数字孪生技术在工程全生命周期管理中的应用潜力探讨

1 研究背景

近年来，《关于推动智能建造与建筑工业化协同发展的指导意见》和《“十四五”建筑业发展规划》文件中强调要加快推动建筑信息模型（BIM）、物联网、数字孪生等技术在工程建设全流程中的集成与创新应用，到 2035 年，我国在智能建造与建筑工业化协同发展方面取得显著进展，迈入智能建造世界强国行列。数字孪生（digital twin）通过在虚拟空间中构建与物理实体相对应的动态模型，实现对工程项目状态的实时映射、行为模拟与预测控制，这一技术可用于规划模拟、设计验证、施工协调与运维管理 [1-3]。当前，工程项目普遍具有周期长、环节多、参与方复杂等特征，其全生命周期管理面临信息整合难、施工过程不确定性高、运维数据追溯难等挑战 [4]。数字孪生技术通过构建物理世界与虚拟空间的动态映射模型，实现工程项目跨阶段的信息贯通、过程可视与智能决策支持，为工程项目从规划、设计、施工到后续运维阶段的全生命周期管理提供了新的路径选择 [6]。基于此，本文系统梳理现在工程项目管理存在的关键问题及其主要原因，关注数字孪生技术在工程项目全生命周期中的应用潜力，提出工程项目管理的优化路径，旨在为推动我国工程建设领域的数字化转型与管理现代化提供有益参考。

2 当前工程管理面临的主要问题分析

2.1 工程管理各环节信息对接受限，影响总体效率

当前工程项目管理仍普遍存在各个环节信息分散问题。工程全生命周期通常包括规划设计、施工建设、竣工验收、使用与维护管理等阶段 [7]，每个阶段由不同主体负责，包括设计单位、施工总包、分包商、监理单位、业主及运维方等多个主体，由于缺乏统一的数字标准和高效的信息协同机制，不同阶段的数据难以实现无缝衔接，各方沟通不畅、信息传递不及时或指令执行不力，就容易导致工作衔接失误[8]。虽然 BIM 模型在可视化设计、性能仿真与施工管理等方面应用日益广泛，但其创建集中于设计阶段，与施工招标时间节点存在冲突，因建模周期长、算量软件开发滞后，影响招标进度和项目整体工期[9]。此外，各信息系统之间接口不兼容，导致数据重复录入、资源浪费，限制了项目全过程的可视化管控和智能决策支持。

2.2 工程施工过程不确定性较高，现场管控难度大

工程现场通常涉及多工种交叉作业、材料设备调配、外部环境变化等诸多不确定因素，这些因素极易引发工期延误、质量问题以及安全事故。然而，当前多数施工现场管理仍然依赖传统管理方式，包括纸质记录、手工汇报与现场巡视等传统方式，缺乏实时数据采集与动态监测[10]。施工进度与现场状况的连接不及时，相关负责人员获取信息不及时，导致难以对突发情况做出及时调整与干预。一旦施工现场出现突发状况，缺乏有效的模拟预测工具和辅助决策系统，很容易造成局部问题扩大为系统性风险。此外，施工资源配置、机械调度与人员管理等由于信息获取相对滞后，容易引发现场的资源浪费或缺乏，降低施工总体效率。

2.3 工程运维阶段数据追溯较难，缺乏实时监控

工程的运维管理在实际中经常被忽视。一方面，前期设计与施工过程中积累的大量数据未能有效存储或移交，造成项目具体信息缺失现象。当工程出现问题时，运维部门如果难以准确掌握设备设施的运行历史与技术具体情况，主要依靠个体主观经验对问题进行诊断，使得维护变得困难。另一方面，现有运维系统多为分散部署，缺乏统一平台支撑，设备状态信息获取不及时，监控数据碎片化、静态化，严重制约了项目使用期间存在问题的早期识别与处置效率[11]。与此同时，基础设施老化与运维复杂性不断增加，仅仅依赖人工巡检与事后维护已无法满足现代工程设施对安全性、可靠性与经济性的多元化需求。

3 数字孪生技术的内涵与工程管理潜力分析

3.1 数字孪生技术的内涵与特征

数字孪生已广泛应用于工业互联网、智慧城市、智慧交通、智慧建筑等多个领域。在智慧建筑场景中，数字孪生通过融合物理模型、物联网（IoT）数据和运行历史记录，在虚拟空间中构建与实体建筑相对应的动态模型，实现对建筑全生命周期过程的同步映射与智能管理[12]。在工程管理领域，数字孪生不仅是物理实体的三维可视化再现，更是一种集成结构属性、运行逻辑与运维状态的高维信息模型，其关键特征包括：第一，虚实映射，通过传感器将现场数据实时反馈至虚拟模型；第二，动态更新，数字模型可随物理实体状态实时同步；第三，智能分析与预测，借助人工智能与机器学习技术实现性能评估、风险预警和优化决策；第四，全生命周期覆盖，贯穿设计、施工、运维等各阶段持续赋能。通过构建基于真实三维场景的数字空间，数字孪生实现了对物联设备状态的全面感知、多系统的数据融合与一体化管理，有效打破信息孤岛，提升工程项目整体运行效率。图 1 展示了数字孪生的技术架构。

3.2 数字孪生在工程管理中的价值路径

首先，提升工程管理多环节信息链接的效率。数字孪生构建统一的虚拟平台，将设计、施工、运维等数据集成在一套可视化模型中，实现多个参与方的协同设计与信息共享，解决信息断裂与重复录入问题，提升工程全局的可见性与决策效率[13]。

其次，增强施工过程的动态感知与控制能力。基于实时数据采集与现场虚拟仿真，管理者可即时掌握施工现场资源配置、进度状态与潜在风险，实现对复杂作业的精细化调度与施工模拟，有效降低不确定性带来的影响，提升现场应变与管控能力。

最后，优化运维阶段的数据追溯与智能决策。数字孪生将设备与设施运行全过程数字化记录，实现运行数据的长期积累与精准追溯。在此基础上，可开展基于状态的维护、寿命预测与风险预警，提升设施安全性与运维经济性，延长资产生命周期[13]。

3.3 推动工程管理向智能化转型

数字孪生技术突破了传统工程管理中静态建模、阶段性控制和事后响应的局限，依托高精度建模、实时数据采集与智能算法分析，实现了物理系统、数字模型、智能决策之间的闭环链接。当前，随着物联网、人工智能及工业互联网等技术快速发展，数字孪生已逐步从单一场景向跨系统、多维度、全生命周期演进，成为工程全流程动态管理与优化决策的关键平台。在城市基础设施、智能建筑等复杂系统中，数字孪生能够提供可视化的运行态势、全时空的风险监控与多维度的智能推演，推动工程管理实现从粗放式、经验式向精益化、预测性、智能型的深度转型。这一技术使得工程管理转向以数据驱动、模型预测与系统协同为核心的智能化路径，大幅提升了管理的精准性、实时性与前瞻性。

4 推动数字孪生在工程管理中落地的实践路径

4.1 构建统一的数据标准体系

目前工程管理数据存在源头分散、格式不统一、系统割裂等问题，严重制约了数字孪生模型的构建与多源数据的应用。为解决这一问题，应制定覆盖工程全生命周期的数字模型标准、数据接口标准与信息交换协议，推动BIM、GIS、IoT 等相关数据标准融合，打通设计、施工、运维等阶段的信息障碍。同时，结合行业特征和工程类型，探索制定细化到子系统层级的建模规范与语义规则，提升模型的复用性与兼容性。通过统一标准体系建设，为工程项目中各参与方之间实现数据互认、模型共享和跨系统协同提供坚实基础。

4.2 打造实时交互的数字孪生平台系统

数字孪生平台应集成 BIM 模型、传感器数据、施工进度、运维状态等多元信息源，构建具备三维可视、状态感知、预测预警、决策优化等功能的综合管理界面。在平台架构设计上，应采用模块化、开放式设计理念，便于后续功能拓展与第三方系统接入。同时，应重视数据驱动与智能算法的深度融合，引入 AI、大数据分析等数字工具，实现对施工风险、设备故障、资源调配等关键问题的智能识别与辅助决策。通过平台系统的建设，能够提升工程管理的实时性、透明性和响应力，为项目实施提供强有力的技术支撑。

4.3 完善组织机制与人才体系

数字孪生作为跨专业、多系统协同的集成型技术，其落地不仅是技术问题，更是组织管理问题。需明确工程项目中各参与方的职责分工与协作机制，建立设计、施工、运维各环节间的数据交付制度与质量审查机制，推动工程全生命周期的信息链接。同时，应加大对专业技术人才的引进与培养，鼓励高校、科研机构与企业联合设立数字孪生相关研究与实训平台，提升从业人员在 BIM 建模、数据分析、系统运维等方面的专业能力。通过制度机制与人才队伍建设，为数字孪生在工程管理中提供持续发展的内生动力。

参考文献

[1] 中 国信息通信研究院 . 数字建筑发展白皮书 (2022 年 )[R/OL].(2022-03-30).http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202203/P020220330512284345397.pdf.: 2022.

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[10] 艾 晓燕 . 数字孪生在建筑智慧运维系统中的应用探讨 [J]. 科技创新与生产力 , 2024, 45(09): 36-40.

[11] 张 云龙 . 数字孪生技术在智能建筑运维平台中的应用分析 [J].绿色建造与智能建筑 , 2023, (06): 20-24.

[12] 鲁 金铭，武斌 . 数字孪生技术在建筑工程领域的应用 [J]. 绿色建造与智能建筑 , 2024, (12): 79-82.

作者简介：叶超健（1982—），男，汉族，人，本科学历，国企中层正职，研究方向：工程项目管理。