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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 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-makingafter the collation, 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 perspective, 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 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。

 大数据时代下的施工现场管理

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;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、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2所示。

 大数据时代下的施工现场管理

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。

 大数据时代下的施工现场管理

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等技术的结合来帮助管理人员对施工进度进行监控。

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。

二、RFID

Radio Frequency Identification,即射频识别技术,它是一种基于电子信号检测的非接触式的无线传感技术,通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工千预,可工作于各种恶劣环境[8]。应用RFID解决施工管理问题主要在于以下几方面:

建筑材料的跟踪:建筑材料成本统计,对工程项目施工期间采购的所有建筑材料的成本进行统计;用于材料供应链管理,减少库存,降低成本;寻找、跟踪建筑材料;记录建筑材料的使用记录及放置位置;依据材料使用信息对工程项目进行进度监控;通过对建筑材料的有效管理提升现场工作效率。

现场施工人员、机械设备的管理:监测场区范围内施工人员身上的RFID标签,掌握工地现场人员状况;将工人工作经验、培训情况等信息存储于RFID标签中,方便雇主管理与查阅;跟踪机械设备、工具的位置,方便工作人员取得所需工具;将施工机械的驾驶员与机械日常维护等信息存储于RFID标签中,方便检视施工机械的操作情况。

现场安全管理[9]:设置对现场人员、车辆进行出入辨识的门禁系统,加强对施工现场的进出管理;跟踪危险物品或现场废弃物;监视工作人员位置,当处于或即将处于危险区域时,对其提出警告;出现事故或发生人员伤亡时,发出求救信号,予以迅速救援。

4.2.2 定位跟踪技术

GPS,Global Position System,全球定位系统,是一种基于卫星导航的定位系统,可以在视野之内的全天候提供可靠、动态的定位跟踪信息。在工程施工中的应用主要有三方面:一是用于各种等级的大地测量与线路放样,测量员在GPS技术使用中,仅需将GPS定位仪安装到位并开机即可,GPS定位仪可自动化完成大地测量;二是工程结构的健康监测,作为一种全新的结构健康监测方法,GPS中的RTK技术具有其独特的优越性,克服了传统的结构监测方法的众多缺陷;另一个主要应用就是对施工人员和施工车辆[10]的定位跟踪科学合理的完成车辆运营调度,掌握施工机械的工作路线以及工作状态。

4.2.3图像采集技术

视频监控也称图像监控,它利用摄像机把即时的场景采集下来,通过传输介质传输到远端的监控中心,同时通过在视频采集点配备机械转动装置和电控可变镜头实现对远端场景全方位的观察,达到远程实时监控的目的。采用视频监控技术能够实现声音与图像的同步传送,可以得到与施工现场环境一致的场景信息,用来实现较周密的外围区域及建筑物内重要的区域管理,减少管理人员的工作强度,提高管理质量及管理效益。视频监控技术在日常的管理工作中比较常见,作为现代化管理有力的辅助手段,视频监控系统将现场内各场景的视频图像传送至监控中心,管理人员在不亲临现场的情况下可客观地对各监察地区进行集中监视,发现情况统一调动,节省大量巡逻人员,还可避免许多人为因素。结合现在的高科技图像处理手段,还可为以后可能发生的事件提供强有力的证据。但是,目前国内基于视频监控技术的施工现场管理还主要依靠人工对视频文件进行管理和分析,这就造成管理易受监控者的主观经验影响。通过技术的引进和推广,下一步智能视频监控技术的应用应该越来越多。

4.2.4传感器与监测技术

传感器是能感受(或响应)规定的被测量并按照一定规律转换成可用输出信号的器件或装置。随着现代计算机技术等相关领域的发展,无线监控应用的需求孕育出无线传感器网络技术(Wireless Sensor Network, WSN)。WSN是一个由若干空间分布式传感器节点组成的自组织无线网络。它通过传感器节点感知真实世界,获取被监测对象的各种信息。一个无线传感器网络可将不同的传感器节点布置于监控区域的不同位置并自组织形成无线网络,协同完成诸如温湿度、噪音、粉尘、速度、照度等环境信息的监测传输。在建筑人员管理中,可以进行现场进出控制、人员出勤记录与人员安全管理;在建筑材料管理中:能完成供应链管理、库存管理、材料质量保证;在建筑机械管理中:能进行实时机械工具追踪、机械运行记录、机械维护记录等工作。

4.3数据在施工现场管理中的应用

4.3.1资源管理

在项目施工过程中,劳动力、材料、机械设备等生产要素的优化配置和动态管理是保证工期、控制质量、节约成本的关键。项目资源管理的基本工作主要包括:编制项目资源管理计划,确定所需资源的数量、进场时间、进场要求和进场安排;保证资源的供应,优化选择资源的来源;节约使用资源,根据每种资源的特性,进行动态配置和组合,协调投入,合理使用;对资源使用情况进行核算,根据使用情况进行资源投入的调整;对资源使用效果进行分析,总结经验,反馈问题。在这些工作中,自动化数据采集技术在施工现场资源管理的应用主要包括:

(1)材料计划、采购、储备、使用和回收。施工现场材料管理的困难在于:材料种类繁多、数量巨大,信息统计工作量大且不及时;材料管理是一个动态的过程,需要及时的调整采购计划、库存数量等。目前一些典型的材料管理问题有:在釆购阶段,采购数量过多、釆购的类型尺寸质量不符合要求、错误的交付时间;在运输交付阶段,运输过程中材料损坏、随意堆放在现场、交付规格和数量不符合约定;在存储阶段,超过材料的使用期限、材料被污染、损坏、丢失;在使用阶段,使用不符合设计要求的材料、不按设计要求施工,偷工减料、对于不符合相关要求的材料予以直接使用,报废材料不按报废流程处理等。加强现场材料管理对保证工程进度、降低工程成本都起到积极的作用[11]。

(2)劳动力、建筑材料、机械设备的定位、跟踪。现场数据的及时获取是管理者做出决策、进行实时监控的有力工具,项目参与者之间的信息交流是工程项目管理成功与否的关键,信息的智能获取更提高了管理者对项目的控制能力。理想的情况是对于各种材料、设备的信息应该能够直接提供给施工工人。在这种情况下,对于信息的可见性及可跟踪性就非常重要。比如当上述资源到达施工现场时,可以通过对目标的识别将各种资源信息进行存储,结合手持读写器或其他移动终端,现场施工和管理人员可以访问现场所有资源信息,并且可以显示出所选目标的位置及各种存储信息,指引工作人员找到所需的各种资源,便于对资源的快速寻找和查阅[12]。对建筑资源进行定位跟踪可以使得现场资源管理规范化,极大地节约人力成本,减小材料在生产过程中的浪费,为施工和管理人员寻找工具和资源节省时间。

4.3.2质量管理

施工中的数据对施工质量至关重要。比如在打桩的时候在桩的端部植入RFID标签,通过无线电信号判断是否到达设计的深度;对于标记的建筑材料,可以将其供应商、品种、规格、尺寸、交付日期等信息都储存于识别装置中,以确保所使用的材料是合格的并可以正确的使用;在混凝土中嵌入有源RFID标签与温度传感器,以便轻松准确地监测固化过程,评估混凝土表面质量、平整度、厚度;利用嵌入式传感器可以用于长期监测结构或构件的性能,可以随时获取数据,降低检测成本以及劳动力;建立竣工三维模型,检测梭工模型相对于设计模型的偏差和存在的缺陷;实时跟踪结构制作和安装的过程,避免超出容许的偏差而造成返工;当某个构件出现质量问题时,可立即通过相关数据记录查询到问题是由哪一批材料引起且此批材料使用在哪些工程部位上,以便迅速查出有质量问题的材料,从而确保材料的质量和使用状态,反过来可实现责任的溯源。

4.3.3进度管理

施工进度管理被视为建设项目能否成功的关键因素之一。当施工进度偏离了原来的计划时,通过有效的施工进度监控,可以采取及时的纠正措施,使最终的产品满足原有计划。

当工期延误时,我们采用基于大数据的Apriori 算法[13]分析原因,将所有存在工期延误的项目组组成一个集合Y,将Y中所有导致工期延误的原因组成集合I,包括事故、资金短缺、施工监管不当、雨雪、天气炎热、地质变化等,用I={i1,i2,…,im} 表示,建立单层布尔关联关系挖掘模型。通过此模型可以获得一组频繁项集,从两方面对其进行描述:一是支持度,即一个项集在Y中出现的百分比,比如所有工期延误的项目中由于雨雪和施工监管不当造成的工期延误占20%,则支持度为20% ;二是置信度,比如因为雨雪天气导致的施工监管不当占50%,则该频繁项集的置信度为50%。

4.3.4 安全管理

对于施工现场安全管理,现有的手段一方面是通过培训、监督、奖励等措施来提高现场工人的安全意识,另一方面通过架设临时性保护措施以及个人安全防护装备来降低安全风险。事实上,这些措施都很难保证对现场工人在复杂的施工环境下进行动态的安全管理。有研究表明,施工现场发生安全问题的一个主要原因就是工作人员不按规定穿戴安全装备,特别是在高温或潮湿的工作环境中。利用定位跟踪技术就可以实时监控工人是否有违规行为,并及时对其提出警告,减小现场安全隐患。利用自动识别和定位技术,可以对进出施工现场的人员、材料和设备进行有效识别,记录人员和车辆到达和离开工地的情况。在安全要求较高的施工现场,可采用“射频识别+指纹识别”、“射频识别+人脸识别”、“射频识别+指纹识别+人脸识别”等监控模式,当有问题人员进入时,即触发报警。另外还可以随时掌握现场人员的所在位置,当施工现场工作人员进入危险区域时对其进行警告,或是当施工人员位于施工机械操作人员的工作盲点时向施工机械操作人员下达暂停施工的指令,帮助避免任何可能发生的碰撞,以减少施工现场旳伤亡事故。还可以通过高精度传感器采集塔式起重机和施工升降机的运行情况,同时把相关的安全信息发送给服务器,根据实时釆集的信息做出安全报警和规避危险的措施,在发生违规操作等不安全因素时发出报警,同时将报警数据上传到远程平台,对某些不安全运行的机械设备进行自动控制,以提升机械设备的安全运行水平。

5、结论

大数据属于新事物,大数据时代正处于不断上升发展的阶段,作为数据量十分庞大的建筑行业,项目管理人员使用有效的计算机技术、网络信息技术等作为有效支撑,对建筑工程数据信息的进行整理分析,从而提高了数据处理的效率。而由于目前多种新技术仍处在理论分析和实验设计阶段,很少有研究针对多种技术进行集成,利用物联网技术建立施工现场的数据釆集及应用系统,而提高施工现场的物联网及移动互联应用水平意义重大,符合国家大物联网战略要求,能更好的提高管理效率,推进施工现场现代化水平。因此,建设工程的项目管理人员对其给予充分的重视,把握好发展的机会,创新思维,从数据方面、技术方面、思维方面努力,加强大数据和建设工程相关项目管理之间的联系,不断发展建设工程项目管理中大数据具有的价值,使其价值得到充分的发挥,从而促进我国建设工程的良好发展。

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