工程成本管理智能化技术应用探究

摘要：在当今快速发展的建筑行业中，工程成本管理已逐渐转向智能化技术的应用，这不仅反映了信息技术的广泛渗透，也表明了现代管理理念的不断创新与进步。本研究探讨智能化成本控制管理的关键技术，如数据采集、成本预测、风险评估和实时监控及其在工程项目中的应用。同时，分析当前我国该领域的现状及存在问题并提出对策，为工程项目成本管理的智能化转型提供建议，具有一定理论和实践意义。

关键词：工程项目；成本控制；智能化管理；风险评估

中图分类号：TB文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.19.087

1工程成本管理智能化技术概述

1.1工程成本管理的现状与发展

随着全球化进程的不断加速，建筑行业作为国民经济的重要支柱，承担的工程项目规模日益庞大，工程成本管理的复杂性随之增加。工程成本管理是指在工程项目生命周期内，通过计划、预算、会计、报告和成本控制等一系列方法和技术手段，对成本进行有效预测、控制和管理，保证工程项目的经济效益最大化（见图1）。

工程成本管理，作为一项综合性系统工程，始终贯穿于企业的整个经营活动之中。它不仅是衡量企业生产耗费与供给水平的关键指标，更是制定产品价格的基础依据。因此，加强工程成本管理，对于降低生产成本、提高企业经济效益具有举足轻重的意义。

在当前市场环境下，企业需要持续优化和革新成本管理，以适应市场经济并实现可持续发展。工程成本是衡量企业综合管理水平的关键指标，对提升竞争力、应变和开拓能力至关重要。然而，当前工程项目成本管理中存在成本超支、项目延期和资源浪费等问题，主要源于传统成本管理方法的滞后性、人为干扰和信息流动阻碍。

为有效应对当前面临的挑战，工程成本管理开始逐步引入智能化技术，如建筑信息模型（BIM）、大数据分析、云计算、人工智能（AI）等现代信息技术手段，以提升管理效率和精确度。然而，智能化成本管理技术的深入应用，也随之对管理人员的专业技能、企业的管理制度、信息化建设等方面提出了更高的要求。

展望未来，工程成本管理将更多地依赖智能化技术，实现由人力向技术的转变，提升管理效率与精细度。这一转变中，管理理念创新、技术升级、人才培养与引进将成为关键推动因素，对从业人员提出更大挑战。

1.2工程成本管理智能化技术的基本框架

智能化成本管理技术的核心架构涉及多个重要环节，其中，数据采集、数据存储、数据处理、成本预测、成本控制以及决策支持等6大技术，已成为现行主流并且广泛应用的关键技术（见图2）。

整个智能化成本管理的基本框架体现了信息技术与成本管理深度融合的发展趋势，为传统的成本管理方式带来了革命性的变革。

1.3智能化技术在工程成本管理中的关键作用

智能化技术在成本管理中的应用，不仅仅是技术手段的简单叠加，更是对成本管理模式和思想的深刻改革。

该技术通过实时监控、快速收集和传输数据，为成本管理提供准确全面的数据支持，并运用数据挖掘、AI学习等技术优化成本结构。相较于传统模式，智能成本管理更具前瞻性和创新性，能挖掘成本数据中的规律和趋势，为管理者提供新思路和方法，促进成本管理的创新和优化。同时，该技术实时监控和动态调整成本，管理者可及时了解成本使用情况，及时采取措施应对成本偏差。

2工程成本管理智能化的关键技术

2.1大数据分析与预测模型

在工程项目中，大数据分析与成本预测技术占据了智能化成本控制管理的核心地位。参考下图，对比传统的成本管理往往需要耗费大量时间和人力去收集、整理数据，而数据是过时且应用价值较低的。大数据技术通过对工程项目中海量数据的整合和分析，能够为成本管理提供更加精准和可靠的支持。

在成本预测方面，大数据技术可以通过对历史数据和实时数据的分析，建立更加准确的成本预测模型，从而为项目决策提供科学依据。大数据技术还可以帮助识别成本管理中的潜在风险点，提前进行预警和应对，为成本控制提供更为全面的保障。

2.2云计算与数据共享

云计算技术在工程成本控制管理中作用日益凸显。项目管理涉及多部门、多成员协同，信息沟通至关重要。云计算技术助力建立高效沟通机制，实现工程数据共享与协同处理，确保信息流畅传递，避免信息孤岛和误解，提高团队协作效率和凝聚力。同时，保障数据安全存储和备份，降低数据丢失和泄露风险。然而，我国云计算技术在工程项目中应用尚处初级阶段，面临数据安全和隐私保护问题，需加强法规制定和技术完善。

2.3人工智能的应用

人工智能技术作为当前信息技术领域的热门话题，已经在项目成本优化方面展现出了其独特价值。我国于2017年发布了《新一代人工智能发展规划》，明确提出了到2030年，我国人工智能理论、技术与应用要达到世界领先水平，并成为全球主要的人工智能创新中心。

目前，人工智能的“大模型”已成为成本管理领域的核心议题，引领通用人工智能进入工具理性的新时代。以ChatGPT为代表的通用人工智能，已成功将技术、工具和生产资料等要素融入生产力，并对生产关系的发展产生了积极的推动作用。例如，ChatGPT能够智能化地识别、分类项目成本数据，并提供快速、准确的分析和洞察。这一技术在成本管理领域的应用，将变革并替代部分依赖传统技能的工作岗位，同时缩减成本。除此以外，通过对成本数据的智能学习和预测，该技术能够构建更为精确的成本预测模型，为项目决策提供更为科学的依据。未来，随着人工智能技术的持续深化与广泛应用，其有望在项目成本优化领域发挥独特的作用，有望成为推动技术变革的重要力量。

3我国工程成本管理智能化技术的应用现状

智能化成本管理技术作为工程项目管理的重要发展方向，已经在我国得到了广泛关注和应用。本章将探讨该技术的应用案例、目前的普及程度以及现行的局限性。

3.1应用案例

在我国的商业建筑项目中，智能化成本管理技术已得到广泛应用。以上海某高端商业写字楼为例，该项目利用BIM技术实现了建筑信息的数字化和可视化管理。通过实时监控工程进度、材料使用和人力配备等数据，智能化成本管理技术帮助项目管理团队实现了全过程的成本控制。这一技术的应用优化了项目各阶段的成本控制，使整个建筑项目节约了约8%的造价。

此外，北京某产业园项目也已成功应用5G技术，通过“5G+工业互联网”的深度融合以及3.6万多个5G摄像头采集点收集信息，用于大数据集成分析以实时掌握设备运行情况。采用超长超重物料双车协同的搬运方案，减轻人工劳动强度，实现了设备的远程操作。智能化的应用进一步提升了生产线的自动化水平，为该企业创造了经济效益。在公共基础设施建设项目中，如公路铺设、城市建筑规划等，智能化成本管理技术可以通过数据采集与处理、成本预测等手段，提高项目的成本控制水平，实现成本的最优化。

3.2普及程度

在大型企业和国家级工程项目中，智能化成本管理技术已相对成熟。这些企业和项目因资金和技术实力强大，能投入大量资源于智能化成本管理技术的研发和应用。它们对成本管理要求严格，因此更重视智能化成本管理技术的应用。

相比之下，中小型企业和地方性工程项目中，智能化成本管理技术的普及程度较低。由于资金和技术的缺乏，它们通常只能依赖传统的成本管理方法。这导致在成本控制和管理方面存在较大困难。

综上所述，智能化成本管理技术在应用上存在明显差异。为了普及这项技术，需要强化技术研发与推广，提高中小企业和地方性工程项目的技术水平，使其更好地应用智能化成本管理技术。

3.3局限性

在现行智能化技术应用于成本控制时，存在若干限制因素。首先，工程项目涉及的数据广泛分布于不同系统和部门，这种数据源的多样性与工程项目的复杂性对于数据采集与处理构成了障碍，产生数据整合不够完善、数据准确性有待提高等问题。其次，成本预测作为智能化成本管理技术的核心组成部分，目前主要依赖于历史数据和各类统计方法，其预测精确度有限，亟待提高。因此，提高成本预测的精度，是未来智能化成本管理技术需要解决的一个重要议题。此外，当前技术的风险评估机制还不够全面，尤其对于非常规风险的评估存在难度。为了解决这些问题，需进一步优化风险评估机制，提高其准确性和全面性。

4提升工程成本管理智能化技术的建议与未来趋势

智能化成本管理技术作为工程项目管理的重要发展方向，对于提高成本控制和决策支持具有重要意义。然而，目前我国在智能化成本管理技术方面还存在若干不足之处。本节将针对上一章节分析的技术发展局限性提出相应的改进措施，以期提升工程项目智能化成本管理技术水平。

4.1对策与建议

为了推动工程项目智能化成本管理技术的发展，需要采取一系列策略措施，包括技术研发、数据处理流程优化、预测模型准确性提升和风险评估机制完善等。

4.1.1数据整合不够——加强技术研发

为了提升工程项目智能化成本管理技术的水平，需要加强相关技术的研发来推动成本管理技术的创新和突破，这涵盖了成本管理基础理论研究和应用技术研究2个方面。此外，还需注重多种技术的集成应用，建立统一的数据平台，强化各系统和部门之间的数据共享与协同配合，实现成本管理技术的整体优化和提升。

4.1.2预测精度不足——优化数据处理流程，提高预测模型的准确性

数据处理是工程项目智能化成本管理技术的关键环节之一。可以采用先进的数据采集和处理技术，实现数据的快速采集、整合和分析。同时，运用更为先进的成本预测模型和算法，结合大数据分析等前沿技术，深入挖掘并分析项目的历史数据，将对成本预测有重要影响的因素提取出来，多维度分析，进而构建更为完整的预测模型。最后，为确保其精确性与可靠性，仍需加强对模型的验证与评估工作。

4.1.3 风险评估不全——完善风险评估机制

为了提高工程项目智能化成本管理技术的风险评估能力，必须优化现行的风险评估机制。可采用多种评估方法和工具，结合专家经验和数据分析等手段，对项目中所涉及的技术风险、市场风险、供应链风险等各类风险进行综合评估。还需要加强对风险评估结果的分析和应用，为项目的成本管理和决策提供准确的风险信息，保障项目的顺利推进。

4.2未来发展预测

随着大数据、AI技术的发展，智能化成本管理将更自动化、智能化，实现高效成本控制和决策支持。在这一过程中，技术创新和人才培养将起到决定性作用。

智能化成本管理技术挖掘和分析工程数据，提供精确的成本信息，强调实时和精确的成本控制。它能及时发现并预测成本异常和风险，实现全面管理和控制。同时，该技术也将更注重成本管理的综合性。该技术整合成本数据，全面管理和评估项目多个方面，包括技术、市场、供应链等，为成本控制提供全面准确支持。值得注意的是，人工智能技术正在各个领域迅猛发展，其将成为推动时代技术革新不容忽视的力量。

在当前形势下，管理者应审慎思考如何提升智能化技术在成本管理中的融合能力，并增强其本土化适应性。同时，需警惕智能化发展带来的风险，制定应对策略，确保工程项目顺利运行，保障企业稳健发展。

5结论

本研究探讨了工程项目成本管理中智能化技术的应用，包括数据采集、成本预测、风险评估和实时监控。分析了我国当前的应用现状，指出了存在的问题，如数据整合不足、预测精度欠佳、风险评估不全面。提出了改进措施，包括强化技术研发、优化数据处理、提升预测模型精度和完善风险评估机制。预测了未来智能化成本管理技术的发展趋势，将实现自动化、智能化，提高成本控制和决策支持的效率，并提出技术创新与人才培养将成为推动该技术发展的关键。

研究结论指出，实现工程项目成本管理现代化的关键在于不断创新并紧密结合市场需求，提升智能化成本管理技术的应用水平。这一结论为相关领域提供理论支撑和实践指导，推动智能化技术在工程成本管理中的应用不断升级优化，实现更高效、精细的成本控制与管理。

参考文献

［1］许媛媛，陈硕.建筑企业工程成本管理文献综述[J].河北企业，2021，（11）：7981.

[2]王芳.智能技术在电子信息工程自动化设计中的应用分析[J].信息系统工程，2024，（02）：5760.

[3]钱钧，计晨渝.建筑工程管理中BIM技术的应用研究[J].中国建设信息化，2022，（22）：6263.

[4]冯圆.成本管理的概念演进与智能化嵌入[J].财会月刊，2023，44（24）：6874.

[5]李昕，别致，杨艳丽，等.工程机械行业智能化发展现状与趋势[J].建筑机械，2023，（05）：1314.

[6]熊甜，蒋志刚.公路工程智能化监理发展方向探讨[J].交通世界，2022，（07）：135136.

[7]范存磊.基于BIM的工程项目成本管理关键成功因素研究及案例分析[D].重庆大学，2019.