智能化技术在建筑施工质量管理中的应用研究

建筑施工作为工程建设的核心环节，质量管理始终是影响工程安全与使用寿命的关键因素。近年来，随着信息技术与自动化技术的持续发展，智能化手段逐步融入建筑施工管理各环节，为质量控制提供了更为高效和精准的解决方案。智能化技术的应用，不仅提升了管理效率，也推动了建筑行业向数字化、信息化转型，正逐步改变传统施工质量管理的工作方式和技术路径。

一、智能化技术在建筑施工质量管理中的发展现状

（一）智能化技术概述

智能化技术是将信息技术、自动化控制、人工智能、大数据等融合应用于建筑施工全过程的综合技术体系。在质量管理中，BIM可通过三维模型进行信息集成与协同决策，物联网借助传感器与RFID 实现施工数据的实时采集与传输，人工智能则利用算法对施工状态进行预测、诊断与优化控制，从而实现质量状态的智能化监控与调控。

（二）建筑施工质量管理的基本内容与传统问题

建筑施工质量管理涵盖材料验收、工艺控制、结构检测、人员管理与环境监测等环节，传统管理方式以人工巡检和书面记录为主，存在信息滞后、数据分散、响应迟缓等问题。例如在混凝土施工中，现场检测依赖经验，难以实时调整工艺参数，易造成强度不足、裂缝等质量缺陷，缺乏统一的数据平台也限制了质量问题的追踪与整改效率。

（三）智能化技术介入的必要性

面对建筑工程体量大、节奏快、协作复杂等特点，传统质量控制手段已难以满足高精度、高效率的管理需求。在政策引导和行业转型的背景下，智能化技术可通过构建数据共享平台，打通材料采购、施工控制与验收管理等各环节，提升工程质量的可视化与可追溯性，实现从预控、监测到反馈的全过程闭环管理，有效降低质量风险。

二、智能化技术在施工质量管理中的关键应用形式

（一）建筑信息模型（BIM）技术

BIM 技术是建筑行业实现可视化、协同化和数字化管理的核心工具。通过构建包含几何信息、施工工艺、材料性能和时间进度等多维数据的三维模型，BIM 能够对施工质量进行前期优化、过程监控和后期评估 [1]。在钢筋绑扎阶段，使用 BIM 进行钢筋布置模拟，能提前发现图纸冲突与安装错误，减少现场返工。在管线综合中，BIM 结合碰撞检测功能，可对电气、给排水、暖通管线进行路径优化，确保安装精度和质量。同时，BIM 模型可与施工进度计划（4D）、成本信息（5D）集成，形成可视化的质量控制系统。BIM 还能与施工质量管理系统（如质量问题记录系统、巡检系统）进行集成，实现质量问题可视化记录、定位和责任追溯，提升问题处理效率。

（二）物联网（IoT）技术

物联网通过安装在施工现场的各类传感器（如温湿度传感器、混凝土强度传感器、沉降监测传感器等），实现对施工环境和结构实体的实时数据采集 [2]。例如，混凝土养护过程中，部署无线温度传感器可以连续记录其内部温度变化曲线，据此分析水化反应程度与强度发展情况。

在地下结构施工中，通过沉降传感器与倾斜计对基础沉降与结构变形进行监测，避免因地基不均匀沉降造成质量缺陷。通过RFID 技术对施工材料的批次、来源和合格证书进行管理，可确保材料质量全流程可追溯，避免劣质材料流入施工环节。此外，这些数据通过无线网络上传至云平台，结合大数据处理模块，实现多工地、异地同步监管，提高项目集团化质量管理能力。

（三）人工智能与大数据技术

AI 技术在建筑施工质量管理中主要用于图像识别、语音识别、风险预测与质量趋势分析等方面。采用深度学习的图像识别算法，可以对施工现场图像自动识别是否存在施工缝漏打、钢筋间距超标、模板搭设不规范等问题，实现远程质量检测与监督。基于大数据的质量分析模型可对以往项目的质量数据进行聚类与回归分析，发现影响质量的关键因素。例如，通过对大量混凝土强度检测数据建模，提取与配合比、养护条件、施工气温等变量的相关关系，可形成质量控制的决策支持系统。AI 还可用于施工质量风险预警，如对项目进度滞后、关键工序失控等信息进行预测分析，及时预警潜在质量问题，辅助管理人员科学制定应对策略。

（四）无人机与机器人技术

无人机主要用于大型项目中的高空拍摄与三维建模。通过无人机搭载高清摄像头和激光雷达（LiDAR），可对幕墙安装、屋顶施工、塔吊作业等高风险区域进行图像采集和质量巡查。结合图像处理软件，可快速发现裂缝、锈蚀、错位等表面缺陷。建筑机器人则应用于钢筋焊接、混凝土喷涂、砌筑等环节，实现作业标准化和施工误差的最小化。如混凝土打磨机器人具备毫米级定位能力，保障表面平整度不大于 ±2mm ；智能测量机器人可进行全站仪自动放线，误差控制在 ±3mm 范围内，大幅提升施工精度与效率。

三、智能化技术在质量管理中的优势、挑战与发展趋势

（一）应用优势分析

智能化技术在建筑施工质量管理中的应用显著提升了质量控制的效率、准确性与系统性。其一，信息实时采集与可视化展示大幅提高了施工管理的透明度；其二，自动分析与预警功能降低了人为因素导致的质量波动；其三，数据平台的统一使得各参建方协同更为高效，减少了沟通成本与执行偏差。此外，智能化手段还具备可扩展性与可复制性，可推广至不同规模、类型的项目，构建标准化、模块化的质量管理体系，真正实现全过程质量闭环管理。

（二）面临的挑战与问题

尽管智能化技术应用前景广阔，但在实际推行过程中仍存在诸多障碍。一方面，不同企业所用平台与数据格式标准不统一，导致系统集成难度大、信息壁垒严重；另一方面，智能设备投入成本高昂，且对一线人员技术素养要求较高，推广难度较大 [3]。同时，工程项目数据日益复杂和敏感，智能化系统的数据安全问题也不容忽视。如 BIM 平台与物联网平台存在信息共享接口安全漏洞，易被非法攻击或篡改，影响工程管理的可靠性。

（三）发展趋势与优化建议

未来应推动智能化质量管理标准体系建设，规范传感器部署、数据接口与 AI 识别模型统一框架，解决系统孤立问题。同时鼓励产学研深度协作，构建共享的建筑质量数据平台，提升智能模型的实用性与普适性。加强对施工人员的技术培训，促进技能向“数据+ 控制”复合型转变。在政策引导和行业支持下，实现质量管理由经验主导向智能驱动的根本性转型。

总结：智能化技术正深刻改变建筑施工质量管理模式，通过BIM、物联网、人工智能等手段，实现对施工全过程的实时监控与数据驱动决策，提升了质量控制的科学性与效率。面对标准不统一、技术落地难等问题，应加快建立智能质量管理体系，推动多技术集成与人才转型。未来，随着技术成熟与政策支持加强，建筑质量管理将向更加智能化、精细化方向持续演进，为行业高质量发展提供坚实支撑。

参考文献

[1] 刘新伟 .BIM 软件在工程质量控制中的应用 [J]. 山西交通科技 ,2021,(05):43-45+54.

[2] 余传波 . 建筑项目智能化施工质量管理优化探讨 [J]. 砖瓦 ,2023,(08):108-111.

[3] 林忠城 . 建筑智能化施工质量管理存在的问题及应对策略研究 [J]. 房地产世界 ,2023,(20):87-89.

作者简介：米霜（1993.10.23），性别：女，民族：汉，籍贯：重庆，学历：大专，新疆医科大学，研究方向：建筑类