工程造价行业大数据应用研究

陈伊高 王鹏程 李佳润 刘文轩 彭荧 熊虹淇

[提要] 如今，大数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素之一，但是大数据在工程造价行业的应用却进程缓慢。主要体现出数据信息化程度低、数据共享缺乏统一标准、数据缺乏动态更新、造价工作精确性低等问题。为此，充分利用大数据能够有助于工程造价行业的信息资源共享和动态监控，以实现高效管理、精准出量的目的，创造更多的经济效益与社会价值。

关键词：BIM;工程造价;大数据

本文为大学生创业创新计划项目：“湖南省工程造价行业大数据应用研究”（项目编号：201705160319）

中图分类号：F27 文献标识码：A

收录日期：2020年6月24日

各个行业对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一轮生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。工程造价过程中对数据的处理要求高，运用大数据技术能够极大地提高数据处理的精准性，探析大数据技术与工程造价行业之间的关系有助于工程造价行业的发展。

一、传统工程造价行业存在的问题

由于各地区选用独立的造价信息控制系统，有价值的信息难以实现共享，出现了“信息茧房”和“信息孤岛”，导致工程造价行业的大数据化发展进程较为缓慢。目前传统工程造价行业主要存在以下四点不足：

（一）数据信息化程度低。BIM技术（BIM，全称为Building Information Model，即建筑信息模型）、广联达算量软件、智多星等技术软件随着大数据时代的到来应运而生。总体上看，工程造价行业仍然处于依靠人工进行计算和数据分析的阶段，造价工作是否全面、合理、精确完全取决于从业人员自身素质，从业人员很难搜集到需要用到的设计、材料的国际参数、限制条件等。大多工程造价从业人员从事最基本的算量套价编审工作，若能利用大数据处理基础工作，造价人员就可释放双手，去做其他大数据无法替代人工完成的造价工作。

（二）数据共享缺乏统一标准。我国建设工程量巨大，基础数据充盈，但在查询、整理、总结的过程中存在缺乏统一的分类标准、一致的分类方法和规划等问题，主要原因是各省市都有自己的清单计价规范、工程造价标准，以及建设单位和施工单位站在各自的利益角度造价规则和计算方式有所不同，这就导致了同一项目按照不同的利益立场有不同的造价。其次，工程数据缺乏统一语言表达，即使建立了信息化数据库，也无法高效利用，如因表述方式不同造成的引用者理解偏差等。

（三）数据缺乏动态更新。建设工程通常具有施工周期长、风险高、涉及单位众多的特点，往往存在政策变化、设计变更、数据本身存储和处理不方便，造成了数据更新慢，处理和分析不能实时完成。一般情况下，采集、导入、分析工程信息需要一些时间，所有数据不是事前预测，而是事后的统计分析。工程数据信息的处理滞后导致信息脱离实际工程项目，无法根据具体情况做出工程评估和及时的管理调整，对工程建设全过程造价成本管控有负面影响，降低成本估算的准确度。

（四）造价工作精确性低。当前造价行业大多为多次计价算价，工作重复，效率低下，各阶段造价相差悬殊，不合理。一是无法有效地实现对人工成本、材料成本等可控因素的管理，人材机费用市场价动荡，同时造价不全面;二是当存在异常数据时，人工缺乏经验数据无法剔除，精确性高低依赖于造价人员本身的专业技能和业务水平，导致工程造价工作精确性低。

二、BIM技术在湖南工程造价行业的应用

湖南省内对BIM技术的支持力度非常大，湖南省人民政府办公厅《关于开展建筑信息模型应用工作指导意见》指出：2020年底，建立完善的BIM技术的政策法规、标准体系，90%以上的新建项目采用BIM技术，设计、施工、房地产开发、咨询服务、运维管理等企业全面普及BIM技术，应用和管理水平进入全国先进行列。目前，BIM技术在湖南建筑市场的普及性依然不高，究其原因主要为以下三点：

（一）BIM技术的应用欠规范。由于工程建设行业中设计、造价、施工往往不是由同一家单位进行，而各行业在工作中所需要考虑的标准规范不同，导致各方在建完BIM模型之后的运用存在一定差别，不能仅用一方的BIM建模来贯通整个施工过程，这迫使各方不得不根据己方的标准重新建模，大大增加了工作量和成本。

（二）BIM技术的应用成本高。由于在实际工程施工中很多企业没有将BIM技术思维融入施工，这使BIM技术的流行较为不畅，专业的BIM人才大多数在设计院或BIM咨询单位工作，这导致在施工单位的人才较少，BIM人才的紧缺在一定程度上又导致BIM技术在建设市场的推行不畅，也增加了在施工中融入BIM技术的人工成本，而BIM软件的更新换代是一笔不小的成本，整体应用成本高。

（三）BIM技术法律责任界限模糊。与建筑相关的建设单位、勘察设计单位、施工单位、工程监理单位及其他相关单位，对各方负责的信息资料的具体内容、收集的时间和具体要求、如何传递以及各方之间在建设信息的管理上如何配合，在签订合同时对各自权利义务的约定无章可循，因为BIM模型而发生的工程经济索賠该怎样处理，BIM模型能否可以作为评判的依据，相关责任怎样分配，目前还没有清晰的规定，这也表明使用BIM导致的工程问题很可能只能自己负责，这在一定程度上影响了建筑单位大力推行BIM技术。

三、大数据在工程造价行业应用前景

目前，工程造价行业在数据收集以及处理方面存在许多问题，主要技术痛点问题包括：数据信息化程度低、数据共享缺乏统一标准、数据缺乏动态更新等。如果要有效解决这些痛点问题，必须了解如何充分利用大数据和互联网信息技术构建工程造价行业的大数据云计算服务平台。

（一）信息共享，数据统一。21世纪是信息化数据化时代，工程造价行业的数据储存也同样需要创造“工程造价语言”来规范数据信息形成体系，充分利用先进的信息技术手段，实现各种施工方面的数据采集和工程信息处理的实时信息化，保证各种工程数据更加统一和方便。比如，不断完善BIM软件的应用，利用该技术在虚拟建筑平台上对工程项目进行数字化的建筑模拟分析和设计，并对造价和施工的过程、进程以及后续的维护等各个环节进行全真模拟，将整个建筑工程的施工、设计以及工程监理等单位和各个环节都联系在一个数字化的平台上，促进造价信息资源共享更好地实现造价信息的统一。

（二）工程建模，降低成本。基于大数据的时代下建筑工程造价的模式将由传统数字工程造价向模型化工程造价的转变。在工程项目的可研阶段，大型企业通常从多年历史的经验和长期积累的施工图数据指标库中选出接近现有工程项目的建筑模型指标数据，作为对工程项目的估算。基于大数据时代背景下的建筑模型工程造价的模式就不再是对各个零散的施工图历史数据的调用，而是在施工图设计阶段就建立一个以算量为目的工程建筑模型，造价工程师们只要将相关信息直接录入工程造价模型中，系统将直接生成相应的施工图预算，在实际施工阶段再通过对模型的数据和工程造价信息进行相应调整得出结算、决算以及真实的指标造价信息。项目工程完工后，将建筑模型中可作为规范或标准的数据提取到工程造价指标模型仓库中，为今后相似的工程项目提供复用与管理的参考。各部门的工程造价关系到项目的全过程，可以通过大数据库共享各环节数据，并通过互联网提高数据的匹配度实现数据管理的体系化、便利化、高效率。

（三）动态变更，精准出量。大数据分析技术可以对工程各环节的数据信息进行很好的比对，为各企业对工程成本评估提供更好的参考，分析各种同类工程造价发展的变化趋势，为企业的工程成本提供更好的分析和数据支持。在工程进展中出现政策调整、突发情况、设计变更等情况时，应及时输入可能影響工程成本的最新信息和数据，整合各种数据，有效保障工程成本数据的正确性和适时性。数据的动态变化使企业的造价管理错综复杂，但大数据库可以实现数据的自动实时采集和动态管理更新，便于高层管理部门人员能够更科学地控制整个工程施工进程。大数据时代下的工程造价能够快速实现精准出量，无论在哪个部位、哪个楼层、哪个施工的时间段出量，例如BIM的出现极大地提高了工程造价的合理性、准确性，基于BIM技术的建筑模型定义了工程各类构件的属性，使工程量的计算变得简单快捷，从而减少人为因素带来的错误。

四、结语

产业互联网开启数字经济的下半场，而大数据在工程造价行业的应用必定会掀起一场行业转型。合理地开发和利用大数据资源，对于工程造价行业的整体发展具有重大影响和深远意义。工程造价行业的大数据化也是一项巨大的工程，如何建立科学有效的数据化管理机制和应用模式还有待进一步深入探索。政府、企业需要协同合作，共同推进工程造价行业在大数据时代的进步。

主要参考文献：

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