基于大数据管理的燃气工程项目质量评价研究

上海燃气崇明有限公司 朱翔宇

近年来，随着信息化技术的不断创新与发展，“智慧燃气、数字企业”的信息化框架正愈发清楚明晰。在信息化系统作为统一流程和管理的载体下，燃气生产过程中产生的各类科学数字会按照既定算法和程序形成数据。各式各样的数据会根据不同需求形成各类图形和报表，例如燃气管网的规划图纸、燃气场站建设的证照办理进度、燃气工程项目建设周期以及燃气竣工资料的电子图档等。通信技术的不断创新，带来的是数据爆炸式的增长，虽带给管理者诸多关键性的信息，但还有着一定量的数据造成资源闲置，未得到及时有效的应用。

燃气公司的工程项目从规划到计划，从施工到完结，短则一两月，长达八九年。在这项目建设过程中，产生的各类数据成万上亿，有些在项目推进阶段的数据因不能及时得到重视而被淹没，对今后的项目发展不能给予科学有效的参考和借鉴，从而造成一些不必要的重复性工作以及资源浪费。

基于大数据管理的燃气工程项目质量评价研究，以项目总体质量为影响概率，通过分析在项目推进过程中影响项目总体质量的各种因素，例如燃气管网规划的科学性、项目证照办理的时间、管道施工过程的检查内容等，建立燃气工程项目质量管理数据中心，并采取适当的方法对数据中心内的数据进行处理并得到燃气工程项目质量的综合评价。

1 燃气工程项目质量影响因素

燃气工程项目的质量问题不能仅仅只关注于某一阶段的阶段性评价，应当要着眼于项目总体过程。从项目规划到项目前期，从项目施工到项目完结，每个阶段中的重要环节都应当是工程项目质量影响因素。例如，在项目规划阶段，项目中的主干管网规划如果不科学，将可能会造成区域管网规划无法顺利进行需再次进行修改，从而影响项目整体时间，在限定周期内也可能会导致后续项目施工时间被压缩造成施工质量存在隐患；在项目完结阶段，工程项目的竣工资料如有有所遗漏或者相关资料信息有误，将可能造成项目内部分设施设备的定期检验存在一定问题，影响企业科学有效的管理。

为更加科学合理地建立燃气工程项目质量管理体系，在调研国家相关标准规范以及燃气行业代表性单位的管理规定的基础上，结合现有的工程项目业务管理经验，对项目规划、项目前期、项目施工和项目后期四个阶段中可能存在的影响因素进行分析、归类和分级，建立了三级影响因素的燃气工程项目质量管理体系。

1.1 项目规划

燃气工程项目在推进落实前均需要进行项目规划工作，主要包括了规划管理、规划项目、规划选线和计划项目等。由于其间存在较多的不确定性和可变性，所以也给项目规划期间带来了管理要求。如果由大数据代为进行，则可做到无感式的系统管理。如表1所示，选定9个因素作为项目规划管理的三级因素，根据项目在规划、立项和选线对项目落实推进质量及时间的影响程度，将项目规划管理体系的三级因素分为4类，即项目规划管理体系的4个二级因素。

表1 项目规划管理体系因素分级

1.2 项目前期

燃气工程项目前期，即施工开始前的准备工作是非常重要的。该阶段中诸多环节的顺利程度和落实时间会对项目实际推进起到关键性作用。例如，项目前期中的证照办理，针对不同类型的燃气工程，需要办理的证照是各有所异，涉及的政府单位跨度也是各有所需，所以证照办理的顺利程度会极大地影响项目推进时间，并影响后期项目实施质量。项目前期包括证照办理、设计委托、施工委托等多个环节，整理归纳后共选定9个因素作为项目前期管理的三级因素，根据项目前期中各环节对项目落实推进质量及时间的影响程度，将项目前期管理体系的三级因素分为3类，即3个项目前期管理的二级因素。其影响因素分级见表2。

表2 项目前期因素分级

1.3 项目施工

燃气工程项目施工管理是项目推进中的重中之重，其管理是否有效会极大地影响着项目质量的好坏程度。根据大量的案例分析和经验总结，造成项目质量存在较大问题的原因中，就有项目施工过程中的不规范，所以对于项目施工过程的管理必须是高标准、高要求、多检查的。项目施工过程包括人员签到管理、机械设备管理、施工日记等多个环节。整理归纳后共选定 22个因素作为施工过程管理的三级因素。根据项目施工中各环节对施工质量的影响程度，将施工阶段的三级因素分成5类，即5个项目施工二级因素。其影响因素的分级见表3。

表3 项目施工因素分级

1.4 项目后期

燃气工程项目在主体施工完成并验收合格后，就要进入后期管理的过程，但往往大多数燃气公司会对该环节有所疏忽。例如，工程结余物资入库管理未进行落实，导致公司资产流失；竣工资料未能完整全面，给公司后期运营管理造成一定麻烦。整理归纳后，共选定5个因素作为项目后期管理的三级因素，根据其不同的影响程度，将其分为2类，即项目后期管理的二级因素，见表4。

表4 项目后期因素分级

2 燃气工程项目质量因素的评价模糊分级

为了提高项目管理质量，需要对燃气工程项目全过程中各个重要环节进行实时信息收集、阶段性评价和客观条件分析。各阶段在业务数据产生的同时，也会伴随着生成辅助数据，因此针对数据的阶段性评价和客观性分析也是非常有必要的。因此，在基于现有燃气公司的大数据系统管理下，要做到无感式的数据收集和加工，对现有系统中的重要节点予以记录，并着眼于项目整体开发新的业务管理流程，做好阶段性评价和客观性分析。

由于数据的各异性和独特性，为了更好地进行项目质量评价，需将其转换成统一性的数据影响因子。当项目环节影响程度很难用确切的数值表示时，往往会运用类似于较小、中等、较大等自然语言来进行客观描述。由于此类自然语言进行的客观描述带有很大模糊性，因此本文采用模糊集理论来处理此类自然语言模糊信息。本文参考的客观语言评价有：小、较小、中等、较大、大5种，在考虑评价因素时，从影响项目的质量以及推进过程影响程度方面来进行客观评价。

3 燃气工程项目质量因素评价体系研究

在燃气工程项目的实施过程中，存在着不连续、不完整的不利因素。为了加强燃气工程项目质量评价的整体性与全面性，并且将项目各阶段中的多种数据统一转换成客观评价语言，本文采用多级模糊综合评价模型来对影响项目质量的全过程中各个影响因素进行研究分析。

3.1 建立影响因素集

根据前面对影响燃气工程项目质量因素的综合分析，可按如下方法分层次建立因素集：

U=(U1,U2,U3,…,Ui)，i =1,2,3,…,m

对其中的Ui细划分为：

Ui=(Ui1,Ui2,Ui3,…,Uij)，j=1,2,3,…,n

对其中的Uij再细划分为：

Uij=(Uij1,Uij2,Uij3,…,Uijk)，k=1,2,3,…,k

此处的U与上文中的一级因素相对应，Ui与上文中的二级因素相对应，Uij与上文中的三级因素相对应。

3.2 建立多级模糊综合评价模型

当评价时， 从最后一次划分最低层的因素开始， 逐级往上评， 直到最高层。本文采用的多级模糊综合评价模型由下列公式给出：

式中：C——评价分数；

B——为因素类权重评价集合；

V——评价分值；

A——因素类权重集；

R——因素评价集合，即隶属度；

Aij——第i类因素集中第j种因素的权重集，即：Aij=(aij1,aij2,aij3,…,aijp)，i=1,2,3,…,m，j=1,2,3,…,n。

Rij——单因素评价矩阵，即

rijkl为二级评判因素Uij的第k个等级评判中第i个评判对象的隶属度，其值可由燃气工程项目质量评价得到，这里 i=1,2,3,···,m，j=1,2,3,···,n，k=1,2,3,···,q，l=1,2,3,····,p。

为更加客观有效地建立多级模糊综合评价体系，可邀请燃气企业、施工公司以及相关专家学者对燃气工程项目质量影响因素的重要程度进行综合打分。在对收集的调查问卷分析汇总后，将对每一个影响因素的相关评价指标转换成评价分值，即评价分值=(重要,一般重要,非常重要)=(1,2,3)，将所有评分人的评价分值进行加权系数平均后，确定各级影响因素权重系数集A。

本文建立的评价分值为 V=(项目完成质量好，项目完成质量较好，项目完成质量一般，项目完成质量较差，项目完成质量差)=(90,80,70,60,50)。

3.3 评价体系后评估

在通过燃气工程项目质量评价体系评价之后，得出各影响因素的隶属度R。隶属度集合重要程度即调查问卷和综合评审得出的因素类权重集A。将因素类权重评价集合 B与评价分值 V进行计算整合，最终可以得出评价分数C。根据评价分数可采取相对的应对措施，详见表5。

表5 综合评价及应对措施

4 结语

本文主要研究基于大数据管理下的燃气工程项目质量评价，通过数据的再处理以及深加工来实现工程项目质量的总体评价。对于未能实现大数据管理的燃气公司，该研究模型可能会在实际使用时存在一定的困难与琐碎，研究工作仍需不断地改进和完善。

燃气公司对于工程项目的管理工作一直在进行中，但由于行业的特点，大型项目的时间跨度较长，参与人员较多，所以项目总体管理分析存在一定的难度，而小型项目的重复性较高，管理人员往往会习惯性工作，可能会存在经验性错误。基于大数据管理下的燃气工程项目质量评价就是为了在对项目整体进行回顾总结的前提下，将质量评价无感式地渗透到项目推进的各个阶段、各个环节，在进行管理的同时，完成好各阶段的评价，从而完成最终的项目整体质量评价。这样在今后的工作中，既可以为同类型项目提供参考，也可以为决策者就如何做好项目推进各环节的总体控制提供更加有效的参考意见。