电邮这篇文章 给排水工程施工中的环保理念融入及实践路径
DOI: http://dx.doi.org/10.12349/edc.v8i1.8981
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王媛,刘巡巡.绿色城市理念下城市给排水工程施工智慧化技术[J].智能建筑与智慧城市,2025,(10):178-180.
李昊泽.防渗漏施工技术在建筑给排水管道工程施工中的应用[J].建筑机械,2025,(10):144-147.
李锦涛.建筑给排水及暖通工程施工技术和造价控制研究[J].住宅与房地产,2025,(23):116-118.An Analysis of the Application Path of Big Data Technology in Dynamic Management of Engineering Cost EstimationChen LiShanghai Rongji Project Management Co., Ltd., Wuhan, Hubei, 201800, China AbstractAgainst the backdrop of digital transformation in the construction industry, traditional engineering cost management models suffer from issues such as data isolation, lagging dynamic control, and insufficient accuracy in cost prediction, making them difficult to meet the full-cycle management needs of complex engineering projects. Based on the characteristics and advantages of big data technology, this paper analyzes its application value in dynamic engineering cost management. It constructs an application path of big data technology from four dimensions: data collection and integration, cost prediction and optimization, process monitoring and early warning, and settlement review and post-analysis. Combined with practical cases, it builds an architecture for a big data platform for dynamic engineering cost management. Through comparative experiments, it verifies that this path can effectively improve the efficiency and accuracy of cost management. The research results show that big data technology can break through data barriers in engineering cost management, achieve a shift from passive control to proactive prediction, and provide technical support and decision-making basis for cost control of construction enterprises.KeywordsBig Data Technology; Engineering Cost Estimation; Dynamic Management; Cost Control; Full-Cycle Management大数据技术在工程造价动态管理中的应用路径探析李晨上海容基工程项目管理有限公司，中国·湖北武汉 201800摘要在建筑行业数字化转型的背景下，传统工程造价管理模式存在数据孤立、动态管控滞后、成本预测精度不足等问题，难以适配复杂工程项目的全周期管理需求。本文基于大数据技术的特征与优势，分析其在工程造价动态管理中的应用价值，从数据采集与整合、成本预测与优化、过程监控与预警、结算审核与复盘四个维度，构建大数据技术的应用路径，并结合实际案例搭建工程造价动态管理大数据平台架构，通过对比实验验证该路径可有效提升造价管理的效率与精准度。研究结果表明，大数据技术能够打破工程造价管理的数据壁垒，实现从被动管控到主动预判的转变，为建筑企业的成本管控提供技术支撑与决策依据。关键词大数据技术；工程造价；动态管理；成本管控；全周期管理【作者简介】李晨（1988-），男，本科，造价工程师，从事工程造价研究。1 引言工程造价管理是贯穿工程项目投资决策、设计、施工、竣工结算全流程的核心工作，其精准性与时效性直接影响项目的经济效益与社会效益。随着建筑行业规模的扩大与项目复杂度的提升，传统工程造价管理模式逐渐暴露出诸多弊端：其一，数据来源分散，设计图纸、施工日志、市场价格等数据缺乏统一标准，导致信息孤岛现象严重；其二，成本预测依赖经验判断，难以应对建材价格波动、政策调整等动态因素，预测结果与实际成本偏差较大；其三，施工过程中的成本管控多为事后核算，无法实时跟踪成本变化并及时预警风险；其四，竣工结算阶段数据核对工作量大，人工审核效率低且易出现疏漏。近年来，大数据、人工智能、物联网等新兴技术的快速发展，为工程造价管理的转型升级提供了技术契机。大数据技术凭借其海量数据处理、多源信息融合、复杂关联分析的能力，能够实现对工程造价全周期数据的深度挖掘与高效利用。目前，国内外学者已围绕大数据在工程造价领域的应用展开研究，部分研究聚焦于造价指标的智能测算，部分研究探索了基于大数据的成本风险预警模型，但现有研究多侧重于单一环节的技术应用，缺乏对工程造价动态管理全流程的路径构建。2 大数据技术与工程造价动态管理的理论基础2.1 大数据技术的核心特征大数据技术是指对海量、高速、多样、低价值密度的数据进行采集、存储、清洗、分析与可视化，最终提取有价值信息以支持决策的技术体系。其核心特征可概括为“5V”：Volume（海量性），能够处理工程项目全周期产生的海量数据，包括设计数据、施工数据、市场数据等；Velocity（高速性），可实现数据的实时采集与快速处理，满足工程造价动态管控的时效性需求；Variety（多样性），支持结构化数据（如造价定额、合同条款）与非结构化数据（如施工图纸、现场视频）的融合分析；Veracity（真实性），通过数据清洗与校验，提升数据质量，保障造价分析结果的可靠性；Value（价值性），从海量数据中挖掘潜在规律，为造价管理决策提供精准依据。2.2 工程造价动态管理的内涵与目标工程造价动态管理是指在项目全生命周期内，以市场变化为导向，以数据为核心，通过实时跟踪、分析、调整造价信息，实现对项目成本的全过程、精细化管控。其核心目标包括三个方面：一是精准预测，结合历史数据与实时市场信息，预测项目各阶段的成本，降低造价偏差；二是实时监控，跟踪施工过程中的成本变化，及时识别超支风险并预警；三是优化决策，基于数据分析结果，优化设计方案、施工方案与资源配置，提升项目经济效益。
与传统静态管理模式相比，动态管理更强调“实时性”与“主动性”，而大数据技术的应用则为这一模式的落地提供了关键支撑。3 大数据技术在工程造价动态管理中的应用路径构建基于大数据技术的核心能力与工程造价动态管理的需求，本文从数据采集与整合、成本预测与优化、过程监控与预警、结算审核与复盘四个关键环节，构建全流程应用路径。3.1 多源数据采集与整合：打破信息孤岛，构建造价数据库工程造价数据来源广泛且类型多样，数据采集与整合是大数据应用的基础环节。该环节需依托物联网、BIM（建筑信息模型）、云计算等技术，实现多源数据的自动化、标准化采集与融合。3.1.1 数据采集层结构化数据采集：通过对接工程造价管理系统、招投标平台、建材价格数据库，采集造价定额、工程量清单、合同价格、材料价格波动数据等；非结构化数据采集：利用BIM技术提取设计图纸中的工程量信息，通过施工现场传感器采集人工、机械、材料的消耗数据，借助移动终端采集施工日志、变更签证等文本数据；外部数据采集：整合宏观经济数据、政策法规文件、行业造价指标、同类项目历史数据等外部信息。
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