工程造价信息化管理中的大数据应用研究

摘要：工程造价作为建筑工程全生命周期管理的重要环节，其精细化与智能化水平直接关系到项目成本控制与资源配置效率。随着信息技术与大数据分析手段的发展，工程造价信息化管理迎来转型升级的关键机遇。本文立足大数据应用视角，系统分析其在工程造价数据整合、动态控制、风险预测及辅助决策等方面的价值与路径，旨在推动造价管理由经验驱动向数据驱动转变，提升工程管理的科学性与智能化水平。

关键词：工程造价；信息化管理；大数据应用

一、工程造价信息化发展背景与大数据融合需求

（一）传统造价管理方式存在的效率瓶颈

工程造价管理长期依赖人工统计、静态报价和经验判断，信息分散、处理效率低，难以适应大型复杂工程快速变更与实时决策的需求。在传统模式下，造价数据往往分布于设计图纸、预算清单、招投标文件和竣工决算资料中，缺乏统一标准与数据接口，造成信息传递不畅、重复录入频繁、数据失真等问题。在项目执行过程中，动态成本控制难度大，成本超支情况频繁发生。工程进展与造价变化脱节，造成预算滞后于实际。信息流与业务流分离使得造价控制与施工协调形成“信息孤岛”，影响项目整体管控质量。

（二）工程数据规模增长带来的管理挑战

随着工程项目体量日益庞大，参与主体多元、合同结构复杂、数据来源多样，造价管理涉及的静态与动态数据呈指数级增长。从初步设计阶段的工程量清单，到施工过程中的材料消耗记录、设备运行日志、变更签证、劳务支出、付款进度等，形成结构化与非结构化数据混合共存格局。数据的实时采集、分类存储、动态分析和多维展示成为必备能力，对传统管理模式构成显著挑战。如何从海量数据中提取有效信息，实现数据清洗、集成与标准化，成为推动造价信息化升级的关键问题。

（三）大数据赋能造价决策的现实需求

工程造价管理的核心是围绕“成本可控、资金高效、风险可控”进行全过程动态调控。随着大数据技术的发展，造价管理不再局限于单一阶段的核算与分析，而是贯穿项目立项、设计、招采、施工到竣工结算的全过程。基于大数据的分析手段可以实现对历史造价数据的深度挖掘，识别价格波动规律、工期延误模式及成本异常走势，辅助管理者提前识别风险节点。通过建立大数据分析模型，实现造价预测与预警功能，提升项目成本控制的前瞻性与科学性，推动工程造价管理从结果导向向过程导向、从静态分析向动态管控转变。

二、大数据在工程造价信息化管理中的实际应用路径

（一）基于多源数据整合的工程造价信息平台建设

工程项目涉及设计、采购、施工、运维等多个阶段和参与方，数据来源广泛且格式多样，传统手工录入与人工审核方式效率低下且错误率高。构建基于大数据的造价信息管理平台，可实现对设计图纸、清单报价、合同条款、进度计划、施工日志、支付记录等多源异构数据的自动采集与集成管理。在平台建设中，应采用数据标准化与接口统一技术，推动BIM系统、ERP系统、项目管理系统之间的数据互联互通，形成工程造价数据的统一入口与数据仓库。平台通过对数据结构化、标签化与可视化处理，为项目成本控制提供统一的数据支撑与实时数据接口，提高决策效率与信息透明度。数据平台还可嵌入智能搜索与报表生成模块，实现不同维度的成本数据挖掘与查询，为造价管理提供灵活的数据信息服务支持。

（二）依托大数据分析实现动态成本控制与预测

项目施工阶段的造价控制需要对实际支出与计划预算进行对比分析，通过对施工现场传感器、劳务出勤、设备运行、材料使用等实时数据的监控与采集，结合进度数据形成动态成本曲线图。大数据分析技术可对这些数据进行清洗、建模和趋势分析，识别成本偏差的起始点与发展轨迹，及时向管理人员发出成本超支预警。在成本预测方面，可利用历史项目数据库，构建不同工程类型、区域、工期、规模下的造价模型，对项目初期阶段进行类比分析，为投资决策提供科学依据。预测模型还可根据市场价格波动趋势、人工费用变动情况进行动态调整，使预算编制更贴近实际，减少结算争议。通过大数据驱动的动态控制系统，造价管理人员可实现“边施工边管控”的实时成本调节机制，提升施工阶段的资金使用效率。

（三）大数据支持下的工程造价风险识别与应对机制

工程造价管理过程中，存在设计变更频繁、材料价格波动、施工进度滞后、合同纠纷等多重风险。传统风险管理手段多依赖经验判断和静态文档分析，难以及时发现隐藏性风险。大数据分析可将风险管理前移，通过海量数据的聚合与模式识别，构建风险识别指标体系，如进度偏差率、报价异常值、合同执行率等，形成动态监控模型。系统通过捕捉非正常数据变化趋势，例如某一材料用量突然异常、施工进度连续延误等，提示可能存在的成本风险事件，并联动预设应对策略模块，快速生成应急成本调配方案。此外，通过对历史项目中风险事件与处理路径的归纳与建模，形成项目风险案例库，提升未来项目在造价管理方面的预判能力和策略储备。该机制促使造价管理具备“提前识别、实时监控、自动响应”的系统化防控能力。

（四）智能辅助决策提升造价管理科学化水平

工程造价管理涉及大量决策行为，如材料采购时机、人工成本核定、设备投入方案、预算调整路径等。大数据技术结合人工智能算法可为这些决策提供科学支持。基于深度学习与聚类分析，可在众多项目样本中挖掘出成本控制的最优路径与关键影响因子，为项目经理提供数据驱动的对比建议。例如在多家供应商报价中，系统可根据历次合同履约情况、价格变动趋势、付款习惯等因素进行评分排序，辅助采购部门制定性价比最高的选择。在工程变更审批中，系统可结合变更影响程度、历史相似案例、当前进度节点等因素综合评估成本影响与风险等级，为管理者提供客观参考。决策辅助系统通过可视化界面、决策路径模拟和数据关联分析，减少主观偏差与信息遗漏，提高造价管理的科学性、透明度与执行效率。

结束语：工程造价信息化管理正从静态表格式、经验型管理向实时动态、数据驱动型转型，大数据技术为这一过程提供了强大支撑。通过构建多源数据平台、实施动态控制系统、强化风险防控机制、推进智能辅助决策，可有效提升造价管理的科学性、前瞻性与系统性。未来，工程造价管理应更加注重数据标准建设与平台兼容性，实现信息技术与造价业务的深度融合，为工程项目提供更精准、更高效、更可靠的成本管理保障。

参考文献

[1]朱晓阳.大数据背景下工程造价全过程动态管理研究[J].建筑经济，2023，44（05）：98-102.

[2]王珂.基于数据驱动的工程造价智能控制路径探索[J].工程造价管理，2023，41（02）：34-39.