全生命周期视角下造价数据智能分析

由于建筑行业的不断发展以及市场竞争的加剧，传统造价管理模式已经不能满足当前项目的需要，在项目的整个过程中，造价控制及成本管理的水平将直接关系到项目的完成情况和项目盈利能力。全生命周期造价管理就是对项目从立项到设计再到施工最后交付使用的过程开展造价数据全程的跟踪管理工作，并且努力把每个阶段的成本都降到最低、把风险降到最少。伴随着大数据、人工智能、机器学习等先进信息技术的发展，近几年来造价数据的智能分析与智能管理已经成为提高项目管理水平与管理精度的一个十分重要的手段。

1 全生命周期造价数据管理的必要性与现状

1.1 全生命周期造价数据管理的必要性

全生命周期造价数据管理是现代建筑项目的一个重要组成环节，而传统造价管理模式将工作范围限定在某一个阶段，如设计阶段进行预算编制工作或者施工阶段进行成本控制等工作，不能实现造价信息在各阶段之间相互共享交流，整个项目就缺乏对于项目整体成本的把控。对于工程而言，随着工程规模、技术难度越来越高，涉及到的成本因素也越来越多。针对这样的一种状况，单一阶段的成本管控已无法满足全过程工程的成本管控。从本质上讲，全生命周期管理是基于跨阶段进行数据汇聚后的所采取的一系列措施来实现对项目从规划到设计、施工、运行维护等各个阶段均能获得相应的精确预算和准确的成本分析，进而在一定程度上避免出现预算超支现象和项目工程滞后的现象，在设计阶段通过增加成本控制方法，能够有效杜绝后期因为设计变更发生的设计成本的溢出；同样地，在施工阶段通过智能化手段对成本动态跟踪可尽早发现问题，并及时进行调整，可将风险影响降到最低。在此基础之上，不仅可以提高项目的透明度，还能使得项目团队对资源配置和成本控制做到有效应对，达到对项目进行高效的实施。

1.2 全生命周期造价数据管理的现状

目前，大多数建筑项目的造价管理仍存在局限性，特别是在数据的整合与应用方面。传统的造价管理主要依靠人工经验和历史数据进行预算编制及成本监控，缺乏对项目全生命周期内的各项数据进行统一管理和分析的机制。这种局部管理模式容易导致项目阶段间信息不对称，造成数据缺失或误差。例如，施工阶段的成本数据可能无法及时反馈到设计阶段，导致设计与实际施工差异较大；而运营阶段的维护成本与建设成本之间的联系往往被忽视，导致后期运营管理困难，增加了运营成本的风险。此外，随着信息技术的不断发展，部分建筑企业已开始采用基于 BIM（建筑信息模型）和 ERP（企业资源规划）等技术的智能化造价管理系统，但这些系统的普及程度仍然较低，且许多中小型企业仍未完全意识到全生命周期数据管理的重要性。

2 生命周期视角下造价数据智能管理的策略

2.1 整合多源数据，实现跨阶段数据互通

在全生命周期造价管理中，项目的所有阶段都来源于大量数据，包括设计、施工、采购和运营等各个环节；传统意义上的造价管理仅限于单一阶段的造价数据处理及分析，并没有从整体上将项目各个阶段的各类数据汇集在一起统筹考量，所以，在整个项目的建设过程中不能有效地控制成本及进行风险预警，故建立一个跨阶段数据互联互通的平台，是提高造价数据智能管理水平的前提。基于大数据和云计算技术，把设计阶段的预算数据、施工阶段的进度和实际成本、采购阶段的物资单价、运营阶段的维护费用等各种来源的数据源，汇聚到一个平台上，同时还要能够实现实时的采集，能存储过程和运行的数据，还能将这些采集到的各种过程中的各项数据做到及时、快速地汇总与归集，实现跨部门的互通、联动以及互相协作，让以前大家所存在的一些信息孤立的状态得到转变，所有各方面的信息能够流起来、动起来，然后再把各项业务连动起来，把信息流、资金流、业务流融为一体，最后以基于数据分析的算法作为依据，关联出各阶段的造价，这样就给项目方提供了综合性的全生命周期的成本控制方案。

2.2 引入人工智能及机器学习应用，提升预算预测和风控能力。

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 用于处理大数据和预测分析是建筑项目造价智能管理的重要技术之一。通过对以前项目的大量的历史数据进行训练得到模型，根据该模型来预测项目成本的变化趋势以及存在的风险，指导进行项目的预算编制和成本控制，在整个建筑项目的全生命周期内对建筑项目的造价数据进行管理过程中，作为项目经理不但需要对当前项目的成本进行管理，还需要对于未来的成本变化趋势以及可能的风险因素进行预测。这就要求系统能够将历史上的大量的数据充分学习和挖掘，并且找出影响建筑项目成本的主要因素。比如利用基于机器学习的算法对项目各个阶段中的实际成本与计划成本之间的差距进行分析，分析得出项目建设中存在的容易出现问题和风险较大的环节或环节，并采用数据驱动的方式来进行项目的预测，提出具体的预警。实际应用方面，利用图像识别和自然语言处理，自动化分析图纸、文件、文本资料等，自动读取其中信息，定期检查项目的具体进度，并随时上报项目所处的状态。如果存在问题，则会及时发出预警提示。

结束语

全生命周期视角下的造价数据智能管理为建筑项目提供了更加精准、高效的成本控制解决方案。通过整合多源数据、引入人工智能与机器学习技术，并构建智能决策支持系统，项目团队能够实时追踪项目的各项数据，提前识别潜在风险，优化资源配置，从而有效控制预算并提高项目成功率。然而，智能管理系统的推广仍面临数据质量、技术适应性及团队协作等问题，需要在实践中不断完善与优化。未来，随着信息技术的不断进步，造价数据智能管理将更加深入到项目的各个阶段，推动建筑行业的智能化转型，提升项目管理的科学性与精度。

参考文献：

[1] 林锦全. 基于大数据的工程造价信息资源共享方法 [J]. 工程造价管理 , 2024, 35 (06): 39-43.

[2] 张晓珂 . 基于全生命周期的绿色建筑成本影响因素研究 [D]. 中原工学院 , 2024.