大数据时代下的施工现场管理.pdf
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1、1 大数据时代下的施工现场管理摘要:随着信息化改革变得越来越深入,在各个领域的发展过程中都充满着数据信息,这些数据信息是通过一定技术手段得到的,并且在进行相关的整理、分析之后能够为企业的决策提供相应的依靠,提高企业的经济效益,促进企业的发展。对于建设工程来讲,在大数据时代下,高效的施工现场数据采集对于信息流动和项目管理至关重要。本文从工程管理管理人员的角度进行考虑,结合大数据时代有关的优势与困境,对大数据在建筑工程项目管理中的应用做出了分析,最后对大数据时代下的施工现场管理现状进行描述,并对其未来进行展望。关键字:大数据;数据挖掘;项目管理Construction management in
2、the era of big data Abstract:with the reform of information has become more and more thorough,the development process in various fields are filled with data,these data are obtained through certain technical means,and provide the corresponding rely on for enterprise decision-making after the collatio
3、n,analysis,improve the economic efficiency of enterprises,promote the development of enterprises.For construction projects,in the era of big data,efficient construction site data collection for information flow and project management is essential.This paper considering the project management perspec
4、tive,combined with the era of big data about the advantage and predicament,makes an analysis on the application of big data in construction project management,construction site management status finally in the big data era is described,and its future prospects.Key words:big data;data mining;project
5、management 1、引言人类每一次大的技术变革都是先在新型产业生根发芽,然后再慢慢把触角延伸到传统行业。经过近十年的发展,随着大数据技术的不断成熟以及互联网应用案例的普及,“数据驱动业务”的模式逐渐得到各行各业的广泛认同,“互联网+”战2 略的提出更是为大数据从互联网向其他行业的传播吹来一阵东风,信息技术落后的中国建筑产业将借助这股东风扬帆起航。大量的信息和数据是工程项目建设的根基,从科技管理角度来看,这些信息资源的科学管理成为现阶段建筑工程项目管理的重要瓶颈。鉴于工程项目的系统性、动态性以及时代要求,大数据技术的出现为建筑工程项目管理带来了新的发展方向,将大大提升项目管理各环节和整体的
6、信息处理效率,为项目决策提供有效的信息参考,进而实现项目效益增值。以至借助大数据技术提升建筑工程项目管理水平,从而实现绿色、智慧、宜居的建筑,进而改变管理粗放、科技含量低、能耗浪费严重的中国建筑产业,共建产业新生态。2、大数据与建设工程项目管理大数据,一般是指无法在可容忍的时间内用现有的IT 技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合。还有专家给出的定义是,大数据通常被认为是PB(103TB)或 EB(106TB)或更高数量级的数据,包括结构化的、半结构化的和非结构化的数据1。工业和信息化部电信研究院2014 年大数据白皮书中指出,大数据是具有体量大、结构多样、时效强等特征
7、的数据,处理大数据需采用新型计算架构和智能算法等新技术,其应用强调以新的理念应用于辅助决策、发现新的知识,更强调在线闭环的业务流程优化。大数据的应用由浅到深分为四个层次,如下图1 所示,而大数据下的建设工程项目管理就是依据不同的应用场景设计不同的数据处理算法,进而将建筑工程积累的海量数据凝练成建筑行业知识和智慧,用以辅助管理人员对建筑工程项目寿命周期内的所有工作和资源进行管理,以达到按时按量完成建筑工程项目。3 图 1 大数据产生应用价值的层次建筑工程项目是指业主以一定数量的投资,经过前期策划、设计、施工、验收等一系列过程,在一定的时间、资源、质量等约束条件下,以形成固定资产为明确目标的一次性
8、任务。建筑工程项目往往具有投资额大、建设周期长、不确定因素多、风险大、参与人员多等特征。建筑工程项目管理是通过管理者的努力,运用系统工程的观点、理论和方法对建筑工程项目寿命周期内的所有工作及其资源进行决策、计划、组织、协调、控制和总结评价,以达到保证工程质量、加快工程进度、提高投资效益的目的,其贯穿于整个建筑工程项目寿命周期内的各个阶段。因此,在大数据时代下,将先进的网络和自动化技术出现在施工现场,让自动化管理成为了可能。将现代信息技术与传统的工程施工相结合,有利于科学发展观和可持续发展战略的落实;有利于减少企业在施工过程中的资源浪费,有效降低企业施工成本;有利于提高建筑施工企业现场管理水平;
9、也有利于降低施工环节中的安全事故发生率。所以,将具有自动识别、精确定位、实时传输功能的自动化技术引入施工现场管理必将具有十分广阔的应用前景。通过自动化数据采集技术对施工现场的生产要素进行识别、定位、跟踪、监控,并将信息数据实时传输给计算机,经过分析处理之后,将实时的施工现场状况反馈给管理者,帮助管理整个施工过程。3、大数据时代背景下工程项目管理困境大数据时代,先进的科技管理成为各行各业获得竞争优势的途径之一,也是工程项目管理中的重要工作内容。科技管理以计算机为技术依托,以庞大的信息流和4 资源流为管理对象,为冗杂的信息资源的搜集、筛选、存档以及传送提供一个网络信息平台,以实现科技管理活动的流程
10、化、信息化和自动化。基于科技管理的这些特点,我国工程项目管理也要面临着数据多元化、动态化以及信息化管理这一重要挑战。一方面,在传统行业中,建设工程行业是数据量最大、项目规模最大的行业,参与主体多、覆盖地域范围广、耗费时间长、影响因素多等特征决定了工程项目的信息管理具有多元性。这时,施工管理人员需要花费大量的时间来记录和分析工作的进展。通常,施工现场管理人员可能需要花掉30%-50%的工作时间进行数据釆集和分析处理2。而且,目前我国的施工现场大多都采用人工进行数据采集,需要从业人员具有一定的工作经验且费时费力,因缺乏实时的信息反馈导致的项目窝工、材料浪费、生产率下降等现象屡见不鲜3,影响项目质量
11、、进度、成本、安全等目标的实现。此外,人工收集、测量的数据更容易产生误差,导致决策的失误。另一方面,信息数据的多元性体现在工程管理的各个环节,如前期决策中信息来源渠道多,人力、物力、财力管理都基于各种信息资源4。而且,工程项目管理采取全周期管理模式,时间周期长,各种信息流在动态的时间流中持续分布。因此,工程项目的信息化管理必须达到高度重视。此外,经济环境的快速变化给工程项目管理带来了诸多不确定性,使得工程项目管理时刻面临风险。技术更新频率加快,社会经济环境突变的可能性也随之增加,这对保障工程项目的进度、成本、质量、安全都带来了巨大挑战5。例如,工程规模不断增大,所需资金量也随之增加,这必然产生
12、海量的成本数据和资金数据,传统的工程预决算管理模式根本无法适应大工程项目建设,极容易影响工程进度和成本控制。再如,工程规模的增大必然导致工程项目基础数据的巨量膨胀,传统的施工管理模式不仅容易造成安全隐患,而且无法保证工程整体质量。4、大数据在建筑工程项目管理中的应用4.1 工程项目施工中的数据挖掘施工过程中除了前期准备工作不足、项目设计偏差、施工管理不当、设备未按时按要求到位以及天气情况等原因导致工程进度缓慢外,还有很多被忽略的因素会影响工程进度,实际施工中客观存在一些我们不了解的因果关系,要想更好地了5 解这些因果关系,需要对大量工程项目管理数据进行挖掘,基于数据分析结果做出决策。而由于不同
13、种类的数据特点不同,要进行数据挖掘必须对不同数据进行分类。对于结构化数据的挖掘,必须在各个专业工程领域建立一个统一的数据仓库,这是提高分析精度的根本保障6。数据仓库体系构建应符合一定的关联规则,如图 3 所示。合同 ID 合同类型合同金额合同编号项目 ID项目类型预算类型项目资金项目与合同的对应预算与合同的对应预算类型与合同类型对应采购与损耗的对应财务与物资的对应项目与运行的对应工程属性与数据对应设备 ID 资产编号状态属性生产厂家物资 ID物资名称物资规格物资分类物资与设备的对应预算类型与结算类型对应图 2 要素关联对于非结构化数据的挖掘,可以采用检索技术进行分类管理。MOLDA 的多维联机
14、数据分析(Multi-dimensional On-Line Data Analysis)理论是一种支持分析和决策管理项目的模型,适合种类繁多的工程项目分类。其设计思路包括多维业务空间设计、挖掘方法设计、数据连接设计3 个部分7。4.2 施工现场自动化数据采集技术施工现场数据采集的及时性、可靠性和完整性对于实现工程项目的动态管理是十分必要的(见图3),同时,工程施工阶段采集的数据为工程项目的安全监测和运营维护提供了很好的信息平台。按照不同的使用用途,工程施工现场常用的自动化数据采集技术主要可分为以下几类:自动识别技术、定位跟踪技术、图像采集技术和传感器与智能监测技术。6 建筑施工活动监控建筑活
15、动筹划建筑项目对比实际和计划指标施工过程规划和设计项目已完工程数据的自动收集明确的工作信息图 3 建设工程施工流程图4.2.1 自动识别技术一、条形码技术条形码技术的出现,克服了传统手工输入数据效率低、错误率高以及成本高的缺点,逐渐被应用于建筑行业,实现以较少的人力投入,获取高效准确的信息。条形码技术应用于施工现场主要在于加强对建筑材料和机械设备的管理,通过获得的实时数据,完成从材料计划、采购、使用、回收到储备的全过程跟踪,减少材料浪费。还可以制成工作人员的工作卡,方便对现场人员的控制和管理。另外,通过与 GIS、PDA三峡工程就利用条形码技术设计了混凝土生产与运输车辆管理自动控制系统,实现了
16、对混凝土生产和运输车辆的自动控制与管理,其主要工作原理是:条形码是每一个运输车辆进入自控系统的唯一通行证。每一个条形码的信息包含配料单的全部内容,如水泥标号、配合比、运输方量、用户名称、浇筑部位及其他技术要求等。运输车辆在进入识别门前悬挂好条形码牌,通过光电摄录装置及时识别条形码信号并传送至主控机,主控机发出指令对条形码进行识别,主控机依据识别后的信息结果发出开启栏杆放行车辆的指令,并能够将该车混凝土的主要参数传送至拌合楼,拌合楼进入自动生产状态。拌合楼的数据可以传回主控机,生产调度中心可以根据各拌合楼的生产状态,按最优化方法自动调度混凝土运输车辆。生产数据可自动保存,按照需要进行随时的查询。
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