摘要:为了解决目前工程造价面临的工程数据量大、工程数据种类繁杂以及稳定性差等特点，在工程数据采集的基础上，以某市城区生活用水改造工程为依托通过混沌人工鱼群算法从工程概况、工程量、造价费用等方面构建项目级造价数据体系，进一步提出工程造价大数据应用流程，为工程造价数据采集提供借鉴意义，并提出将造价大数据技术与BIM技术、云平台相结合的模式，进一步降低大规模数据存储成本，最大限度实现无纸化办公、减少社会资源消耗、提高造价工作效率。
关键词:工程造价;大数据;BIM技术
0引言
工程造价管理是科学运用相关技术，有效调配人力、物力和财力，从而实现工程建设投资利益最大化的管理活动［1-3］。其目的在于控制对项目的投资不超过批准的造价限额，对项目做到少的人力、物力资源投入，高的经济、社会效益，是项目投资的重要环节［4］。工程造价管理在项目的生命周期中主要分为决策立项、工程实施(设计、施工)及运行管理三个阶段。对于造价数据的精确处理通常在项目结算完成后才可进行，但大多项目一旦结算完成数据将会归档封存，本企业以及企业之间无法做到共享，导致其他参建单位对项目的进程无法做到精准判别，从而使人力、物力得不到充分的利用［5-7］。目前我国工程造价管理存在较大问题主要体现在以下几个方面:造价区域的差异性造成造价数据难以形成规模;企业间竞争关系的存在造成造价数据难以得到共享;造价人员的差异以及运用计算方法、计算软件的不同，使得造价数据存在差异，造价数据过于离散，参考性差;造价管理上受传统观念的影响，造价管理人员只对某时间段、特定项目负责，造成造价数据无法在整体时间轴上、整体项目上做到大数据分析。而大数据技术作为一种不采用随机处理的方式，而是分析所有数据进行分析处理，从而使新的处理模式有更强的说服力与洞察力，使得各个企业得到更加清晰的数据，进行可行性分析及趋势预测，使人力、物力充分利用，使利益达到最大化［8，9］。
1工程造价大数据采集的必要性
大数据技术不仅是统筹各种类型的数据，而且其能从海量数据中提取与相关工程有关的、有价值的信息，大数据技术最初起源于美国，2009年热潮于网络，因其理念得到广泛认可，其技术迅速蔓延至各个行业，如今大数据技术已在建筑行业与市政工程领域广泛应用，其成果是使建筑行业得到信息化，使市政领域更加自动化［10-12］。工程造价大数据采集的必要性如下:1)作为数据共享的基础，建设项目在全国各地开始、提升和建成投产，必将存在大量的数据和档案，其中工程造价信息将形成一个多维特性的特点，通过将这些信息进行采集，并按照规范进行归纳统计，再通过网络平台进行存储，从而达到共享的目的。2)为项目决策提供更准确的数据分析，工程造价管理部门由于缺乏有效的技术手段，的信息一般存在滞后的特点，市场价格瞬息万变，地域差异性极大，工程造价管理部门无法对上游产业和下游产业做出准确、高效的分析，对于信息的处理无法及时做到总结与提炼，而工程造价大数据采集可以依托网络平台做到数据实时更新，为企业准确提供项目成本管理、项目决策分析和预测未来发展方向。3)能够提高工程造价的信息集成化，整个工程造价从业人员还是基于传统渠道如预算软件、定额手册等进行信息获取，对于信息的集成化认识程度还不够，不但效率低，而且人员的差异工作质量也不高。由于各个参建单位都会将材料按各自的项目进行归档，资料的收集较为杂乱、繁琐，对日后的参考工作带来巨大工作量。而通过工程造价大数据采集，可以使数据归档到一起，并从中提取有价值的信息进行分析处理，使得各个参建部门能够很快的查询到参考工程，达到提高工作效率的目的。
2工程造价数据采集与应用
工程造价信息数据巨大，并且具有较高的动态性与多元性，因此，有必要建立工程全量造价数据体系。工程造价大数据主要包括项目级、企业级、企业集团级、企业生态级四个层面。大数据分析技术的基础是包含诸如聚类分析、因子分析、相关分析、回归分析、A/B测试、数据挖掘的统计学与计算机科学等多个学科。大数据分析技术要高于这些学科，比如当数据规模庞大时，传统的统计方法无法满足要求，或者即使可以满足要求，但处理时间过长时，可通过布隆过滤器、散列法、索引、字典树、并行计算、混沌人工鱼群算法等大数据方法进行处理。混沌人工鱼群算法是大数据技术下用于工程造价评估的方法，混沌人工鱼群算法可以将影响工程造价的因素进行一一对应，并通过多次迭代运算，得出准确的工程评估。下面以某污水改造项目为工程依托，通过混沌人工鱼群算法从该工程概况、工程量、造价费用等方面构建项目级造价数据体系，并进一步提出工程造价大数据应用流程。某市城区生活用水改造工程，起桥东区，止生活用水处理厂，设计用水管线位置为路中线左侧7m处。设计用水管线起点S1位于某小区门口左侧50m处，道路桩号为K1+42．000处，控制坐标为(x=45113111．324，y=871891．432)，设计用水管线终点为生活用水处理厂北侧100m处，并由西向东进入水厂出水口，道路管线设计直径为DN122，管线全长为21121m。该工程的造价流程如图1所示。
3基于BIM技术的工程造价大数据应用
BIM技术作为一种以三维数据为基础的工程数据模型，为工程造价大数据技术的应用与推广提供了较大的发展空间，BIM能够为具体的工程项目做到数字表达化，对具体的工程做到完整的描述，并支持在项目的生命周期中做到资源的共享化，可以使项目在整个过程中做到高效率与减小投资风险。在项目的不同阶段BIM技术发挥着不同的作用，可以使工程量得到快速的统计，帮助业主对造价进行跟踪审计，如在项目的投标阶段，基于BIM技术可通过造价大数据库对价格进行查询，并通过BIM技术计算出最终的成本;在项目的施工阶段基于BIM的三维模型，并结合造价大数据技术计算出各类工程的工程量，并根据市场价格及时采取预购措施，减小工程成本;在项目竣工完成后基于BIM技术结合造价大数据技术对工程进行储存与云上传，为以后的相似工程提供可靠的数据参考。造价大数据可以预测市场价格走势，制定科学合理的采购方案，降低材料采购和库存成本，BIM技术可以提前策划任意节点、时间、工程量，制定人、材、机等资源调配方案，控制工程动态成本，使两者进行结合可以做到资金的可控性，方案的可行性等。现如今，我国工程建设资料管理单位，管理系统各式各样，有的先进，有的传统，数据的存储格式大多不尽相同，企业之间进行资料交流与传输的过程中难免造成由于数据格式的不同，数据接收出现偏差。当数据出现偏差的时候，工程造价数据一般为海量级别，从业人员不得不进行手工统计分析，造成巨大的工作量，对企业的发展带来阻碍。而通过BIM技术结合工程造价大数据技术，将会避免这样的麻烦，在工程的生命周期中，大数据技术会做到对数据的合理分析处理细化，在传输的过程中做到对上下游之间传输进行自动兼容，自动分类处理，对数据的合理细化具有重大意义。
4结语
为了解决目前工程造价面临的工程数据量大、工程数据种类繁杂以及稳定性差等特点，本文在工程数据采集的基础上，以某市城区生活用水改造工程为依托通过混沌人工鱼群算法从该工程概况、工程量、造价费用等方面构建项目级造价数据体系，并进一步提出工程造价大数据应用流程，为工程造价数据采集提供借鉴意义;并提出将造价大数据技术与BIM技术、云平台相结合，进一步降低大规模数据存储成本，实现企业间的无缝对接和上下游数据的安全准确传输和对比分析，使工程造价管理工作呈现出划时代的进步，最大限度实现无纸化办公、减少社会资源消耗、提高造价工作效率。
作者:高淑玲 单位:北京国信鑫业工程咨询有限责任公司
