工程项目成本目标控制平台设计——基于大数据与数字孪生

岳增良 许道勇 李永福

（1、山东诚祥建设集团股份有限公司，山东 嘉祥272400 2、山东建筑大学管理工程学院，山东 济南250101）

伴随数字化变革、信息化浪潮以及数字中国建设战略的不断推进，一个大规模生产、分享和应用数据的时代悄然开启，真正的“大数据时代”正在来临。虽然，美国Cartner 咨询公司于2016 年度发布的技术成熟度曲线，首次将大数据技术移除，这并不是意味着大数据技术不重要了，而是旨在说明“大数据”不再“新”了。这传达了一个讯号[1]。大数据技术已经有了一套合理的整合方法，到了真正解决问题的时候了，新的技术和实践要不断添加到现有方案中，数字孪生技术便是其中之一。大数据时代的竞争是知识和生产率的竞争。因此，为了解决建筑施工行业在大数据时代中固有的弊端，应时刻关注相关新技术发展对大数据应用的影响和促进作用。

1 大数据技术

目前为止，大数据并没有统一的定义，不同的学者或机构都试图通过对大数据特征的描述来阐述自己对大数据的定义的理解：麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）认为，大数据指的是那些使用传统数据库软件所不能采集、存储、管理和分析的数据集；Grobelnik 认为大数据具有体量大、样式多、速度快的特征；高德纳咨询公司（Cartner Group）认为大数据是一种信息资产，具有大容量、高速度和多样性等特点，是一种低成本、新形式的信息处理方式，能够增强管理者洞察力以提高决策水平和效率。

2 数字孪生技术简介

“数字孪生”（Digital Twin）是指在融合利用物理实体模型、传感器实时更新、运行历史资料等大数据集合的基础上，汇集各类学科、各物理量、多维度、多概率的仿真过程，在赛博空间中完成映射，构建孪生数字模型，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程[2]。

当下，数字孪生技术的应用仍处于起步阶段，且多用于工业领域：在工业制造方面，西门子公司搭建的生产系统模型便是基于数字孪生理念对制造流程的融汇，从而构建出以数字化模型为核心的虚拟企业和以自动化技术为核心的企业镜像，支撑企业进行全方位整合及数字化转型，并在西门子工业设备Nannobox PC 的生产流程中开展了应用验证。

3 基于大数据与数字孪生的工程项目成本目标控制

3.1 工程项目投资成本分析

工程项目的投资成本控制是利用成本计算相关成果，采取经济、技术和组织等方式实现成本核算与分析、施工资源配置优化等一系列活动。由于投资成本构成的复杂性，在工程项目建设的实施过程中将产生大量的成本数据，要求管理者对这些数据进行整合、归纳、分析，控制项目成本[3]。

在传统的成本管理中，企业投入大量的人力、物力、精力和时间去收集、统计信息，但所收集到的信息无论是准确性还是时效性都有所欠缺。大数据技术用于成本控制的典型应用要点应包含以下几点：

a.基于大数据背景，可精确查询现阶段市场经济状况、类似工程成本数据、各成本要素管控要点、经典成本管理案例等信息，结合国家定额的相关规定，有效把控各项成本数据，对异常数据及时分析纠偏，保证工程项目成本始终运行在合理区间。

b.保持大数据分析的工程投资控制成果可共享，对后来的类似建设项目进行投资成本控制提供指导。

大数据在成本控制方面十分显著的优势，而数字孪生技术的出现更使得大数据的应用前景更加广阔。通过建立工程项目的数字孪生体，实现BIM 模型的高度可视化，能够在施工开始前便于虚拟的施工环境中模拟施工，对比分析各种施工方案，确定最佳施工方法，达到施工前期的成本控制目的；共享化功能可实现建设过程中项目各参与方所有的建筑工程信息随时互联互通，实时掌握建设最新动向，实现物理信息的深度融合，及时发现和调整实际成本与目标的偏差，合理控制不必要的变更，实现工程项目全过程成本管控，提高项目利润率。

3.2 基于大数据与数字孪生的成本目标控制平台

对工程项目投资成本进行控制，需要在项目建设过程中的不同阶段，经常的、定期或不定期的将实际发生的投资数与相应的计划投资目标值进行比较，涉及设计前期准备、工程设计、工程施工、工程竣工验收、工程保修等阶段的建设全过程。

随着行业发展，越来越多的高端承包模式相继出现，比如BOT（Building-Operate-Transfer，建设- 经营- 转让）、PPP（Public-Private-Partnership，政府和社会资本合作）等模式，这些工程要求在运营方面加大投入，对成本的管控更加严苛，而传统的成本管控方式过于狭窄，无法有效处理庞杂、众多的成本控制数据，因此，基于大数据与数字孪生的成本控制平台具有显著优势。

该成本控制平台通过结合工程项目的内部成本数据（包括人材机成本、施工运行成本等数据）和外部环境的成本数据（如市场价格波动、国家定额调控等宏观经济数据），此后将收集到的数据在处理层进行抽取、清洗、分析、转换等处理工作，进而整理出系统化的成本数据分析报告，搭建实际项目的数字孪生决策模型[4]。基于大数据与数字孪生的成本控制平台通过对实体工程与虚拟模型的实时信息交互与双向信息映射，实现对虚拟工程、实际工程以及服务的全生命周期的数据关联和集成，在成本控制过程中，基于上一阶段的成本数据报告，构造出对应问题的决策模型，通过仿真模拟、模型训练、算法预测等手段，得出各阶段的成本控制方案并对项目运行的各阶段成本和总成本进行实时监控。在数据应用层，基于ROLAP/HOLAP 等联机处理技术的项目成本控制大数据平台可对数字孪生模型的运行结果进行评估与共享，将各类成本数据可视化处理，以更直接的人机交互方式为项目管理人员进行合理成本控制提供数据支撑，进而实现符合质量要求的最大限度成本节约。

基于大数据与数字孪生的成本控制平台将具备以下优势：a.能够整合各种来源的数据，通过大数据处理平台进行挖掘分析，结合数字孪生体进行模型训练、算法预测以及结果评价，对工程项目产生的成本数据进行实时动态监控与反馈，并帮助决策者从大量数据集中快速检索有效信息。b.利用上述的成本控制平台，通过分布式分析处理与存储技术对项目进行综合分析，并将处理结果进行系统化规范化调整，自动共享至大数据平台数据库中，提高成本控制的水平与效率。c.虚拟模型与物理对象的动态实时连接，使得数字孪生的多维度高保真模型能够真实刻画和映射物理工程的真实状态，将大数据分析结果可视化，对项目运行状态精确预测与可靠评估，是管理者对项目成本控制有更加全面与深入的把握。

4 结论

大数据和数字孪生技术的快速发展，对建筑施工行业来说无疑是摆脱落后产能的巨大机遇[5]。对于成本控制方面，该平台可基于大数据条件关联分析工程项目内外部成本数据，通过数字孪生模型进行模拟训练、成本预测、结果统计、联机分析，并与现实项目数据双向传输，实时比对，实现工程项目成本控制的即时化，实现进一步成本优化。大数据技术的出现为建筑施工行业的发展带来了新动能，兴起于工业制造的数字孪生技术虽处于起步阶段，但其作为工业4.0、智慧城市、互联网+等先进理念的先驱技术，必将对大数据在建筑施工行业的应用起到极大的推进作用。