工程项目风险识别与多维度管理体系构建研究

现代工程项目具有规模大、周期长、技术复杂、参与方多等特征，在实施过程中面临政策变化、市场波动、技术失误与协同管理等多重不确定性，极易引发各类风险。尤其在重大基础设施与绿色建筑等工程中，风险因素常常交织叠加，传统单一、静态的识别方法已难以满足需求。实践中普遍存在风险认知不足、信息不畅、响应滞后等问题，导致风险演变为项目失控甚至事故。因此，需引入系统思维和多维度管理理念，推动风险识别从被动应对向主动预警、动态控制转变，提升项目的整体安全性与可控性。

一、工程项目风险识别的理论基础与实践现状

（一）工程项目风险的基本内涵与分类

工程项目风险是指在项目实施过程中，因各种不确定性因素干扰，导致项目目标无法按期、按质、按成本完成的可能性[1]。从实践出发，常见的风险类型可以归为五类：一是技术风险，主要源于设计差错、施工工艺不当或新技术试用失败；二是成本风险，如材料价格波动、汇率变化及人工费用上涨等引起的预算超支；三是进度风险，体现在设备到货延迟、审批流程缓慢或施工现场组织混乱等方面；四是环境与社会风险，包括生态破坏、居民投诉、土地征用矛盾等；五是法律与政策风险，例如地方法规调整、合同执行争议、强制性标准变化等。这些风险具有显著的多变性与连锁性，尤其在大型综合性项目中往往交织出现，形成系统性风险效应。

（二）风险识别的理论模型与方法

工程项目风险识别方法众多，各有适用范围和限制。德尔菲法以专家匿名反馈为核心，适用于前期不确定性高的战略性识别；头脑风暴法依靠团队集体智慧，适用于项目启动阶段的初步筛查；FMEA（故障模式与影响分析）强调对单一系统中潜在失败点的系统化识别，常用于工业设备、机电安装项目；而案例分析法则通过系统对比历史项目中的典型风险事件，适用于管理层风险偏好建模。随着数字化技术发展，BIM（建筑信息模型）与大数据技术正逐步进入风险识别领域，通过建立风险知识库、施工数据模型与历史对比，实现结构变形预测、计划偏离提醒等自动化预警功能[2]。例如在地铁工程中，通过BIM 模型中的施工顺序模拟，可发现深基坑工程中围护结构变形值超过安全阈值，提前干预，避免风险扩散。

（三）当前风险识别存在的主要问题

尽管上述识别方法逐步被采用，但当前工程实践中仍暴露出明显问题 [3]。首先是经验依赖性强，风险识别常由项目经理凭借过往经验完成，标准化程度低，易遗漏结构性隐患；其次，项目各阶段之间风险信息传递薄弱，设计与施工间的断层使部分设计隐患未能转化为施工警示；第三，跨组织之间风险信息隔离，建设单位、设计单位、施工总包单位未建立风险共识和共享机制，导致识别碎片化；最后，数据驱动能力不足，缺少统一风险数据平台及动态更新机制，无法形成量化的风险指数或预警指标。以上问题严重制约风险识别的系统性和实效性，成为后续管控的瓶颈。

二、多维度风险管理体系的构建思路

（一）多维度管理理念的引入与内涵分析

多维度风险管理理念是一种融合多领域知识、面向复杂工程项目实际需求的系统化管理思维。它突破了传统以单一阶段、单一类型或单一责任单位为核心的线性风险管理方式，强调从时间维度、空间维度、参与主体维度及风险类型维度等多个层面交叉展开识别与响应措施。这种理念的本质在于构建一个覆盖项目全生命周期、实现多主体协同、适应不同风险演化路径的立体化防控机制。该理念的理论基础源自系统工程方法论，结合了组织协同理论中的多中心治理结构以及复杂系统理论中的“耦合”与“反馈”机制。在实际应用中，它强调以信息流与责任流为核心管理主线，信息流动要实现数据透明、动态更新、全过程跟踪，责任流则通过合同约束、平台监督、绩效联动等手段实现风险责任的可控与可溯。例如在一个高铁工程项目中，该理念可具体体现在：从项目立项前的政策风险预判，到设计阶段对生态红线区域的风险建模，再到施工中动态监控边坡稳定性、隧道变形等技术风险，并延伸至竣工运营阶段的设施老化与维保延误等长期风险，形成一整套“横向打通、纵向贯通”的风险链条。尤其在多参与方的场景下（如EPC、PPP 项目），多维度理念可有效推动各方在统一风险框架下达成识别标准、响应机制及信息共享协议，避免管理盲点和推诿现象的发生。

（二）多维度风险管理体系的框架构建

围绕多维度管理理念的实施，需要建立一套结构清晰、运行高效、技术支撑完善的风险管理框架。该体系可划分为四个主要维度，每一维度均针对不同类型的风险来源与应对路径，形成互为补充的矩阵式防控结构。第一，时间维度。该维度以项目生命周期为轴心，划分为可行性研究、初步设计、施工准备、正式施工、试运行、交付运营等阶段。在每一阶段设定风险识别清单和风险评估节点，例如在设计阶段引入“设计图审核与风险归档机制”，在施工阶段设立“关键工序施工前风险预评估制度”，确保风险动态更新和持续跟踪。第二，空间维度。空间维度不仅包括施工现场、项目管理总部、监管机构平台等物理空间，还包括政策环境、气候区域、地质结构等非物理空间变量。系统需构建“风险区域图谱”，如将地震带、水源保护区、交通密集区域等因素叠加到 GIS 平台，按空间属性实施分区风险预控。第三，主体维度。将项目中的所有风险相关方纳入统一管理体系，包括建设单位、设计单位、施工单位、材料设备供应商、监理机构、金融机构、政府监管部门、甚至公众代表。借助合同设置“风险配比责任矩阵”，并通过信息接口平台（如风险管理信息系统 RMIS）实现多方信息联动。例如设计单位在提交方案时需同步附带潜在施工安全风险分析报告，作为审图和施工交底的前置条件 [4]。第四，风险类型维度。不仅要覆盖传统意义上的安全、进度、成本、质量等单一风险，还需对交叉风险（如资金紧张 + 材料延误）、结构性风险（如设计偏差导致多环节返工）、外部系统性风险（如政策调整）建立联合响应机制。典型做法如“风险责任矩阵”的建立，通过Excel 表单或信息平台列出各类风险项，并标注其影响程度、责任单位、监控指标和应对预案，实现一键追踪和闭环管理。例如在某城市轨道交通项目中，通过搭建多维风险响应模型，将环评未达标带来的政策风险与后续水土保持设计变更成本直接关联，最终通过提前优化设计、压缩环评修改周期，有效避免了后期成本失控与进度拖延，体现了多维体系在实际中的落地价值。

（三）关键模块构建与管理机制设计

为了确保多维度风险管理体系能够高效运转，必须依赖一整套高度集成、功能完备的技术与管理模块支撑系统。这些模块的设计不仅需要覆盖风险识别、评估、应对、反馈的全过程，还需满足不同维度风险之间的信息互通和响应联动需求。首先是智能预警系统。该系统依托于物联网（IoT）传感设备布设，如在隧道、边坡、大型基坑等关键结构布设位移计、渗压计、应力传感器，通过无线网络将采集数据实时上传至云端。系统内置时序预测模型（如 LSTM 深度学习算法）对数据趋势进行学习，当识别到某种异常曲线如沉降加速度突增超出预警阈值，即触发“风险橙色预警”，并自动推送通知至项目经理及相关工程负责人。其次是风险评估工具集。早期决策阶段主要采用 AHP 法确定各类风险权重并建立初步优先级序列，施工阶段则推荐使用模糊综合评价法（FCE）对存在模糊边界的环境、社会舆情等风险进行定量分析；对于典型的不确定性强、数据稀疏的问题（如新技术施工方法），可引入灰色系统理论（GM(1,1) 模型）预测风险影响趋势，辅助制定最优策略。第三是集成化决策支持平台。基于 BIM 平台的数据基础，融合GIS、工程进度计划（CPM）、资源调度模块，构建“风险点可视化地图”。项目管理者可通过该平台实现风险源实时定位、责任人自动匹配、响应建议自动生成，并建立风险演化路径追踪功能，提升应对效率与透明度。最后是沟通与共享机制[5]。风险管理体系必须建立以平台为支撑的“信息共管机制”，如建立月度风险通报会制度，每月各单位必须将发现的新风险、响应状况与信息缺口上传至“风险信息集成平台”，同时通过权限管理确保数据安全。在施工例会上设立“风险议题专栏”，将识别未闭环的问题作为评估各单位履约的考核指标之一，实现从“信息通报”向“责任反馈”的闭环演化。

三、多维度风险管理体系的实证研究与应用路径

（一）典型工程项目案例分析

以某省级高速公路项目为例，该项目总里程近 160 公里，横跨6 个典型地貌单元，涵盖山地、丘陵、平原等复杂地形，包含桥梁、隧道、大型互通式立交等关键控制性工程，建设周期为 36 个月，总投资达 85 亿元。项目在招标阶段即明确要求承建方制定涵盖设计、施工、运维全过程的风险管理计划，并在实施阶段采用融合“BIM+GIS+IOT”三种技术的一体化风险监控体系进行动态管理。施工单位在时间维度上，构建了基于关键路径分析的施工工序关联风险曲线，对隧道施工与汛期排水风险进行动态匹配调整，有效规避了季节性突发影响；在空间维度上，依托部署的 GIS 平台实时展示各标段风险等级分布热力图，辅助指挥中心进行高效调度与应急部署；在主体维度方面，各参建单位通过统一的协同平台共同对关键风险进行识别、评估和响应审批，推动了多方联动响应机制的高效运行；在风险类型维度，项目专门设立交叉型风险专项小组，重点针对“环保与排水”耦合系统风险开展事前分析与专项应对。项目完工后未发生任何重大安全事故，施工进度比原计划提前 3.2%，从质量、安全和管理效率等多方面印证了多维度风险管理体系在大型复杂工程中的显著优势和实际可行性。

（二）多维度体系落地实施的难点与对策

尽管多维度管理体系具备显著的理论优势与实践潜力，但在实际实施过程中仍面临诸多挑战与阻力。一是组织协调障碍较为突出，由于各参与单位对风险的定义、识别标准及响应机制存在理解偏差和执行差异，易引发协同管理中的冲突和职责模糊问题，需通过组建跨部门的联合风险管理工作组，制定统一术语、评估模型与处置标准体系予以规避。二是信息平台建设投入大，部分单位出于成本控制考虑，对前期技术投资的积极性不足，可采用模块化、分阶段部署策略，优先在高风险、复杂度高的节点上实施，逐步推广至全项目覆盖。三是一线作业人员对数字化平台操作熟练度普遍偏低，影响风险识别效率与数据准确性，应定期组织 BIM 平台及智能风险管理系统的专题培训，并设立专项技术支撑团队，提供现场指导和远程协助，确保系统稳定、持续、高效运行。

（三）未来发展趋势与优化建议

未来工程项目风险管理将加速向智能化、标准化和制度化方向发展。技术层面，数字孪生技术将成为核心工具，通过实时映射施工现场状态，构建风险演化仿真模型，提升预测精度；标准方面，应由行业协会或主管部门牵头，制定多维度风险识别与控制标准手册，推动平台共通性；制度层面，应加强政策引导，如将全过程风险管理纳入招投标评分体系，鼓励建设单位主动投资风险系统建设，从制度层面保障体系落地实施，为工程项目的稳健推进提供长效机制。

总结：工程项目的复杂性和不确定性决定了其对风险管理的高度依赖，而传统风险识别与应对方式在实际应用中暴露出维度单一、反应滞后、联动不足等问题。本文围绕风险识别与多维度管理体系的构建展开探讨，从时间、空间、主体与风险类型四个关键维度系统设计了风险管理框架，并提出了基于智能预警、评估模型、可视化决策支持与信息共享平台的实施路径。通过典型工程案例验证了多维度体系的有效性与实用性，表明该体系可显著提升项目的风险预控能力与管理效率。未来工程风险管理应进一步深化数字化工具的融合与管理机制的优化，推动多维度体系在更广泛工程领域中的落地与标准化应用。

参考文献

[1] 魏跃桥 . 工程项目风险管理实践 [J]. 化工管理 ,2024,(19):21- 24.

[2] 刘 保 川 . 建 筑 工 程 项 目 管 理 的 风 险 识 别 解 析 [J]. 新 城 建 科技 ,2024,33(04):174- 176.

[3] 王涛 . 建筑工程项目中的风险管理与应对策略研究 [J]. 城市建设理论研究( 电子版 ),2024,(05):45- 47.

[4] 温咏 . 建筑工程项目管理中的风险识别与应对 [J]. 广西城镇建设 ,2023,(05):51- 54.

[5] 李孙坡 . 工程项目全面风险管理体系构建与运行研究 [J]. 工程建设与设计 ,2023,(14):227- 230.