工程项目管理标准化、数字化的探索与实践

时间：2023-02-10　　来源：《中国勘察设计》孙雷刘美霞王洁凝冯俊国

在实际应用中存在因施工环境复杂，AI识别准确率难保障、物联网[5]设备不统一、数据接入难，BIM模型不统一、不兼容，预警数据种类多、规则不一致等挑战和难点，实现工程管理标准化、数字化难度很大，需深度分析各技术和应用难点后，从加大AI算法训练、统一loT数据标准、开发并集成轻量引擎、建立预警处置模型和算法等方面进行突破。

实现政企管理联动。在工程项目管理中，由于行业主管部门（监管方）和建筑企业（被监管方）角色的不同，各地监管信息系统尚不完善，项目“规划—设计—采购—施工—竣工—交付—运维”全过程数据无法实时连接、识别、检索和回传[6]，各自针对工程项目的管理诉求和行为有很大差别。省级、市级、区（县）级的政府主管部门也因其职责、管辖权限等的差异，各方针对工程监督管理的模式和频次等也有较大差异。从现状来看，建筑企业的项目管理系统和行业主管部门的监督管理系统之间相互独立、互不兼容。但从工程监管业务和管理角度来讲，不仅要实现企业与行业主管部门、下级行业主管部门与上级行业主管部门的数据纵向对接，也需要实现同级行业主管部门内不同系统的数据横向共享，进而实现数据互联、业务互通，发挥大数据在工程监管的价值，提升监管决策水平，具体可通过设计多级应用的架构、规范数据接口等路径实现。

制定涵盖建设和评价各阶段的统一标准体系

邀请国内一流的数字建筑平台服务商和行业专家、学院教授等，在对全国工地管理数字化应用进行调研的基础上，充分结合青岛市工程管理现状、管理难点和智慧化工地建设需求，依据有关国家及行业标准，编制并发布了青岛市《智慧化工地建设标准》《智慧化工地评价标准》《智慧化工地管理服务平台接口标准》及相关配套实施细则，建立了智慧化工地的分类建设、分级应用、结果评价、数据协同的标准体系。

《智慧化工地建设标准》规划了以行业监管平台为核心、项目应用平台为关键节点、企业平台为辅助节点、各类传感器等感知层设备为触点的智慧化工地应用基础，对施工现场智慧化工地8大类76项应用项目进行了应用描述，明确技术要求。

《智慧化工地评价标准》以现场实际应用价值为主要考核指标，结合行业监管、企业管控、项目实施等多方面需求，区分基础项、推广项和提升项，明确了各个项目主控项、一般项功能要求和相关标准。

《智慧化工地管理服务平台接口标准》规定了智慧化工地管理服务平台接口的术语、基本要求、数据规范等内容，解决了智慧化工地信息集成标准不统一、集成度不高、数据利用率低等问题。采取了整合数据格式和统一数据标准的技术路线，满足智慧化工地建设评价体系的数据需求，以提高智慧化工地各级应用平台的数据融通度。

工程项目标准化、数字化关键技术研究

在人工智能、物联网和BIM技术方面：一是基于AI识别的智能视频分析和深度学习神经网络技术，对项目现场进行人工智能化深度学习，可自动识别到的预警类型包括未穿戴反光衣、未戴安全帽、人员聚集、烟雾、区域入侵检测、夜间施工、车轮带泥、车斗未密闭、裸土未覆盖、人员摔倒等，对施工现场人员的不安全行为和物的不安全状态进行智能识别并进行预警，有效降低安全事故发生。二是搭建行业物联网平台，实现40余项物联网设备接入，高效率实时采集工地现场起重机械设备、高支模、深基坑、钢结构、吊篮、卸料平台等的实时监测数据，针对物的不安全状态进行实时报警，如以物联网+智能硬件为手段，通过工人佩戴装载智能芯片的安全帽，实现数据自动收集、上传和语音安全提示，清楚了解工人现场分布、考勤数据等，给管理者提供科学的现场管理决策依据。三是集成BIM轻量引擎，实现web端模型轻量化查看和在线应用，支持包括rvt、skp、fbx、3ds等多格式模型接入，模型浏览无需安装IE插件和服务器渲染、模型加载更流畅，帮助监管人员可视化、动态化监管。

在大数据、预警模型建立和5G技术方面，一是利用大数据技术对海量IoT数据和业务数据进行数据分析，利用分布式文件系统、分布式计算引擎、分布式服务部署、分布式数据存储、分布式数据库增强计算引擎等大数据技术，在有限的时间内完成对海量IoT数据和业务系统数据的获取、存储、管理、运算

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