數取值上限，最高提升至30%。通過圖5所示結果，可得以下結論：

圖5 基于BIM應用能力的敏感度分析

1）在各變量相同提升幅度下，BIM戰略支持是影響施工BIM 應用能力的最敏感因素，業主BIM次之。以上2個變量的變化曲線均在0%處取得斜率最大值，后期斜率逐漸減小，說明隨著賦值的提升，BIM應用能力的變化率將會有所下降，且目前該企業的BIM戰略支持和業主BIM要求已經對BIM應用能力體現了較好的敏感程度。

2）BIM應用能力對政策法律支持的敏感度隨著提升幅度加大而逐步提高。政策法律支持度曲線斜率先大后小，可見目前的相關政策法律對于提升BIM應用能力效果不佳，也側面說明了當前四川省關于推廣應用BIM的政策規范亟需進一步完善。若政府方面持續出臺相關法律政策以大力支持推進BIM應用，未來將會對施工企業BIM應用能力的提升產生顯著推進作用。

3）BIM組織構架對于BIM應用能力影響較小。由圖5可見，BIM組織構架呈基本水平的直線，說明BIM應用能力對BIM組織構架及其優化程度均敏感度較低。若僅優化BIM組織而其他條件保持現狀，基本不會提高企業應用BIM的能力。建立BIM部門時更應激發員工應用BIM的主觀意識，結合其他舉措同步進行。

4）與問卷所做的因素得分進行比較，BIM應用能力對得分靠前的BIM戰略支持、業主BIM要求等均十分敏感，說明當下施工企業基本認識到自身BIM應用亟需提升的短板；得分較低的BIM平臺卻具有較高的敏感度，說明當下施工企業較為忽視BIM協同管理平臺對于提高企業BIM應用能力起著重要作用，應當在工作中進一步加強BIM協同管理平臺的搭建。

3.6 驅動策略仿真模擬

為進一步研究系統內各因素組合作用下對施工BIM應用效果的影響，得到提升施工企業BIM應用能力的最佳驅動策略，本研究對各影響因素進行組合，設計出以下4種仿真策略，各策略下的變量調整幅度如表8所示，并對各策略的實際含義作如下說明。

1）政府及企業高層驅動策略C1：該策略體現了上層管理者的BIM推廣過程中的主導作用，指政府方在進一步頒布推廣BIM 應用的相關措施后，企業高層積極響應，從而制定BIM戰略發展計劃，提高BIM支持力度，并對公司的BIM組織構架進行優化和調整。

表8 各驅動策略下的變量調整幅度

2）參與方協同驅動策略C2：該驅動策略突出了施工企業同其他BIM參與方的協同作用，指業主要求提高項目BIM應用的深度及廣度，設計方提供質量更完好且權限開放BIM模型，同時企業搭建BIM協同管理平臺以實現和業主、設計單位的實時信息共享。

3）企業內部驅動策略C3：該策略反映施工企業從上至下的內部改革，指高層提高BIM戰略支持，中層管理者為推動BIM而積極搭建BIM協同平臺，基層員工克服思維惰性而積極適應BIM應用過程。

4）綜合驅動策略C4：對提升幅度10%時BIM應用能力敏感性最高3個單因素進行組合，探索業主提高BIM應用要求時，企業管理層加大BIM支持力度并積極搭建BIM協同管理平臺的一系列舉措對于BIM應用效果的影響。

通過對各驅動策略下BIM效益、項目量、協同應用熟練度、應用能力進行的仿真，仿真結果如圖6-圖9所示。

圖6 BIM效益仿真結果

圖7 BIM項目量仿真結果

圖8 BIM協同應用熟練度仿真結果

圖9 BIM應用能力仿真結果

通過分析圖6-圖9的仿真結果可知：

1）初始階段各觀測變量均增長緩慢，但在后期迅速增長。可見初期的各類投入以及各方支持對于施工企業BIM應用能力提升十分緩慢，但若在施工過程中持續開展BIM應用，BIM的應用效果將產生質變到量變的變化，在仿真后期將會迅速提高員工BIM應用熟練程度，從而增加項目獲取量，產生巨大的BIM效益累積，使企業的BIM應用能力得以大幅度的提升。

2）綜合驅動策略表現最佳，成為提升BIM效益、BIM項目量以及BIM協同應用熟練度3個維度的最佳策略。該策略下，A企業2025年的BIM效益將突破1800萬元，同時BIM項目量達到373萬m2。

3）在仿真初期，政府及企業高層驅動成為提升BIM項目量的優選策略，但后期的提升效果不及其他策略。在推廣BIM應用的普及階段，上層管理者的主導作用將對于提升BIM項目量起著重要作用，當前政府及高層應進一步提高對于BIM的支持力度。但該策略下的BIM項目量增速在仿真后期將逐漸放緩，可見政府及高層的推動策略僅在初始階段效果較佳，綜合驅動等其他策略將更有助于BIM項目量的持續增長。

4）企業內部驅動策略對BIM效益的提升效果僅次于綜合驅動策略，且明顯優于其他策略。作為施工BIM應用主體，施工企業自身從上至下的變革將有助于大幅提升施工BIM應用效益。

4 結論

1）本文所構建的施工BIM應用系統動力學模型較好地擬合了施工企業應用BIM 的實際情況，有助于施工BIM的推廣應用，提升BIM應用能力。

2）BIM應用初期，增加BIM各類投入與BIM應用能力相關指標呈正相關，但初期成效較小，后期將迅速增長。

3）企業高層的戰略支持是影響BIM應用的最敏感因素，但敏感程度將隨著支持力度的加大而有所下降。

4）業主方BIM應用要求對施工BIM應用具有明顯的促進作用，將顯著提高BIM應用能力。

5）單因素驅動對BIM應用效果提升有限，結合多種影響因素的BIM應用策略更利于提高施工企業BIM應用水平，且綜合驅動策略是提升BIM應用能力的最佳方案。

本研究仿真模擬所采用案例數據來源為某特級施工企業，因此本文研究結論較適用于大型施工單位。由于國內大部分施工企業在2011年后開始應用BIM，仿真所采用數據來源有限，建立系統動力學模型是一個不斷修正的過程，今后需要利用更多的數據對模型進行測試與完善。