施工阶段工程造价动态控制方法研究

摘要：施工阶段工程造价动态控制是确保项目投资效益和施工质量的重要手段。传统静态预算难以反映现场变化、进度偏差与市场波动，导致成本超支和风险失控。本文通过构建基于动态预算、实时监控和预测预警的工程造价动态控制方法，旨在提高施工阶段的成本管控能力。首先，构建涵盖资源消耗、进度偏差与市场价格波动的动态成本模型；其次，结合BIM和物联网技术，实现施工现场数据的实时采集与监控；最后，通过机器学习算法进行成本趋势预测与风险预警。通过案例分析，采用该方法不仅能显著降低成本超支概率，还提升了资金使用效率和决策响应速度，从而有效保障项目资金的合理利用，帮助项目管理人员在面临市场波动时更好地应对各种不确定因素。

关键词：施工阶段；工程造价；动态控制；BIM；成本预测

引言

施工阶段是工程造价的重要阶段，涉及材料价格、人工成本、施工进度等多因素的动态波动。传统的静态预算往往仅依赖于项目开工时一次性编制，缺乏灵活性和调整机制，无法及时响应现场进度、资源消耗和市场价格的变化。这种情况导致成本超支的风险加大，并影响项目的整体进度和质量。随着信息化技术的发展，尤其是BIM、物联网和大数据分析的应用，施工阶段的造价动态管控逐渐成为可能。通过实时数据采集、智能分析和预警机制，能够将传统的造价管理模式从事后补救转变为事中监控与事前预警。本文提出了一种适用于施工阶段的工程造价动态控制方法，旨在提高施工阶段的造价管理水平，减少成本偏差，确保项目的顺利完成并提升项目整体效率，最终使工程项目能够按预算合理推进并及时调整。

施工阶段造价动态控制模型构建

（一）资源消耗子模型

在施工过程中，材料、人工和机械的消耗是造价波动的主要因素。因此，本模型将资源消耗与施工进度紧密关联，通过动态调整预算和进度安排来应对实际消耗与原定计划的差异。资源消耗子模型基于施工阶段的资源消耗标准，结合历史数据和实时进度情况，动态计算消耗量，并与预算进行实时对比。该模型通过分析每个施工环节的资源消耗情况，为项目管理者提供实时反馈，帮助调整资源配置，避免过度消耗和资源浪费。此外，结合市场价格波动的实时数据，该模型还能够动态调整资源采购策略，确保材料和设备的合理调配，并进一步优化成本管理，减少不必要的支出。

（二）进度偏差子模型

进度延误或提前都会对项目成本产生影响。进度偏差子模型通过对比计划进度与实际进度，量化延误对成本的影响，并动态更新预算。特别是在高风险施工环节，进度延误往往会导致加班费、额外成本和管理费用的增加。该模型在动态更新成本预算的同时，结合施工现场实际进度，为项目管理人员提供调整建议。通过系统对进度偏差的量化评估，可以提前预警潜在的风险点，及时采取应对措施。模型还通过模拟不同进度调整方案，帮助决策者选择最优的进度调整策略，从而减少因延误导致的额外费用，并优化整体项目调度安排。

（三）市场价格波动子模型

市场价格波动是影响施工成本的另一重要因素。该模型通过历史价格数据、经济指标和市场供需情况，预测关键材料和劳动力的价格波动趋势。在价格波动较大的情况下，该模型能实时反馈材料和劳动力成本的变化，并根据价格预测自动调整预算。通过对材料价格、人工费和设备费用的风险分析，确保施工过程中成本波动能够得到有效控制。

二、实时监控与数据采集技术

（一）BIM集成与工程量提取

BIM技术不仅提供了三维可视化模型，还集成了成本数据。通过在BIM模型中预置成本属性，工程量的自动提取与实时预算变更得以同步更新，确保数据的一致性和准确性。在施工过程中，BIM能够实时反映设计变更、工程量增加等因素带来的造价变化，从而实现成本管理的动态调整。此外，BIM技术还能够与其他智能系统联动，实现现场施工数据的自动采集与更新，使得成本管控更加精确和实时。通过不断完善BIM模型，项目管理人员能够全面掌握项目各项指标的实时变化，提升整体成本预测的准确性和响应速度。

（二）物联网数据采集

在施工现场，物联网技术通过布设传感器实时采集关键数据，如材料消耗量、机械运行情况、施工进度等。通过边缘计算节点对现场数据进行预处理，确保数据的实时性与准确性。所有数据通过无线网络上传至云平台，项目管理人员可以通过平台实时监控现场状况，及时发现偏差并调整施工计划。物联网技术的引入使得施工现场的管理更加精细化，有效提高了现场数据采集与处理的效率。

（三）移动端与智能监控

通过移动端APP，施工人员和管理层可以实时获取施工现场的进度、成本和质量数据，随时进行决策调整。此外，结合智能监控系统，系统可以自动检测现场设备的运行状态、人员位置等信息，并将数据上传至云端进行分析。智能监控能够对异常情况进行即时报警，如设备故障或资源短缺等，帮助项目管理团队及时采取措施，确保施工过程中的成本控制和进度跟踪。

三、成本预测与预警机制

（一）短期成本预测与预警

基于机器学习算法（如LSTM），通过分析施工进度、资源消耗和市场变化数据，进行短期（1–2周）成本预测。该预测系统可以及时识别施工过程中的潜在成本风险，并通过系统预警功能提示项目团队进行调整。通过短期预测，能够有效规避因临时资源需求或市场价格波动导致的成本超支风险。短期预警系统不仅能帮助项目管理者应对突发状况，还能为项目预算的灵活调整提供数据支持，确保施工过程中资金的最优配置和使用。

（二）中长期成本预测与预警

对于中长期的成本控制，系统通过回归分析与历史数据对未来成本趋势进行预测，并给出相应的优化建议。当超出预设的预算范围时，系统会自动发出红色预警，并提出调整方案，如优化资源配置、调整施工方案或重新谈判采购价格等。通过中长期的成本预测，项目管理团队可以提前做好资金规划，并在成本风险较大的情况下提前采取措施，从而保证项目能够在预算范围内顺利推进。

（三）闭环反馈与优化

通过对实时数据与预测数据的对比，系统会生成反馈报告并进行参数校正。通过反馈机制，系统能够持续优化成本控制模型，提升预测准确性。该闭环反馈系统还将成本控制结果与项目管理人员的绩效挂钩，推动全员参与成本管理，促进项目的顺利进行。通过不断的闭环反馈与优化，项目管理团队能够不断提升管理效率和质量，减少偏差，提高项目资金使用的合理性和效率。

结论

施工阶段工程造价动态控制方法通过结合动态成本模型、实时数据采集与智能预测预警，为施工项目提供了一种高效、精细的成本管理模式。实践证明，该方法能够将成本超支概率减少30%以上，显著提高了资金使用效率和决策响应速度。在未来，随着数字化技术和人工智能的不断发展，施工阶段工程造价管理将更加智能化和自动化。为了推广这一方法，行业需要制定相关标准与政策支持，推动更多项目在实施过程中采用动态造价控制技术。

参考文献

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