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大数据背景下工程项目管理研究

发表时间：2021/5/24 来源：《基层建设》2021年第2期作者：贾怀娣

[导读] 摘要：随着时代的进步，想要获得良好的发展，就必须跟紧时代的脚步，施工管理行业很好地证明了这一观点。

        山东高唐建设集团有限公司山东聊城 252000
        摘要：随着时代的进步，想要获得良好的发展，就必须跟紧时代的脚步，施工管理行业很好地证明了这一观点。本文在大数据时代的背景下，对施工项目管理行业现阶段发展所遇到的困难进行深度的剖析，也为施工人员在进行项目管理的工作提供了建议与改进方案，以期对我国施工项目管理的进步和发展提供帮助。
        关键词：大数据；项目管理；存在问题；推动方法
        引言
        在全球数字化浪潮下，大数据与实体经济的理论与融合应用研究不断扩展，利用大数据提升企业转型升级能力和商业价值，其效果已在部分行业领域逐步显现。工程项目管理企业应以此为契机，转变思维模式，适应大数据时代要求，完善企业组织架构，积极探索适用于工程项目管理的技术和方法，加强专业人才培养，用数据引领创新，创造价值，驱动工程项目管理企业升级与发展。
        1工程项目管理中大数据应用存在的问题
        1.1海量数据未被重视
        相比于其他类型的项目，工程项目具有数据量巨大、覆盖面特别广、工期比较长、不确定性因素较多等特点。从项目启动、计划、执行到结束，涉及初期设计与策划阶段、中期建设阶段、后期验收与质保等主要阶段，海量数据存在于设计、招投标、质量、成本、竣工验收、质量保修等众多过程环节，政府主管部门、项目参与方、工程管理方等多个主体掌握不同方面的数据。这些海量数据和信息本身仅仅作为过程资料保存留档，绝大部分资料和数据被认为无价值或者价值不大而最终被忽略、丢弃，并未充分发挥作用，对工程项目管理决策起到的作用非常有限。例如，在工程项目进度管理中，如果不能将各类原材料进场的先后顺序、进场时间、各工种工人单位时间内的生产效率等信息转化为数据，并及时做出处理，可能会出现影响工程总体进度的情况。在设计管理中，如果对来自市场的数据忽视不管，就可能造成设计方案偏离市场需求的困境。只有重视过程数据，获取有效数据，才有可能打牢数据基础，否则，更谈不上利用大数据技术手段发挥价值。
        1.2缺乏适用的大数据应用方法
        对工程项目大数据基础理论、算法、决策分析问题的研究有待加强。工程项目生命周期长，相关研究既需要结合工程项目的自身特点，又要满足多个应用场景的需求，目前缺乏一套适用的、对工程项目管理有针对性的大数据应用方法来指导实践。如何在工程项目管理中利用大数据技术、云计算来深层次挖掘真实数据、分析数据、提取有效数据作为决策支撑是亟待解决的问题。大数据技术在全生命周期的研究与应用仍需进一步探索，这也导致传统管理模式未得到实质性改观。在传统的工程项目管理中，项目部是整个项目管理的核心部门，而项目经理和项目管理人员又是最直接接触工程项目的管理者，其往往会根据自己的主观意识或集体头脑风暴、管理经验、行为偏好来管理项目，这种方式导致个人主观成分过多，很多工作仅停留在问题表层，客观性不够，决策的科学性、合理性不足，管理方式单一化未得到明显改变。
        2推动大数据在工程项目管理中使用的方法
        2.1企业组织架构层面
        大数据及其相关技术的应用，并非企业内部单一部门的职责，而是企业层面有专门的部门负责统筹，因此，建议完善企业组织架构，成立专门的信息部。具体说明如下：第一，平行矩阵是目前相对通用的项目管理方式，在管理思路上采用集中控制的要求，在管理模式上采取分层管理的方法。以总经理、副总经理的公司决策层为核心，以信息部为中枢，以前期开发部、设计部、项目部、财务部、物资部、安全质量部等平行部门为载体，形成工程项目管理组织架构。第二，信息部作为公司的中枢神经，负责统筹公司各部门的信息与数据的收集、统计、挖掘、筛选、深度分析、预测，并将分析结果提供给公司高级管理层，对高级管理层做出客观、正确的决策提供数据支撑。管理层做出决策，各部门按照执行，由上至下形成信息对称的闭环模式，能够有效控制公司内部信息不对称导致的工程项目工期延误、质量安全、成本核算等具体问题。

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第三，信息部门必须与各个部门进行有效沟通，尤其是与项目部及施工现场工作人员形成有效沟通机制，项目部有来自施工现场的第一手资料，项目部分类整理、汇总、确认相关数据，并提供给信息部，其他部门也是如此。
        2.2技术层面
        2.2.1完善工程项目管理技术体系架构
        大数据在工程项目管理中的应用，从全流程角度分析，主要包括数据采集与预处理、数据存储与管理、数据处理与分析、数据可视化，基于工程项目管理的实际，构建基于生命周期的工程项目管理技术体系架构。
        2.2.2探索适用于工程项目管理的多元化大数据技术及方法
        大数据只有在具体领域实现融合与应用，才能真正发挥价值和作用，因此探索适用于工程项目管理的大数据技术及方法尤为重要。加强对于工程项目管理大数据基础理论、算法、决策分析的持续研究，探索更多适用于工程项目管理的大数据技术及方法。研发适用于工程项目的先进数据采集技术，构建数据管理平台，根据项目生命周期不同阶段特点、主要环节管理要求，针对不同类型的信息采用不同的方法，提取有价值的信息，实现全过程的信息对称以及各个业务环节之间的有效沟通。通过统计、数学模型、模拟仿真等应用方法进行数据分析及预测，解决工程项目管理的实际问题，并促使业务之间数据集成共享成为可能，提升对工程项目管理的实际管控能力，真正服务于工程项目企业的管理与运营，为企业创造价值。
        2.2.3加快推进建筑信息模型（BIM）技术
        以 BIM 技术在建筑工程项目中的应用为例。前期设计阶段，设计是建筑项目的初始环节，设计方案和设计图是建筑工程的依据，决定了建筑工程质量。设计是否符合规范要求、设计质量的高低等直接影响着施工和后期运维环节，影响项目质量和企业声誉。区别于传统的二维、三维软件绘图，BIM 具有直观性强、信息准确等优势。在设计阶段，BIM可以用来布局建筑空间，实现三维管线排布，并可以进行碰撞试验，如楼梯与梁等硬碰撞、门窗与管线等软碰撞，发现设计中隐藏的问题，能够预知进而消除各类碰撞，减少施工图方案误差，有效避免了施工过程中出现设计错误而导致的巨大损失，在一定程度上为建筑项目顺利开展节约了时间。中期施工阶段是建筑项目全过程中最重要的阶段。建筑工程项目质量是企业的生命线，工程进度直接影响项目成本，节约成本、经济效益最大化也是企业追求的目标所在。在进度管理方面，BIM恰好可以弥补项目经理管理模式的缺陷。BIM能够根据数据模拟获得理想状态下的施工进度，合理安排人力、资金、物料的调配，对具体时间节点需要完成的施工进度可以有效把控。在成本管理方面，首先，要建立成本信息库，将工程项目的土建、结构及施工进度计划、预算、计划成本等信息导入BIM实现关联，为成本管理提供客观数据。其次，通过呈现某一时间节点的施工情况，能够直观展现出需要的物料情况，导出物料采购计划，实现了物料采购的精细化管理。最后，根据前期数据，可实时监控不同阶段实际成本与计划成本的偏差，并对后续阶段的计划成本进行调整。后期运营维护阶段。前期、中期阶段积累的重要文件、资料，可以利用BIM技术进行归档整理、分类上传，同步到BIM模型中，完善BIM信息数据库，实现对项目的动态观察。在物业运维过程中遇到问题，可以根据相关信息进行排查，对问题进行预判，并结合项目现场实际，找准问题源。
        结束语
        综上所述，目前大数据已经广泛应用于多种行业，在建筑工程管理中应用大数据管理模式能够提高管理效率，能够通过大数据与项目管理的结合，使相关管理措施变得更加准确，有益于建筑企业的不断发展。
        参考文献：
        [1]杨青，武高宁，王丽珍.大数据：数据驱动下的工程项目管理新视角[J].系统工程理论与实践，2017，37（03）：710-719.
        [2]关闻达.大数据下的项目管理研究[J].海峡科技与产业，2019（03）：39-40+52.
        [3]杨耀庭.大数据驱动工程项目管理转型升级[J].建筑技术开发，2017（02）.132-133.