工程项目成本管控中的大数据应用

苗淑梅

济南西城置业有限公司 山东 济南 250000

引言

随着市场经济的发展，建筑市场也逐渐脱离了原来的供应市场。建筑公司之间的竞争在采购市场上正在加剧。一般而言，在建筑市场中，一些大型承包商不熟悉基本材料。为了在施工阶段实施EPC项目，采用了基本合同价值管理系统。这通常是一个稍微复杂的策略，并且仍处于初期阶段。通过更改签证和施工步骤来获得相同的收益，从而增加项目的完成成本。但是由于公共投资项目的预算批准继续增加。该系统确保项目的最终成本不超过批准的投资估算。在这种情况下，建筑公司正在尝试创新项目管理策略：“在组织中分为三部分，一部分保证中标率；另一部分保证可观的营业利润；第三部分保证解决方案。”因此，根据成本分析和项目成本计划，进行分析，使用新技术改进施工过程并补充成本管理系统，是建设项目企业管理的重要任务。

1 工程项目成本管理现状与存在的问题

项目成本管理是在保证工期、质量、安全的前提下，通过成本预测、计划、控制、核算、分析与考核等方式，实现预定的项目成本目标，并尽量降低成本的管理过程。有效的项目成本管理目标是使工程项目价值最大化与成本最小化。目前，工程项目经营主要有项目内部责任经营和施工单位直属经营两种方式，前者项目成本管理主要由项目部负责，在经营过程中普遍注重项目利润，而项目质量、安全、环保以及工程进度次之。这种管理方式具有项目团队相对稳定的优点，并且由于项目团队负责筹措资金、管控项目运转、承担项目风险，相对减轻了企业的压力，但也导致了企业对项目组管控较弱、不利于统筹管控，尤其是工程项目的质量。安全等方面的管控不到位，严重影响了施工企业的声誉与后续发展；后者项目成本管理由施工层面主要负责，项目部具体执行，这种方式有利于施工单位掌控全局、统筹安排，也加大了对工程实施的执行力度，但由于项目组成员只是负责执行与领取工资，导致项目组成员只注重施工规章制度和施工效率，对项目成本、安全、质量等责任心不足，而施工单位负责项目成本管理的管理层，由于不可能始终待在项目工地，对项目实施过程中的情况不能及时掌握与协调，会出现项目成本配置不合理、项目计划执行不到位等问题。

2 工程项目中数据的形成

在建设项目的每个阶段都可以获得异常信息。施工对象的生命周期。参与建设项目实施的各方会产生大量信息，包括决策过程：生产情况，规模，目标用户，投资，预期利润等；项目组成：项目结构，空间，布局，节能指标，设备配置，管道管理，智能优化等。施工阶段：施工时间，成本，施工质量，材料和设备品牌。管理组成部分：设备运营，建筑租赁和销售，租户关键信息安全，环境服务。在管理和第三方社交信息的各个阶段进行项目计划和项目质量管理以及销售安全，都会对社交项目产生影响[1]。

3 大数据技术在工程项目管理中应用的意义

3.1 大数据技术在工程项目管理中应用可以优化管理路径

今天，工程项目的生产规模越来越大，工程项目的管理越来越困难。工程项目建设生成有效的信息和数据，并要求技术人员对其进行分析和处理。管理工程项目的困难是由于以下事实：管理工程项目的传统方法和技术无法解决过去的实际问题。需要新技术来分析和处理工程项目管理生成的大量数据和信息。得益于工程项目管理大数据技术，它可以与基于传统工程项目管理方法的工程项目管理创新和改进有效地结合在一起。大数据技术可以存储通过操纵工程项目并将其存储在数据库中而生成的大量数据和信息。您可以使用大数据技术来分类，合并，存储数据并提供结构化的数据存储和系统管理，从而减轻了人工管理的负担。

3.2 大数据技术在工程项目管理中应用可以提升工程项目管理抗风险能力

在当前的工程项目管理方法中，信息和数据的管理在很大程度上取决于管理员。但是，如果出现冗余信息和数据，工程项目将出现一定风险，并控制不稳定，数据操作错误或数据丢失。为了避免这种财务风险并提高工程项目管理的风险管理能力，工程项目组制定了与提高和降低工程项目管理的风险管理能力有关的控制和制裁措施。技术大数据包括系统存储和串行数据管理，大数据管理技术工程项目可以组织和管理数据。这样，有效降低了人为因素带来的经济风险，提高了工程项目管理的风险管理功能[2]。

3.3 大数据技术在工程项目管理中应用可以改变决策方式

传统的管理方法工程项目缺乏许多科学而适当的管理决策工程项目，而管理者则依赖于管理经验和理论以及数据分析。技术大数据可以分析科学数据，工程项目可以分析管理中显示的各种数据之间的关系，并提供数据之间的明确关系。技术大数据是指对数据进行远程科学分析，处理各种数据，将其转换为适合行政决策的准确信息，并根据基于技术大数据的数据分析结果进行管理。进行决策和更改。根据过去的经验和理论制定管理决策的传统可确保管理决策的准确性，可靠性和有效性。

4 工程项目成本管控中的大数据应用策略

4.1 搜集成本数据，深入成本分析

详细的成本分析是建筑商获取经验，改进，创新和推动经济增长的重要工具。因此，建筑公司应关注公共信息，并从中最大限度地收集数据。执行详细的成本分析，以利用建筑经验和技术课程，对未来的工程项目结构进行有效的改进，并实现自己的可持续性。为了分析成本，建筑公司需要收集，分类，分析和比较构成建筑成本的所有信息，分析超预算的问题，找出超预算的原因，并制定兼容的解决方案。当下一个工程项目构建完成时，请确保可以在预算范围内管理项目的实际构建成本。支出预算应由建筑公司仔细检查，分析预算支出的原因，并考虑减少随后的建筑成本增加以实现更大节省的方法。

4.2 采用信息化新技术，加强施工成本控制

在管理业务的过程中，由于许多因素，在管理建筑成本方面出现了困难。因此，工人需要采取有效的成本控制措施来实现成本控制。首先，制造业必须设定科学的成本管理目标，科学的成本管理目标是公司的不断积累和研究。建立科学目标将推动该项目并指导成本管理的挑战。基本上，购买者控制购买价格，而建造者控制材料和人工成本。其次，目标成本由设计机构与项目分开，并且工期相当固定。不仅满足了业主的需求，而且忽略了施工期间的建设成本损失。根据施工计划，必须准备并严格遵守相关的采购计划，复查计划等。最后，需要注意设计的质量和安全性。质量和安全事件的发生不可避免地涉及收回或付款，严重的事故可能导致项目改进和罚款，从而损害公司的社会声誉。对于建筑公司而言，建筑成本会飞涨。因此，高度重视项目质量和安全的建筑公司也有责任确保该建筑公司的巨额利润。

4.3 管理大数据技术的专业人才

技术大数据是一种新的尖端技术，其使用必须首先由技术人员理解和认可。工程项目的管理工作应着重于培养专业人才，以使技术人员具有卓越的专业素质，工程项目的管理工作应适应新的变化。

4.4 建立健全“大数据”时代下的成本管理体系

成本管理系统是管理项目成本的重要工具。因此，建筑公司必须建立适当的成本控制措施，遵守管理制度的规定，并监督和管理施工过程以确保这一点。总体而言，项目开发可以节省成本。建筑公司应建立成本管理系统，以明确施工过程中的工作责任，并确保工程负责人有时间处理施工问题。可以说，当出现施工问题时，可以解决更多的问题，最大限度地减少开发影响，以促进项目的顺利进行。此外，建筑公司必须具有有效的薪酬和制裁制度，以确保与优质建筑公司的工人兼容，并确保建筑工人继续努力工作并惩罚建筑工人。鼓励他们改善施工技术，增强质量意识，并为提高工程质量做出贡献。通过对建设者实行有效的薪酬和罚款制度，提高了项目开发的质量和效率，这激发了建设者的热情，并使项目管理更加有效。

4.5 建立材料信息库，加强材料成本控制

项目成本超过标准材料总成本的50%。因此，材料成本管理对于项目成本管理至关重要。首先是控制材料采购成本，以控制材料成本，技术特性和质量。宣传内部公司的采购材料以及合格和不合格的内部供应商。系统参考系统的购买和销售在市场上备受推崇，并选择了耐用，高质量的材料和低成本的供应商。第二是跟踪实际消费。在建筑部门，本地含量分布和相应的材料消耗数字是在技术管理级别上确定的，以及在管理各种材料的消耗方面存在困难，尤其是在非洲大陆的分包商或其他分包商中。第三，它是理想的系统，它可以改善物料管理，按时和不时地退还和偿还物料，并仔细使用和再利用积累的物料及其处置方式，建筑公司还可以提高存储建筑材料的回收率。

4.6 运用信息化技术强化工程成本控制

4.6.1 项目建设决策与设计阶段。设计人员在充分理解业主方的建设意图、建设标准，在成本管控人员的协助下根据项目用途等标准化的项目特征描述，依据标准分类的项目清单库、材料库和科目指标库，快速建立符合建设意图的模拟项目模型，完成设计方案的工程成本预测。通过类似工程造价指数和指标数据对设计方案进行基于价值工程、全寿命周期的价值管理等进行快速比选，对设计方案提出多方案的评估结论和优化建议。基于丰富的案例库和项目的具体特征，结合项目管理模式，成本管控人员在人工智能的辅助下，初步完成本项目全寿命周期的工程成本管理规划，确定工程成本管理的重点[3]。

4.6.2 项目招投标阶段。投标企业在实时动态计价依据和工程成本要素消耗量大数据的支持下利用人工智能，综合计算项目质量、进度、安全、环保等要求对工程成本的影响，并结合企业投标策略形成投标报价，人工智能会对报价进行中标可能性分析，投标方调整后即可形成最终投标价。

4.6.3 工程施工阶段。在对施工阶段工程成本进行管理与控制的过程中，涉及的环节相对较多，基于前期制定的工程成本控制目标，应用工程成本指标指数数据库和要素消耗量大数据，进行动态的工程变更、洽商管理及进度款支付管理，有针对性地进行施工阶段工程成本的管控。其次，施工单位还应对工程成本控制目标进一步细化，增加建设项目施工组织设计的相关信息，形成施工成本控制目标。基于数据库的工料机等价格信息，工程成本人员可以通过核对快速地对设计变更、工程洽商等进行工程成本确定，利用人工智能自动生成各种调整要素的定价方案。

4.6.4 工程竣工阶段。在竣工阶段可以采用对比审核法，依据工程成本指标指数数据库中的类似建设项目数据，通过对比各分部分项的单方造价和工料消耗等指标，自动分辨出成本指标差异较大的分部分项工程，针对这些项目进行重点计算，从而将工程成本控制在合理的范围内，并为工程成本数据库积累新的数据。

5 结束语

建立项目成本指数数据库是一个漫长的过程。根据使用成本和工作负载，可以分阶段完成并逐步改进。根据工程成本数据库应用程序的要求，可以先设置设备数据标准，然后对项目索引，库存成本等进行规范化。既便于数据分类和管理，又减少了数据的存储和管理成本。云计算优化了数据库功能，并扩展了数据库应用程序以使用人工智能来迭代和优化昂贵的技术数据算法，这是实施分阶段开发的大数据应用成本流程。在试点审查之后，创建一个管理部门并总结经验。第三，可以从上方计划和设计数据库技术的体系结构和数据层，以避免信息孤岛。最后，可以通过创建数据收集平台来扩展数据源，改善数据收集。它可以科学有效地识别，分析和处理收集的数据，使其成为信息价值的关键应用。因此，项目的所有参与方都在项目建设过程中力求更好的成本管理，这使大数据的角色更具重要性。