建筑施工企业中大数据与人工智能技术的应用

引言

在数字化时代的发展过程中，大数据与人工智能技术成为各行业发展的关键。目前，建筑施工企业面临着复杂的市场环境，需要通过提高企业的技术，提高竞争力。（以下简称“山东电建三公司”）是该行业的佼佼者，在电力工程施工过程中拥有特级资质，该公司业务涵盖火电、核电、新能源等领域，并在全球范围内承接了多项重大项目，该企业在技术应用经验中具有较强的能力。在该背景下，研究大数据人工智能在建筑施工企业的应用具有重大意义。

1 大数据与人工智能技术概述

1.1 大数据技术

大数据技术主要以4V 为特征，包括数据量大、类型多、处理快、价值高，能够在大量的数据库中提取有用的信息。在建筑施工中，主要数据来源于工程图纸进度记录、设备运行参数、人员管理数据等。可参考以往数据对新项目数据进行预算，为相关决策提供数据支持。

1.2 人工智能技术

人工智能技术可模拟人类智能，实现对数据的处理与决策，该技术在建筑施工中应用范围包括，机器学习可预测材料性能；深度学习结合图像识别，对监测施工安全进行检测；计算机视觉检测工程的质量；自然语言处理提高沟通的效率。这些技术进一步提高了施工的智能化和科学化。

2 大数据与人工智能技术的具体应用

2.1 项目管理优化

2.1.1 进度管理

可利用传感器和摄像头对施工数据进行收集，并传送至大数据平台，利用人工智能算法将历史数据与实时数据进行对比，预测项目节点的完成时间，对延误的因素进行预警。山东电建三公司在某电站实施项目中，利用大数据对设备故障进行分析，通过对设备的调整与维护，确保项目的顺利进行。

2.1.2 成本管理

大数据可将各类数据进行整合，如材料采购、人工、设备租赁等成本数据，通过对成本数据的分析预测未来成本趋势；人工智能模型根据设计方案中的数据和市场实际波动对总成本进行预测，一旦成本超出预算会自动警报。该公司利用大数据后发现材料价格区域与时间形成差异，最终，根据该差异构建了智能采购系统。

2.1.3 质量管理

建立质量大数据平台，需要将检测、材料、工艺的数据进行收集与整合，并借助人工智能对关键影响因素进行分析。比如，可根据采集的混凝土参数对质量问题进行分析，并借助图像对浇筑的缺陷进行识别。

2.1.4 合同管理

借助大数据实现合同数据库的建立，在该数据库中需对历史合同条款、履行记录、纠纷案例进行整合记录；人工智能可借助自然语言处理技术，对合同的风险点进行主动识别，并根据该项目的需求提供优化建议。

2.2 施工流程优化

2.2.1 资源配置优化

大数据在分析人力、物力、财力资源的使用状况与需求时，需要借助人工智能模型对资源进行动态调配。可根据历史数据对各工种的需求进行预测，防止出现人员闲置或短缺的现象。山东电建三公司在开展海外项目时，利用该技术并结合海外当地的劳动力和国内技术骨干的需求，成功实现了设备与人员的调配。

2.2.2 施工工艺优化

人工智能根据模拟技术对工艺方案仿真分析，并对其可行性和经济型进行评估。针对复杂结构的施工，可借助 VR 或 AR 并利用算法的可视化模拟工艺，对施工的整体顺序进行优化升级。山东电建三公司在电站锅炉安装过程中，运用三维模型和算法模型对吊装方案进行模拟，从而选择了最优的方案，极大提高了施工的效率，减少了风险的发生。

2.2.3 供应链协同管理

以大模型为基础构建了全球供应链数据库，并根据供应商信息、物流轨迹、库存水平等数据进行整合；人工智能算法对工艺节点的状态实时监测分析，优化了材料的运输路径与库存周转。山东电建三公司在沙特拉比格电站项目中，借助该技术对国内设备生产、海运调度与现场接收环节进行协调控制，极大缩短了供应链的响应周期，促进了施工的顺利进行。

2.3 安全管理升级

2.3.1 风险预测

在风险预测方面，需要将环境、设备、人员、历史事故的数据进行调查整合，并构建安全风险预测模型。根据天气地质数据，对滑坡等灾害进行预警，监测设备可在施工之前对故障进行排查。在公司应用安全预警系统后，在某项目中预测到了强风风险，并在风险发生之前，对高处设备进行及时加固，降低安全事故风险的发生。

2.3.2 人员安全管理

计算机视觉技术是借助摄像头对工人的防护措施和违法行为进行实时监测，生物识别技术可对施工人员的进入进行控制。山东电建三公司利用这两项技术，极大提高了现场施工的安全管理。

3 技术应用的挑战与应对策略

3.1 面临的挑战

3.1.1 数据质量与安全问题

由于数据来源较多，导致数据格式参差不齐并存在缺失错误的现象，极大影响了分析的准确性；项目数据包含着商业机密，容易遭受外界攻击或内部泄露，极大威胁着企业的安全利益。在硬件构建、技术研发和人才培养中需要大量资金支持。同时，存在复合型人才缺乏导致企业运营成本增加。多部门沟通协调性差，技术人员对施工流程不熟悉，业务人员缺乏专业技术素养，而系统无法满足现实需求。

3.2 应对策略

根据以上问题，需建立数据质量管理体系，对数据进行规范，收集与储存；需设置加密技术与网络安全设备，提高数据安全性，提高内部人员素质。需根据企业需求规划技术投入，可租赁部分设备降低硬件成本；加强与高校的研发合作，减少软件资源投入成本；加强内部人员培训，提高人员专业素质，培训复合型人才。建立跨部门团队，促进各部门之间的协同发展，实现技术与资源的共享；促进技术与业务人员之间的沟通协作，提高业务人员的业务能力。

4 应用案例分析

山东电建三公司海外项目实践在某大型海外电站项目中，该公司根据项目需求，建立了信息管理平台，并将设计、采购、施工等全流程的数据进行收集整合。借助大数据分析系统分析供应商信息，确保设备按时保质交付；应用人工智能进度预测模型对地形复杂区域的滞后风险进行预警。在资源配置中，将数据与项目需求进行优化分配；在施工工艺中，对锅炉安装与管道铺设的方案进行模拟，并借助算法提供了最优方案。未来需要将大数据人工智能技术进行深层化的渗透，主要体现在三个方面，一全流程智能化，二互联网与技术融合，三绿色施工导向，持续推进建筑施工企业的技术创新与发展。

结束语

大数据与人工智能技术推动了建筑施工企业的创新发展，并在项目管理、流程优化、安全保障方面取得了显著效果。山东电建三公司的实践进一步体现了技术应用能够提高效率、降低成本并保障施工质量安全。即使面临诸多挑战，仍然可通过科学高效的策略应对。未来需向建筑施工行业提供新的技术，促进该行业的绿色、智能、高效发展。

参考文献：

[1] 谢卫红 ， 林漫 ， 郑迪文 ， 秦玲玲 ， 喻娟 . 人工智能技术如何促进制造企业转型升级 ？——基于数据要素与内部控制的链式中介作用 [J]. 技术经济 ，2025，44（4）：72-88.

[2] 表二苏 . 大数据与人工智能等数字技术在企业管理中的应用[J]. 今商圈 ，2025（6）：0179-0181.

[3] 赵磊 ， 周大伟 ， 潘鹏 . 人工智能赋能建筑施工安全领域的机遇与挑战 [J]. 工程管理学报 ，2025，39（2）：100-105.