基于大數據的建筑工程項目成本控制應用研究

段光堯，余杰，伍任雄，段文川，鄧秀英

（1 重慶市建設崗位培訓中心，重慶 400014；2 重慶建工住宅建設有限公司，重慶 401147；3 重慶雅知建筑技術研究院有限公司，重慶 400015）

0 引言

我國城市建設規模的擴大，對于建筑施工企業而言既是機遇又是挑戰，若想在市場競爭中立于不敗之地，必須加強成本控制，提高企業成本管理水平，擴大經濟利潤空間，這是關系企業持續生存發展的關鍵。面對現如今的建筑工程項目建設規模愈來愈龐大、建筑結構復雜多變、設計變更繁多的狀況，傳統的成本管理手段難以達到快速、動態、準確、全面的要求，成本控制的作用沒有得到充分發揮，因而建筑施工企業迫切需要尋求新的成本控制方法和技術。

大數據伴隨著互聯網、云計算和物聯網等技術發展，作為分析決策方式、科學研究范式和創新思維模式的重要突破，滲透到各行各業和應用領域已成為必然趨勢[1]。將大數據引入建筑施工企業的工程項目成本控制中，從成本數據中發現問題、解決問題，數據與工程建造業務相伴相生已成為迫切需要，因而大數據技術在建筑工程項目成本管理的需求應運而生。

1 建筑工程項目成本大數據技術架構

在工程項目成本管理領域，建筑施工企業成本管理需要與先進的大數據技術相結合，利用大數據挖掘成本信息的潛在價值，對建筑施工企業價值鏈進行過程分析，優化整個業務作業鏈才能收獲更大的利益[2]。在建筑施工企業外部，通過相關的政府導向政策、競爭對手數據、企業間的互通性數據，才能正確根據自身優劣勢來決定未來的戰略定位和發展目標；在建筑施工企業內部，利用大數據技術對比分析企業的成本動因，才能優化成本管理方法，擴大成本管理涵蓋面，以企業戰略目標為基礎進行成本預測、計劃、控制、核算，實現從綜合管理向智能集約管理的轉變。

建筑工程項目成本運用大數據技術主要涉及數據的處理、管理、應用等多個方面，首先需要完成建筑工程成本大數據的技術架構。建筑工程成本數據維度比較復雜，既有人工、材料、機械費用，也有施工管理費等，其中材料、機械費用在建筑工程成本中占比大，是項目成本管理的重點。建筑工程成本大數據架構，是根據工程項目成本的需求精準計算、采購、驗收、存儲、使用，以及費用/價格核算等業務組織需求，從技術和應用視角進行大數據相關基礎設施、存儲、計算、管理、應用等分層和組件化設計。

結合工程項目現場物料成本的業務需要，建筑工程項目成本大數據總體架構主要包含大數據基礎資源層、大數據管理與分析層，以及大數據應用和服務層三部分。如圖1 所示。

圖1 建筑工程項目成本大數據架構

圖2 BIM 模型實時展示工程進度

圖3 工程量資源量及資金曲線

大數據基礎資源層主要指基礎設施和數據資源，是指利用服務器集群類硬件平臺、云計算平臺或兩者結合的方式，通過數據映像技術，從工程項目前期數據資源網站上獲取成本基礎數據信息，如工程投標成本信息等，也可利用物聯網技術實現施工現場一線成本活動，如現場驗收、存儲等，采集獲得工程成本實時數據，完成各類文件、類表結構數據、文檔數據、圖數據的采集與存儲。

大數據管理與分析層主要包含元數據、數據倉庫、主數據的管理以及數據計算、分析和挖掘等活動。元數據是關于數據的組織、數據域及其關系的信息，是信息資源描述的重要工具,可以用于信息資源管理的各個方面,包括信息資源的建立、發布、轉換、使用、共享等。工程項目成本的屬性，如材料性質、數量、進場時間、存儲時間等都是成本元數據的內容。對元數據進行標準化管理，可以有效提高數據的可理解性和共享性，提升數據戰略信息的價值。數據倉庫主要有數據采集、數據存儲與管理，以及結構化數據、非結構化數據和實時數據管理等功能，與元數據管理有著較深的依賴關系。主數據是指在整個企業范圍內各個系統(操作/事務型應用系統以及分析型系統)間要共享的數據，如與客戶、供應商、賬戶及組織單位相關的數據。對建筑企業成本管理部門來說，在工程成本管理中，主數據管理可以提供統一的業務實體定義,簡化和改進流程并快速響應業務需求。

大數據應用與服務層主要涵蓋了大數據可視化、大數據交易與共享以及大數據應用接口等方面，以及基于大數據的應用服務等方面的內容。大數據時代，解決了數據傳輸和輸入輸出速度慢的瓶頸，提高了數據模擬和可視化的效率，已經可以實現包含時序特征的大數據可視化和展示，在工程項目中，為工程成本可視化管理提供了可能[3]。大數據時代，數據訪問一般是通過開放平臺接口來實現，為大數據的應用提供了通用機制，該服務能夠實現與平臺、語言和通信協議無關的數據交換，為不同系統之間的數據共享和交互提供了通用解決方案，為工程成本業務活動管理提供了極大的便利。

2 大數據技術在建筑工程項目成本控制中的具體應用

金科照母山項目B5—1/05 地塊二標段工程（以下簡稱“金科工程”），總建筑面積18.8 萬m2，主要由地下車庫、1#樓酒店、2#樓多層商業、9#樓超高層辦公大樓組成。在具體建設過程中，施工單位重慶建工住宅建設有限公司（以下簡稱“住建公司”）積極應用大數據技術對工程成本進行管控，提升成本管控信息化水平，以期達到高質量、降本增效的目的。

2.1 大數據平臺的構建

住建公司在進行數字住建建設規劃，集成云計算、大數據、物聯網、BIM 等前沿技術，構建了“數智企業”平臺（以下簡稱“數智平臺”），該平臺是依托物聯網、互聯網建立的大數據管理平臺。首先，在工程項目將施工現場的應用和硬件設備產生的數據匯集到這個統一的平臺，進行數據整合及清洗，形成數據中心。然后對大數據進行存儲與協同等管理，利用云計算、數據分析、數據挖掘技術開展大數據的分析應用，提供可視化等服務。

2.2 大數據技術工程成本控制中的應用步驟

1）利用大數據對成本的事前計劃進行精準預測

成本預測的精準性是成本控制的基礎。通過大量數據成本信息的收集（包括住建公司內部、行業），分析確定“金科工程”的成本控制目標。在工程項目中，利用數據映射技術將成本數據（元數據）與BIM 模型關聯，形成成本BIM 模型，實現成本的物料需求的精準計算，并在數智平臺上展示，實現成本的可視化管理，達到優化資源儲備，為現場材料員和施工員完成采購計劃、進料、驗收、限額領料、消耗控制提供技術和數據支撐。

2）利用大數據對成本的事中控制進行精確管理

工程成本的消耗伴隨著工程建設的進行而進行，其中物料供應的現場管理一直以來都是成本事中控制工作的重點及難點。在“金科工程”中，對于非稱重材料（如鋼筋）采用移動APP 現場實時點驗，對于稱重材料采用實現過磅數據的自動采集、圖像采集等多種技術手段，實現了對物料進行實時驗收的稱重材料（圖4、圖5）。

圖4 材料入場數據采集

圖5 移動端驗收鋼筋數量

在數智平臺上，利用數據云計算技術，對進出場物料及時統計，掌握實際采購、實際到貨情況防止材料進場損失；對收發料匯總分析，即時動態更新，真實準確反映收發料情況。利用平臺的數據分析功能，根據多項目數據監測，全維度智能分析，分析現場材料偏差情況，出現問題及時預警，及時處理。數智平臺上能通過遠程視頻直播過磅收料卸料情況，全方位監控攝像覆蓋范圍，實現公司遠程監督與管理，有利于督促規范管理實施。解決了以往供應鏈成本管理中缺乏透明度、多變性不可控、信息共享差的難題。

3）利用大數據對成本的事后核查進行精益管理

在數智平臺上，將BIM 模型與成本預算、合約清單及施工合同、施工進度、工程量清單核算等進行關聯，驗收數據推送至項目系統生成入庫單用于結算，既避免數據重復錄入，又確保結算數據真實可靠[4]。方便成本核算的全過程數據（主數據）管理及運用，對后續工程款支付、企業成本核算、賬務流程實現精細化管理。

4）利用大數據進行工程成本控制的潛在價值

利用大數據進行工程成本控制，不僅僅體現為單一項目的成本控制；在建筑施工企業層面，建立項目成本數據采集模型，可以收集、存儲海量的成本業務數據。采用數據挖掘技術，建立價格指標關聯分析模型，以地區、業務板塊和業務發生時點為主要維度，結合政策調整、價格變化等相關社會經濟指標，就可對成本管理影響因素進行深度挖掘。例如，通過材料總量對比、偏差情況、環比走勢、扣量走勢等，監控變化趨勢、識別管理重點、分析問題原因，輔助材料計劃決策、資金計劃決策。通過供應商負差排名、扣量排名、供貨排名等，識別供應商真實供貨信譽、供貨質量、供貨實力，輔助供應商招采決策、評估決策。通過作業人員收發料排名、識別超負差次數/超負差率排名，提供績效考核依據、工作效益評估標準，輔助人員評價決策、選拔決策。

2.3 大數據技術在建筑工程成本控制中的應用效果

數智平臺是匯集建筑企業、工程項目所有信息的重要大數據平臺，是應對數據時代發展的標準頂層設計，是建筑業行業與企業信息化信息資源共享和深度挖掘的基礎。通過數智平臺，利用大數據技術良好接入性的特點，實現與物聯網技術及智能化信息技術等進行有效結合、高效應用，無論對于工程項目管理人員、還是企業部門業務人員，在項目成本管理中都大幅度降低了重復工作量，大大地提升了工作效率[5]。根據“金科工程”具體建設內容及工程成本（如《建設工程預算定額》）等相應標準，對大數據技術在建筑工程成本控制中的應用效果進行測評，結果顯示，基于大數據技術的成本控制模式能夠對建筑工程項目成本控制提供更好的事前、事中、事后控制措施，提升了技術硬軟件、人員素質的信息化水平，減少了不必要的成本支出，減少了失效管理造成的成本損失，在“金科工程”獲得了較好的成本效益。

3 結語

利用數智平臺，實現了對企業及項目兩個層面工程成本大數據的協同集成管理，平臺的大數據技術管理解決了之前建筑企業對項目的工程成本監管無抓手、無法深入的問題，使項目工地物料管理透明化。所有業務都能夠基于工程項目成本數據進行驅動，有利于及時掌握項目工地生產的信息，能迅速發現項目工地生產過程中出現的成本問題并進行預測，根據市場的變化迅速調整公司物資供應策略，實現資源的快速調度，真正通過數據來推動項目成本效益的增長。