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建筑黑科技 | PLM精益建造管理平台:从项目“数字化”到项目“智能化”

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PLM精益建造管理平台:

从项目“数字化”到项目“智能化”

住建部《“十四五”建筑业发展规划》中指出,加快智能建造与新型建筑工业化协同发展是当前建筑行业高质量发展的首要任务。建筑工业化,即按照工业生产方式改造建筑业,基本途径是建筑标准化、构件工厂化、施工机械化、管理科学化,以加快建设速度、降低工程成本、提高工程质量。


智能建造推动建筑业与先进制造业、新一代信息技术深度融合,实现基于工程全生命周期数据的信息集成与业务协同,以提供绿色、可持续、智慧化的工程产品,是建筑业在互联网时代生产方式的进一步变革,这无疑对建筑行业的各参与方提出了更高的要求。本文将以实际工程项目为例,深入讨论如何利用数字化、信息化、精益化的思维打造数字建造管理平台,为建筑业的科学管理的目标提供一些可行的思路。


01

WHAT?精益建造管理平台的思考


关于项目建设管理平台,我们时常会听到如此的怨言:“花了很多精力,填写了许多数据,但没能帮助我们获得多少有用的信息”。这种在数据的海洋里遨游,却渴死于缺乏信息的例子并不鲜见,这也让许多人对项目建设管理平台产生了“花架子”的偏见。为什么会产生这样的现状?我们又应该何去何从?事实上,根据DIKW模型[1],从数据到最终的智慧存在四个级别的转化过程:

  1. 数据(Data):对客观事物的量化描述;

  2. 信息(Information):包含上下文语境的可被描述和解释的具有使用价值的数据;

  3. 知识(Knowledge):用于解决问题的结构化的信息;

  4. 智慧(Wisdom):为了某个目标而运用知识的能力。


 

   DIKW模型


基于这个模型,当我们过度关注于只是将数据或是信息存储起来,而非尝试利用他们构建知识、提供智慧的话,那么自然便无法帮助使用者更好认识项目、管理项目。因此我们认为高质量数字建造管理平台需要打通从数据到智慧的转化路径


 

   利用DIKW诠释数字化的四个层级


而破局的关键在于如何根据业务需求更好地建立结构化信息,并形成知识图谱,进而开发智能算法,实现基于数据驱动的业务智慧


02

WHY?为什么选择PLM? 


PLM,即产品全生命周期管理,指管理产品从概念,到设计和制造,再到销售、服务,最后到退役的生命周期的过程,是产品工业化的基础。


建筑业想要工业化,可参照制造业,建立建筑全生命周期管理PLM平台,集三维CAD/CAE/CAM及项目管理(PM)于一体,形成单一集成数据源,将建筑视为离散制造的产品,以数字化三维模型为载体,提供从工程设计、生产制造、施工安装到运营维护的全生命周期数字化解决方案,打通数据流转通道,构建设计、算量、生产、施工、运维的全流程一体化,实现“一个模型干到底,一个模型管到底”。


基于PLM的特性,我们的目标是打造“一清二楚、按部就班、精益求精”的精益建造管理平台。采用PLM精益建造管理平台可进行全流程项目管理,集成多种现场、协同数据,并对其可视化,让项目运行状态可感知。


应用场景及创新点


  交模型,基于三维标注技术,全程无纸化交付。基于三维模型的技术交底,可及时发现设计问题,提升了工作效率,可以实现像看图搭积木一样地建房子。


■  管进度,通过人工智能算法实现施工进度的智能分析、预警,以及结合设计模型、成本、材料的6D模拟,帮助管理人员协调资源分配。


■  算造价,基于参数化模型和大数据的数据聚合能力,动态生成计量计价清单,提升造价计算效率。


■  看现场,通过无人机、智能监测等设施,对现场航拍、人员考勤、不规范行为、用水用电、塔吊运行状态等现场数据实施智能监测。


■  验质量,基于大数据技术,建立了一套基于模型的现场问题管理流程,帮助全流程人员在一个平台提出问题、查看问题、解决问题,形成一套工作流的闭环,提升工作效率。


03

HOW?PLM精益建造管理平台实践


本节以实际项目为例详细介绍建造管理实践经验。该项目以建筑全生命周期管理PLM为理念,建立集设计、算量、生产、施工、运维为一体的数字建造平台,以三维数字模型作为唯一数据源,减少了项目施工工期,提升了项目建设质量。


 

   基于实际项目的PLM精益建造管理平台


三维交付

设计生产无纸化

三维标注技术,让建造就像搭积木


项目引进制造业先进的无纸化交付技术,消除3D模型和二维图纸间数据不一致的潜在风险,所有必要信息均在模型中表现得一清二楚,减少了下游人员(加工、制造、施工及运维等)对模型的理解时间及偏差。


 
 

   节点三维标注


现场劳务班组在使用了基于三维模型标注的交底方案进行施工后,普遍反馈理解设计成果更简单,实施起来更方便


 

   项目现场使用三维标注进行交底


区别于传统图纸交底,基于三维模型的技术交底,更加直观,方便施工人员了解详细构造,及时发现设计问题,有效提升对模型的理解效率。


 

   纸质钢结构安装说明书


同时,我们根据三维标注,制作钢结构安装指导手册。手册详细描述了钢结构安装的构件分区、构件定位、构件编码、施工顺序、注意事项和人材机料等信息,让施工任务更加直观、清晰,实现了像看图搭积木一样地建房子


进度管理

进度管理精益化

利用AI算法实现进度的智能分析、预警及6D模拟


无法度量就无法管理。

—— 彼得·德鲁克


项目平台以项目管理理论中的PDCA循环为基础,结合WBS、看板管理、可靠度理论等管理技术,使用人工智能对工作量进行估算,并利用WBS维护进度数据,实现自动联级更新任务进度,通过实际施工中积累的工作进度数据对计划逾期概率进行评估,用于控制逾期风险。[2]


 

   进度管理的PDCA循环


我们借用工厂的看板管理机制,建立了项目进度看板,方便项目管理方了解项目进展。同时通过对项目整体及单个任务进行燃尽分析,辅助增强项目人员对项目整体的进度把控,帮助项管人员及时发现进度偏差。


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   进度看板


现场人员每次对工作进度的更新会自动更新整体进度,并记录下来,程序定期根据记录生成进度周报月报。在保证了数据来源可靠性的同时,减轻现场人员的填报负担,提升了工作效率[3]


   

   项目进度自动分析


基于平台已收集的进度数据,以及工区的特征数据如劳动力、工作量、天气因素等,使用机器学习中的梯度提升树(Gradient Boosting Trees)算法预测工区级别任务进度,从而帮助进行资源分配、调整任务,使得管理决策精益求精


   

   机器学习算法预测任务进度流程


记录下来的施工进度数据可以用来与计划进度进行比对,进行进度偏差溯源。同时,通过集成基于模型的计量计价规则,利用模型绑定任务,可以自动提取生成主材与成本曲线,实现了BIM的6D进度管理(4D+材料+成本),用于辅助项目进行材料与资金准备。


 

   项目进度6D模拟(4D+材料+成本)


无人机航拍

现场管理立体化

基于无人机图像技术,实现多维度施工管理


项目定期使用无人机航拍记录现场状况,用以对比现场施工进度与模型的形象进度。同时对于发现的现场问题,可以在全景中发起整改流程,现场人员和设计师可以在平台中进行响应。相较于照片,全景记录的信息更多,使用者可以了解到事发位置周边的情况,方便更全面地了解问题,现场管理一清二楚。


 

   在航拍全景中发起现场问题整改流程


 

   航拍全景问题标注


质量安全管理

质安数据多元化

基于大数据技术,实现现场问题多维数据集成


现场管理者可以在手机上发起现场质量安全问题的整改流程,流程中集成了该问题处理时产生的所有数据,如图片、文档、沟通记录等。


   

   手机端发起流程


 

   现场问题列表


产生的现场问题会被自动处理、统计生成各类报表,包括各类问题统计、多层次分析、现场问题提交记录频率、问题处理状态等,供项目经理查看,现场问题情况一清二楚,方便项目经理从各角度了解当前现场的整改情况。


 

   现场问题智能看板


     

近六个月提交问题统计

       

问题类型多层次分析

     

问题提交记录频率

     

问题处理状态统计

     

问题紧急程度统计

   智能看板各类报表


相比于传统管理模式,使用PLM平台可实现集成化的统一管理,让沟通、查询、管理更加方便。除此外,利用业务对象关系,可以轻松将问题信息与任务、模型挂接,方便使用者更快速的找到相关资源。


施工管理

项目管理全景化

基于大数据的数据聚合能力,实现一页纸施工项目管理


我们利用大数据与搜索引擎技术将模型信息与建设期间数据进行动态连接。方便用户在一个页面中查看当前工作相关的任务信息、相关模型、材料统计、成本统计、问题与流程、交流沟通、文档资料、统计数据、历史记录等,实现施工管理的一页纸项目管理(One Page Project Management)[4]


 


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   一页纸项目管理


由于所有数据均为各应用独自创建,并由搜索引擎进行集成,因此无需额外工作量,即可实现从WBS的角度看项目。基于WBS的数据处理按部就班,管理项目一目了然。


 

   WBS工作包分解



成本算量模型化

基于大数据的成本控制模拟,实现成本优化


同时,我们在模型参数化的基础上,利用大数据引擎对交付物关系和模型IFC属性进行处理,并于造价定额数据库中匹配,得到招标采购所需的计量计价清单。


   

   基于模型计量及成本优化原理图


由于清单由程序生成,我们可以轻松的通过添加过滤器对计量计价清单进行过滤,得到给定分包的项目清单。我们也可以通过大数据引擎搜索反查计量项目对应模型对象,优化模型造价,做到精益求精


 
 

   项目计量计价清单


实践证明,由于计量清单的生成都由程序动态完成,模型的调整即可直接影响到成本的计算,相较于基于图纸的成本计算,显著提升了工作效率



智慧工地

现场管理智能化

基于智能设备,实现现场数据智能监测


我们接入现场智能设备,实现对现场人员考勤、不规范行为、用水用电、塔吊运行状态等现场数据实施智能监测,异常数据及时推送管理者,施工现场按部就班


 

   智慧工地


     

智能考勤

     

视频监控及AI视频预警

     

晴雨表

     

现场实时数据

       

智慧塔吊

   智慧工地功能模块


应用成效


■  实行了三维模型无纸化交付,解决了二维图纸不清晰、生产联动弱的问题。传统施工过程中使用二维图纸,会存在有信息偏差导致的效率和准确性的偏差。通过本平台的应用,使设计和生产有机联动,规避信息偏差,提高产品质量。


■  构建了基于模型的结构化数据,解决了现场数据冗杂繁多、无法分析的问题。建筑业是数据体量庞大的行业,通过本平台的应用,提高了全流程的数据使用效率,为智能化转型打下坚实的基础。


■  实现了现场管理和施工进度的智能化管理,解决了管理疏漏、决策困难的问题。传统施工现场环境复杂,危险源监测不到位;另一方面施工进度管理依靠人工经验,合理性不能保证。通过本平台的应用,提升了资源分配和管理人员决策的合理性,提高了现场安全管理水平。


■  实现了项目各方协同管理,解决了项目信息断层的问题,提高了信息传递时效性。传统施工管理仅局限于施工现场,通过本平台的应用,打破了管理局限范围,将设计、算量、生产、施工、运维等多个过程纳入数字化管理范畴,加强了管理力度,提高了管理效能。


04

精益建造管理的总结与展望


受住建部《“十四五”建筑业发展规划》政策的影响,我国建筑产业的未来必然是逐步向工业化和智能化发展的,但受制于我国长期相对粗放的管理方式的影响,建筑业从人力密集型的转向智力密集型的过程必然不是一个一蹴而就的。但值得欣喜的是,近些年越来越多公司和从业者开始注重数字化平台的应用和精益化管理模式的设计。


由于建筑工业化的精益化管理对管理细度的要求更高,如果我们仍然采用手工的管理逻辑,将会大大增加管理的工作量,给项目实施带来挑战。但根据DIKW模型,我们可以发现,通过将业务数据信息化后,通过知识图谱的建立,广泛的联系各业务对象,可以显著减少重复工作,同时,配合各种自动化的智能化的算法,配合适当的可视化展示,可以有效的辅助管理工作的完成。


后续,我们将基于本项目的实践经验进一步推进“项目数字化”到“项目智能化”的转型,实现设计、算量、生产、施工、运维的全流程一体化,从模型数据化,到数据系统化,最后系统智能化。



   参考文献

[1] Wikipedia - DIKW Pyramid, 

https://en.*********.org/wiki/DIKW_pyramid

[2] Wikipedia - PDCA, 

https://en.*********.org/wiki/PDCA

[3] Zhang S ,  Wang X . Dynamic Probability Analysis for Construction Schedule Using Subset Simulation[J]. Hindawi Limited, 2021.

[4] Campbell, A Clark. One-page project manager[J]. New One-Page Project Manager, 2013.



   相关成果

本项目取得科研成果及知识产权如下:SCI论文 篇,发明专利授权 项、实审 项,软件著作权 3 项。

[1] Zhang S ,  Wang X . Dynamic Probability Analysis for Construction Schedule Using Subset Simulation[J]. Hindawi Limited, 2021.

[2] 《一种基于随机概率的施工进度风险控制方法》(发明专利公开号:CN112308333A)

[3] 《一种基于Revit的BIM构件施工编码创建方法》  (发明专利公开号:CN113139227B)

[4] 《基于BIM的建筑工程进度看板管理系统软件》(编号:2022SR0737583)

[5] 《基于Revit的BIM模型编码软件》(编号:2021SR0565603

[6] 《基于云平台的BIM模型标注软件》(编号:2021SR0546597)


 -END-



来源:达索系统
建筑海洋BIM理论材料PLM控制工厂Revit人工智能
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首次发布时间:2023-05-04
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