BIM技术在工业物联网设计流程中的应用与研究

摘 要：为进一步优化工业物联网设计流程，通过文献阅读和问卷调查的方式识别工业物联网设计核心因素，总结出适用于工业物联网的设计流程。基于该设计流程，通过质量屋方法分析优化指标，并深入研究BIM技术特点和优势，将BIM技术融入到工业物联网设计流程中，较好实现定位、识别、跟踪、监控和管理等功能，进一步发掘BIM技术在优化工业物联网设计流程方面的可行性。

关键词：BIM技术；工业物联网；设计流程；质量屋；SPSS软件；核心因素

中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2025）04-0-04

0 引 言

2022年中央《政府工作报告》中明确提出了要加快发展工业物联网，提升关键软硬技术创新和供给能力，21个省区市在《政府工作报告》中将工业物联网列入年度工作任务[1]。虽然市场前景一片大好，但是设计现状令人堪忧，Rahmani Amir Masoud在研究中综合分析了工业物联网项目当前的设计水平，认为当前的设计水平在一定程度上影响了工业物联网项目的顺利交付。由于设计经验不足，导致79%的案例出现了成本过大的问题，64%的案例因为存在大量变更，影响了项目质量，57%的案例无法满足客户需求[2]。

BIM技术充分利用数字技术创建工程数据模型，在设计阶段持续更新，助力工业物联网设计的实现[3]。

1 研究现状

1.1 工业物联网设计研究现状

1.1.1 传感层研究现状

Dash Ranjan Kumar等为确保工业物联网检测数据的可靠性，研究了新的智能部署技术，采用改进的期望最大化方法，将传感器坐标位置导出供设计人员参考，减少了因人为因素导致的传感器位置错误问题[4]。文献[5]提出了一个可长时间为传感器供电的宽带能量收集系统，通过补充传感器电池，拓宽传感器部署的空间。

1.1.2 网络层研究现状

考虑到多种类型设备处于同一网络时造成网络延时，文献[6]提出在设计过程中通过UAV辅助设计平台对网络信号进行评估及分析，实时汇总网络负荷，降低延时风险。为了优化网络架构，文献[7]提出从数据、控制和应用方面建立网络拓扑，改善网络传输性能。

1.1.3 系统层研究现状

Kontron公司研发了一款具备图形和计算性能的软件，能够为工业物联网用户展示人机交互界面[8]。文献[9]研究了一款智能人机交互软件，实现了工业物联网系统界面的优化。文献[10]研究了一款融合应用级防火墙的平台，通过云组件和收集管理模块的应用确保系统各节点层消耗最少的资源，将工业物联网数据传送到开放网络空间。

1.2 BIM技术研究现状

1.2.1 国外研究现状

文献[11]针对埃及工业管理制度，对106名受访者进行调查，调查内容包括图纸编制、估算工程量、成本管理等，证实了应用BIM技术可加强设计管理，如集中数据处理、优化信息流、改进成本控制、维护进度计划、完善描述性信息以及处理不同背景利益相关方等。文献[12]针对工业领域复杂的行业背景，提出了基于BIM技术的3D设计模式，提高了设计人员在规划、设计和管理方面的洞察力。

1.2.2 国内研究现状

文献[13]通过BIM数据库实现了工程信息共享，有效提高了设计管理效率。文献[14]从信息模型的影响因素角度出发，利用问卷调查法和专家访谈，改进了信息模型，解决了系统集成及“信息孤岛”问题。文献[15]利用BIM技术的模拟性、可视化和协同性特征，在设计阶段实现了信息化管理。

1.3 BIM技术优化工业物联网设计研究现状

文献[16]选择了55项物联网集成相关研究，梳理了BIM技术在拓展物理世界与虚拟环境时两者之间的关系，证明了其应用在设计阶段的可行性。文献[17]分析了设计过程中存在的大量数据，发现利用BIM技术信息模型能够提高设计管理效率，解决设计协同和数据共享方面存在的问题。

2 工业物联网设计流程

2.1 核心因素选取

为改善工业物联网设计流程，需准确识别设计过程的核心因素。由于工业物联网技术新颖，工程实践的深度和广度还有待挖掘，最终本文采用定性及定量相结合的方法。工业物联网设计核心因素选取见表1。采取文献分析法对核心因素进行选择，运用频数统计的基本原理和方法，将文献涉及的6个主要因素汇总。实施问卷调查，验证调查问卷指标的关联性和相似性，文章通过SPSS软件对调查数据进行了信度和效度验证，最终得到了准确的核心因素。

2.1.1 调查问卷方法

对位于北京、天津和上海的三家国际工业物联网公司的设计师及管理专家（工作年限均在5年以上）发放调查问卷。问卷内容涵盖了网络规划、设备检测、系统集成及项目管理等。参考李克特量表进行五级打分，打分规则为：重要程度最高为5分、较高为4分、一般为3分、较低为2分、无影响为1分。

2.1.2 调查问卷回收

共计发放调查问卷67份，收回有效问卷62份。调查结果见表2。

2.2 核心因素验证

2.2.1 信度验证

本研究采用克隆巴赫系数方法来验证调查问卷的内在信度。克隆巴赫系数公式如下：

α﹦（n/n-1）（1-Si2/St2）" " " " " " " " " " " " " " "（1）

式中：α为信度系数；n为测验题目数；Si2为每题被试得分的方差；St2为所有题被试所得总分的方差。在探索性研究中，信度达到0.7便可接受，经测算，该问卷调查表的信度为0.786，证明调查结果可靠。

2.2.2 效度验证

调查效度检验如图1所示。通过SPSS软件对调查结果进行降维因子分析，导出KMO和巴特利特检验数据，使用近似卡方、自由度及显著性分析得出结构效度。当KMO大于0.50，且显著性小于0.05时，证明调查问卷有效。

2.3 核心因素分析

主要问题调查描述统计见表3。对用户需求不明确的打分为4.45，对专业间信息协调度打分为4.17，对应用层协议整合度打分为2.35，对网络层路由规划打分为2.75，对综合布线碰撞分析打分为3.61，对传感器位置覆盖率打分为3.46。

2.4 设计流程搭建

通过核心因素分析，完成工业物联网设计流程，具体见表4。

3 BIM技术优化工业物联网设计流程

3.1 分析改善指标

引入质量屋，挖掘各类指标。质量屋QFD分析见表5。邀请了H公司的5名工程师（设计年限10年以上），针对表6的设计流程搭建质量屋。

3.2 优化设计流程

基于质量屋找到设计流程优化方向及BIM技术优化设计流程的切入点。如图2所示，在初设阶段，利用BIM虚拟设计功能优化现场传感设备位置及参数选型；在施工图阶段，利用BIM冲突检测功能解决综合布线系统冲突；在系统融合阶段，利用BIM三维建模功能实现系统操作界面可视化；在设计校审及变更流程阶段，利用BIM共享平台解决设计交叉和沟通不畅等问题。

4 结 语

本文总结了工业物联网的设计特点，从提出问题、分析问题和解决问题的角度出发，搭建了工业物联网设计流程，打通了工业物联网设计、沟通的最后“一公里”，进一步优化了工业物联网设计流程，提高了设计质量和效率。

注：本文通讯作者为崔江。

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