大數據技術在工程項目管理中的應用

摘要：針對當前工程管理行業所面臨的轉型挑戰，大數據技術的應用不僅能提高工程施工效率和企業管理能力，而且是整個產業升級和轉型的關鍵支撐。當前，工程項目管理中存在的問題是工程數據得不到合理利用、缺乏工程與數據的復合型人才、缺乏適用工程管理的大數據方法論和技術支持。文章以建筑信息模型（BIM）與大數據技術的融合為例，有針對性地提出切實有效的解決方案，企業要建立大數據化的信息管理系統，通過程序對各個部門、各個環節產生的海量數據進行全天候、全自動的數據收集、記錄和核驗;完善人才培養機制，引導業內人員增強信息化意識;增加科研資金投入，提供必要的軟件硬件保障，促進大數據技術與工程管理的和諧發展。

關鍵詞：大數據技術;工程管理;轉型升級

中圖法分類號：TU712文獻標識碼：A

Application of big data technology in engineering project management

GAO Bo

（Shandong Provincial Public Resources Trading Center，Jinan 250014，China）

Abstract：In response to the transformation challenges faced by the engineering management， the application of big data technology not only optimizes efficiency and improves enterprises' management capabilities， but is also a key in the upgrading and transformation of the entire industry. The problems in project management are the lack of reasonable use of engineering data，the lack ofqualified personnel in engineering and big data， and the lack of methodology and technical support to engineering management. With an example about the integration of building information model （BIM） and big data computing ， this paper puts forward practical and effective solutions.Enterprises should establish a data-based information management system， and carry out automatic data collection recording the massive data generated by various departments and links through the program， improve the personnel training mechanism， and guide the personnel to enhance the awareness of information technology， increase the investment in scientific research funds to provide the software and hardware，and promote the harmonious development of bigdata technology and engineering management.

Key words： big data technology， engineering management， transformation and upgrading

隨著我國各行業的快速發展以及大數據技術的日益強大，2020年，相關部門正式將數據評為五大生產要素之一，許多企業和公司已經意識到大數據技術對其生存、發展的必要性和重要性，開始積極利用計算機軟件處理相關事宜。在工程管理的過程中使用大數據技術，不僅能夠實現數字化管理，還能擴大管理范圍和提升管理效率，從而使企業在市場競爭中占據更大的優勢。

大數據技術有作用范圍廣、適用性強的特點，這為工程管理與大數據技術的融合奠定了理論基礎。通過對工程管理的數據化革新，工程項目進展能夠實時地展現在管理系統中，項目中存在的潛在風險也能夠被數據算法偵測出來，從而使工程項目管理的質量以及水平能夠得到有效提升，幫助企業在施工水平方面實現質的突破。此外，企業的戰略目標設置也會隨著管理質量和效率的提高而變得科學、合理，施工的規劃和調度也會更完善，各種意外問題對工程的影響也會被有效降低。

1存在的問題

1.1工程數據沒有得到合理利用

常規的工程項目的特點是數據量大、覆蓋范圍廣、建設周期長、不可控因素多等。從項目的啟動、招標、投標，到中期的設計施工、質量成本管控，再到后期的驗收以及維護，每個階段都會產生海量的數據，而不同階段又是由不同的部門、管理方、施工方、監理驗收部門所主導和參與，跨部門、零散分布的數據經常會導致信息無法通暢傳達[1]。為了讓工程流暢施行并且按時完工，項目實施者需要將數據整合，消除各個部門之間的信息差，用大數據技術促進多方面的溝通和交流，實現清晰的信息共享。同時，工程驗收和維護部門也需要面向大數據進行流程升級，隨著各類工程的項目數量增加以及技術指標增多，傳統的驗收方法和維護規則已經不適用于如此復雜的工作需求，大數據化的改革勢在必行。一方面，大數據技術可以用視覺化方式展現工程項目，并且通過高速數據庫，數據模型技術對工程項目實現秒級追蹤;另一方面，自動檢測算法的加入可以在人工驗收和維護的基礎上增加一份保障。另外，傳統工程所產生的海量數據在項目完成之后一般只會作為原始資料存檔保存，數據中的信息沒有得到有效利用，最后隨著時間的推移而被忽略和遺棄。實際上，大多數的工程企業對大數據技術都抱有一種置若罔聞的心態，少部分嘗試使用大數據技術的企業也因為資金、技術等原因，沒有獲得理想的成果，歸根結底是整個工程行業對大數據技術沒有一個清楚的理解，導致大數據技術沒有得到足夠的重視，許多企業仍然將大數據技術與計算機技術畫等號，淺顯地將其理解為查詢資料、電子文檔和電子表格，沒有發揮出大數據技術對于信息的收集、處理和預測作用[2]。

1.2缺乏工程與數據的復合型人才

隨著信息技術的不斷發展，包括工程管理在內的整個工程行業都在經歷由勞動到技術產業的轉變，因此在未來的很長一段時間內，工程管理行業將會對兼具工程與數據的復合型人才產生大量需求。但由于工程行業擁有應用學科的屬性，在教育層級難以與偏理論的數據科學產生學科交叉，加之其相對封閉的人員培養體系，造成了人才缺口[3]。另外，部分工程企業中“論資排輩”的風氣較為嚴重，以至于有相當數量的管理層人員都是技術工人出身。誠然，他們擁有較為豐富的工作經驗，但是在工程行業需要新生力量進行大數據化改革的時候，由于現有的管理層人員的年齡和技能等因素的限制，不僅不能夠在工作中使用大數據技術，還在一定程度上阻礙了優秀的年輕工作者的發展。這同時反映出企業的人員培訓系統存在著一定的滯后性，培訓僅以能夠完成實際工作為目標，無法為年輕力量提供足夠的發展空間。大數據時代的工程項目管理者不但要熟悉項目流程，更要擁有大數據思維，并能將相關技術合理、高效地融合在工程管理之中，在繁復的數據中提取出有效信息。

1.3缺乏適用于工程管理的大數據方法論和技術支持

大數據技術只在小范圍的幾個行業內得到了實際使用，在工程項目管理方面仍有較大的發展空間。原因之一是數據科學是一門新興學科，實際應用處于探索階段，即便已經投入生產使用的數據技術，也一般都是以推薦算法或者自動化操作為主，并沒有承擔管理和決策的職責。有關工程管理的大數據技術不僅要能夠兼容不同項目之間的差異，還要滿足多個場景需求，為每項工程提出有針對性的管理辦法，這對現有的技術而言仍是一項挑戰，所以我們會看到，長期以來工程管理的核心部門一直是項目部，所提出的規劃和管理辦法往往基于項目部人員的主觀意識和經驗，很多問題都會浮于表面，決策缺少邏輯連貫性。另外，我國的工程管理行業缺少配套的工業軟件，這成為大數據技術進場的一大阻礙[4]。目前，工程行業使用的軟件主要有兩種，一種是從國外購買的軟件，或者是基于國外軟件二次開發的，另一種是國產軟件，這兩種軟件都無法很好地滿足大數據化的工程管理的需要。國外軟件從設計之初就是根據國外使用者習慣的管理方式所開發，不符合我國的實際情況，即使是二次開發的軟件，其改變往往只停留在漢化或者增加本地化功能上，很難從根本上縮短國內外的差距。另一方面，國產工業軟件的起步較晚，雖然近年來受到了國家和行業的重視，但是在經驗、專利和科研水平上仍與已經發展了近二十年的國外工業軟件有較大的差距。

2工程管理中大數據技術的創新應用

2.1建立一體化的信息管理系統—以建筑信息模型為例

如何協調眾多的工程項目以及如何收集、處理數據對于所有工程管理者來說都是一道難題。在工程初期，需要數據測繪員收集環境信息，設計員繪制圖紙，中期需要施工人員及時匯報進度，管理層進行人員、材料和工具的調配，竣工后需要對各項指標進行審核，維護部門也要掌握各項數據來保障運營，這些數據不僅體量巨大，而且對精確性和時效性有嚴格的要求，管理方需要在數據方面投入大量的人力、物力和財力。使用大數據化的管理系統，可以在很大程度上解決工程管理的難題。首先，大數據系統是一體化的管理系統，它能夠從容應對各個部門、各個環節產生的海量數據，通過相關程序進行全天候、全自動的數據收集、記錄和核驗，在極大程度上提高了數據采集效率，還可以利用加密、區塊鏈技術保障數據的安全性。如此一來，對設計和施工進度的把控都可以交由大數據系統來操作，形成更完善、更高效的綜合資源管理系統。除了對物料的管控之外，大數據化的工程項目還能夠對參與工程的各方人員進行有效管理。此外，先進的工程管理系統還可以對工程項目進行全天候監控，發生突發情況時能夠自動執行應急方案，將損失和影響降低到最低。綜合來看，有了大數據技術加持的工程管理系統，可以用數據的方式連接各個部門，對項目實現一體化的精準管控，降低數據收集和處理的人力成本和時間成本，提高命令和政策的執行效率。

建筑信息模型（BIM）是指用在建筑工程中設計、建造和運營的數據管理系統，常用的軟件有 Revit 和 ArchiCAD 等，它們在世界范圍有較大規模的應用，我國同樣在大力推進 BIM 與大數據技術的深度融合，并出臺了一系列應用標準和技術等級標準，以規范其使用[5]。以 BIM 在建筑行業的實際使用為例，在建筑的設計階段，BIM 就可以根據項目圖紙進行實景模擬，如光照模擬、緊急疏散模擬等，還可以自動檢測設計是否符合規范要求，檢查是否存在結構硬碰撞、管線軟碰撞等問題，在很大程度上避免了施工中圖紙返工的現象。在招投標階段，BIM 可以對項目進行4D 展示（即在三維模型的基礎上增加時間發展的緯度），并且可以根據實際情況進行參數調節，如以造價為自變量對項目進行成本調節。施工階段一般是信息量最大、最復雜的階段，項目進展是否順利不僅決定了工程能否按時完成，還會影響人力和物料成本。在使用 BIM 系統后，管理人員可以實時看工程中各項資源的使用情況，把控各節點的進度，BIM 系統還能夠根項目的進展情況自動更新對各項資源的需求，并且能夠找出實際用量與計劃用量偏差較大的項目來分析誤差原因，實現資源采購的精細化管理。在施工完成之后，BIM 系統可以自動歸檔已收集的數據，構成一套完整的數據庫，以方便工程驗收。在建筑物投入使用之后，BIM 系統還能夠轉變為監控和運營系統，實現對各種緊急情況的模擬和預警功能。現代建筑物的復雜程度讓大數據化的管理系統成為不可缺少的系統。

2.2完善人才培養機制

優秀的人才是創新的主體力量，工程管理行業和企業都要加大對人才的投入和培養力度。行業應當引領和規范大數據技術在工程管理中的應用，引導業內人員增強信息化意識。企業要積極學習大數據技術在國內外的應用實例，把握未來的發展方向，鼓勵和幫助項目管理人員對數據分析軟件、數據庫軟件、工程設計軟件進行熟悉，加強引進精通大數據技術的人才。此外，企業還可以與高等院校開展“校企合作”項目，學校為學生打造學術和理論知識，企業為學生提供實際應用環境，這既能保證學生掌握真正的實用技能，又能為企業提供穩定的人才來源，培養真正的大數據技術與工程管理能力兼備的復合型人才，實現工程管理行業的創新發展。

2.3加大資金投入力度

工程管理中大數據技術的發展離不開資金的支持，企業要為大數據技術的研發提供一定的科研資金投入，努力構建技術護城河，保障自己的持續成長和安全邊際，還要大力發展和引進先進的數據設備以及配套軟件操作系統，為技術進步提供必要的軟件硬件保障[6]。同時，為了讓企業能夠大力發展大數據技術，相關部門也需要制定一系列的指導、鼓勵和保護性質的政策，打消企業的后顧之憂，如引導和扶持創新型企業，對引進高質量人才的企業進行財政補貼等，消除惡意競爭和惡意壟斷行為，為大數據技術與工程管理創造和諧的發展環境。

3結束語

在數字化的浪潮之下，大數據技術正逐漸走進各行各業，部分行業已經享受到了大數據技術的紅利，工程管理行業也應該以此為契機進行升級和轉型，轉變傳統的定式思維，積極探索大數據技術對于工程管理的幫助和提升作用，提升人才培養、挖掘數據中的商業價值，用數據驅動創新和發展。

參考文獻：

[1]路致遠.進度管理在建筑工程管理中的重要性分析[J].江西建材，2014（23）：252.

[2]吳若唯，吳岳樾.區塊鏈技術對審計行業的重塑與發展[J].當代會計，2019（1）：91?93.

[3]龍林波，劉俊，李菁晶.高校嵌入式人才培養模式研究[J].課程教育研究，2019（13）：11.

[4]李寧.新形勢下我國企業經濟管理創新策略研究[J].知識經濟，2016（1）：148?149.

[5]張海龍.BIM 在建筑工程管理中的應用研究[ D].長春：吉林大學，2015.

[6]李思英.網絡經濟時代如何運用大數據來為工程管理策略指導[J].中國中小企業，2021（2）：145?147.

作者簡介：

高波（1970—），本科，工程師，研究方向：數據科學、電子信息、工程管理。