精益建造与智能建造协同发展研究

薛阳 蒋黎晅

(南京工业大学)

建筑业在国民经济体系中有着举足轻重的地位。随着时代的发展，正面临着重大挑战。首先，因为人口老龄化的不断加重以及建筑业就业环境恶劣，不可避免的出现了劳动力短缺的问题；其次，就品质、效率、成本等方面而言，比之其他行业有较大差距，建筑业生产力水平低下将长期制约产业发展。

2022 年1 月19 日，住房和城乡建设部公布《“十四五”建筑业发展规划》提出了“中国建造2035”远景目标和“十四五”时期发展目标，指出智能建造是建筑业发展方向[1]，要求推动智能建造与新型建筑工业化协同发展，加快建筑业转型升级，明确了系统化集成设计、精益化施工、信息技术融合、组织管理模式创新等方面重点任务。

自精益建造理论形成以来，在消除浪费和创造价值上取得了卓越的成效，但在应用过程中也存在一定的局限性，亟需新兴技术提供技术支持。近年来，智能建造技术飞速发展，物联网技术、3D 打印、人工智能、移动通信、云计算和大数据等正逐步应用至建筑施工行业，但其缺乏成熟的管理思想。如何使智能建造技术和精益建造理论协同发展，优势互补，是一个迫切需要解决的问题。本文旨在研究两者的协同作用，构建一个精益建造与智能建造协同系统，以实现信息和数据流动的闭环，为实现建筑业向精益化、智能化转型升级贡献一份力量。

1.概念介绍

1.1 精益建造

精益建造（Lean Construction）由丹麦学者Lauris Koskela提出，并于1993 年成立了精益建造国际联盟组织（International Group of Lean Construction，IGLC）。精益建造是一种基于精益思想的建筑生产管理理论。该理论面向建筑产品的全生命周期，以顾客需求为中心，构建了工程建造价值链，并持续减少价值链上的浪费。其目的在于实现价值最大化、浪费最小化，同时满足顾客的需求。在不断的发展中，精益建造形成了TFV（任务-流程-价值）理论体系。此外，还发展出了相应的支撑技术体系:末位计划者系统（Last Planner System，LPS）、并行工程（Concurrent Engineering，CE）、准时制（Just in Time，JIT）、全面质量管理(Total Quality Management，TQM)、看板管理（Dashboard management）、5S 管理、均衡施工、供应商伙伴关系管理（Partnering）等。目前，信息技术能力不足和信息冗余已成为限制其发展的瓶颈，可以利用大数据和物联网等现代技术，提高信息沟通和共享，推动精益建造在建筑行业的发展应用。[2]

1.2 智能建造

智能建造（Intelligent Construction）概念由John Stokoe于2016 年提出，强调在建造领域，我们必须始终与时俱进，充分发挥先进智能技术的优势。这种变革和创新应该从整个行业的角度展开，涵盖各个环节和层面。丁烈云教授对智能建造表述为：“智能建造是新信息技术和原有建设相融合的新模式，规范化的建模、高精度的计算以及决策的智能化为整个项目在全生命周期的集成化、高效率协同提供支撑。”[3]可见，智能建造不仅仅是在建造过程中对智能化技术的应用，更是对整个生产方式的一次全面改革，使其实现项目在全生命周期中的高度集成化、系统化，从而优化提高管理和决策。现在智能建造的技术包括BIM 技术、物联网技术、3D 打印、人工智能、移动通信、云计算和大数据等。但这些智能技术多停留在解决具体工程技术问题的阶段，缺乏集成管理流程体系。[4]

2.精益建造与智能建造的协同发展的理论依据

2.1 协同学及其基本原理

协同学（synergetics）由德国物理学家赫尔曼·哈肯于1974 年创立。该词源自古希腊语，翻译为“合作的科学”（science of cooperation）。这是一门横跨不同学科，研究其中共同本质特征的跨学科科学。赫尔曼·哈肯的描述阐释了协同学的核心内容：“协同学研究系统中子系统之间怎样合作，以产生宏观的空间结构、时间结构或功能结构”。[5]它研究的对象是由大量不同性质的子系统构成的各种系统，在子系统的相互作用下，整个系统将会呈现出一个整体效应，或者形成一种崭新的结构。这个整体效应表现出一种独特的全新特性，而在子系统的层次上，可能并不显现出这种特性。赫尔曼·哈肯还强调协同学是以一种统一的观点处理子系统之间的相互作用，从整体的角度，实现功能与结构的协作。自组织理论是协同学的理论核心。协同作用是协同学与协同理论的基本概念，自组织行为随协同作用而进行。协同作用是系统内部各要素或各子系统相互作用和有机整合的过程。此过程强调系统内部各个子系统之间的差异与协同，子系统差异与协同的辩证统一能够达到整体效应或新型结构。[6]

2.2 协同学对精益建造与智能建造协同发展的指导意义

将协同学的理念应用于建筑领域，可以促进精益建造与智能建造的协同发展。智能建造的技术多，但是缺乏管理理念，未达到高度系统化、集成化[7]；精益建造的支撑理论很丰富，但是其信息技术能力不足，项目中的信息冗余导致大量资源竞争和管理冲突。[8]在协同学的理论中，协同作用使系统中各子系统由无序转化为有序，形成整体合力，实现整体功能。两者协同，可以通过精益管理理念指导下的智能技术应用，提高信息通信和共享水平，解决信息不对称问题，从而优化建造过程，促进建筑业的可持续发展。

协同学认为自组织是管理系统自我完善的根本途径。精益建造与智能建造协同系统是一个复杂巨系统。巨系统的复杂性要求该系统必须按协同学理论要求给予精益建造与智能建造系统发展的自主性。首先，系统发展的自主性要求该系统必须具有开放性，即系统与系统的各子系统之间必须在时间、空间及组成内容等全方位开放。只有在开放的情况下，系统才能不断地与系统（或系统外部）进行物质、能量、信息、科技、人才等的交换，从而逐渐走向有序，形成更有利的结构与功能，使整体与局部效益同步达到最佳状态。其次，系统必须具有非线性相干性，内部各子系统（或各要素）必须协调合作，减少内耗，充分发挥各自的功能效应。精益建造与智能建造的各种管理体系和智能技术，必须认识到自身在不同层次的子系统中的作用，为整个巨系统的高效协同做出最大贡献。通过理解不同元素（如人员、材料、技术等）在建筑过程中的相互作用，可以实现更高效的资源利用、更紧密的协作和更优化的项目管理。智能建造技术在这个背景下可以被看作是一种工具，帮助实现元素之间更有效的协同作用，提升整体效率和质量。

系统组织之外还要建立控制的“组织”，通过控制的“组织”使自组织的效果更佳。在精益建造与智能建造协同发展的过程中，要根据协同发展的要求，制定协同保障措施。

3.精益建造与智能建造协同系统构建

本研究通过协同运作，将精益建造和智能建造的优势相结合，构建了一个精益建造与智能建造协同系统，旨在实现信息和数据流动的闭环，以提高项目效率和质量。

图1

为了覆盖项目的全寿命周期，即设计、施工和运维三个阶段，本系统由五个模块构成：数据共享与协同模块、设计协同与优化模块、施工计划与调度协同模块、施工现场监控与自动化模块，以及数据分析与决策支持模块。五个模块相互依赖、相互作用，构建了一个完整的精益建造与智能建造协同系统。精益建造与智能建造协同系统框架见图2。

图2 精益建造与智能建造协同系统

3.1 数据共享与协同模块

精益建造不仅关注于建筑产品的特定阶段，而是着眼于整个建筑寿命周期。在这个过程中，精益建造需要协调各个参与方的利益和需求，以确保整体目标的实现。这种协调性强调了信息流的畅通和连续[9]，所以数据共享与协同模块必不可少。该模块将项目各个阶段的信息整合在一起，实现了与项目各参与方之间和系统其它模块之间的数据交互。

该模块以BIM 平台为信息共享中心，通过采用BIM 平台，项目参与方可以在一个统一的数字环境中协同工作，分享各种建筑项目信息，从而促进协同效应的实现。这一模块的核心是基于云计算的大规模数据存储能力。云计算的灵活性和扩展性使得大量的数据，包括BIM 模型和相关数据，能够被高效地存储和访问。通过制定统一的数据标准和格式，可以实现不同系统和工具数据的无缝集成及共享，以便数据的后期运用。所有的参与方都能够通过访问BIM 模型获取需要的信息。并且当一个用户或程序做出更改时，这些更改会实时地反映在模型中，其他用户或程序也能立即看到。这样一来，项目各参与方能够基于共享的数据进行决策和协作，实现更高效的工作流程和减少信息传递的延迟。

此外，云计算还提供弹性的计算能力，满足项目在不同阶段对计算资源的需求。它还能为系统中的其他模块提供所需的数据支持，实现了整体系统的协同工作。这样的数据共享与协同模块将为精益建造与智能建造的协同发展创造有力的基础。

3.2 设计协同与优化模块

为了提高设计效率，精益设计鼓励使用并行设计的方法，即在不同的设计专业之间同时进行设计工作。这需要有效的跨专业协同和信息共享，以保证设计的一致性和协调性。所以设计协同与优化模块需要以数据共享与协同模块为基础才能更好的运转。

精益设计的核心是消除浪费，要避免不必要的复杂性和冗余。所以该模块应用了BIM 技术模拟和预测实际情况，制定设计方案。然后协同数据分析与决策支持模块对设计方案进行评估和优化。

首先，设计团队将设计文档、图纸、技术规范等相关信息上传至数据共享与协同模块，与其他团队成员共享。然后，通过BIM 技术，设计团队可以将建筑设计转化为三维模型，进行空间分析、结构分析、能耗分析等。这样，设计团队能够很好地理解设计方案的效果和潜在问题，制定出更好的设计方案。最后，协同数据分析与决策支持模块，通过算法，针对不同设计目标和约束条件，如优化建筑结构的重量、材料的使用、能源效率等方面，可以再次对设计方案进行优化和改进，提高设计价值。

3.3 施工计划与调度协同模块

精益建造强调建筑项目中资源的有效利用和流程的持续改进，其中一个核心环节就是施工计划与调度。为了有效实施这一环节，本系统构建了施工计划与调度协同模块。

该模块采用精益思想中的“拉动生产”和“Just-in-time”原则，根据项目的实际需求和进展，以及资源的实际可用情况，制定和调整施工计划和调度。

施工计划与调度协同模块通过BIM-5D 实施，协同施工现场监控与自动化模块跟踪项目的进度、管理资源等，调整施工计划。通过云计算，不同的软件可以实时共享数据，使得各项目参与方能够从数据共享与协同模块及时了解项目的进展情况。

此外，该模块还协同数据分析与决策支持模块，利用人工智能和机器学习技术，预测项目的需求和资源的可用情况，并据此优化施工计划和调度。这样不仅可以提高施工计划与调度的准确性和效率，而且还可以自动调整计划以应对项目需求和资源可用情况的变化。

3.4 施工现场监控与自动化模块

消除浪费是精益思想的核心原则之一，旨在减少非增值活动。在施工现场，这意味着减少等待时间、避免过度生产、减少运输和移动等。本系统构建了一个施工现场监控与自动化模块，利用先进的传感器技术、监控系统和自动化设备，对施工现场的状态、进度和质量进行监测和控制。

首先，可以将5S 管理与持续改进融入到现场管理中，确保工具和设备的合理布局，保持工作环境的整洁与有序。然后，这一模块利用各种类型的传感器，如摄像头、温度传感器、压力传感器等，实时获取施工现场的相关数据。这些传感器通过物联网技术与监控系统相连，将数据实时反馈到数据共享与协同模块，为全项目提供及时、准确的信息。

此外，该模块还使用人工智能和自动化技术，以提高施工的效率和安全性。例如，自动化设备可以实现自动化的混凝土搅拌、砌墙、安装等施工任务，减少人工操作和提高施工效率；机器人技术可以用于高空作业、危险环境下的施工任务，提高施工的安全性和准确性。这些自动化设备和机器人通过与监控系统的连接，可以实现对其状态和操作的监控。

3.5 数据分析与决策支持模块

精益运维强调持续改进和“以人为本”。在此理念下，本系统构建了数据分析与决策支持模块，旨在通过数据的深入分析，为改进提供机会，同时充分尊重每个人的决策权力。

该模块以数据共享与协同模块为数据来源，利用大数据技术对这些数据进行处理和分析，以提取有价值的信息和知识。

在数据分析的基础上，该模块可以提供决策支持和优化建议。首先，通过算法可以评估不同方案的可行性和效果。然后，利用可视化技术，决策者能够直观地了解建筑项目的状态和各种指标，并做出相应的决策，优化和调整方案。

数据分析与决策支持模块还可以与其他模块实现紧密的协同工作。例如，在设计阶段，该模块可以与设计协同与优化模块结合，对设计方案进行评估和优化。在施工阶段，该模块可以与施工计划与调度协同模块结合，根据实时数据和分析结果进行调整和优化施工计划。此外，该模块还与数据共享与协同模块紧密合作，共享分析结果和决策信息，促进各参与方之间的协同合作。

总之，数据分析与决策支持模块为持续改进提供了坚实的基础，同时也为参与方提供了更加科学和明智的决策支持，推动建筑行业朝着更高效、智能和可持续的方向前进。

4.协同保障

协同体系的运行难以仅依赖于政府、市场或企业中的任一方的推动而真正实现。因此，需要政府、市场和企业的“三位一体”共同参与，方能有效运作。这种协同参与的重要性在于，每个参与方都能够贡献不同的资源、视角和专业知识（见图3）。

图3 “三位一体”图

政府作为监管和政策制定者，首先应该制定政策标准，推动数据共享和协同规范化。其次，政府可以提供资金和政策支持，鼓励采用先进监控和自动化设备。另外，提供相应的人才培训也是必不可少的，这可以进一步促进智能技术和精益思想的推广。

市场作为资源分配和交流的平台，应该建立数据共享平台，提供安全可靠的数据存储和交换服务。同时，供应智能设备和工具，支持企业先进技术需求。

企业作为创新和生产力的源泉，首先应建立数据管理和共享机制，确保及时上传和更新数据。其次，要引进先进智能设备，实时监测施工现场，提高效率和质量。同时，企业应该建立相关团队，负责协同系统的管理和运维。

在政府、市场和企业的共同参与下，协同体系可以更好地协调各方的利益、资源和动力，实现协同效应的最大化。这种“三位一体”的合作不仅有助于解决复杂问题，还能够推动创新、可持续发展和社会进步。

5.结语

本研究提出了一个精益建造与智能建造协同系统，它通过协同运作，结合了精益建造和智能建造的优势，实现了信息和数据流动的闭环，以期提高项目效率和质量。这个系统有望解决许多传统建筑行业中普遍存在的问题，如信息孤岛、过程中的浪费、效率低下等。然而，也必须清醒地认识到，这个系统的设计和实施也会面临许多挑战，如数据标准化、数据安全、系统集成等。为了更好地应对这些挑战，将在后续的研究中，继续深化对这些问题的理解，寻求更有效的解决方案。