基于大数据分析的工程项目进度管理优化路径

引言

随着信息技术的高速发展，大数据分析在各行各业中的应用也越来越多，管理领域更成了提高工作效率和质量的有效手段。由于管理工作流程较长、步骤繁多，传统计时把控的工作方式难以对工作过程实施有效把控，因而会产生工作延迟完成、资源浪费等问题。对施工现场相关数据进行采集与分析可以为管理工作提供精准的指导意见，项目负责人能够把握工期进度，及时了解可能出现的风险和障碍，并对资源进行合理调度以提升工作效能。

1 工程项目进行施工进度管理的重要性

1.1 确保施工项目按时完工

完善施工进度管理是保障工程项目按时完成的基础。通过科学的资源配置、施工流程优化及费用预测，从而确保项目各环节顺畅衔接、有序开展，尽可能减少混乱与冲突，保障项目如期完成。同时，通过全过程施工进度跟踪，可以及时识别潜在延误因素，并采取针对性措施加以解决，确保施工项目按照既定目标顺利完成。

1.2 有利于提高施工效益

加强施工进度管理与控制，对施工阶段各个环节密切关注，时刻了解其进展情况，确保每个步骤都按计划完成，同时要求每位参与者都要认真履行自己的职责，确保施工人员和设备工作的连续性，减少不必要的闲置和等待时间，不断改善项目的整体质量，有利于提高施工效率，提升企业在市场中的竞争力，从而使得工程达到满意的项目成果。

2 影响工程项目进度的风险因素

2.1 外部环境因素

工程项目的推进同时受到自然环境与社会环境的显著作用。在自然环境层面，恶劣的天气状况以及复杂的地质条件都是不可小觑的影响因素。像暴雨、洪水、台风之类的极端天气，极有可能让施工现场出现积水泛滥、设备严重损坏等状况，使得正常的施工操作难以开展，进而导致工期被迫延长。而复杂的地质条件，例如地下存在溶洞、流沙层等特殊情况，无疑会大幅增加基础施工的难度，延长施工所需的时间，甚至有时不得不对原有的设计方案进行重新调整。从社会环境角度来看，政策法规的变动、周边居民的干预以及征地拆迁方面的问题等，都可能给项目进度带来负面效应。一旦政策法规发生突然的调整，项目可能需要依照新规定进行整改或者重新走审批流程，这必然会造成工期的延误。周边居民倘若对施工过程中产生的噪音、粉尘等污染问题进行投诉或者加以干扰，施工工作很可能会被迫暂停。要是征地拆迁工作无法按照预定时间完成，场地就不能及时交付，从而影响到施工的正常启动和推进。

2.2 资源因素

资源的供应状况以及配置的合理性，对于工程项目的进度起着决定性的关键作用。人力资源方面，若存在人员数量不足或者人员素质欠佳的情况，施工效率就会受到严重影响而降低。当项目团队中缺乏足够数量的专业技术人员和熟练的施工工人时，施工的速度不仅会减缓，施工质量也难以得到保障。举例来讲，在进行复杂的结构施工时，唯有经验丰富的技术工人才能确保操作的准确性，否则很容易出现施工失误，进而需要进行返工处理，这无疑会浪费大量的时间和资源。在材料和设备方面，材料供应的不及时以及设备出现故障等问题，同样会对施工进度产生不良影响。如果材料不能按时送达施工现场，施工人员就只能处于等待状态，造成窝工现象。而设备一旦发生故障，若不能及时进行维修或更换，施工工作也将被迫暂停。

3 大数据分析的工程进度管理优化

3.1 数据采集

大数据分析的基础是对海量数据的采集。随着物联网的发展，建设工程中各种传感器、监测设备、全球定位系统等技术能够实时采集建设进度、人员状态、施工设备运转状况、资源损耗等数据。这为后期的工程建设分析和预测提供了大量的数据基础。例如：利用传感器对水泥固化过程进行监测，使施工现场不会因为水泥固化缓慢等影响施工生产正常进行；利用全球定位系统可以明确了解施工机械和运输货车的位置，提高材料与货物运输布置效率。这些数据的采集能够为项目管理人员提供信息及时性的保障，让他们能够根据实际状况适时调整个别施工计划，维持施工正常有序进行。

3.2 实时监控与进度分析技术

智能监控系统可以让项目经理团队对建设项目进行全局感知，基于实时获取并解析的建设信息，及时识别建设项目进度滞后的环节，并优化调度人员和物资资源进行工作活动流程和环节的优化。例如：建设管理的网络化建设使项目经理可以对建设项目进行全面过程监管，跟踪各个施工环节的进展情况，自动生成施工进度报表，避免人为因素造成的失误；通过对以往数据结合现有数据进行分析，利用大数据分析技术挖掘数据背后的规律，帮助项目经理团队预测未来的施工进展，及时采取相应措施，减少建设项目施工的潜在风险；采用人工智能、机器学习等技术能够进一步提高施工进度预测精度，使管理效能得以有效提升。

3.3 大数据分析在进度预测中的应用

3.3.1 施工进度预测模型的建立

利用大数据技术建立一个基于大量以往实践经验数据指导的工程建设过程预测模型，可帮助建设方对工程进度做出预判。此模型可以分析施工时间、材料使用情况、气象条件等因素，从而得到较准确的施工过程预测。例如，人工智能能够基于以往建设项目信息和实际情况，预测某一步骤的提前或延迟情况。进一步提高模型的精准性可以帮助建设方更好地了解施工进度情况，降低施工延迟概率。

3.3.2 通过大数据预测施工进度的准确性与可行性

运用大数据技术做出的预测不仅能够使项目团队提前了解项目进展情况，而且能够提升预测结果的准确度，现实性和实用性也会有所增强。相较于凭借个人主观判断的经验方式做出的预测，大数据分析以大量的实时和以往的数据为基础，并通过科学的方法进行预测，因此相对而言能够更加准确地把握工程项目的推进情况。此外，大数据技术还将气候变化、市场需求、原料供给等方面因素纳入考虑范围，其预测的结果现实度也会有所增强[4]。随着大数据技术的进一步发展，我们能够更加有效地预测工程项目建设进度，这无疑会降低项目失控概率。

结束语

大数据技术可在施工建设环节对所有相关数据进行科学评估和智能化分析，是工程建设施工过程中的关键技术手段，可帮助施工单位科学配置资源，防范潜在风险，显著提高工作效率及质量水平。同时，大数据还可以辅助项目施工经理合理选择路径，并提供必要数据支持，使项目顺利实施，避免人工决策的不确定性和滞后性。未来，随着技术的发展和应用的加深，大数据分析会建设过程中发挥更大的影响力，使其向智能化、数字化方向发展，确保高质量、高效完成项目建设。

参考文献

1]史骏.业工程进度管理信息化的现状与发展趋势[J].城市建设理论研究，2024（20）：46-48.

[2]赵琦，纪加强.工程施工进度控制与管理策略[J].大众标准化，2024（12）：102-104.

[3]张蓓.装饰工程进度管理与时间控制策略[J].城市建设理论研究，2024（17）：94-96.

[4]徐凯祥，方必和，王军.基于 BIM 技术的工程进度管理研究[J].智能与智慧城市，2024（4）：7880.

[5]洪永宏.关于工程管理中的进度管理及控制策略探究[J].居业，2023（12）：161-163.

[6]赵伟来.BIM 技术在工程进度管理中的应用研究[J].砖瓦，2023（6）：130-132.