大数据分析在建筑工程监理质量管控中的应用

引言

建筑工程质量直接关系到人民群众的生命财产安全和社会的稳定发展。在建筑工程建设过程中，监理质量管控是确保工程质量的重要环节。然而，在传统的监理质量管控模式下，监理人员主要依靠经验和常规检测手段对工程质量进行监督管理，难以全面、深入地掌握工程质量的真实情况。同时，由于建筑工程涉及众多参与方，施工过程中产生的数据量巨大且分散，数据的收集、整理和分析难度较大，导致监理人员难以及时获取准确、有效的信息，从而影响了质量管控决策的科学性和及时性。大数据分析技术作为一种新兴的信息技术，具有强大的数据处理和分析能力，能够对海量、复杂的数据进行快速处理和深度挖掘，从中提取有价值的信息。将大数据分析技术应用于建筑工程监理质量管控，能够有效整合和利用施工过程中的各类数据，实现对工程质量的实时监测、精准分析和科学决策，为提升建筑工程监理质量管控水平提供有力支持。

1 建筑工程监理质量管控中应用大数据分析面临的挑战

1.1 数据质量问题

建筑工程数据来源广泛，包括设计单位、施工单位、材料供应商、监理单位等，数据格式和标准不统一，数据质量参差不齐。部分数据可能存在错误、缺失、重复等问题，影响大数据分析的准确性和可靠性。此外，施工现场环境复杂，传感器采集的数据可能受到干扰，导致数据失真。

1.2 技术人才短缺

大数据分析技术涉及到数据挖掘、机器学习、统计学等多个领域的知识，对技术人才要求较高。目前，建筑工程监理行业中具备大数据分析技术能力的专业人才相对匮乏，监理人员大多缺乏系统的大数据技术培训，难以熟练运用大数据分析工具和方法进行质量管控工作。

1.3 数据安全与隐私保护

建筑工程数据包含大量的敏感信息，如工程设计图纸、施工单位商业机密、业主个人信息等。在大数据分析过程中，如何确保数据的安全传输、存储和使用，防止数据泄露和滥用，保护各方的隐私和权益，是一个亟待解决的问题。同时，随着数据跨境流动的增加，还面临着不同国家和地区数据安全法规不一致的挑战。

1.4 数据共享与协同困难

建筑工程涉及多个参与方，各参与方之间的数据往往相互独立，缺乏有效的共享机制。由于利益诉求不同、信息系统不兼容等原因，导致数据共享和协同难度较大，无法充分发挥大数据分析在工程监理质量管控中的整体优势。

2 大数据分析在建筑工程监理质量管控中的具体应用场景

2.1 原材料质量管控

（1）数据收集与分析：在原材料采购阶段，收集原材料供应商的资质信息、产品质量认证信息、过往供货质量数据等。在原材料进场时，利用传感器和检测设备采集原材料的物理性能数据、化学成分数据等，并将这些数据与标准数据进行对比分析。例如，对于钢筋原材料，通过传感器采集其直径、屈服强度、抗拉强度等数据，利用大数据分析算法将采集到的数据与国家标准进行比对，判断钢筋的质量是否合格。同时，分析不同供应商的钢筋质量数据的稳定性和一致性，为后续的原材料采购决策提供参考。（2）质量追溯与预警：建立原材料质量追溯系统，将原材料从采购、运输、进场检验到使用的全过程数据进行记录和关联。当发现某批原材料存在质量问题时，可以通过追溯系统快速查找问题的根源，如供应商、生产批次、运输环节等。同时，利用大数据分析技术对原材料质量数据进行实时监测，当发现质量指标有下降趋势或接近质量临界值时，及时发出预警，提醒监理人员和施工单位采取措施，如加强检验频率、更换供应商等，确保用于工程建设的原材料质量合格。

2.2 施工过程质量管控

（1）施工工艺监测与优化：在施工过程中，通过安装在施工现场的各类传感器，实时采集施工工艺参数数据，如混凝土浇筑的振捣时间、振捣频率、模板安装的垂直度和平整度、土方开挖的深度和坡度等。利用大数据分析技术对这些施工工艺参数数据进行分析，判断施工工艺是否符合规范要求和施工方案的设计。例如，通过对混凝土振捣时间和频率数据的分析，如果发现振捣时间不足或振捣频率不均匀，可能会导致混凝土出现蜂窝、麻面等质量缺陷，监理人员可以及时要求施工单位调整施工工艺，确保施工质量。同时，通过对大量施工工艺数据的分析和总结，还可以为后续类似工程的施工工艺优化提供参考。（2）人员行为与质量关系分析：收集施工人员的基本信息、技能水平、培训记录、施工过程中的工作行为数据等，如施工人员的操作时间、操作步骤、违规行为次数等。利用大数据分析技术建立人员行为与工程质量的关联模型，分析施工人员的行为对工程质量的影响。例如，通过分析发现，某些施工人员在进行关键工序施工时，操作时间过短或操作步骤不规范，导致该工序的质量问题发生率较高。监理人员可以根据分析结果，对这些施工人员进行针对性的培训和指导，提高他们的操作技能和质量意识，从而降低工程质量问题的发生概率。

2.3 工程质量验收

（1）质量验收数据整合与分析：在工程质量验收阶段，将施工单位提交的质量验收资料数据、监理单位的质量检查数据、第三方检测机构的检测数据等进行整合和分析。利用大数据分析技术对这些数据进行多维度的比对和评估，判断工程质量是否符合验收标准。例如，将工程的各个分项工程、分部工程的质量验收数据与设计要求和相关规范标准进行对比，分析各项质量指标的达标情况，找出存在质量问题的部位和环节。（2）验收结果预测与风险评估：基于历史工程质量验收数据和当前工程的施工过程数据，利用大数据分析模型预测工程质量验收结果。例如，通过分析类似工程的验收数据，结合当前工程的施工进度、质量控制情况等因素，预测当前工程在验收时可能出现的质量问题及验收通过的概率。同时，对工程质量验收过程中的风险进行评估，如验收标准变更风险、验收人员主观因素风险、施工单位整改不力风险等，提前制定应对措施，确保工程质量验收工作的顺利进行。

结语

大数据分析技术在建筑工程监理质量管控中具有显著的优势和广阔的应用前景。通过提升数据收集与存储能力、增强风险识别与预警能力、优化质量控制和缺陷管理、提高监理效率和进度控制以及深化数据挖掘与知识发现等方面的应用，能够有效提升建筑工程监理质量管控的科学性和有效性，保障工程质量。然而，在应用过程中也面临着数据质量、技术人才、数据安全与隐私保护以及数据共享与协同等诸多挑战。通过采取加强数据质量管理、加大技术人才培养力度、完善数据安全与隐私保护机制以及促进数据共享与协同等应对策略，可以为大数据分析技术在建筑工程监理质量管控中的应用提供有力保障。随着大数据技术的不断发展和完善，其在建筑工程领域的应用将更加深入和广泛，为推动建筑行业的高质量发展发挥重要作用。

参考文献

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