工程管理中多项目并行调度优化方法与实践分析

当前，工程建设行业正处于高速发展阶段，项目类型日益复杂，交付周期不断压缩，同时承建单位所面临的项目数量也在持续增长。在这一背景下，多个项目同时开展已成为企业运营的常态，这种并行作业模式对项目管理的协调性和系统性提出了更高要求。传统的单项目调度方法在面对资源共享、时间重叠与任务冲突等多重问题时显得力不从心，容易导致资源浪费、进度延误甚至项目失败。更为严峻的是，在多个项目之间实现资源最优分配和整体进度控制，不仅依赖成熟的管理机制，也需要科学的调度模型与技术手段支持。因此，如何通过有效的调度优化方法提升多项目执行的协同效率，已成为工程管理领域亟待解决的核心课题。

一、多项目并行调度的理论基础与挑战分析

（一）多项目并行调度的基本概念与特征

多项目并行调度是指在同一组织或资源系统内，多个相互独立但共享资源的工程项目在同一时间周期内协调推进的管理过程。这一调度方式具有显著的资源共享性、时间耦合性和目标多元性等特征。多个项目往往争用同一类施工设备、人力资源和工程师团队，导致调度时必须考虑资源利用优先级。同时，不同项目的关键工序可能在时间上出现重叠，产生任务顺序干扰和施工面交叉问题。此外，各项目在收益、客户要求和工期压力上的差异，也使得调度必须兼顾整体效率和个体目标。这类调度系统需要平衡项目任务的先后顺序、资源使用计划和进度控制要求，在多个维度上实现协同优化。

（二）常见调度模式与管理机制

多项目调度常采用时间驱动或资源驱动两种模式。时间驱动模式优先确保项目关键节点的按期完成，适用于合同期限明确的项目；资源驱动模式则强调资源的最优使用顺序，更适合资源瓶颈显著的工程群。在管理机制上，主计划控制通常用于统一项目进度框架和资源基准，分项目协同机制则确保各项目根据实际情况灵活调整排程计划。在实际操作中，项目管理办公室承担统筹作用，制定资源分配规则、设定优先级矩阵、处理施工冲突，并借助数字化调度平台进行数据集成与信息同步[1]。例如在大型城市轨道交通工程中，项目组通过每日施工调度、每周资源协调、每月主计划滚动校正三层管理体系，实现多点作业的整体调度协调。

（三）面临的主要挑战与痛点问题

工程实践中的多项目调度面临诸多现实困难，首先是资源冲突频繁，在关键施工期多个项目争用同一类高价值设备或关键劳务资源，极易造成排队等待和资源闲置问题 [2]。其次，关键路径的不稳定性加剧了调度的不确定性，项目任务之间频繁交叉导致原本稳定的关键工序失去连续性，从而干扰整体进度控制。调度计划高度依赖人工经验，缺乏系统性分析手段，使得现场执行人员难以灵活应对变化情境。此外，在时间、成本与资源利用率这三大目标之间，企业往往难以找到兼顾的优化策略，致使调度方案不是偏向进度压缩，就是牺牲资源效率，无法实现多目标的协同最优。

二、多项目调度优化方法研究

（一）关键优化模型与方法概述

多项目调度优化主要围绕资源分配合理性和时间安排科学性展开，目前工程管理中普遍应用的调度建模方法包括整数线性规划、混合整数规划以及启发式和元启发式算法等。这些方法根据项目任务的起止时间、资源用量、任务优先级等参数进行建模，以实现项目总工期最小化或资源利用最大化为目标。在实际中，由于传统数学模型难以应对大型项目群的复杂性，工程管理者更倾向使用如遗传算法、粒子群优化、蚁群算法等智能优化方法。这些方法可通过模拟生物进化、群体行为等原理对调度路径和资源策略进行迭代搜索，在复杂任务网络下快速找到接近最优的可行方案，尤其适合施工环境变化频繁、数据规模庞大的多项目系统。

（二）资源约束型多项目调度模型（RCMPSP）

RCMPSP 模型是当前多项目调度优化中应用最广泛的形式之一，其核心在于在资源有限条件下寻找所有项目任务的最优排布方式。建模时需定义任务集及其之间的顺序约束，明确所有资源种类和使用上限，再结合具体项目的任务持续时间和资源需求配置进行求解。在工程实践中，该模型常用于指导施工阶段关键资源的安排，比如混凝土浇筑、钢结构吊装等高耗资源操作，通过提前预测资源瓶颈并调整任务顺序，有效避免因资源冲突造成的工期延误。例如，在一个包含四个子项目、120 个任务的市政工程中，通过建立 RCMPSP 模型并引入遗传算法求解，最终实现项目总工期缩短超过 10% ，资源冲突频率显著下降，体现出模型在资源密集型项目中的实际价值。

（三）智能化调度技术的应用探索

随着建筑信息化和人工智能技术的快速发展，传统依赖人工经验和静态图表的调度方式已难以满足多项目并行管理对实时性和精度的高要求。当前，多项目调度正逐步迈向智能化方向，通过集成先进的算法、模型和数据系统，实现对复杂调度任务的精准控制与动态优化。人工智能算法，特别是基于深度学习的神经网络模型，已被应用于关键路径识别和施工任务预测。例如，通过历史进度数据训练的模型可以预测某一特定施工工序的延误概率，从而自动调整任务的优先级与预警机制。部分企业已在高风险任务节点引入 AI 预测模块，提前设置缓冲时间并优化资源安排，有效降低了突发风险带来的计划偏差。同时，BIM（BuildingInformation Modeling）技术的深度集成也极大提升了调度的可视化与协同性。调度人员不仅可以在三维模型中清晰查看不同工序的空间位置、时间节奏与资源需求，还可以实时识别潜在冲突点，并在计划生成阶段提前进行规避。例如，在某超高层综合体建设中，通过 BIM+ 进度数据联动展示，成功避免了十余次塔吊、支模和浇筑工作的交叉干扰，节省施工时长约 12%。此外，基于云平台的调度系统越来越多地应用于大型工程集团，利用传感器、GPS 定位与 RFID 打卡系统，实现对施工现场设备状态、人员进退场、材料到场等数据的自动采集和上传。调度系统借助实时数据流可迅速识别现场实际进展与原计划之间的偏差，自动触发任务调整建议。实践表明，这类系统将调度响应时间从原来的 2 至 3天压缩至数小时，显著提升了复杂项目群的执行效率、现场适应能力与决策敏捷性。

（四）组合策略与动态调整机制

在多项目同时推进、环境不确定性强、任务高度交织的调度情境中，仅依靠一次性制定的静态计划显然无法支撑调度系统的长期有效运行。因此，越来越多的工程项目采用“静态 - 动态”结合的调度策略，即在项目启动初期制定稳定性较强的静态调度计划作为基础框架，在项目执行过程中通过动态机制进行实时调整和优化 [3]。静态计划主要负责资源基准配置、任务间逻辑顺序与里程碑节点设置，而动态机制则针对现场的突发情况、资源短缺或气候条件变化等因素进行适时修正与响应。

在实施层面，常用的动态工具之一是滚动预测机制。该方法通过调度系统每周或每两周对未来一段时间的资源需求进行预测，并依据最新施工进展数据自动校正后续调度安排。项目管理人员可据此提前准备关键资源或重新安排任务次序，减少因资源延迟造成的工期波动。此外，在调度策略中设置项目缓冲时间（Project Buffer）也是常见做法，尤其是在关键路径与非关键路径之间设置合理的时间弹性，可有效缓解因任务耽误引发的连锁延误。例如，某工业厂房建设项目通过在非关键任务上设置 20% 的时间浮动区间，在原计划延误 3 天的情况下仍实现整体项目准时交付。

另一种常见策略是任务滑动窗口控制，即为每项任务设定一个可调节的执行时间窗口，允许其在最早开始时间与最迟完成时间之间灵活调度。该机制为系统带来自适应能力，使调度人员可依据现场资源与进度情况，在不违反全局约束的前提下灵活安排任务执行顺序。此类策略已在多个大型城市综合体和轨道交通项目群中获得良好反馈，显著降低了施工干扰事件频率，提升了计划的稳定性与资源配置效率。

三、工程实践中的多项目调度优化应用分析

（一）案例研究：某大型基础设施工程群调度实践

某市综合交通枢纽工程项目群是该市近年来重点打造的基础设施集群工程，包含轨道交通主干线、地下交通通道、市政道路拓宽改造以及景观绿化等四类子项目，工程体量庞大、施工点位分散，且工期紧张、交叉施工频繁，存在较多资源争用和调度冲突问题。为破解调度瓶颈、提升资源使用效率，建设单位联合多家设计与管理机构，搭建了以多项目调度为核心的信息化控制平台。该平台集成 BIM 模型、PMIS 系统和资源控制模块，形成一套“可视 + 智能 + 协同”的调度运行机制。调度人员基于BIM 模型预判施工空间冲突，利用PMIS 系统构建施工窗口图，明确每类资源的使用周期与项目分配优先级，建立跨项目的资源审批机制。施工现场通过无线终端接收实时调度指令，并反馈执行状态至调度中心，实现每日任务计划的闭环控制与快速迭代优化 [4]。通过实施该系统，多个项目间吊装设备、混凝土车辆等关键资源实现统一协调使用，日常调度响应时间控制在 30 分钟以内。据系统运行数据显示，整体资源利用率较传统模式提升约18%，关键节点工期达成率维持在 95% 以上，显著提升了工程群整体的施工效率与组织协同性。

（二）企业级调度优化系统建设经验

在某大型建筑央企推进工程项目集中管控的过程中，调度信息系统成为提升多项目协同效率的关键工具。该企业基于自身项目特征和行业标准，构建了统一的 WBS（工作分解结构）编码体系，将所有工程项目的任务结构、资源信息和进度目标进行标准化整合，解决了项目之间数据接口不统一、结构不兼容的问题。在此基础上，自主开发了集计划管理、资源调度、进度跟踪与风险预警于一体的调度管理平台。系统包含进度模拟模块，可根据历史任务执行数据仿真未来任务执行效果；集成关键路径分析工具，用于识别调度瓶颈和路径风险点；资源调配引擎基于实际资源负荷与需求进行优先级优化分配；自动预警机制通过设定阈值识别异常任务并主动推送提醒，确保调度调整及时响应。项目管理团队通过调度平台上的可视化看板随时掌握项目群整体运行状态，并形成调度会议制度，对计划执行偏差进行闭环管理。此外，该企业还建立了项目数据仓库，对多项目运行数据进行持续积累与分析，利用机器学习方法挖掘调度模式、预测任务风险，为后续调度策略提供依据 [5]。这一系统的建立，不仅提高了资源配置效率，也增强了项目调度执行的标准化与前瞻性，成为企业数字化转型的重要支撑。

（三）行业推广与未来趋势

当前，越来越多的大型工程企业和政府业主单位正推动多项目调度的智能化与平台化建设。在铁路、电力、水利等行业，调度平台正逐步实现跨地域、跨项目的集中控制，例如中国中铁开发的调度集控系统，集成 GIS 地图、项目看板与资源控制接口，可在总部远程指挥多个项目同步推进。行业趋势也显示出未来调度将向自动化、自学习、实时协同方向演进，调度算法将与IoT 设备、AI 分析系统深度融合，实现从“计划指导施工”向“智能决策驱动执行”转型。这将为项目群的高质量履约提供更强有力的技术保障和管理支撑。

多项目并行调度已成为工程管理实践中的关键任务，尤其在资源受限、工期紧张和任务高度耦合的项目环境中，其优化程度直接决定了整体执行效率与项目绩效。通过构建科学的调度模型、引入智能算法和推进信息化系统建设，可有效解决资源冲突、任务干扰与计划失稳等问题。实践案例表明，调度优化不仅提升了资源利用率和节点达成率，也增强了项目群的协同能力与响应能力。未来，应进一步加强调度系统的智能化、平台化和数据驱动能力，推动工程项目管理向高效、透明与柔性发展。

参考文献

[1] 刘艳琪. 多重约束条件下的多项目智能调度模型及方法研究[D].北方工业大学 ，2022.000605.

[2] 黄仁麒 . 动态随机资源受限多项目调度问题方法研究 [D]. 广东工业大学 ，2022.001260.

[3] 周婷 . 资源约束下的分布式多项目调度净现值优化研究 [D]. 四川农业大学 ，2023.000858.

[4] 姜仁贵 ， 朱记伟 ， 王春燕 ， 等 . 基于数字孪生的工程预制构件智能生产调度与管理 [M]. 中国水利水电出版社 ：202403.187.

[5] 刘畅 . 基于智能化技术的电力调度系统优化策略分析 [J]. 电子技术 ，2024，53（03）：232- 233.