智慧工地建設影響因素綜合評價研究

摘要：隨著國家智能建造相關政策的推進，智慧工地理念引起業界關注。首先，通過文獻閱讀及調查問卷的方式搜集數據指標，并在傳統PEST分析法的基礎上進行擴展；其次，運用ISM方法建立智慧工地建設指標體系結構解釋模型，明確制約智慧工地建設發展的多層因素，并對江蘇省智慧工地建設差異性進行分析；最后，提出合理化建議，為我國智慧工地發展提供理論參考。

關鍵詞：智慧工地；ISM；影響因素；綜合評價；江蘇省

0"引言

近年來，隨著我國建筑企業數量和經營生產規模不斷擴大，建筑業總產值逐年攀升。2021年，建筑業總產值達29.3萬億元，同比增長11.04%。隨著工程規模、難度和復雜程度的增加，傳統的施工管理模式已難以滿足現場工程管理需求。目前，建設領域的信息化水平應用程度不高，如何將建筑與智能有機結合從而提升施工效率和施工質量、減少施工成本、合理利用有限資源、實現建筑施工管理的數字化升級成為業界關注的焦點。

智慧工地通過運用各類信息化技術對工程項目的全生命周期進行管理，從而實現資源利用率最大化。但是，目前我國智慧工地發展態勢較為緩慢，研究智慧工地發展制約因素尤為重要。

1"智慧工地建設影響因素綜合評價指標確定

本文采用PEST分析法，主要從外部環境視角進行分析，并結合建筑工地施工特點進行指標體系補充。首先，通過梳理相關研究文獻搜集20個原始評價指標；其次，邀請相關專家學者（具有20年以上建筑行業經驗的高校教授2名，從業10年以上并參加過智慧工地建設項目的企業中、高層管理人員3名，負責智慧工地建設的相關部門人員1名）對原始指標進行篩選和評估；最后，得到基于PSET分析法的智慧工地建設影響因素綜合評價指標體系，見表1。

1.1nbsp;政策環境

賈美珊[1]認為，法規和技術標準的制定是影響智慧工地建設的最根本因素，激勵政策和政府的監管力度是深層次根本因素，但是相比核心要素程度較低。徐友全等[2]認為，政府的激勵扶持政策是深層次根本因素，技術標準規范是間接影響因素。

1.2"經濟環境

楊玉勝等[3]指出，相比傳統施工工地，智慧工地建設會投入更大的建設成本用于人員的學習和培訓，因此需要企業具有足夠的規模實力，這在很大程度上阻礙了智慧工地的發展。智慧工地的有效建設不僅能夠在一定程度上提升管理效率，而且有利于節省人力和物力，提升工程項目效益水平。

1.3"社會環境

《中國建筑施工行業信息化發展報告（2017）——智慧工地應用與發展》（以下簡稱《報告》）指出，在被訪企業中，近50%的企業認為對智慧工地的價值認識不足是目前智慧工地建設的最大阻礙因素。智慧工地應用或由政策驅動，或由大型企業應自身需求推動，較少由業主要求而開展[4-5]。由此說明，建筑施工企業及業主方對智慧工地的認知程度對其建設發展具有很大影響。此外，工程項目的獲獎情況也能充分體現智慧工地建設的發展程度及該工程項目的社會認可度。

1.4"技術環境

《報告》指出，建筑施工企業推動智慧工地應用的主要問題在于缺乏專業人才，特別是既懂工程建設又能熟練運用信息技術的復合型人才。同時，軟硬件基礎設施的成熟度對智慧工地的技術集成應用影響較大。劉佳欣[6]構建了智慧工地技術體系，將技術體系劃分為集成管理平臺和智慧決策系統，實現了對工程項目的科學管理與智能監控。

1.5"組織管理

遲百昊[7]認為，組織制度的成熟度關乎建設方案的成敗。王志翔[8]指出，為了保證智慧工地建設的合理分工，以及為項目配備適合的技術、管理人才甚至是兼具二者的復合型人才，可將團隊建設分為團隊架構與人員配備。黃達[9]指出，工作中的溝通效率對工程項目綜合效益影響較大，必須保證共享信息在組織內部暢通，解決信息孤島的問題。

2"智慧工地建設影響因素綜合評價指標體系解釋結構模型（ISM）構建

2.1"ISM概述

ISM是一種系統工程研究方法，其作用是揭示復雜系統的關系結構。首先，根據各指標間的影響關系構建鄰接矩陣，并運用布爾邏輯運算得到可達矩陣；其次，通過計算進行層次分解，從而得到各要素層次分布關系；最后，使用分層有向圖揭示復雜系統的結構。本文通過該方法定性分析智慧工地建設影響因素綜合評價指標的結構化層次[10]。

2.2"模型構建

2.2.1"構建鄰接矩陣

2.2.2"計算可達矩陣

運用布爾邏輯運算法則對鄰接矩陣A與單位矩陣I的和進行冪運算，直到滿足可達矩陣M=（A+I）k+1=（A+I）k≠…（A+I）2≠（A+I）。

2.2.3"劃分層級

首先，確定可達集合Ri和先行集合Qi;其次，對可達集合與先行集合進行交集Si運算。將Ri∩Qi=Si的指標劃為一個層級，并在可達矩陣M中刪除相應的行與列，得到新的矩陣。如此重復，直到分層結束。可達集合、先行集合與交集表見表2。通過計算可知，L1（頂層）={4，5，6，11，12，13}、L2={8，14，15}、L3={9，16，17，18}、L4={3，7}、L5={10}、L6（底層）={1，2}。根據上述層級劃分，繪制智慧工地建設綜合評價指標體系解釋結構模型，如圖1所示。

2.3"ISM分析

由圖1可知，智慧工地建設影響因素綜合評價指標體系分為直接影響因素、間接影響因素和根本影響因素。其中，直接影響因素包括F4、F5、F6、F11、F12、F13，主要來自經濟和技術方面。這些因素雖然是提高智慧工地建設水平的首要目標，但是與企業的規模實力、科技水平、創新能力息息相關。因此，企業對智慧工地建設的成本投入是實現智慧工地建設數字化、智能化乃至智慧化的重要保障。

間接影響因素分為兩個層級，涵蓋社會、技術、組織管理方面。組織管理因素占主導地位，參建方合作意愿F15在一定程度上影響智慧工地的順利推進。施工現場的溝通協調效率（內部）F16低下將阻礙智慧工地建設的推動，反過來，智慧工地現場應用功能的提升會大大提高溝通協調效率。團隊架構F17的完善、人員配置F18的完備，體現了企業的管理和領導能力。健全的團隊框架和機制對現場施工的把控至關重要，對智慧工地建設的推動具有自上而下的作用。復合型高科技人才占比F9體現了既懂應用技術又了解建筑施工和管理的人才對智慧工地建設推動的重要程度，也體現了目前人才培養機制的缺失。設備功能適用性F14表示應用技術與工程的契合度，不同規模和性質的工程項目應配備專項應用設施。工程社會認可度F8包括工程獲獎情況或表彰記錄，體現了社會、政府、主流獎項對項目智慧工地建設的認可程度，具有行業示范與標榜的作用，能夠由點及面地推動智慧工地建設。

根本影響因素涉及政策和社會方面。業主和企業的認知度F7對智慧工地的建設具有從無到有、由少到多的影響。軟硬件基礎設施配置F10是智慧工地建設的先決條件，是保證其功能應用順利開展的重要基石。扶持激勵政策的支持度F1，標準、規范的完善度F2，監管機制的有效性F3體現了政府對智慧工地建設的重視程度，深刻影響著智慧工地的建設水平。政府通過資金扶持、企業加分等激勵政策能夠使企業內部的驅動力提高，進而提升智慧工地建設的發展水平。智慧工地建設標準和規范的完善、監管機制的健全程度對智慧工地建設具有監督作用，保證了智慧工地在建設過程中的質量水平與健康發展[11-12]。

3"指標因素間的影響力分析——以江蘇省為例

基于ISM模型將智慧工地建設影響因素綜合指標體系劃分為6個層級，明確影響智慧工地建設的直接層、間接層和根本層因素。根本層影響因素是建設智慧工地最需要關注的因素。下面以近年來江蘇省各地級市智慧工地建設情況為例，分析各指標之間的關系，進一步驗證對根本影響因素的重視程度。

3.1"江蘇省新技術應用示范工程統計分析

近年來，江蘇省新技術應用示范工程逐年增多，2019年到達頂峰。江蘇省住房和城鄉建設廳公布的名單顯示，2019年，江蘇省新技術應用示范工程達659項，但受新冠肺炎疫情的影響，大量工程項目停滯，2020年，工程數量驟減至370項，2021年起工程數量回升至469項。2018—2021年江蘇省新技術應用示范工程數量統計如圖2所示。

由圖2可知，新技術應用示范工程多集中于蘇南、蘇中地區。徐州作為蘇北重要城市居于領先地位，鹽城、淮安、宿遷、連云港發展相對滯后，基礎設施條件不容樂觀，現場施工條件較為傳統。由此可見，新技術應用示范工程的分布和數量與各地級市的發展狀況、政府的推動力度密切相關。經濟發達地區的企業、業主和政府具有先進的理念和較高的認知程度。同時，蘇南和蘇中地區的建筑企業綜合實力雄厚，在技術、人才、組織管理方面的發展較為全面。因此，企業能夠在政府的引導下積極開展智慧工地建設。同時，智慧工地建設獎項申報能夠提升企業知名度和社會影響力，進一步提升企業的參與意愿。

3.2"江蘇省綠色智慧示范片區及工地統計分析

2020年年初，江蘇省住房和城鄉建設廳印發了《關于推進智慧工地建設的指導意見》，對智慧工地建設的總體框架、技術標準、數據對接要求和總體方向提出了明確要求。同時，制定了統一的功能模塊標準、設備參數標準、數據格式標準、平臺對接標準及數據看板標準，統一規范了智慧工地各類軟硬件基礎設施的參數要求，為系統集成數據在項目端、企業端、政府監管端之間有效互融互通提供了保障。

自2019年開始，江蘇省住房和城鄉建設廳組織開展綠色智慧示范工地獎補資金項目。從驗收情況看，共107項省級綠色工地申報，95項通過驗收，總體通過率達89%。2020年，全省共建設31個綠色智慧示范片區，示范片區內建成智慧工地694個，其中標準化星級智慧工地665個。2020年江蘇省綠色智慧示范標準化星級化工地分布情況如圖3所示。

由圖3可以看出，綠色智慧示范工地分布集中于蘇南和蘇中地區，且二星級、三星級的密度更高。蘇北各市綠色智慧示范工地數量顯著提高，這與當地政府因地制宜地出臺配套政策、強化過程管理和工作調度、加強督查指導密切相關。智慧示范工地建設打破了傳統工地信息分散、零碎、孤立等現象。同時，政府監管平臺的建立改變了以往傳統的監管機制，大大提高了工作效率。

隨著江蘇省省級綠色智慧示范工地獎補資金項目的實施，大部分企業逐漸意識到為了適應新形勢的變化，必須改變傳統認知，接受新興理念，轉變發展模式，加大技術投入與更新人才培養機制，完善團隊架構與人員配備，實現施工全過程的信息化、智能化、精細化管理。

3.3"根本層各指標因素間的關系

一方面，政府扶持激勵政策的相繼出臺促使企業和業主改變理念，提升認知，積極響應轉型升級；另一方面，智慧工地評價標準的逐漸完善推動了軟硬件基礎設施參數的規范，為數據收集和應用集成提供了技術保障。同時，智慧工地管理平臺的建立能夠實現施工現場、企業、政府間高效的信息交流，強化了政府在智慧工地建設中的督查作用。

4"結語

當前，我國傳統建筑行業存在效率低、技術含量低、能耗高、事故率高、人工成本高等一系列問題，尤其是施工現場管理混亂的問題制約了建筑業高質量發展。因此，急需加強施工現場的信息化、智能化、智慧化管理[13]。

目前，智慧工地建設正處于數字化向智能化發展的初期[14]。為了促進智慧工地建設從初級階段向高級階段轉變，提出以下4點建議：

（1）政策支持因地制宜，標準規范科學完善，實現監管平臺全覆蓋，促進監管機制的信息化、智能化、全面化。

（2）加強政府指導與深入推進，提升企業與業主的認知理念，優化智慧工地項目評選獎勵機制。

（3）企業應加大技術投入，政府應進行定向資助扶持，通過改善軟硬件基礎設施條件，提升功能設備的實用性與適用性。

（4）企業與高校聯合培養復合型人才，為建筑行業的成功轉型奠定人才基礎。加強現場施工人員知識培訓，提升工程項目人員整體綜合素質。

參考文獻

[1]賈美珊.智慧工地建設影響因素分析及改進建議研究[D].濟南：山東建筑大學，2020.

[2]徐友全，賈美珊.物聯網在智慧工地安全管控中的應用[J].建筑經濟，2019，40（12）：101-106.

[3]楊玉勝，王美辰.基于SEM的智慧工地建設制約因素分析及對策研究[J].工程管理學報，2022，36（4）：94-99.

[4]《中國建筑施工行業信息化發展報告》編委會.中國建筑施工行業信息化發展報告（2017）——智慧工地應用與發展[M].北京：中國建材工業出版社，2017.

[5]《中國建筑施工行業信息化發展報告》編委會.建筑施工行業智慧工地應用現狀調查與分析：《中國建筑施工行業信息化發展報告（2017）——智慧工地應用與發展》摘編[J].建筑，2017（16）：31-34.

[6]劉佳欣.智慧工地體系構建及評價研究[D].南京：東南大學，2020.

[7]遲百昊.基于政府視角的智慧工地建設評價研究[D].濟南：山東建筑大學，2022.

[8]王志翔.智慧工地評價標準研究[D].武漢：華中科技大學，2021.

[9]黃達.某EPC項目基于BIM的智慧工地建設與綜合效益評價研究[D].廣州：華南理工大學，2020.

[10]TRIVEDI A，JAKHAR S K，SINHA D.Analyzing barriers to inland waterways as a sustainable transportation mode in india：a DEMATEL-ISM based approach[J].Journal of Cleaner Production，2021（295）：126301.1-126301.11.

[11]李強年，范金玉.基于DEMATEL-ISM的甘肅省智慧工地建設制約因素及發展路徑研究[J].工程管理學報，2020，34（2）：38-43.

[12]陳科，周軍，聶春曉.加強“智慧工地”建設"促進現代城市治理能力提升[J].先鋒，2020（9）：61-62.

[13]鹿煥然.建筑工程智慧工地構建研究[D].北京：北京交通大學，2019.

[14]王要武，陶斌輝，柳楊.智慧工地理論與應用[M].北京：中國建筑工業出版社，2019.

收稿日期：2022-11-28

作者簡介：

周振國（通信作者）（1972—），男，博士，講師，研究方向：項目管理、建筑信息、智能建造。

高逸群（1998—），女，研究方向：智能建造、智慧工地。

胡嘉倩（1999—），女，研究方向：智能建造、碳排放。