智能建造背景下建筑工程质量管理创新路径

引言

智能建造以数字化、智能化技术为核心，重塑建筑工程全流程。传统建筑工程质量管理存在数据滞后、依赖经验、协同不足等问题，难以适应现代工程需求。在智能建造背景下，探索质量管理创新路径，能突破传统模式局限，提升管控精准度与效率，保障工程质量，对促进行业转型升级、实现高质量发展具有重要现实意义。

一、基于智能技术的质量管理工具创新

1.1 BIM 技术在质量管理中的深度应用

BIM 技术通过三维数字化建模实现质量管理的可视化升级。在设计阶段，可将构件的材料强度、尺寸精度等质量参数嵌入模型，形成带有质量属性的数字化原型，为施工质量设定明确标准。通过碰撞检测功能，能提前发现管线交叉、构件冲突等潜在质量隐患，避免施工阶段的返工整改。施工过程中，BIM 模型与现场实际数据的联动成为质量管控核心。借助移动端扫描技术，可将现场实测数据与模型预设参数实时比对，一旦出现偏差立即预警。例如在钢筋绑扎环节，通过模型与现场扫描数据的叠加分析，能快速识别钢筋间距、保护层厚度等是否符合要求，实现质量问题的即时纠偏。

1.2 物联网与传感技术的质量监测创新

智能化传感技术提供全天候、多要素的质量信息。对于结构工程实体，可结合智能传感技术将传感器埋设于混凝土结构的结构构件、钢结构节点等结构敏感点位置，并通过智能传感器实时提供影响质量的各种参数变化，如温度、应变、位移等信息。该类信息可以通过无线方式实时传送至网络化信息平台，并基于平台提供可视化界面，实现管理人员实时监控结构信息。对于现场施工的质量状况感知延伸，可借助网络化平台，提供现场移动监测端。基于现场工序中的不同工况实施移动监测，如在混凝土浇筑时借助移动传感端实现混凝土坍落度、含气量等参数的快速测试，并实现实时上传；在对外露的幕墙、外立面等实现无人机巡航监测并借助图像识别的方法实现对混凝土面砖裂缝、平整度等质量评估。

1.3 大数据与人工智能的质量分析应用

AI+大数据对质量数据进行智能分析。可以通过质量大数据挖掘历史项目质量验收问题的解决办法、经验教训等数据，构建全流程质量数据库，将实际质量管理中大数据与人工智能结合，可以在监测过程产生的数据基础上，由 AI 自动化分析生成质量评价报告，人工标注监控检测存在的重点环节并提供应对措施。当发现混凝土强度增长率过高，可以通过质量大数据系统中的养护温度、配合比等信息进行对比分析，判断其产生的原因并提出具体的修改养护方法。

二、建筑工程质量管理流程创新

2.1 事前质量策划智能化

智慧策划实现质量事前精准筹备。“计划管理事前策划”模型依托类似项目数据库，并结合具体项目特征，得出对应项目策划质量目标、质量分解等策划内容。利用基于BIM 技术对各类构件材料参数、施工允许偏差等质量要求录入三维模型，形成明确的可执行的实体质量策划清单。通过“计划管理协同平台”进行策划协同，设计单位、施工单位、监理单位将项目策划质量要求共同录入云端，完成质量目标、要求等策划内容的网络确认、责任追溯，减少了纸质文件流转过程中信息产生偏差的可能性。

2.2 事中质量控制动态化

过程监控。采用物联传感、实时监控，将施工过程中的质量参数进行采集，并与BIM 模型中的数据进行比对，当钢筋绑扎间距过大、混凝土养护温度过高或过低等参数异常情况发生，自动预警，并推送给责任人员移动终端；同时利用无人机以及图像识别AI，高效、快速识别出模板安装平整度、墙面抹灰缺陷等，代替原有人工巡检中的滞后性；动态控制，将质量的全流程形成闭环，通过质量问题的汇总分类，匹配相应的整改流程以及整改时效，整改合格后，通过手机上传，同时未处理项进行追踪直至处理完成。

2.3 事后质量验收数字化

智慧验收实现离线验收向线上验收的转变，摆脱纸质记录的局限，全面构建数字化的验收体系，验收人员凭借移动端扫描构件的二维码，打开 BIM 模型中的验收标准，实测数据在验收现场录入，影像记录实时上传，由系统自动生成验收报告，针对隐蔽工程，可调取施工过程中传感数据与影像记录，过程可追溯、结果可验证；数字化的验收可实现对不同维度的比对分析，譬如将实际的竣工数据与设计模型比对，进行偏差分析的展示，标明整改范围；验收资料依托区块链技术存证，不可篡改并且便于后期查阅；智能系统对于验收数据进行汇总，形成整个项目的质量评估报告，实现对整个项目质量的综合评价，为后续运维阶段的质量追溯提供数字化的依据，达到工程质量全生命周期的可管可控。

三、建筑工程质量管理模式创新

3.1 全生命周期质量管理协同模式

全生命周期的协同模式冲破了各阶段、各专业割裂式的管理工作壁垒，树立了设计、施工、运维等全生命周期的质量协同理念。设计单位的 BIM 模型通过云端协同平台中传递质量参数，直接传递到施工过程，施工单位从实际施工的质量动态数据，传递到模型中，形成了施工现场质量信息的动态流转，运维期间有质量信息链追溯到模型，同时可以直接查询项目施工期间的全生命周期质量信息作为检修、维护的数据参考和支撑。

3.2 智能化质量风险预警与管控模式

风险控制模式Ⅲ是基于大数据分析对风险进行精准控制，依托风险管理模型将风险防范由传统的风险事后干预转换为风险事中预警；整合过往的经验风险数据和当前的风险监控数据，自动对现场重要施工阶段工序、风险事件以及严重程度等级予以智能化的危险识别，自动对高风险的工序生成风险预警短信；最终风险管控过程为预警—处置—验证的闭环结构。风险预警后，对接预警结果的数据模型自动筛选风险对应处置方案，并明确定位管控责任人；将处置措施进展情况实时推送到移动端，通过 AI 模型算法对实时数据的“人工诊断”，对风险处置的有效性进行判定，若处置仍未将风险消除，则不间断给风险控制发出提示。即最终风险模型的风险控制是把人为的经验式风险评判转变为风险数据化分析，管控措施的介入更有针对性。

3.3 基于数字孪生的质量模拟与优化模式

数字孪生是搭建实体工程并行映射的质量动态模型，即依据实体工程的监测信息对质量进行并行仿真。仿真模型实时接收实体工程的监测数据，并真实反映施工状态，可以虚拟仿真调整方案对质量的影响，如改变混凝土配合比对强度质量的影响、改变钢筋绑扎对结构稳定性质量的影响等。调整过程是一个仿真试错的过程，即以虚拟模型中各施工方案的质量结果为依据，选择最优方案指导实体工程施工，而实体施工的质量监测信息反馈到质量监控模型中，进而改进优化模型。例如复杂节点施工模拟，提前在孪生模型中模拟工序流程，规避质量风险，优化工序流程，以减少实体工程的质量试错成本后再在实体工程中实施。

结语

智能建造背景下，建筑工程质量管理通过工具、流程、模式创新，突破传统局限。BIM 等工具升级、全流程优化及新型管理模式，提升了质量管控效能。但技术融合深度与标准体系仍有不足。未来需深化技术应用，完善标准，推动质量管理向智能化、协同化迈进，为建筑行业高质量发展提供支撑。

参考文献

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