基于人工智能技术的工程施工管理方法

引言

随着建筑行业迈向数字化、智能化的新时代，传统的工程施工管理模式正面临深刻变革。长期以来，依赖人工经验、纸质流程和被动响应的管理方式，难以应对现代大型复杂工程施工管理要求。在此背景下，基于人工智能技术的工程施工管理方法应运而生，以其强大的数据驱动和智能决策能力，重塑项目管理的全生命周期，能够实现对施工进度、质量、安全以及成本的实时感知、精准预测与自主优化，具备较高研究和探索价值。

传统工程施工管理高度依赖管理者的个人经验和人海战术，面临着效率低下、成本超支、安全风险高、信息不透明等巨大挑战。AI 技术的引入，正在从根本上改变这一局面，其核心价值体现在：

从“ 被动响应” 到“ 主动预测” 。AI 通过分析历史数据和实时数据，能够预测风险（如工期延误、成本超支、安全事故）、预测设备故障，从而让管理者提前干预，防患于未然。

从“ 经验驱动” 到“ 数据驱动” 。AI 决策基于海量数据和算法模型，而非个人直觉，使得管理决策更加科学、精准和客观，减少了人为误判。

从“ 粗放管理” 到“ 精益管理” 。AI 可以实现对人员、机械、材料、工序的精细化管理和动态优化，减少浪费，最大化资源利用率，实现降本增效。

从“ 人眼人脑” 到“ 慧眼慧脑” 。计算机视觉等 AI 技术可以 7x24 小时不间断工作，识别能力远超人类，在质量检测、安全监控等方面实现前所未有的覆盖率和准确性。

赋能管理者，提升价值。将管理者从繁琐、重复的日常检查和文书工作中解放出来，使其能更专注于需要创造性思维和复杂决策的高价值工作。

二、基于人工智能技术的工程施工管理方法

（一）质量管理方法

工程施工质量管理是重要任务，要求识别和处理项目中的所有质量影响因素。但是传统质量检查依赖人工、抽检，存在效率低、主观性强、无法全覆盖等问题，AI 技术实现了自动化、全天候、高精度的质量管控，具体应用表现如下：

测量与精度控制。依托3D 点云处理、数字孪生技术等，利用搭载激光雷达的机器人或无人机进行自动扫描，将点云数据与BIM 模型比对，毫米级检测施工偏差。实现高精度自动化测量，效率远超人工，特别适用于复杂结构（如钢结构、幕墙）安装定位。

材料智能化验收。依托OCR（光学字符识别）、目标检测技术，对进场材料（如钢筋型号、混凝土试块、砌块尺寸）进行扫描识别，与订单要求自动比对。快速、准确完成验收，避免不合格材料流入工地，自动生成电子台账。

工艺合规性检查。依托行为识别、视频分析技术，分析施工过程视频，判断工人操作是否符合规范（如钢筋绑扎间距、焊接顺序、模板支护方式等）。确保施工工艺标准化，从源头杜绝质量隐患，降低返工成本。

缺陷自动识别。依托计算机视觉 (CV)、深度学习、图像分割等技术手段，通过现场摄像头或无人机采集图像数据，AI 模型自动识别裂缝、空洞、变形、蜂窝麻面、钢筋裸露等质量缺陷。检测效率提升 80% 以上，实现 100% 覆盖，减少人为漏检，自动生成整改报告并定位缺陷位置。

（二）安全监控方法

安全是工程的生命线，AI 变“ 被动响应” 为“ 主动预警” ，构建了前所未有的智能化安全防线，具体表现在以下几个方面：

人员不安全行为识别。依托计算机视觉 (CV)、实时推理等技术，实时视频分析，自动检测未佩戴安全帽、未穿反光衣、高空作业未系安全带等违规行为。即时发出语音告警，形成“ 抓拍-报警-纠正” 的闭环管理，大幅降低违章率。

危险区域入侵预警。依托视频语义分割、区域警戒算法，在基坑临边、起重机作业半径、配电箱等危险区域设置电子围栏，一旦人员闯入立即报警。7x24 小时不间断监控，有效防止机械伤害、高空坠物、触电等事故。

环境风险感知。依托物联网 (IoT)、数据融合等技术，集成IoT 传感器数据（如扬尘、噪音、风速、降水），AI 预测恶劣天气并自动联动降尘设备。实现绿色施工，保障作业环境安全，避免因恶劣天气导致的次生事故。

设备安全监测。依托预测性维护、异常检测等手段，监测塔吊、施工电梯等大型设备的运行数据（角度、载荷、风速），AI 模型预测潜在故障（如倾覆风险）。在设备失效前发出预警，安排检修，杜绝重大安全事故。

（三）进度把关方法

进度是项目的核心。AI 使进度管理从“ 事后填报” 走向“ 事中跟踪”和“ 事前预测” ，具体表现在以下几个方面：

自动进度追踪。依托数字孪生、3D 卷积神经网络，无人机定期航拍，AI 将现场正射影像与BIM 模型进行对比，自动识别已完工的构件（如第N层楼板已完成）。客观、精确地计算工程完成量，自动生成进度报告，杜绝人为虚报或误报。

进度偏差预测与优化。依托机器学习 (ML)、时间序列预测、强化学习，基于当前进度、资源情况、天气历史数据，AI 模型预测未来进度趋势。若预测将延迟，可模拟多种纠偏方案（如增加班组、调整工序）。为项目经理提供数据驱动的决策支持，推荐最优赶工方案，确保关键节点按时完成。

资源协同调度。依托运筹优化算法、智能调度，动态优化混凝土罐车、泵车、材料运输车辆等资源的进场时间，避免现场排队等待。减少资源闲置和窝工，提高整体施工效率，缩短工期。

（四）成本控制方法

成本控制直接关系到项目的利润。AI 让成本管理从“ 静态核算” 变为“ 动态预测与优化” ，具体表现在以下几点：

成本动态预测。依托回归分析、时间序列预测，分析历史项目数据、当前人材机消耗速率、市场价格波动趋势，AI 模型可动态预测项目总成本及未来资金需求。提前预警成本超支风险，为资金调配和成本控制争取时间。

自动化工程量核算。AI 自动解析BIM 模型或CAD 图纸，快速、准确地计算工程量，为采购和预算提供依据。极大提高算量效率与准确性，减少人工错误和争议。

智能采购与库存管理。AI 根据施工进度计划，预测未来材料需求，结合市场价格行情，建议最佳采购时机和批量。优化现金流，降低采购成本，实现“ 零库存” 或“ JIT（准时制）” 精益管理。

变更与索赔分析。依托自然语言处理 (NLP)、知识图谱，AI 快速分析合同条款、会议纪要、工程变更单等文档，识别潜在的索赔点并评估其价值。加强合同风险管理，保护企业合法权益，减少因变更带来的成本损失。

三、结语

总结而言，基于AI 的工程施工管理方法的核心是“ 数据驱动 +智能决策” ，它通过将经验驱动的传统管理模式转变为由数据和算法驱动的精准、预见性管理模式，极大地提升了建筑业的生产效率和安全水平，是未来工程建设发展的必然趋势。

参考文献

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