大数据技术在工程项目管理中的应用

摘要：针对当前工程管理行业所面临的转型挑战，大数据技术的应用不仅能提高工程施工效率和企业管理能力，而且是整个产业升级和转型的关键支撑。当前，工程项目管理中存在的问题是工程数据得不到合理利用、缺乏工程与数据的复合型人才、缺乏适用工程管理的大数据方法论和技术支持。文章以建筑信息模型（BIM）与大数据技术的融合为例，有针对性地提出切实有效的解决方案，企业要建立大数据化的信息管理系统，通过程序对各个部门、各个环节产生的海量数据进行全天候、全自动的数据收集、记录和核验;完善人才培养机制，引导业内人员增强信息化意识;增加科研资金投入，提供必要的软件硬件保障，促进大数据技术与工程管理的和谐发展。

关键词：大数据技术;工程管理;转型升级

中图法分类号：TU712文献标识码：A

Application of big data technology in engineering project management

GAO Bo

（Shandong Provincial Public Resources Trading Center，Jinan 250014，China）

Abstract：In response to the transformation challenges faced by the engineering management， the application of big data technology not only optimizes efficiency and improves enterprises' management capabilities， but is also a key in the upgrading and transformation of the entire industry. The problems in project management are the lack of reasonable use of engineering data，the lack ofqualified personnel in engineering and big data， and the lack of methodology and technical support to engineering management. With an example about the integration of building information model （BIM） and big data computing ， this paper puts forward practical and effective solutions.Enterprises should establish a data-based information management system， and carry out automatic data collection recording the massive data generated by various departments and links through the program， improve the personnel training mechanism， and guide the personnel to enhance the awareness of information technology， increase the investment in scientific research funds to provide the software and hardware，and promote the harmonious development of bigdata technology and engineering management.

Key words： big data technology， engineering management， transformation and upgrading

隨着我国各行业的快速发展以及大数据技术的日益强大，2020年，相关部门正式将数据评为五大生产要素之一，许多企业和公司已经意识到大数据技术对其生存、发展的必要性和重要性，开始积极利用计算机软件处理相关事宜。在工程管理的过程中使用大数据技术，不仅能够实现数字化管理，还能扩大管理范围和提升管理效率，从而使企业在市场竞争中占据更大的优势。

大数据技术有作用范围广、适用性强的特点，这为工程管理与大数据技术的融合奠定了理论基础。通过对工程管理的数据化革新，工程项目进展能够实时地展现在管理系统中，项目中存在的潜在风险也能够被数据算法侦测出来，从而使工程项目管理的质量以及水平能够得到有效提升，帮助企业在施工水平方面实现质的突破。此外，企业的战略目标设置也会随着管理质量和效率的提高而变得科学、合理，施工的规划和调度也会更完善，各种意外问题对工程的影响也会被有效降低。

1存在的问题

1.1工程数据没有得到合理利用

常规的工程项目的特点是数据量大、覆盖范围广、建设周期长、不可控因素多等。从项目的启动、招标、投标，到中期的设计施工、质量成本管控，再到后期的验收以及维护，每个阶段都会产生海量的数据，而不同阶段又是由不同的部门、管理方、施工方、监理验收部门所主导和参与，跨部门、零散分布的数据经常会导致信息无法通畅传达[1]。为了让工程流畅施行并且按时完工，项目实施者需要将数据整合，消除各个部门之间的信息差，用大数据技术促进多方面的沟通和交流，实现清晰的信息共享。同时，工程验收和维护部门也需要面向大数据进行流程升级，随着各类工程的项目数量增加以及技术指标增多，传统的验收方法和维护规则已经不适用于如此复杂的工作需求，大数据化的改革势在必行。一方面，大数据技术可以用视觉化方式展现工程项目，并且通过高速数据库，数据模型技术对工程项目实现秒级追踪;另一方面，自动检测算法的加入可以在人工验收和维护的基础上增加一份保障。另外，传统工程所产生的海量数据在项目完成之后一般只会作为原始资料存档保存，数据中的信息没有得到有效利用，最后随着时间的推移而被忽略和遗弃。实际上，大多数的工程企业对大数据技术都抱有一种置若罔闻的心态，少部分尝试使用大数据技术的企业也因为资金、技术等原因，没有获得理想的成果，归根结底是整个工程行业对大数据技术没有一个清楚的理解，导致大数据技术没有得到足够的重视，许多企业仍然将大数据技术与计算机技术画等号，浅显地将其理解为查询资料、电子文档和电子表格，没有发挥出大数据技术对于信息的收集、处理和预测作用[2]。

1.2缺乏工程与数据的复合型人才

随着信息技术的不断发展，包括工程管理在内的整个工程行业都在经历由劳动到技术产业的转变，因此在未来的很长一段时间内，工程管理行业将会对兼具工程与数据的复合型人才产生大量需求。但由于工程行业拥有应用学科的属性，在教育层级难以与偏理论的数据科学产生学科交叉，加之其相对封闭的人员培养体系，造成了人才缺口[3]。另外，部分工程企业中“论资排辈”的风气较为严重，以至于有相当数量的管理层人员都是技术工人出身。诚然，他们拥有较为丰富的工作经验，但是在工程行业需要新生力量进行大数据化改革的时候，由于现有的管理层人员的年龄和技能等因素的限制，不仅不能够在工作中使用大数据技术，还在一定程度上阻碍了优秀的年轻工作者的发展。这同时反映出企业的人员培训系统存在着一定的滞后性，培训仅以能够完成实际工作为目标，无法为年轻力量提供足够的发展空间。大数据时代的工程项目管理者不但要熟悉项目流程，更要拥有大数据思维，并能将相关技术合理、高效地融合在工程管理之中，在繁复的数据中提取出有效信息。

1.3缺乏适用于工程管理的大数据方法论和技术支持

大数据技术只在小范围的几个行业内得到了实际使用，在工程项目管理方面仍有较大的发展空间。原因之一是数据科学是一门新兴学科，实际应用处于探索阶段，即便已经投入生产使用的数据技术，也一般都是以推荐算法或者自动化操作为主，并没有承担管理和决策的职责。有关工程管理的大数据技术不仅要能够兼容不同项目之间的差异，还要满足多个场景需求，为每项工程提出有针对性的管理办法，这对现有的技术而言仍是一项挑战，所以我们会看到，长期以来工程管理的核心部门一直是项目部，所提出的规划和管理办法往往基于项目部人员的主观意识和经验，很多问题都会浮于表面，决策缺少逻辑连贯性。另外，我国的工程管理行业缺少配套的工业软件，这成为大数据技术进场的一大阻碍[4]。目前，工程行业使用的软件主要有两种，一种是从国外购买的软件，或者是基于国外软件二次开发的，另一种是国产软件，这两种软件都无法很好地满足大数据化的工程管理的需要。国外软件从设计之初就是根据国外使用者习惯的管理方式所开发，不符合我国的实际情况，即使是二次开发的软件，其改变往往只停留在汉化或者增加本地化功能上，很难从根本上缩短国内外的差距。另一方面，国产工业软件的起步较晚，虽然近年来受到了国家和行业的重视，但是在经验、专利和科研水平上仍与已经发展了近二十年的国外工业软件有较大的差距。

2工程管理中大数据技术的创新应用

2.1建立一体化的信息管理系统—以建筑信息模型为例

如何协调众多的工程项目以及如何收集、处理数据对于所有工程管理者来说都是一道难题。在工程初期，需要数据测绘员收集环境信息，设计员绘制图纸，中期需要施工人员及时汇报进度，管理层进行人员、材料和工具的调配，竣工后需要对各项指标进行审核，维护部门也要掌握各项数据来保障运营，这些数据不仅体量巨大，而且对精确性和时效性有严格的要求，管理方需要在数据方面投入大量的人力、物力和财力。使用大数据化的管理系统，可以在很大程度上解决工程管理的难题。首先，大数据系统是一体化的管理系统，它能够从容应对各个部门、各个环节产生的海量数据，通过相关程序进行全天候、全自动的数据收集、记录和核验，在极大程度上提高了数据采集效率，还可以利用加密、区块链技术保障数据的安全性。如此一来，对设计和施工进度的把控都可以交由大数据系统来操作，形成更完善、更高效的综合资源管理系统。除了对物料的管控之外，大数据化的工程项目还能够对参与工程的各方人员进行有效管理。此外，先进的工程管理系统还可以对工程项目进行全天候监控，发生突发情况时能够自动执行应急方案，将损失和影响降低到最低。综合来看，有了大数据技术加持的工程管理系统，可以用数据的方式连接各个部门，对项目实现一体化的精准管控，降低数据收集和处理的人力成本和时间成本，提高命令和政策的执行效率。

建筑信息模型（BIM）是指用在建筑工程中设计、建造和运营的数据管理系统，常用的软件有 Revit 和 ArchiCAD 等，它们在世界范围有较大规模的应用，我国同样在大力推进 BIM 与大数据技术的深度融合，并出台了一系列应用标准和技术等级标准，以规范其使用[5]。以 BIM 在建筑行业的实际使用为例，在建筑的设计阶段，BIM 就可以根据项目图纸进行实景模拟，如光照模拟、紧急疏散模拟等，还可以自动检测设计是否符合规范要求，检查是否存在结构硬碰撞、管线软碰撞等问题，在很大程度上避免了施工中图纸返工的现象。在招投标阶段，BIM 可以对项目进行4D 展示（即在三维模型的基础上增加时间发展的纬度），并且可以根据实际情况进行参数调节，如以造价为自变量对项目进行成本调节。施工阶段一般是信息量最大、最复杂的阶段，项目进展是否顺利不仅决定了工程能否按时完成，还会影响人力和物料成本。在使用 BIM 系统后，管理人员可以实时看工程中各项资源的使用情况，把控各节点的进度，BIM 系统还能够根项目的进展情况自动更新对各项资源的需求，并且能够找出实际用量与计划用量偏差较大的项目来分析误差原因，实现资源采购的精细化管理。在施工完成之后，BIM 系统可以自动归档已收集的数据，构成一套完整的数据库，以方便工程验收。在建筑物投入使用之后，BIM 系统还能够转变为监控和运营系统，实现对各种紧急情况的模拟和预警功能。现代建筑物的复杂程度让大数据化的管理系统成为不可缺少的系统。

2.2完善人才培养机制

优秀的人才是创新的主体力量，工程管理行业和企业都要加大对人才的投入和培养力度。行业应当引领和规范大数据技术在工程管理中的应用，引导业内人员增强信息化意识。企业要积极学习大数据技术在国内外的应用实例，把握未来的发展方向，鼓励和帮助项目管理人员对数据分析软件、数据库软件、工程设计软件进行熟悉，加强引进精通大数据技术的人才。此外，企业还可以与高等院校开展“校企合作”项目，学校为学生打造学术和理论知识，企业为学生提供实际应用环境，这既能保证学生掌握真正的实用技能，又能为企业提供稳定的人才来源，培养真正的大数据技术与工程管理能力兼备的复合型人才，实现工程管理行业的创新发展。

2.3加大资金投入力度

工程管理中大数据技术的发展离不开资金的支持，企业要为大数据技术的研发提供一定的科研资金投入，努力构建技术护城河，保障自己的持续成长和安全边际，还要大力发展和引进先进的数据设备以及配套软件操作系统，为技术进步提供必要的软件硬件保障[6]。同时，为了让企业能够大力发展大数据技术，相关部门也需要制定一系列的指导、鼓励和保护性质的政策，打消企业的后顾之忧，如引导和扶持创新型企业，对引进高质量人才的企业进行财政补贴等，消除恶意竞争和恶意垄断行为，为大数据技术与工程管理创造和谐的发展环境。

3结束语

在数字化的浪潮之下，大数据技术正逐渐走进各行各业，部分行业已经享受到了大数据技术的红利，工程管理行业也应该以此为契机进行升级和转型，转变传统的定式思维，积极探索大数据技术对于工程管理的帮助和提升作用，提升人才培养、挖掘数据中的商业价值，用数据驱动创新和发展。

参考文献：

[1]路致远.进度管理在建筑工程管理中的重要性分析[J].江西建材，2014（23）：252.

[2]吴若唯，吴岳樾.区块链技术对审计行业的重塑与发展[J].当代会计，2019（1）：91?93.

[3]龙林波，刘俊，李菁晶.高校嵌入式人才培养模式研究[J].课程教育研究，2019（13）：11.

[4]李宁.新形势下我国企业经济管理创新策略研究[J].知识经济，2016（1）：148?149.

[5]张海龙.BIM 在建筑工程管理中的应用研究[ D].長春：吉林大学，2015.

[6]李思英.网络经济时代如何运用大数据来为工程管理策略指导[J].中国中小企业，2021（2）：145?147.

作者简介：

高波（1970—），本科，工程师，研究方向：数据科学、电子信息、工程管理。