大数据驱动的工程造价动态调整机制构建研究

摘要：研究聚焦大数据驱动的工程造价动态调整机制构建。分析大数据在该领域应用背景及意义，明确其能提升管理效率与准确性。探讨工程造价动态调整受市场价格、政策法规、工程变更等因素影响。借助大数据技术，提出构建动态调整机制的方法，如建立造价大数据平台整合数据，运用算法实时监测、预测与预警，制定动态调整策略。通过案例验证，该机制可提高造价合理性与可控性。最后展望大数据在该领域未来发展趋势，为机制的完善优化提供方向，助力工程建设项目提升经济效益。

关键词：大数据、工程造价、动态调整机制、影响因素、经济效益

一、绪论

当下数字化时代，工程建设领域数据量剧增，大数据技术不断渗透。工程造价管理作为关键环节，面临市场价格波动、政策法规更新、工程变更等诸多挑战，传统静态管理模式已难精准把控造价。

鉴于此，本研究聚焦构建大数据驱动的工程造价动态调整机制，借助大数据强大的数据处理与分析能力，为造价动态调整提供新思路与技术支撑，以突破现有管理困境、提升管理水平。

其意义显著，既能提高工程造价管理效率，减少人工核算误差，保障造价准确性；又有助于优化资源配置，合理控制工程成本，增强工程建设项目经济效益与市场竞争力，推动整个工程建设行业高质量发展。

二、工程造价动态调整相关理论基础及影响因素

（一）相关理论基础

工程造价管理理论聚焦项目全生命周期成本规划、控制与核算，追求资源合理利用和成本最优。动态调整理论立足项目不确定性与动态变化，主张造价依内外部条件变动适时调整。成本效益分析理论则用于判断造价调整合理性，对比成本效益变化保障正向效益。

（二）工程造价动态调整的影响因素

市场价格波动因素：建筑材料、设备、人工劳务价格动态变化，如钢材、水泥受供求及原材料成本影响，价格波动大，其上涨会增加材料成本，推动整体造价上升，需及时调整造价。

政策法规变化因素：税收、行业规范、环保等法规调整，会改变计费、建设标准。例如环保新规可能使环保设施投入成本增加，导致工程造价变动，要依法规更新动态调整造价。

工程变更因素：工程设计、施工条件变更常见，设计修改致工程量增减、场地条件变化增加施工措施费等，都会引发造价改变，需相应调整造价以贴合实际成本。

三、大数据在工程造价领域的应用分析

（一）大数据技术概述

大数据技术包含数据采集、存储、分析及挖掘等内容。采集上可借传感器、物联网设备从多源头收集海量数据，存储依靠分布式文件系统存异构数据。分析常用机器学习、统计分析等方法挖掘数据价值，其具有体量大、类型多、速度快的特点，为在工程造价领域应用打基础。

（二）大数据对工程造价管理的作用

大数据对提升工程造价管理效率与准确性作用显著。一方面，它能整合各阶段、各参与方的数据资源，打破信息孤岛，让造价人员快速获取精准数据用于成本核算、预算编制等，节省人工收集整理数据的时间。另一方面，分析挖掘历史及实时数据，可精准预测材料价格、工程成本变化趋势，提前制定策略，有效规避价格波动等带来的造价风险，促使工程造价管理更科学、合理开展。

四、大数据驱动的工程造价动态调整机制构建

（一）建立工程造价大数据平台

平台架构设计：平台架构含数据源层、中间层与应用层。数据源层收集设计文件、施工日志、物资交易等多源数据；中间层进行数据处理分析，通过清洗、分类保障质量并挖掘关联信息；应用层作为造价管理端，提供造价趋势分析、成本构成查看等功能。

多源数据整合：整合项目各阶段以及市场行情、政策变动等内外数据，采用标准化格式与接口打破壁垒，汇聚成大数据资源，为精准调整造价夯实数据基础。

（二）运用数据分析算法实现监测、预测与预警

实时监测：借助算法实时关注造价各要素的动态，像人工费用、材料损耗量等，一旦出现偏离正常范围的情况，能马上知晓。

预测分析：依靠深度学习等算法，结合过往项目数据，预估未来造价走向，例如预判某个施工阶段的成本变化，以便提前布局。

预警机制：设定科学的预警界限，当关键指标触及界限时，即刻推送预警提示，引导管理人员及时制定调整策略，维持造价的合理与可控。

（三）制定动态调整策略

按照监测和预测的结果，综合工程实际状况与各类影响因素，制定贴合的动态调整策略。例如，因政策调整使计费标准改变，就相应更新造价核算规则；若市场材料供应紧张致价格飙升，可协商分批采购等方式来调控造价，保障其贴合工程实际。

五、案例验证

（一）案例选取及介绍

选取 “日照市某国有资金投资的住宅建筑工程项目” 为例，该项目总投资额为 5000 万元，建设周期涵盖 2023 年 1 月至 2024 年 12 月。项目涉及基础工程、主体结构、装饰装修等多个复杂的施工环节，且在建设期间面临着较为活跃的市场环境，如钢材、水泥等建筑材料价格波动明显，同时也受到当地相关工程造价政策调整的影响，在工程造价管理方面有着典型的实践研究价值。

（二）机制应用过程

在该项目中，首先搭建起工程造价大数据平台，平台归集了来自市场主体、公共资源交易、财政投资评审等多渠道的造价数据和材料价格信息，建立了包含钢材、水泥、商砼等各类材料的数据库。通过数据分析算法对造价要素实时监测，例如，在 2023 年 5 月至 10 月期间，密切监测到混凝土价格因原材料供应紧张上涨了 15%，钢材价格也因市场需求波动出现了 10% 左右的起伏，同时各分项工程的成本也根据实际施工进度和资源消耗情况进行了动态跟踪。依据算法预测结果，提前预判到在 2024 年上半年由于政策调整可能导致人工费用上涨，以及部分材料价格可能继续走高。当出现如 2023 年 8 月钢材价格超出预警阈值 12% 的情况时，及时触发预警机制，提醒项目管理人员关注成本变化并采取相应措施。

（三）效果评估

实际应用对比传统模式，大数据驱动机制显著提升造价准确性。传统模式预计造价 5200 万元，采用该机制后最终结算造价 5050 万元，偏差控制在 3% 以内，远低于传统模式的 5% - 10% 偏差。造价失控风险因市场、政策等因素影响明显降低，像人工费用调整政策出台后，通过提前规划施工计划控制了成本增加。项目成本控制更合理，工程进度未受造价调整影响，有效保障项目顺利实施及经济效益最大化，验证了该机制在实际工程中的有效性与可行性。

六、结论与展望

本研究构建的大数据驱动工程造价动态调整机制，剖析了影响造价动态变化关键因素，借大数据搭建应对框架，经案例验证，可提升造价管理效率与精准度，增强造价合理性、可控性，助力项目应对诸多不确定因素，保障实施与效益达成。

不过，研究存在不足，数据获取渠道有限致样本覆盖不全，影响机制普适性验证，部分算法在复杂情境适用性待优化，动态调整细节也需完善。

展望未来，大数据与人工智能融合将加深，利于更智能的造价预测和调整。为此，建议拓宽数据来源、加强行业数据共享，持续改进算法以提升适配复杂工程能力，推动建立统一数据标准规范，不断完善该机制，使其更好服务工程建设领域。

参考文献：

[1]李勇. 基于大数据驱动的企业内部工程造价审计探析[J]. 企业改革与管理，2020（8）：171-172.

[2]吴慧燕. BIM技术在建筑工程全过程造价管理中的整合应用[J]. 工程造价管理，2024，35（6）：69-73.

[3]李子琦. 大数据视域下的工程造价分析与管理[J]. 电脑采购，2024（17）：153-155.