大数据技术在工程管理项目进度监控中的应用研究

引言

随着工程建设项目向大型化、复杂化发展，传统进度监控模式依赖人工记录与经验判断，难以应对多工序协同、多因素干扰的动态场景，进度偏差识别滞后、风险预警不足等问题频发，直接影响项目工期与成本控制。

一、大数据技术在工程管理项目进度监控中的应用现状

1.1 应用场景

大数据技术在工程管理项目进度监控中的应用已渗透到多个关键环节。在进度数据采集环节，通过物联网设备实时捕捉施工设备运行状态、材料进场数量等现场数据，同时整合施工日志、监理报告等文档类信息，形成覆盖人、机、料、法、环的全域数据采集网络。在进度分析与预测环节，借助大数据算法对历史进度数据与当前施工数据进行比对，识别关键工序的进度偏差，并结合天气、资源供给等外部变量，预判后续施工节奏。

1.2 应用成效

大数据信息化发展。优化了进度管理信息化环境下的实时监控，能够动态呈现工序进度，项目部管理人员可以通过大数据仪表盘实时了解各个工序进展情况，解决进度报表滞后反映造成进度现状不清晰的问题。提升进度纠偏的准确性，以大数据分析替代人工审查纠偏方式，能够精准发现隐蔽进度风险，例如通过数据发现各工序中设备电量、耗电量异常状况时，反映出工作强度偏差。提高决策支撑力度，在数据挖掘进度风险影响因素的客观数据分析基础上，支撑资源优化配置、工序优化管理，减少经验判断。

1.3 应用中存在的问题

目前使用还存在一些实际问题，一是数据不完整，目前有些工地实际使用的还是以手工方式输入数据，对于借助物联网所采集的数据不能方便关联，而且数据不标准，参建各单位进度指标计算口径不一致，导致数据无法进行关联对比；二是模型通用化不强，模型分析多为一个项目条件下得出的，对地理环境、工程类型等其他因素差异敏感，使得模型移植到其他工况分析误差大。三是使用成本问题，全套大数据监控设备投入、维护需要较大的技术运营费用，在一定时期内只能重点在大型项目中使用。

二、大数据技术在工程管理项目进度监控中应用的影响因素

2.1 核心影响因素识别

工程进度管控数据、技术、成本、人员和管理是大数据技术应用的四类关键性影响因素。数据因素是大数据技术应用的保障因素，分析的基础主要来源于工程项目进度管控所产生的相关数据信息，如数据采集是否全面、数据质量是否符合要求、数据是否达到统一的标准；技术因素是大数据技术应用的支撑因素，如是否适合工程项目进度管控采用的大数据技术模型、是否适合工程项目管控大数据技术使用的相关数据处理平台、是否具备数据处理技术的不断升级能力；成本因素是大数据技术应用的客观限制因素，如是否具备项目部署大数据系统的技术成本以及后期持续维护的运维成本。人员和管理因素是大数据技术应用的保障因素，是否具备从事工程项目进度管控大数据管理人员的数据能力、工程项目管控大数据相关技术管理人员的实操能力以及相关配套管理制度。

2.2 影响因素作用逻辑

数据链环节由基础链、支撑链、约束链和保障链环节链条耦合而形成，其中基础链、支撑链属于基础性、必要性约束性环节，包括数据因素、技术因素及成本因素；约束链环节包括数据因素、技术因素及人员管理因素；保障链环节包括数据因素、技术因素和保障要素。

三、大数据技术在工程管理项目进度监控中的应用策略

3.1 完善数据采集与管理机制

工地数据采集需制定一个全国集采的、数据标准。在采集过程中，采用物联网、人工填报相结合，对于重大环节布置传感器记录设备的运行、物资消耗等动态数据，隐蔽工程、人工环节等采用移动终端APP 实时填报，上传现场照片佐证。同时确定统一标准的数据格式、指标定义、时限等，归集所有数据到集中式的数据平台进行全生命周期的存储，分施工阶段、专业类型进行分段分类归档保存，制定数据校验规则，自动检出数据异常值，设置数据权限，防止数据流失，人员按级授权，施工人员只能看到本段数据，管理人员具备全部施工数据权限等。

3.2 优化进度分析与预测模型

模型开发既要考虑基础性的共通性模块设置、针对性的适应性参数调整。共通性基础模块按照任务节点之间的制约、资源之间的协调、外界环境影响等因素划分，各模块中包含共通的运算过程和算法；根据不同领域的工程项目，在系统提供的条件参数设置下可进行不同的选调；系统改进过程应与项目业务协同：在项目运行过程中总结项目的滞后率、提前率对项目期量标准进行对比调整、校正项目算法的各参数加权程度，邀请后台研究人员、技术主管、施工监理工程师组成评定小组，结合现场实践经验，优化项目算法逻辑设计，防止纯数据驱动的模型建设存在脱离现场实际的缺陷。

3.3 构建进度风险预警体系

进度风险预警做到实时监控、分级预警。首先建立进度风险计划表，从进度计划中提取进度风险控制参数，即将进度计划的提前或滞后影响工程、进度风险的影响因素诸如设计变更、资源量需求、天气因素等进行量化，如某项工作材料供应的延后天数可作为预警监测值。然后通过大数据系统实时掌握指标变化，将指标的变化设为 1 级预警，系统自动报给施工队伍负责人预警提示信息。将指标变化设为 2 级预警，系统自动报给相关部门组织解决，同时自动提取往年处置该风险的成功经验，进行信息反馈。将指标变化设为 3 级预警，系统自动上报项目总负责人，并自动生成进度风险预警风险分析报告，资源调动建议方案等。

3.4 加强人员培训与技术支持

分层培训人员。管理者侧重数据理解、决策分析的培训，以分析过程中的进度数据表为案例，通过学习进度数据表的重要指标，训练管理者从数据反差发现进度问题的能力；技术人员侧重模型运用及问题排查训练，包括数据的导入、参数的设置及常见报错排除；一线施工人员层面，在内容上仅培训数据填报及常用校验规则。同时，提供相应的线上服务和线下服务：线上服务通过系统AI 问答实现常见问题的答疑；线下服务是指技术骨干人员在项目早期进驻进行现场技术服务，在项目的运行周期内，针对不同的具体需求通过系统进行远程技术支持。

3.5 健全相关管理制度

应涵盖数据标准、职责、安全。建立“数据采集管理办法”，规定数据填报岗位、数据质量、考核指标等，将数据完善率纳入考核指标；建立“技术应用操作办法”，规定使用大数据平台的数据使用权限、使用方法、应急预案等，如模型参数变更应由双人确认。在数据安全层面，实行分级保护制度，敏感性数据如进度计划数据、资源配置计划等进行加密存储并自动生成访问日志以达到记录追责的目的，并对一些非敏感数据作出共享范围界定，明确不能外传。

结语

大数据技术为工程管理项目进度监控带来革新。本文通过分析其应用现状与影响因素，提出的系列策略，能破解数据、技术等方面问题。实践中需注重多要素协同。未来可深化技术融合，提升适配性与易用性。本研究为相关实践提供参考，推动工程进度监控迈向智能化，助力项目高效管控。

参考文献

[1] 刘莎. 大数据背景下国有企业人力资源精细化管理探究[J]. 就业与保障,2024,(12):193-195.

[2]吕慧萍.大数据分析在优化人力资源配置决策中的应用探讨[J].中国经贸导刊,2024,(18):202-204.

[3] 张荣荣, 李静. 大数据技术在电费核算业务中的应用实践[J]. 电工技术,2024,(S2):747-748+751.