大數據時代建設工程質量監督管理新模式

摘 要：基于互聯網技術的發展，我國建設工程管理達到了新的發展水平。運用大數據理念，搭建建設工程質量監督平臺，對工程建設全面監控，提升工程整體施工質量。利用信息監控平臺，了解項目建設過程，對建設工程進行動態監控，有利于項目管理的高效運作。大數據在很多方面具有一定的優勢，近年來在項目管理中有著廣泛的應用。基于此，文章分析了大數據在建設工程質量監督管理中的應用新模式。

關鍵詞：大數據時代;建設工程;質量監督;管理新模式

中圖分類號：TU71? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：2096-6903（2022）03-0117-03

0引言

在大數據背景下，建設工程質量監督將取得了良好的效果。大數據應用于工程管理，運用大數據技術，可以提升現場管理質量，保證建設工程質量監督管理的有效性。打造建設工程質量監督管理平臺，對提高建設質量起到重要的作用。

1大數據概念

大數據為建設工程質量監督的高質量管理帶來了新的發展方向，通過數據庫進行信息采集、管理和分析。快速收集建設工程信息，及時發現施工中的問題，提取大量數據，將為質量監督帶來更高的價值。因此，做好該領域的創新實施，使工程質量監督管理優化生產流程，進一步提升行業發展價值。大數據可以創造信息價值，通過更新數據庫，更新管理平臺和相關軟件進行數據分析。由于工程質量監督管理過程涉及海量數據，對于數據結構需要進行分析，以獲得重要的數據，了解施工中的安全隱患，進而提高施工整體質量控制。大數據分析更貼近客觀事實和準確的數據，因此優勢在于整個建設工程質量監督過程。

2大數據進行建設工程質量監督的必要性

隨著網絡技術及信息化技術的發展，大數據被用于各行業的數據管理及資源共享，同時也有效的應用于建設工程管理。我國質量管理處于起步階段，一些信息系統無法實時的接收數據。針對建設工程安全隱患及其質量，需要提高質量監督管理，建立合適的平臺，利用平臺獲取數據，提取信息的重要價值。在質量管理中，減少了數據使用不對稱，并為提高建設工程質量提供了技術支持。

3大數據技術分類

一般而言，大數據技術分為信息采集與處理、存儲管理、分析技術和可視化技術等。采集與處理技術可以根據軟件對信息采集，得到標準化的數據。通過對圖像、視頻等信息的結構化數據處理，為下一步處理提供了計算性的數據庫，在存儲方面，可以提供更多的數據類型和信息。由于大數據存儲龐大，也面臨一些問題。對于存儲結構管理和存儲效率是大數據技術管理應用需要關注的問題。利用大數據技術，在收集施工現場和管理信息后，對數據進行提取，尋找質量問題的根源。大數據的動態性，相關人員可以盡快挖掘有用的信息，以確定數據的重大價值。在建立風險防控模型時，大數據選擇風險區域和風險類型，分析數據進行風險控制。建立風控模型了解現場的問題并進行監管。利用可視化技術，在平臺上傳輸施工現場的動態。可視化分析采用可視化和人機交互，幫助質量管理人員選擇信息。人機交互還可以讓用戶在進行質量檢查時，了解數據分析過程和注意事項。

4建設工程質量監督系統平臺構建

以大數據和建設工程質量監督控制為平臺，建立了項目質量控制體系，在這個平臺上，參與者都有各自的分工。技術專家通過工程質量獲取信息。通過分析數據，可以發現質量管理中的問題。結合施工經驗和建筑標準，進而解決施工問題或改進施工流程。大數據管理專家將數據上傳發布，轉發給相關單位及管理部門，幫助分析大數據。測試員通過系統下載數據信息，分析數據的合理性，了解質量問題產生的原因。檢驗人員需要對建設質量、施工進度等進行分析，及時掌握最新情況。對數據進行分析，并將其傳達給管理人員，跟隨趨勢并及時做出決策。

5建設工程質量監督管理面臨的問題

5.1 項目動態變化大

在建設工程質量監督管理中，由于施工的獨特性，很難對施工質量進行全面動態化的管理。由于施工場地大，動態變化大，場地會出現各種隱患。如果僅靠自身了解現場情況，進行決策、研究、設計等，同時專注于動態的檢查，不可避免地會帶來巨大的壓力。在不同階段有不同的影響因素，基于人、材料和環境，它們會相互影響，并為動態管理帶來問題。一些大型建設項目，場地占地面積比較大。在工程質量監督管理中，工作人員需要到現場質量控制，現場檢查耗時。如果采用信息控制模式，在一定程度上提高了工程質量監督的有效性。

5.2 監管模式滯后

建設工程質量監督管理需要常設管理人員對工程的重要部位進行檢查。在進行抽查前，告知抽查的內容。這種監管很難發現施工問題，對于工程質量監督有效性和可靠性也得不到保障。工程質量管理信息也存在不足，主要功能是接收部分數據，在施工中無法獲取某些數據，不能提供全面施工過程的實時監控。這將導致無法對項目質量數據進行提取，導致質量管理處于失控狀態。

5.3 系統應用集成度低

目前信息系統的集成度較低，無法及時地收集建設工程質量數據，導致無法客觀地分析項目質量管理中的信息。因此，在進行建設工程質量監督管理中，需要整合所有數據，并經過分析后將結果發送給不同部門，提高管理項目質量的水平，促進建設工程的持續發展。

6大數據時代工程質量監督管理模式

6.1 構建質量監督平臺

針對大數據時代發展對質量控制管理的挑戰，應以大數據為主要手段，建立建設工程質量監督管理的系統平臺，作為平臺的基礎。在創建平臺中，參與者都有自己的分工，分配好具體的管理任務，讓每個崗位人員都可以各司其職，提高施工監管質量。建立在大數據的質量控制系統是質量管理的創新，也是未來發展的必然趨勢。檢查人員通過監控系統和平臺進行數據分析，了解現有施工總體情況進行動態監控，及時了解質量問題并進行及時的整改。基于現場檢查、數據收集和反饋，由于建設工程涉及的數據非常多，需要處理狀態、進度、施工效率等。及時將反饋數據上傳至平臺，掌握監測的動態化過程，并進行適當的調整。因此，大數據平臺是建設工程質量監督創新管理的趨勢，為建設工程發展提供了技術支持。

6.2 完善大數據做好質量監控

在大數據的背景下，要提高項目質量，就必須明確不同領域的分層管理。評估關鍵指標的相關性，加強大數據技術的應用，為建設工程質量監督提供不同的數據預測，在大數據時代擁有符合項目特點的監督管理模型。在此基礎上，對現場進行分級管理，優化資源配置。按照分級管理的模式，質量管理部門對業務執行部門組織考核和培訓。管理部門負責內部質量管理和監督，以及后續管理和監督檢查等工作。垂直的管理促進了監督管理的一致性，對被業務部門實現分級管理，對不同的對象實行差異化的管理。在項目驗收階段，傳統的項目管理也采用審批制度，加快項目建設。對于信息實時傳遞、公開是優化項目管理的重點，因此，大數據平臺是創新的業務管理和監管模式[1]。

6.3 大數據決策應用

在大數據背景下，項目管理發生了由傳統管理向信息化管理模式的轉變，提高了管理效率和建設質量。從現代的角度來看，信息技術在工程管理中的應用有很多，應用最廣泛的是物聯網技術、云計算技術。借助這些技術，建設工程質量監督可以管理各種建筑內容，如材料和設備管理，以及施工過程和質量管理。在此基礎上，全面掌握項目情況，從而提高進一步決策的可行性。大數據挖掘技術的應用，為工程質量監督管理人員提供實時交流的平臺。在平臺上大數據使用范圍更廣，使得項目管理更加智能。因此，在項目管理中，應充分發揮大數據分析的作用，確保在更多的環節利用信息化技術來管理項目[2]。

6.4 建立大數據分析的管理層次

在建立大數據分析的管理層級架構時，應堅持分級管理、集中控制的原則，將項目作為大數據的收集者，視為大數據決策者和項目管理的承擔者。在項目權責分配方面，收集項目管理信息并進行審核。依靠大數據來控制項目質量管理、安全保障，確保可以在質量管理中進行分析和決策。項目經理在接收到大數據后，建立數據處理中心和大數據傳輸系統。在執行工作中，項目經理要堅持數據集中、業務集中和管理集中的原則。在完成數據的分析和分類后，可以將數據輸入信息系統，創建項目數據庫。大數據中心對建設過程中的信息進行提取，可以提供決策級的數據支持，每個部門都可以調動大數據，確保了信息技術指導建設管理工作。在現場使用物聯網傳感器進行監控，在監督管理中，項目管理人員利用大數據技術提取結構化數據，進一步提高了現場管理質量[3]。

6.5 過程監控控制

在建設工程建設過程中，采用過程控制，確保各環節的質量達到標準要求。并根據監測控制及時調整管控計劃，進一步加強項目施工質量管理。在BIM管理的作用下，根據項目的情況接收模型信息，從而有效管理現場活動的開展。將三維模型與項目設計進行比較，確認項目的狀態、質量，對于施工中存在的質量問題實時上傳到BIM平臺，及時通知相關部門人員，實時有效地報告質量問題。基于大數據和BIM的質量管理，更新了以往以圖紙指導和控制施工的模式，有效地提高了項目的施工效率。做好信息的收集和管理，可減少大量輸入或交換帶來的錯誤，提高信息的可靠性和準確性。BIM模型實現了項目中不同信息的集成，創建了涵蓋所有信息的數據庫，從中實時收集、處理和提取工程中的信息，用于質量管理研究，為項目質量管理奠定了良好的基礎。在技術影響下進行BIM數據管理，以提高數據分析的效果，更好地促進施工水平的提高。

6.6 數據收集與分析

建立工程建設質量風險清單，對當前工程建設和各種數據采集都具有重要的意義。在水利工程建設的質量風險中包含了大量的數據信息，體現在每個管理體系中。如果建設質量風險越來越科學化、全面化，加強風險清單中信息資料的收集。數據收集后，收集到的數據不僅對工程后續建設風險分析具有重要的作用，對于風險的逐步優化也起到了指導意義。數據采集后，以多層次為出發點進行數據分析，以此來分析質量風險。在收集到數據后，建立相應的分析系統，對工程建設質量的風險清單進行優化。在數據分析中，對初始質量風險進行分析，并根據工程流程進行調整。調整期間，對擬申請的風險清單的質量風險進行綜合分析。在分析質量風險清單時，很可能與原清單的存在一定的差異。隨著工程質量監測工作的開展，被監測場所應了解風險清單變化的不同內容。有必要對工程質量風險清單進行優化，采用深度學習方法和隨機分類分類算法。與技術質量風險聚合問題作為分類變量，將風險中的指標作為質量變量，創建質量風險分類算法，使用不同的算法來優化數據。根據指標的重要性，對風險清單數據進行剔除或調整，以確保風險清單是可行的，確保滿足工程的客觀需要。

6.7 在大數據質量控制中的實現流程

在項目設計階段，一旦設計出現問題，施工過程中就會出現更多問題。借助大數據技術，充分利用大數據提供的數據，通過對數據的分析對比，打造高效的數據流。設計完成后，在準備過程中要對各種施工數據進行記錄和歸類，使用建筑設計數據和設計變更數據等，以確保施工符合標準。施工部門應根據建筑參數及時修改方案，并利用軟件進行建模，及時優化施工方案。在施工過程中可能會出現各種問題，利用大數據收集和整理新出現的問題，并結合問題給出最佳解決方案。大數據可以處理各種建設數據，對工程所涉及的施工技術操作人員的要求也非常高。對于收集的數據確保是同步且準確的，并且應共享有關數據。對于采集的數據主要包括靜態和動態數據，靜態數據穩定，而動態數據隨時發生變化。在動態數據中，數據實時反映施工日志參數。根據這些數據評估施工人員的狀況。一旦在施工動態數據中發現異常，必須停止所有施工工作，然后進行全面的進行檢查，確保工程順利施工。

7結語

總之，在大數據時代背景下，對施工質量管理提出了新的標準。對于工程質量管理要基于大數據技術，同時還要做好創新工作，推動建設工程高質量發展。利用信息技術建設管理平臺，實現信息的交互，進一步提高動態跟蹤的時效性。

建立大數據管理層次和組織架構，最大限度發揮大數據效益，建立系統化、規范化的管理體系。因此，項目管理需加大對大數據的研究，讓大數據分析在建設工程質量監督管理中發揮更大的作用。

參考文獻

[1] 朱云.大數據時代建設工程質量監督管理新模式[J].中國建設信息化，2021（23）：69-71.

[2] 甘肅建設工程質量管理相關責任主體終身負責[J].工程質量，2021，39（11）：44.

[3] 吳文生，陳俊.政府監督視角下建設工程質量管理模式探討[J].北方建筑，2021，6（4）：70-73.

A New Mode of Quality Supervision and Management of Construction Projects in the Era of Big Data

HE He

（Juancheng County Real Estate Service Center， Heze Shandong? 274600）

Abstract： Based on the development of Internet technology， my country's construction project management has reached a new level of development. Using the concept of big data， build a construction project quality supervision platform， comprehensively monitor the construction of the project， and improve the overall construction quality of the project. Using the information monitoring platform to understand the project construction process and dynamically monitor the construction project is conducive to the efficient operation of the project management. Big data has certain advantages in many aspects， and has been widely used in project management in recent years. Based on this， this paper analyzes the new application model of big data in the quality supervision and management of construction projects.

Keywords： era of big data; construction engineering; quality supervision; new management mode

收稿日期：2022-01-05

作者簡介：何河（1972—），女，山東菏澤人，本科，工程師，研究方向：建筑工程。