智能化技术在建筑施工质量管理中的应用探析

中图分类号：TP399 文献标识码：A

引言

建筑工程质量不仅关乎建筑物的使用寿命，更直接影响到人民生命财产安全与社会稳定。近年来，智能化技术的崛起为建筑施工质量管理注入了新动能，其通过数据驱动与系统集成，大幅提升了质量控制的实时性、科学性与智能化水平。本文从建筑施工质量管理的基本要求出发，结合我国建筑行业的发展现状，深入探讨智能化技术在施工过程中的应用路径与实践效果，旨在为推动建筑行业数字化转型与高质量发展提供理论参考与实践支持。

1 建筑施工质量管理的现状与挑战

1.1 传统质量管理方式的局限性

在许多施工现场，质量管理依赖人工检查、纸质记录和经验判断，这种方式不仅效率低下，还存在信息滞后、记录不完整、质量问题追溯难等问题。此外，质量管理制度在实际执行中常常存在“ 重形式轻实效” 现象，影响了管理水平的提升。

1.2 质量问题频发的根源

建筑工程施工环节繁多，参与方众多，工序衔接复杂，容易因沟通不畅、监管缺位或操作不规范导致质量问题。一旦问题暴露，往往已错过最佳整改时间，增加了修复成本和安全风险。

1.3 新时期质量管理的转型需求

随着智能建造理念的兴起，建筑企业越来越重视质量全过程控制、信息集成与预测性管理，迫切需要借助智能化手段提升质量管理能力，推动管理方式由“ 经验驱动” 向“ 数据驱动” 转型。

2 智能化技术在建筑施工质量管理中的应用路径

2.1BIM 技术应用路径

BIM（建筑信息模型）技术不仅是三维建模工具，更是集设计、施工、运营于一体的综合信息管理平台。通过数字化表达建筑构件、结构、材料等信息，BIM 实现了设计、施工和运维各阶段数据的互通共享，打破了传统的“ 信息孤岛” 管理模式。在施工质量管理中，BIM 可以通过图纸阶段的碰撞检测和虚拟施工模拟，提前识别设计漏洞和施工难点，降低返工和质量缺陷的风险。例如，在管线安装中，BIM 模型可以模拟管线排布，避免空间冲突，从而提高施工的成功率。此外，BIM 还可以结合进度计划进行“ 4D 施工模拟” ，实时监控施工节点，确保进度与质量同步管理。一些企业将BIM 与二维码系统结合，打造可视化质量追踪平台，实现构件从生产到安装全过程的质量监管，便于后期的追责和维护。BIM 技术不仅提升了施工质量的透明度和可控性，还推动了项目管理从粗放向精细化转变，成为提升建筑企业竞争力的关键工具。

2.2 物联网技术

物联网技术在建筑施工中的应用正逐步从辅助管理手段向核心控制系统演变。通过在施工现场部署传感器、智能标签、视频监控等设备，实现对人、机、料、法、环各个环节的全面感知，是实现“ 智慧工地” 的关键支撑。例如，混凝土浇筑中，传统方法难以实时掌握混凝土的养护情况，容易因温差、湿度变化导致裂缝等质量问题。通过物联网温湿度传感器，可以实时监测施工环境，平台自动报警并调整措施，从而保障施工质量。RFID 技术在材料验收和进场管理中也发挥着重要作用，能够自动记录每批材料的来源、检验信息和使用位置，确保材料质量可追溯，责任明确。工人佩戴的智能安全帽不仅能实现定位功能，还能监测佩戴是否到位、作业是否超时，部分设备还集成了语音播报与应急报警功能，大大增强了现场质量和安全监管的主动性。物联网的应用，使得施工现场管理从“ 被动反应” 向“ 主动感知” 转变，质量问题得以第一时间发现并处理，有效提升了工程管理的效率与安全性。

2.3 人工智能与机器学习

人工智能技术的兴起，极大地丰富了建筑质量管理的技术手段和分析维度。特别是结合深度学习与计算机视觉技术，AI 能够自动识别现场图像中潜在的质量缺陷，如钢筋锈蚀、砌体空鼓、混凝土裂缝等，这在过去往往需要经验丰富的质量人员肉眼识别，且容易出现误判或漏判。现在，通过高频图像采集与深度学习模型训练，AI 系统可对大规模施工区域进行快速扫描与比对，极大地提高了质量检查的效率与准确性。不仅如此，机器学习算法还能基于历史项目的质量数据，提取出潜在的风险因子，识别高风险作业工序与施工部位，为质量管理人员提供决策支持。例如，某些项目在楼板浇筑中频繁出现裂缝，系统可通过学习分析相关数据，如施工温度、浇筑时长、材料配比等，提供有针对性的改进建议，从而实现“ 数据驱动” 的质量控制。未来，随着AI 算法与工程知识体系的不断融合，建筑质量管理将从“ 事后处理” 逐步转向“ 事前预测” ，让智能系统成为工程师的重要助手。

2.4 大数据分析

大数据在建筑施工质量管理中的应用不仅限于数据存储，它的真正价值在于通过深度挖掘与智能分析，将庞大且分散的信息转化为决策支持的有力工具。施工现场每天产生大量的结构检测数据、施工日志、材料检验记录、人员轨迹等多维度数据。通过建立统一的大数据平台，对这些数据进行整合、分类和标签化处理，能够实现从质量问题的及时发现到原因分析、责任追溯和整改落实的全过程闭环管理。例如，当某一施工区域频繁出现混凝土强度不达标时，平台可以自动关联供应商、天气情况、施工人员及使用材料等数据，准确定位问题的根源。这种“ 数据驱动” 的方式比传统的人工经验判断更加客观和精准。利用大数据分析技术，还可以构建质量风险预警模型，提前识别潜在的质量隐患，有效预防质量事故的发生，从而提升整个项目的质量稳定性。最终，通过数据的积累与共享，建筑企业能够建立起企业级甚至行业级的知识库，为后续项目提供数据支持，推动质量管理从经验决策转向平台化、智能化的科学管理方式。

2.5 无人机与数字影像技术

在施工质量巡检中，无人机和数字影像技术的结合，正在突破传统人工巡查的时效性与覆盖范围限制。尤其在大型工地或高空结构部位，人工巡查存在效率低、风险高的问题，而无人机搭载高清摄像系统能够实现快速、高效、低成本的全方位巡检，极大提高了施工质量的监控能力。现代无人机设备可设定自动飞行路径，对施工区域进行定点拍摄与 360 度视频采集，所获取的图像数据再通过AI 分析系统进行自动识别和分类处理，能够迅速发现裂缝、墙面剥落、防水层鼓包等细微问题。同时，图像资料可长期留存，为项目后期的质量溯源与责任划分提供重要依据。在大型钢结构或高耸建筑中，无人机可取代高空作业人员，减少安全风险，还能辅助完成难以触及部位的细节检查，提升了全面性和精度。部分项目甚至引入红外成像技术，用于检测建筑结构的热成像图谱，发现隐藏的热桥或漏水点。

结束语

智能化技术正以前所未有的速度和深度改变着建筑施工质量管理的方式。它不仅提升了管理的精度与效率，更重构了建筑企业的运营模式和组织结构。尽管目前在技术应用、人才保障与制度配套方面仍存在一定挑战，但随着技术不断成熟和行业认知的提升，智能化技术将在未来建筑施工质量管理中发挥越来越核心的作用。推动智能建造、实现高质量发展，已成为建筑行业不可逆转的发展趋势。

参考文献

[1]马兵华. 智能化技术在建筑施工企业物资采购与管理中的应用研究[J].中国物流与采购,2024.08.043.

[2]詹培军. 智能化施工技术在装配式建筑工程施工管理中的应用[J].工程技术研究 2022.07.040.

[3]杨静. BIM 技术在建筑智能化工程施工管理中的应用[J].装备维修技术,2020.02.247.