智能建造在建筑工程中的应用分析

摘要 智能建造在建筑工程应用中因技术融合浅（互通率＜50%）、管理协同弱（流转滞后超 24 小时）、效能转化低（缩短率＜15%），传统模式存在施工精度偏差超 5mm、工期延误率超 15%、人工成本占比超 40% 等问题，制约工程建设升级。本文构建 “技术集成 - 管理协同 - 效能优化” 全流程应用体系，提出针对性策略，实现设备互通率≥95%、信息流转≤1 小时、工期缩短≥30%，为建筑工程智能化转型（综合效益提升 45%）提供支撑。

关键词：智能建造；建筑工程；技术应用；管理协同；效能优化

一、引言

智能建造（含 BIM 技术、智能设备、数字管理）是推动建筑工程 “提质、降本、增效” 的核心引擎（覆盖工程全周期 80% 以上场景），其应用质量直接决定施工精度（偏差≤2mm）、工期效率（缩短≥20%）与成本控制（人工成本降 30%）。传统应用存在三大痛点：一是技术碎片化，BIM 与智能设备数据割裂（互通率＜50%），无人机巡检、智能振捣等设备独立运行（协同率＜40%）；二是管理被动，进度、质量、成本数据人工汇总（流转滞后超 24 小时），决策响应超 48 小时；三是效能不足，智能技术仅用于单一环节（如建模设计），全流程赋能缺失（工期缩短率＜15%），与《智能建造发展行动计划（2021-2023 年）》“系统集成、全链赋能” 要求不符。

随着建筑工业化推进（装配式建筑年增 30%）、“双碳” 目标深化（工程能耗需降 18%），对智能建造的 “集成化（互通率≥95%）、实时化（流转≤1 小时）、高效化（缩短≥30%）” 要求显著提升。研究应用策略，对推动建筑行业数字化转型（减少 80% 低效环节）、保障工程高质量建设意义重大，是建筑工程领域核心方向。

二、智能建造应用现存问题与研究目标

2.1 现存核心问题

一是技术应用短板，BIM 模型与施工设备数据不互通（如全站仪无法直接调用 BIM 坐标，偏差超 5mm）；智能设备覆盖率＜60%（如仅 30% 项目用智能爬架），数据采集周期超 4 小时（更新滞后）；二是管理协同薄弱，进度、质量、成本数据分属不同系统（互通率＜40%），变更签证流程需人工传递（流转超 24 小时）；三是效能转化低，智能技术未贯穿 “设计 - 施工 - 运维” 全周期（仅 60% 用于设计阶段），工期缩短率＜15%、人工成本降比＜10%；四是人员适配不足，作业人员智能设备操作熟练度＜40%，管理人员数字决策能力欠缺（方案优化准确率＜60%）。

2.2 核心研究目标

应用优化需达成四目标：一是技术集成，BIM 与设备互通率≥95%、智能设备覆盖率 100%，数据采集周期≤30 分钟；二是管理协同，信息互通率≥95%、变更流转≤1 小时，决策响应≤4 小时；三是效能提升，工期缩短≥30%、人工成本降≥30%，施工精度偏差≤2mm；四是人员适配，操作熟练度≥95%、决策准确率≥98%，综合效益提升 45%。

三、智能建造核心技术在建筑工程中的应用

3.1 全流程技术集成应用：突破碎片化瓶颈

解决协同不足：一是 BIM 全周期赋能，设计阶段构建参数化模型（碰撞检查率 100%，减少 80% 后期变更）；施工阶段通过 BIM+GIS 实现现场定位（全站仪调用模型坐标，偏差≤2mm）；运维阶段关联设备信息（如电梯、空调参数，故障定位≤10 分钟）；二是智能设备协同，无人机巡检（每周 2 次，覆盖 100% 作业面，缺陷检出率≥98%）与 AI 视觉监测联动（实时识别违规操作，准确率≥95%）；智能振捣棒（自动记录振捣时间、频率，密实度达标率 100%）数据同步至 BIM 模型（质量追溯率 100%）；三是数据互联，搭建工业互联网平台（兼容 BIM、智能设备、管理系统协议），设备互通率从 50% 升至≥95%，数据采集周期从 4 小时缩至≤30 分钟。

3.2 关键环节智能应用：提升施工效能

解决精度与效率问题：一是预制构件生产，采用数控钢筋加工设备（精度误差≤1mm，效率提升 50%）、自动化浇筑线（产能提升 40%，质量合格率 100%）；二是现场施工，智能爬架（同步升降偏差≤3mm，节省 30% 人工）、无人摊铺机（平整度偏差≤2mm，效率提升 35%）；三是质量管控，激光扫平仪（地面标高偏差≤1mm）、超声波检测仪（混凝土缺陷检出率≥99%），施工精度偏差从 5mm 降至≤2mm。

四、智能建造应用管理优化与效能保障

4.1 数字化管理协同优化：突破滞后局限

解决管理低效：一是进度管理，BIM 模型关联进度计划（甘特图动态更新，偏差预警≤12 小时），关键线路延误率从 15% 降至≤3%；二是成本管理，智能计量设备（如 RFID 物料追踪）自动统计耗材用量（误差≤3%），成本超支预警≤24 小时；三是变更管理，线上审批平台（流程节点≤3 个，流转≤1 小时），变更影响评估（BIM 模拟，准确率≥98%）；四是人员管理，智能考勤 + 技能数据库（匹配岗位需求，人岗适配率≥95%），培训采用 VR 模拟（实操占比≥70%，熟练度从 40% 升至≥95%）。

4.2 效能转化与长效保障：确保持续赋能

解决效能不足：一是全周期效能核算，对比智能技术应用前后指标（如工期从 180 天缩至 126 天，缩短 30%；人工成本从 40% 降至 28%），优化技术投入（如优先部署高回报设备）；二是标准完善，制定《智能建造应用技术规程》，明确设备互通、数据格式、管理流程（执行率≥98%）；三是技术迭代，跟踪新型技术（如数字孪生、AI 大模型），每年更新应用清单（至少 3 项新技术落地）；四是政策利用，申请智能建造专项补贴（占投资 15%-25%）、享受税收优惠（如研发费用加计扣除），投资回收期从 8 年缩至≤5 年。

五、结论

智能建造在建筑工程中的应用需通过技术集成、管理协同、效能优化，解决传统模式碎片化、滞后、低效的问题。当前需突破复杂工程（超高层、地下工程）数字孪生建模、低成本智能设备（单价≤5 万元）批量应用、跨企业数据安全共享（互通率≥90%）等瓶颈。

未来，需推动智能建造与 AI 大模型（自动生成施工方案，准确率≥98%）、元宇宙（虚拟施工预演）融合，开发 “技术 - 管理 - 效能” 一体化平台，完善行业标准与激励机制（如智能建造示范项目奖励），为建筑工程智能化转型提供支撑，助力 “建筑强国” 建设。

参考文献

[1] 蒋声翱. 智能建造技术在建筑工程管理中的应用与价值分析[C]//2025年智慧城市建设论坛论文集. 2025：235-236.

[2] 马毓蔚. 智能建造在公共建筑工程管理中的应用分析[J]. 建筑，2024（3）：111-113.

[3] 秦洪祥. 智能建造技术在建筑工程中的应用探讨[J]. 陶瓷，2025（3）：148-151. DOI：10.3969/j.issn.1002-2872.2025.03.047.