基于大数据和BIM的工程造价管理研究

黎小江

摘要：本文从大数据和BIM角度阐述。首先分析了影响工程造价管理水平的因素和工程造价管理存在的问题。同时，阐述了工程造价大数据和BIM在工程造价大数据中的应用，并提出了具体措施，为工程项目建设企业组织开展项目成本管理工作提供参考。

关键词：大数据；BIM；造价管理；管理绩效

一、信息视角下造价管理的成功要素及其不足

（一）基于信息视角的造价管理成功要素

1.信息的完整性、准确性和时效性。工程建设企业在投标报价阶段能否编制科学合理的报价，取决于其对自身劳动力、材料和机械设备消耗的准确判断、对设备及材料市场价格的把握及其未来波动趋势的预测、对可能存在的竞争对手及其报价策略和最终报价的判断。在掌握了本企业的实际成本、竞争对手成本和自身在投标工程的竞争力的前提下，才有可能获得较高的中标概率。而在工程建设阶段，工程建设企业则需要随时更新工程造价方面的信息，以便采取恰当的管理措施。简言之，工程建设企业在工程造价管理过程中需要全面准确把握造价所需的最新内外部信息，一般来说，信息的完整性和准确性越高，信息更新越及时，工程造价管理的质量就越高。

2.信息的处理水平。对于工程项目建设企业来说，在组织开展工程造价管理工作时，都要以特定的信息处理做基础。在参与投标时，工程项目建设企业需要对工程项目的真实成本进行测算，这些同样需要信息处理做支撑，在此基础上，通过对内外部信息进行综合分析，然后根据分析结果做出投标报价。在工程项目施工过程中，需要根据分析、处理信息的结果，做出合理的工程造价管理决策。从本质上说，工程项目建设企业处理工程造价信息的水平，在一定程度上直接影响工程造价管理的合理性，通常情况下，处理信息的水平越高，工程造价管理越有效，相应的管理目标也就越容易实现。

（二）当前造价管理存在的不足

1.数据的获取方面。对于工程项目建设企业来说，在组织开展工程造价管理工作时，忽视了工程造价数据的积累，或者工程造价管理不規范，进而在一定程度上难以获得足够的信息满足编制施工定额的需要，难以真实了解自身的真实成本，在这种情况下，也就无法准确地确定利润。另外，获取外部数据的渠道、方法较为单一，难以实时获取市场信息，无法掌握社会成本，同时也难以掌握竞争对手的实际情况。

2.数据的处理方面。目前工程建设企业仅在应用BIM进行工程信息处理方面具有一定优势，对于市场价格信息等外部数据，特别是施工过程中可能影响工程造价的数据，缺乏科学的分析方法和手段，从而使得工程造价管理缺乏科学性；同时无法及时处理信息更新问题，难以实现工程造价的动态管理。

二、造价大数据的内涵及应用特点

（一）造价大数据的内涵

造价大数据是工程建设企业内部和外部环境中与造价有关所有信息的集合，一般具有海量数据、多源异构和动态性等基本特征。造价大数据包括项目级造价数据、企业级造价数据、企业集团级造价数据和企业生态级造价数据四个层面。项目级造价数据包括与目标工程项目有关的造价数据和依托本项目形成的造价数据，前者是指项目层面上应用的各类外部信息，如同类项目造价数据，后者则是指项目工程量等信息。企业级造价数据是由不同类型的多个项目造价信息构成，并涵括企业层面制定的造价管理办法、管理制度和经验总结等造价信息，其中最重要的是企业的施工定额，这是工程建设企业确定项目成本的关键。企业级造价数据中的项目造价信息与工程建设企业的业务范围有关。企业集团级造价数据是指企业集团归集下属企业造价信息构成，同时涵盖企业集团层面的数据信息，这些信息是企业集团范围内根据业务类型、区域等不同分别建立的，一般具有类型化特征。企业生态级造价数据则包括企业或企业集团之外、在国家范围内的相关类型竞争企业数据特别是其造价信息，国家造价方面的标准规范、国家部委及各级地方部门的造价管理规程及办法、发布的市场价格信息等。

从数据表现形式看，造价大数据又可以分为工程数据类、市场价格类、文件规范类和影响因素类四大类型。工程数据类和市场价格类信息是造价管理的基础，前者涵盖了工程本身及与工程相关的定量信息，后者则包括材料、设备、人工等方面的价格信息。文件规范类信息则规定了造价管理的基本方法、过程和需要遵守的基本规则。影响因素类信息是在造价管理过程中需要加以控制和利用的、与造价管理密切相关的内外部要素。

工程建设企业宜根据造价大数据的层次性特征构造造价大数据库，并根据不同层面数据的表现形式有针对性地加以应用。造价大数据库并非是静态的，而是处于随时积累和更新的状态。

（二）造价大数据的应用特点

1.采用多主体、多层级方式收集数据。传输的工程造价数据收集需要通过对单一的市场构架及企业工程作业进行分析，而后对不同层级的建筑项目进行合理化运算，通过对工程造价的多层审核最终将其运用于工程建设方面。虽然该方法能够切实保障数据运算准确性，也符合工程造价运算的严谨性标准，但效率相对较低，在对细节方面的处理仍存在一定的误差。而现阶段的大数据工程造价通过建立永久性数据库对数据进行分析运算，无需对将市场构架问题考虑在内。利用大数据运算及数据库模拟计算实现对工程造价项目的主体控制，该技术运用不仅准确性更高，效率得以有效提升，同时也更为安全，不宜产生数据丢失及核心数据被盗等相关问题，有效提高工程造价总体效益。

2.造价大数据中数据价值具有层次性。对于工程造价来说，数据的来源、项目的相关性、准确性等因素在一定程度上直接决定着数据的价值。一般来说，如果数据来自企业或企业集团，以及近期数据，在这种情况下，数据的价值相对比较高。

3.数据更新具有选择性。相比于技术数据的获取，大数据工程造价选择性更高，可对多种工程建设实现多角度模拟，有效解决工程造价特殊工程项目管理的复杂化问题，进一步将市场环境变化数据及工程建设数据进行实时掌握，并提供详细的数据模拟资料，使数据信息的选择更为全面，相关工作的开展也更为统一，使相关技术人员能够通过多种途径对工程信息进行有效的获取与计算。

三、BIM下的造价大数据应用

造价大数据库涵盖工程造价管理所需的内外部信息，但却未涉及工程建设企业投标工程本身的信息，而BIM模型能够准确完整地展现工程信息。结合BIM技术应用，本文建立了基于大数据和BIM的工程造价管理模型（图1），本模型将工程建设企业的造价管理划分为投标报价、施工阶段的造价管理和工程结算，具体内容如下：

（一）投标报价阶段

应用造价大数据库中的企业信息，测算人、材、机等消耗量，编制企业定额，并根据投标工程实际情况对企业定额中部分条目进行调整；同时应用BIM模型输出工程数据；再根据造价大数据库确定市场价格信息，求得企业完成投标工程真实成本，其计算公式为企业成本=∑工程量×消耗量×市场价格。首先要比较企业成本和社会成本，确定企业成本是否低于社会成本。对于投标工程而言，计算社会成本时的市场价格和工程信息是相同的，区别在于其消耗量，社会平均消耗量根据《建设工程工程量清单计价规范》和地方工程量清單计价定额等信息，并结合投标工程所在地情况综合确定。企业成本低于社会成本，意味着在投标工程上具有优势，可以投标。决定投标后，还需评估能否中标。在企业成本的基础上，根据企业的利润目标，确定投标报价；然后应用造价大数据库，分析并筛选可能的竞争对手，根据其历史数据确定其报价水平和可能应用的报价策略，并将自身报价与竞争企业报价比较，确定是否有优势。如果分析结果较为乐观，则进一步结合BIM的施工模拟，调整报价结构，确定最终报价。

（二）施工阶段

在组织开展工程造价管理工作时，施工阶段就是对施工成本进行控制，首先借助 BIM 模拟实际的施工，对工程项目可能发生的变化做出事先的预估，然后借助变更、技术核定的方式进行确定，进而对工程造价成本进行控制；其次，借助工程造价大数据对市场的未来趋势进行预判，同时采取相应的措施，以此降低采购原材料的成本，以及库存成本等。最后，借助工程造价大数据对影响工程造价的因素进行分析，同时结合 BIM 进行调整，从技术的层面对潜在的风险进行管理。

（三）工程结算阶段

对于工程建设项目而言，工程结算阶段是最后阶段，在工程结算阶段的工程造价管理同样至关重要。在工程结算阶段进行工程造价管理，必须妥善处理工程变更、质量缺陷以及工程索赔等一系列问题，按照相关部门的规定要求和合同约定来做好工程的结算验收工作，并且全面整理工程造价管理的总结资料。对于工程造价的相关数据信息，进行准确分类、保存，使其能够为工程绩效考核提供理论依据。把工程造价的数据信息储存在大数据库中，必要的时候可以利用数据信息来分析工程造价风险，了解工程造价管理的科学规律，为后续施工提供充足的经验和教训。

四、推动基于大数据和BIM的工程造价管理模型应用的建议

基于大数据和BIM的工程造价管理的成功实施涉及三个要素：信息、技术和人员。能够获取足够的内外部造价信息是工程造价管理成功实施的前提，应用合适的BIM软件和信息处理技术是基础，拥有能够应用软件和技术对造价信息进行处理的专业人才是关键。然而目前工程建设企业在获取外部造价数据、BIM软件和信息处理数据选择和造价人才储备等方面存在一些不足，为加强本模型在工程实践中的应用，本文提出如下建议。

（一）加强企业合作、购买专业数据库

在组织开展工程造价管理工作时，通过加强合作、购买专业数据库的方式，从根本上弥补工程造价大数据库信息来源单一的不足。对于文件规范类的工程造价信息，以及一些外部工程造价信息等，一般情况下获取的相应信息比较少。对于工程项目建设企业来说，可借助合作、购买专业工程造价数据库等方式，获取外部信息，首先，与同行业企业建立战略联盟，对工程造价数据库实施共享，在一定程度上丰富工程造价大数据信息来源；其次，与专业工程造价咨询机构建立合作关系，借助其专业工程造价数据信息补充自身的工程造价信息；最后，结合工程目标的实际情况，可以通过商业化的方式购买专业造价数据库，在一定程度上满足工程造价管理工作的需要。

（二）合理选择BIM软件和信息处理技术

目前大多数工程建设企业都开始使用BIM软件进行工程造价管理，但BIM软件繁多，工程造价人员并非都能够娴熟使用，从而影响到工程造价管理的效能。建议工程建设企业优先考虑国内的、且兼容性较好的BIM软件，这样既便于掌握，也有助于工程造价数据在不同软件之间的传输。在应用大数据处理信息技术方面，考虑到不同的大数据处理技术应用难度不一样，在初期宜采用比较成熟的、易于使用的如因子分析等数据处理技术，待具备一定数据处理能力后，可以选择或者综合使用多种更为复杂的技术如数据挖掘技术、云计算等技术。

（三）加强培训、组建团队、数据业务外包

基于大数据和BIM的工程造价管理需要既具备造价管理知识，又具备大数据处理的专业能力的复合型造价管理人才，然而当前工程造价人才偏重于技术性一面，无法满足复合型人才储备的要求。为此本文建议：一是在企业内部通过培训、轮岗等方式加强造价管理人才的信息处理技能，或加强信息处理人才的造价管理技能；二是在企业内部组建包括造价管理人才和信息处理人才的专业团队；三是充分考虑现有工程建设企业多造价管理人才、少有信息处理人才的实际情况，将造价大数据的信息处理业务工作外包出去。

结束语

无论是信息获取或是信息处理，工程造价管理要求都相对较高，BIM技术在计算工程量等工程造价信息方面有其自身的优势，在数据获取、处理分析等方面，大数据的优势则更加明显。基于此，在组织开展工程造价管理工作时，要充分发挥BIM 技术和大数据的优势，通过优势互补，进一步提高工程造价管理水平。

参考文献：

[1]方芳，刘月君，李艳芳，许彬.基于BIM的工程造价精细化管理研究[J].建筑经济. 2014（06）