大数据驱动的工程进度管理优化研究

工程进度管理是项目管理的核心环节，关系到资源配置、成本控制与质量实现。但传统方法受限于信息滞后、数据碎片化和人为判断误差，难以满足大型工程对精准、动态管理的需求。随着现场数据量激增，应用先进信息技术进行数据整合与实时分析成为提升管理效率的关键。大数据凭借其强大的数据采集、处理与分析能力，为进度管理提供了科学依据与决策支持。通过挖掘数据价值，可优化进度计划制定流程，并在执行阶段提升控制精度与风险应对能力，从而有效支撑项目目标的实现。

一、大数据背景下的工程进度管理新趋势

（一）大数据技术概述与发展

大数据指具备高体量（Volume）、高速率（Velocity）、多样性（Variety）与低价值密度（Value）的复杂信息集合。其在工程建设中的应用日益广泛，成为推动管理智能化的关键支撑。随着 Hadoop、Spark、Kafka 等开源工具的发展，工程领域已具备从海量数据中采集、处理并提取价值的能力。在施工过程中，传感器、无人机、移动终端、BIM 模型、GIS平台等多源系统不断生成结构化与非结构化数据，包括温湿度监测、施工日志、人员轨迹、设备运行状态等。通过建立统一数据中台，项目管理方能够实现从数据接入、清洗、融合到分析与可视化的完整流程，为后续的进度优化、资源配置与风险控制提供坚实的技术基础。

（二）工程进度管理的传统模式与瓶颈

在传统项目管理体系中，关键路径法（CPM）、计划评审技术（PERT）、挣值管理法（EVM）是较为主流的进度控制手段，主要依赖施工计划、日报表、人工巡视等方式获取信息 [1]。然而，在大规模、复杂交叉作业的现代工程中，这种方法暴露出显著弊端：信息滞后导致管理响应缓慢，数据来源单一造成判断失真，主观经验主导决策增加了不确定性。此外，缺乏实时联动机制，进度控制难以应对现场变化，管理层往往在问题暴露后才得以察觉，不具备预警能力，严重影响工期控制与资源调度的精准性。

（三）大数据赋能进度管理的趋势分析

大数据技术的引入，促使工程进度管理从经验驱动向数据驱动转变，推动行业向精准化、自动化和智能化方向发展。通过对实时采集的传感器数据、设备运行记录、作业进度、人员定位信息等进行智能融合，项目管理者可构建基于事实的动态进度模型，实现精准施工组织、任务派发与资源同步调配。同时，借助机器学习与预测性建模算法（如LSTM、XGBoost 等），可自动识别进度偏差发生的潜在趋势，提前采取干预措施，降低工期延误与资源浪费风险。

二、大数据在工程进度管理中的应用机制

（一）基于大数据的进度计划制定优化

在进度计划制定阶段，大数据技术通过历史数据分析与多源信息融合，为计划编制提供科学依据 [2]。通过回归分析、LSTM 时间序列预测模型、ARIMA 建模等算法，可以依据类似项目的进度分布特征、资源投入曲线、施工环境变量与气候因素，自动生成更具针对性的参考工期，并识别关键工序的最优逻辑关系与时间节点。结合BIM 与GIS 系统，管理人员可以在三维可视化环境中模拟作业路径、资源布置与施工顺序，提前规避空间冲突、工序干扰、物流不畅及现场资源重叠等潜在问题。例如，在地铁盾构施工中，通过整合历史地质数据、盾构掘进参数、设备磨损率与施工日志，可动态优化掘进速率与换刀周期，提升掘进效率、降低设备故障率并延长使用寿命。此外，施工资源配置也可依据数据平台中劳动力分布、设备可用性、材料到货周期与库存状态等信息进行自动匹配与滚动优化，提升资源使用效率、减少空转等待时间，提高计划执行的落地性、连续性与可控性。

（二）进度执行过程中的动态监控与调整

施工阶段的数据采集主要依赖 IoT 设备、视频监控、无人机巡检、移动端 App 等方式，实现对作业过程、作业人员、设备状态等核心信息的实时监测。通过构建实时数据流平台（如基于 Apache Flink 或 SparkStreaming），管理系统可每分钟更新现场状态，并与原计划进度进行多维度比对分析，自动识别偏差、延误或施工中断的风险事件。例如，在高层建筑结构施工中，基于塔吊运行轨迹、混凝土浇筑数据与施工日志系统进行交叉验证，可实时判断作业完成情况，减少主观误差。当系统识别某工序未在计划时间内完成时，可自动生成干预建议，如调整后续工序逻辑、重新排序关键路径或增加人力投入，支持“日计划”与“小时计划”的灵活调整 [3]。此外，通过图像识别技术与行为分析模型，还可辅助判断现场安全合规情况、工人作业规范性与施工质量。

（三）进度风险预警与决策支持系统

进度风险管理的核心在于识别潜在延误因素并采取前瞻性干预。传统人工识别方法在大规模、动态化数据背景下显得力不从心，而大数据技术通过建立结构化与非结构化数据驱动的风险指标体系与预测模型，实现了对风险的智能识别与等级划分。平台通常采用随机森林、支持向量机、贝叶斯网络、逻辑回归等算法，对施工天气、设备稼动率、人员缺勤频次、材料供应波动、作业面冲突等数据进行建模与特征提取，从而预测未来某阶段内的进度偏差概率与影响范围。系统会对高风险事件提前发出多层级预警，并提供基于模拟算法的多方案响应结果（如加班补工、作业顺序调整、引入备用资源等），同时动态评估各应对策略对项目总工期、直接成本、资源负荷与工序间依赖关系的影响，为管理者提供定量支撑下的多元化策略选择，实现进度控制从“结果纠偏”向“过程预控”的本质转变。

（四）案例分析：某大型基础设施项目的大数据实践

在某国家级高铁站房建设项目中，业主单位与总包方联合部署了基于大数据的“智慧工地”系统，集成 BIM 模型、IoT 网络、AI 视频监控与数据分析中台，构建了覆盖“人、机、料、法、环”五大维度的数据采集体系。施工现场布设 600 余个高精度传感器，实时监测人员位置、设备启停状态、环境参数（如温湿度、噪音、粉尘）与关键施工工艺完成情况，数据传输频率达 5 秒 / 次。所有数据实时上传至云平台并与BIM 模型动态绑定，通过Navisworks 平台实现三维进度可视化管理与多专业交叉分析。系统基于 Spark 分布式计算框架，支持 10TB 以上历史与实时数据的并行处理，响应速度控制在 1 分钟内。AI 模型结合工序衔接规则与材料特性，智能预测混凝土浇筑后的养护时间与下道工序启动节点，降低等待时间 8% 以上。通过进度偏差预警机制、资源自动调配模块与风险联动响应机制，项目整体执行效率显著提升，最终较原计划提前 18 天封顶，间接节约项目管理与工期成本超过 1000 万元，充分展示了大数据在超大型项目中的集成应用能力与降本增效价值。

三、基于大数据的工程进度管理优化路径研究

（一）优化目标与原则界定

大数据驱动下的工程进度管理优化，应围绕“效率提升、精准控制、协同优化”三大核心目标展开。其中，“效率提升”是基础，要求通过自动化数据处理与智能化计划编制减少重复劳动、降低人工干预，提升项目整体推进速度；“精准控制”强调进度执行的实时监测与偏差响应，确保每一关键节点与关键路径处于系统可控范围；“协同优化”则聚焦于多参与方间的信息共享与作业协同，减少管理盲区和部门壁垒。在实施过程中，应遵循以下基本原则：首先是“数据驱动优先”，即将数据作为进度控制的基础与依据，而非仅为事后记录使用；其次为“全过程控制”，管理视角从施工准备期延伸至竣工交付，确保信息链条完整贯通；最后为“价值导向”，强调投入产出比、系统可落地性与工程实际适配性，避免大数据平台沦为“展示系统”或“信息孤岛”。

（二）构建大数据驱动的进度管理模型

为实现工程进度管理的智能化与系统化，需构建一个完整的大数据驱动管理模型，该模型可划分为数据层、技术层、应用层与决策层四个核心结构。数据层是模型的基础，涵盖施工现场采集的结构应力数据、环境监测信息、人员定位轨迹、材料进出场记录以及文档资料等，所有数据需通过标准接口统一接入。技术层则利用分布式处理平台对数据进行实时清洗、聚合、分析，并引入机器学习建模、图像识别、语义分析等技术提升数据理解深度。应用层面向业务逻辑，提供进度计划编制优化、任务派发、偏差预警、资源配置与多工序联动调度等功能模块，形成可操作的系统支撑。决策层则通过构建多维度仪表盘与分析报告系统，将模型计算结果可视化呈现，辅助管理人员进行动态判断与策略制定。该模型需具备良好的接口兼容性，能够无缝对接现有项目管理系统（如ERP、EPC、Primavera P6 等），并在不同项目中具备快速复制、弹性扩展的能力，确保其工程应用价值的可持续性。

（三）组织保障与技术支持体系建设

要保障大数据驱动模型在工程项目中的有效落地，必须建立完备的组织保障机制与技术支撑体系。首先，在数据治理方面，应制定统一的数据管理制度，明确数据类型、数据分级、使用权限与更新频率，防止信息冗余与责任模糊。同时，建议各项目部设立专门的信息管理中心，配置具备数据工程能力的技术人员与项目管理人员协同作业，推动数据在“源头采集—平台处理—现场应用”链条中的闭环流转。在系统架构方面，应优先采用基于云计算与微服务的分布式架构设计，保障系统可横向扩展、纵向融合，满足超大规模项目的并发管理需求 [4]。在信息安全方面，必须建立包括多因素认证、数据加密存储、权限隔离与定期审计等在内的安全防护体系，防止敏感工程数据泄露或被篡改。此外，应制定详细的系统运维标准与容灾恢复机制，确保平台在施工高峰期或突发故障情况下依然具备高可用性与快速恢复能力。

（四）推进路径建议

在推进大数据驱动进度管理系统的过程中，应采用循序渐进的三阶段策略，确保系统建设与项目实践良性互动。第一阶段为“试点部署”，选择具备代表性的关键线路、重要节点或技术难度大的子项开展小范围应用验证，重点测试模型在实际施工条件下的稳定性、准确性与用户适配性；第二阶段为“系统推广”，基于试点反馈进行模型调整与功能优化，并制定标准化的应用流程、数据格式与接口规范，在企业内部多个项目中全面推广应用；第三阶段为“标准固化”，将大数据进度控制模型上升为集团层面的管理标准与制度构成部分，嵌入项目立项、投标、执行、验收等各阶段流程中，并纳入绩效考核与合同管理体系，实现技术推广向管理变革的深度融合 [5]。同时，应鼓励与行业协会、主管部门协同，参与数据接口标准与工程信息模型的编制与试点，为行业构建统一的数据共享生态提供示范样本与政策基础。

总结：

大数据技术的快速发展正在深刻改变传统工程进度管理的方式。本文从当前进度管理面临的挑战出发，系统分析了大数据在计划制定动态监控、风险预警等环节的实际应用机制，并通过典型案例验证了其在提升工程效率与控制能力方面的显著成效。通过构建以数据驱动为核心的多层次进度管理模型，工程项目能够实现从静态管理向动态、智能管理的转变。同时，组织保障、平台建设与推进策略的配套也是实现技术落地的关键。未来，应进一步加强工程领域数据标准化、算法本地化与行业协同机制建设，推动大数据技术与工程管理的深度融合，为实现项目管理的高质量、精细化发展提供坚实支撑。

参考文献

[1] 李达 . 基于大数据分析的建筑工程进度管理优化研究 [J]. 新城建科技 ，2024，33（10）：154-156.

[2] 梁煜钒 ， 罗薇 . 数据挖掘在工程项目管理中的应用 [J]. 科技创新与应用 ，2020，（35）：185-186.

[3] 唐秀锋 . 大数据分析在道路桥梁工程施工进度管理中的科技赋能 [J]. 张江科技评论 ，2025，（02）：165-167.

[4] 韩庆红 . 大数据技术在建筑工程进度动态管理中的应用 [J].建筑技术开发 ，2025，52（09）：59-61.

[5] 徐敏 ， 吴彦伟 ， 邱海江 ， 等 . 基于智能电网大数据的三维可视化管理系统及其应用研究 [J]. 电力勘测设计 ，2021，（11）：55-60+67.