新城建视域下建筑质量安全管理智能化探索

刘智

(贵州省赫章县住房和城乡建设局)

随着城市化进程的加速推进，建筑规模与数量的急剧增长，传统的质量安全管理方式逐渐显露出瓶颈与不足。建筑质量安全管理一直是城市建设中的关键问题，面临着越来越多的复杂挑战，如大规模的城市化、建筑工程的复杂性等。面对这一现实，智能化技术的引入为建筑质量安全管理带来了新的思路与解决方案。

1.新城建视域下建筑质量安全管理智能化的现实要求

1.1 建筑全生命周期管理

建筑质量安全管理不仅仅关注施工阶段，还需要覆盖整个建筑的生命周期，包括设计、施工、运维等各个阶段。管理系统应能够实时监测、分析和记录各阶段的数据，从而形成全生命周期的数字化管理体系。建筑的设计、建造、使用和维护都需纳入系统，以确保从项目初期到竣工验收及后续维护阶段的一致性、高效性和可持续性。全生命周期管理要求系统具备跨阶段的数据迭代与共享、协同决策和全面监管能力，以满足城市建设对建筑质量安全全过程管理的需求。通过全生命周期管理，能够及时识别并解决潜在的问题，从而降低质量和安全风险。全方位的监测和管理能够第一时间发现和处理风险点，提高建筑工程的整体安全性和可靠性。建筑工程全生命周期管理产生大量数据，利用数据分析，能够为管理者提供更为准确和全面的信息，从而提高质量安全管理的效能。

1.2 建筑工程数字化安全管理

数字化安全管理要求部署实时监测系统，通过传感器、摄像头等设备对建筑施工现场进行全面监测。系统能够及时发现潜在的安全隐患，实现迅速响应和紧急处理，从而提高工地的整体安全水平。利用人工智能算法对施工现场数据进行分析，实现智能化的安全预警。系统能够预测潜在风险，通过提前发出警报，帮助管理人员采取相应的预防措施，降低事故发生概率。打造数字化的建筑工程信息共享平台，使得施工方、设计方、监理方等各方可以实时分享建筑工程质量和安全相关信息，有助于快速、高效地解决问题，提高建筑工程项目的整体质量和安全管理水平。将数字化安全管理所获得的大量数据进行分析，为管理者提供科学的决策支持。通过数据驱动的管理，可以更准确地评估风险，制定有效的安全管理策略，提高工地的整体安全性。建筑工程数字化安全管理的实际要求体现了对信息技术的广泛应用，通过数字化手段提升建筑质量安全管理的效率和水平，以适应新城建对智能、安全的要求。打造数字化的建筑工程信息共享平台，促进各方协同合作。数字化安全管理通过平台实现信息共享，施工方、设计方、监理方等能够实时协同工作，为建筑质量安全提供更全面的保障。

1.3 建筑工程系统化质量管理

建筑工程系统化质量管理要求建立一系列标准和规范，确保质量管理的系统性和一致性。标准化操作流程、规范化质量要求，有助于提高整体建筑工程的质量水平。通过数字技术实现建筑工程质量数据的集成和分析。并能快速整合来自不同阶段的数据源，进行全方位比对、梳理和分析，为质量管理提供更为全面的信息支持。建筑工程系统化质量管理要求建立质量风险管理机制，通过对潜在质量风险的识别、评估和应对，提前采取措施防范潜在问题，确保质量风险的可控性。建筑工程智能化质量管理通过全面、系统的质量控制和管理，有助于提高建筑工程的可靠性、安全性和可维护性，符合新城建对高质量建筑的要求。建筑工程质量管理要求从项目规划到建筑全生命周期结束，对每个阶段的质量进行全面管理，确保了工程在各个环节都达到规定的质量标准，全面提升了质量水平。通过智能化、系统化的质量管理，建立标准流程和规范操作，有助于提高管理的效能。管理者能够更加高效地监控和控制工程进度，及时发现问题并采取措施，从而提高整体管理效能。

2.新城建视域下建筑质量安全管理智能化的创新路径

2.1 人工智能算法与大数据分析技术

人工智能算法通过对大数据的分析学习，构建智能模型。大数据分析技术提供了有效的手段，将数据转化为可用于模型训练的特征，通过深度学习，人工智能算法能够理解和把握建筑质量安全管理中的复杂关系和规律。大数据分析技术能够实时地处理、分析海量的数据，并基于这些海量数据进行决策支持。例如通过建立质量监测系统，对施工现场的质量状况进行实时评估，对工程大中潜在问题，隐患提前预警和防范。基于大数据分析，人工智能算法可以优化质量管理策略，提高整体的管理效率。通过实时多源及历史数据的核比、验证，纠正在建筑工程施工中常见错误和事故模式。人工智能算法可以根据这些数据设计智能化安全培训方案，提供个性化、有针对性的安全培训，以改善安全操作水平。

大数据分析技术提供了处理和分析庞大数据集的能力，人工智能算法能够在这些数据中发现模式、规律和趋势。大数据分析技术能够实时处理来自传感器、监控摄像头等设备的大量实时数据。结合人工智能算法，可以实现对建筑施工过程中的实时监测，并通过预测算法识别潜在的质量和安全风险。大数据分析技术可以挖掘历史质量数据，分析建筑工程项目中的质量趋势。人工智能算法可以识别出对质量影响最大的因素，并提出优化建议，使得管理者能够更好地了解质量状况，并采取针对性的措施，不断提升质量水平。大数据分析技术为人工智能算法提供了丰富的数据源，而人工智能算法通过深度学习和模式识别等方法，将数据转化为实际的智能决策和操作。这种协同关系使得建筑质量安全管理能够更为智能、高效地应对复杂的管理挑战。

2.2 建筑信息模型与智能化施工技术

建筑信息模型与智能化施工技术结合，实现了建筑工程质量安全一体化管理，施工中产生的数据可以与建筑信息模型实时同步，形成专题数据集。建筑信息模型协同多个团队成员在同一个数字模型上进行数据迭代共享。智能化施工技术通过传感器和设备采集数据，将实际施工情况反馈至建筑信息模型，使得设计和施工更加实时、高效，解决了信息沟通的延迟。要工程中考虑到资源利用、工程依赖关系等因素，智能化技术可自动调整施工计划，提高整体工程的效率。

智能化施工技术通过传感器、监控设备等实时采集数据，与BIM 模型进行关联，实现了数字模型与实际施工的紧密结合，使施工过程得以全方位实时监测与管理。BIM模型中包含了施工项目的丰富信息，智能化施工技术通过实时监测施工过程的数据，对施工计划进行智能化的优化，实现对资源利用、工程依赖关系等因素的智能分析。BIM与智能化施工技术的结合为建筑质量安全管理智能化提供了可行的路径，推动了建筑行业向数字化、智能化转型。

2.3 实时监测预警与自动化监控技术

自动化监控技术通过传感器、监测设备等实现了对建筑工程施工过程的实时数据采集。这些数据包括施工现场的温度、湿度、振动等各种参数。实时监测预警系统需要获得这些实时数据以进行有效的监控。实时监测预警系统依赖于实时数据输入，以进行质量和安全的监测。自动化监控技术提供了这些实时数据，将其输入到监测预警系统中，确保了监测系统能够获取到最新的施工数据。实时监测预警系统通常基于一系列预设的规则和算法进行工作，以识别潜在的问题和异常。自动化监控技术提供了实时数据，这些数据将用于触发预设规则和算法，从而实现对施工质量和安全的实时监测。实时监测预警系统识别到异常情况后，需要进行自动化的响应和控制。

自动化监控技术提供了实时控制的手段，监测系统可以借助自动化技术对异常进行及时处理，减小潜在风险。实时监测预警系统通过数据分析提供及时的反馈和报警信息。自动化监控技术提供了实时数据的基础，监测系统可以利用这些数据进行分析，生成反馈信息，使管理者了解施工过程的实际状况。实时监测预警与自动化监控技术相互配合，使得建筑质量安全管理能够更加智能、及时地应对施工中的潜在问题和风险，提高建筑工程的整体质量水平和安全性。

3.新城建视域下建筑质量安全管理智能化的实践价值

3.1 提升建筑安全水平

智能化监测技术可以实时监测建筑施工现场的各项参数，能够识别潜在的安全风险，并提前发出预警。这种实时性的风险识别大大降低了事故发生的可能性，从而提升了建筑施工的整体安全水平。智能化施工技术结合自动化监控系统，能够实现对施工现场的自动化安全控制，提高了施工过程中的应急反应速度，有效减轻了事故的影响。智能化的数据分析工具可以对建筑施工过程中的各种数据进行实时分析。管理者可以借助这些分析结果做出更明智的决策，及时调整施工计划，采取必要的安全措施，提高了管理者在安全管理方面的准确性。智能化的安全监测系统能够实时监控施工现场的各项参数，减少对人工巡检的依赖。通过提前发现潜在的安全隐患，有助于减少事故的发生，这不仅降低了人员伤亡和财产损失，同时也减少了后期事故维护的成本，提高了整个建筑工程的经济效益。

3.2 优化建筑施工流程

建筑质量安全管理智能化结合建筑信息模型和大数据分析，能够制定精细的施工计划，实施精准调度。通过实时监测施工现场的数据，系统可以优化工序顺序、资源分配和施工时间，提高整体的施工效率。智能化监测技术实时采集施工现场的各项数据，包括工人活动、设备状态、质量参数等，管理人员能够实时监控施工进展，并及时获得反馈信息。这种实时性有助于迅速应对问题，保障施工流程的顺利进行。智能化系统能够优化资源的使用，包括人力、材料和设备。通过实时监测，系统可以智能分析资源的利用效率，降低浪费，提高资源的利用率，从而实现施工过程的资源优化和效率提升。智能化系统支持多方协同工作，使得设计、施工、监理等各个团队能够更加紧密合作。通过数字化的协同，团队成员可以实时共享信息，减少沟通误差，提高工作效率，优化整个建筑施工流程。智能化系统通过实时监测和预警，有助于提前发现潜在的质量问题，减少工程变更和返工的发生，降低了施工流程中的不确定性，提高了施工的可控性和稳定性。通过优化施工流程，有助于提高施工的整体质量水平，减少了潜在的质量问题，提高了工程的合规性和可靠性，从而确保了建筑质量的提升。智能化的建筑质量安全管理实践为建筑施工流程的优化提供了全方位的支持，推动了建筑行业向更加高效、精细化的发展模式迈进。

3.3 建筑工程信息共享

建筑质量安全管理智能化通过建筑信息模型和实时监测技术，实现了多源数据的信息共享。各参与方可以随时获取施工现场的数据，包括进度、质量、安全等方面的信息，促使信息的即时传递。信息及时共享，使得不同团队之间的协调和沟通更加高效。通过智能化平台，团队成员可以实时交流，减少沟通误差，提高工作的协同性，有助于项目各方更好地理解和配合。通过共享建筑工程相关信息，避免了信息孤岛的问题，确保了各方获取的数据一致且准确，有助于提高决策的科学性，减少因为信息不一致而导致的问题。智能化实现了对建筑全生命周期数据迭代与共享。从设计、施工到运营，各个阶段的信息得以无缝衔接，为建筑全生命周期管理提供了更全面的数据支撑。信息共享不仅提高了建筑工程的透明度，还有利于监管部门进行更为全面和及时的监测。监管部门能够通过共享平台实时了解建筑工程项目的进展、质量和安全状况，提高了监管效能。通过实现信息的共享，智能化的建筑质量安全管理实践促进了建筑行业的数字化转型，推动了项目各方之间更为高效、协同的合作方式，为新城建提供了更科学、高效的建筑工程管理手段。建筑工程信息共享不仅提高了各方之间的协同效率，也为建筑行业的数字化转型提供了坚实的基础，推动了建筑工程管理方式的创新。

3.4 集成建筑管理系统

智能化意味着不断更新和优化各系统的功能和性能。通过分析用户反馈、行业变化和技术进步，建筑管理系统能够持续改进，满足不断变化的需求，保持在技术和管理水平的最前沿。标准统一的建筑管理系统可以及时适应新的技术和行业规范。在新城建中，技术和标准不断更新，系统的集成使其能够更好地融入新的技术趋势，符合最新的建筑质量安全管理标准，提升系统的前瞻性和可持续性。随着城市建设的不断发展，市场环境也在不断变化。一体化的建筑管理系统可以灵活应对市场的变化，及时调整策略，以更好地适应新的市场趋势和需求。用户体验是系统成功的关键因素之一。通过统一的入口，可以改进用户界面、提高系统的响应速度和易用性，提升用户的满意度，使用户更愿意应用系统进行建筑质量安全管理。一体化安全防范，对数据安全和隐私保护机制将更强。

3.5 推动城市管理创新

智能化建筑管理系统通过大数据分析，为城市管理提供全面的建筑质量和安全数据。这种数据驱动的决策模式创新了城市管理的方法，使决策更科学、精准，推动城市管理迈向智能化、信息化的时代。智能化建筑质量安全管理体系推动城市向可持续发展方向迈进。通过优化建筑工程管理流程、减少资源浪费和提高安全水平，为城市的长期发展提供了可持续性的支持，推动城市管理创新迈向更环保、经济、社会可持续的方向。智能化技术为市民提供了更直观、透明的建筑工程信息，促进了市民对城市管理的参与。市民参与创新了城市管理的方式，强化了市民与城市管理者之间的互动，推动社区建设朝着更为开放、共建共享的方向发展，改善了居住环境，创新了城市品质提升的手段和途径。智能化建筑质量安全管理，为城市管理创新提供了新的思路和工具，推动城市管理向更为智能、可持续的方向发展，创造了更宜居、宜业、宜游的城市环境。

4.总结

未来随着人工智能、大数据、物联网等技术的不断演进，建筑质量安全管理智能化也将迎来新的发展机遇。随着社会对可持续发展的迫切需求，未来研究可以深入探讨智能化建筑管理如何促进建筑行业向更生态友好的方向发展，实现资源的有效利用和环境的保护。未来研究应聚焦在前沿技术发展、实际应用案例、法律伦理问题、全球比较、用户体验与参与、可持续发展等方向，为新城建视域下建筑质量安全管理智能化提供更全面、深入的认知和指导。