——高级工程师论文发表
科学技术是第一生产力。
文/海纳百川8090
摘要
数字化技术的蓬勃发展深刻变革了建筑工程管理格局。本文深入剖析建筑信息模型（BIM）、大数据、物联网等核心数字化技术在建筑工程管理全生命周期，涵盖项目规划、施工进度管控、质量安全监督等层面的创新应用，并佐以实际案例论证。同时，全面审视这些技术应用进程中面临的数据安全漏洞、技术标准碎片化、人员素养错配等关键挑战，进而提出具有针对性的应对策略，旨在为提升建筑工程管理效能与水准，强力推动建筑行业数字化转型提供权威性参考依据。
关键词
建筑工程管理；数字化技术；创新应用；挑战与应对
一、引言
建筑工程管理是一个复杂的系统工程，涉及多专业协同、多环节衔接以及海量信息的交互处理。传统管理模式在应对现代建筑工程日益增长的高效性、精确性和协同性诉求时渐显乏力。数字化技术的崛起，如同一座灯塔，为建筑工程管理照亮了新的前行方向。它借助整合多元信息资源、达成实时监测与深度分析以及促进多方无缝协同等卓越功能，为建筑工程管理的整体效能提升注入了强大动力，成为推动建筑行业朝着智能化、信息化前沿领域加速迈进的关键引擎。
二、数字化技术在建筑工程管理中的应用
2.1 建筑信息模型（BIM）技术
BIM 技术作为一种基于数字化三维模型的集成化管理工具，将建筑工程全要素信息，涵盖几何信息、物理信息、功能信息以及施工进程信息等，整合于一个协同共享的信息平台。在项目规划阶段，运用 BIM 进行场地环境模拟分析、建筑性能虚拟仿真，依据分析结果优化设计方案，显著提升建筑的功能性与能源利用效率。例如，在某超高层地标性建筑项目中，设计团队借助 BIM 技术对建筑的风环境、光环境进行精细化模拟，通过调整建筑外形轮廓与内部空间布局，成功降低了建筑能耗约 25%，同时有效改善了室内自然采光与通风条件。
在施工阶段，基于 BIM 的施工进度管理系统通过将施工任务单元与模型构件精准关联，构建 4D 动态进度模拟模型，能够实时比对实际施工进度与计划进度的偏差，及时预警并智能优化施工工序安排。以某大型市政桥梁工程为例，通过 BIM 4D 进度模拟，精准识别出主塔施工与钢梁架设之间的潜在工序冲突，提前调整施工方案，避免了因工序紊乱导致的工期延误风险，确保了项目按时交付。在质量安全管理领域，BIM 模型可作为质量安全信息的数字化载体，详细记录施工过程中的质量检验数据、安全隐患排查信息以及整改落实情况，为质量追溯与安全风险防控提供了有力支撑。例如，在某装配式建筑项目中，每一个预制构件在 BIM 模型中均有唯一编码，其生产、运输、安装全过程的质量信息均可扫码追溯，有效保障了工程整体质量稳定性。
2.2 大数据技术
大数据技术以其强大的数据挖掘、存储与分析能力，深度赋能建筑工程管理决策科学化进程。通过广泛收集工程进度数据、质量检测数据、成本造价数据以及外部环境数据等多源异构数据，运用先进的数据挖掘算法与数据分析模型，深度洞察数据背后隐藏的规律与潜在问题。例如，某大型建筑企业基于对近十年历史工程进度数据的深度分析，构建了高精度的进度预测模型，在新项目前期策划阶段，结合项目特征参数输入模型，即可精准预测项目工期，为项目投标报价与施工计划制定提供了关键决策依据，显著提升了企业市场竞争力。
在成本管理维度，大数据技术可对建筑材料市场价格波动趋势、人力成本动态变化以及机械设备租赁费用走势进行实时监测与智能分析，据此优化采购计划与资源配置策略，实现成本精细化管控。例如，一家资深建筑集团利用大数据分析平台，提前预判到某地区混凝土原材料价格在特定季节将因原材料供应紧张而大幅上涨，于是提前与优质供应商签订长期供应合同并储备适量原材料，成功降低采购成本约 20%，有效提升了项目盈利能力。同时，大数据技术还能在建筑企业战略决策层面发挥关键作用，通过对宏观市场数据、行业竞争态势数据以及区域发展规划数据的综合分析，助力企业精准定位市场方向，优化项目投资组合策略。例如，某建筑企业借助大数据分析发现某新兴区域对绿色智能建筑存在巨大潜在需求，果断调整投资战略，重点布局绿色智能建筑项目，在满足市场需求的同时实现了企业业务的快速增长与转型升级。
2.3 物联网技术
物联网技术通过在建筑施工现场及工程设备上广泛部署各类传感器与智能终端，构建起一个互联互通的感知网络，实现对人员、设备、材料及施工环境的全方位实时监测与智能化控制。在人员管理方面，借助高精度定位传感器与智能识别技术，实现施工人员的实时精确定位、轨迹追踪以及无感考勤管理，大幅提升施工现场人员管理效率与安全保障水平。例如，在某大型城市综合体建设项目中，通过物联网人员定位系统，能够实时掌握施工现场每一位工人的位置信息，一旦发生紧急情况，可迅速定位并组织救援，同时还能有效防止工人擅自进入危险区域，保障施工安全。
对于工程设备，物联网传感器可对设备的运行状态参数，如温度、振动、压力、能耗等进行实时采集与传输，基于大数据分析平台实现设备故障的早期预警与智能诊断，及时安排预防性维护保养，显著减少设备突发故障停机时间，延长设备使用寿命，降低设备运维成本。例如，在某大型工业建筑项目中，通过物联网设备管理系统对塔吊、起重机等大型机械设备进行实时监控，提前发现并解决了多起潜在设备故障隐患，设备故障率降低了约 30%，有效保障了项目施工进度。在环境监测领域，物联网技术可对施工现场的温度、湿度、噪声、粉尘、有害气体浓度等环境指标进行 24 小时不间断监测，当环境参数超出预设阈值时，自动启动预警机制并联动相应的环境控制设备，如通风换气系统、降尘喷雾设备等，确保施工现场环境符合国家环保标准与施工安全要求。例如，在某隧道施工项目中，通过物联网环境监测系统实时监测隧道内的有害气体浓度与通风状况，一旦有害气体超标，立即启动通风设备并通知施工人员撤离，有效保障了施工人员的生命健康安全。
三、数字化技术应用面临的挑战
3.1 数据安全问题
数字化技术在建筑工程管理中的深度应用使得海量敏感数据，包括建筑设计蓝图、施工工艺细节、项目成本预算以及人员隐私信息等，在网络空间中频繁交互与存储，数据安全风险陡然增加。网络攻击手段日益多样化与复杂化，如恶意软件入侵、网络钓鱼、数据劫持等，可能导致建筑工程核心数据泄露，给建筑企业带来难以估量的经济损失、法律责任风险以及品牌声誉损害。同时，数据存储介质的物理损坏、数据备份与恢复策略不完善以及数据访问权限管理失控等内部管理漏洞，也可能引发数据丢失、篡改或非法访问等安全事件，严重干扰建筑工程管理的正常秩序与决策准确性。例如，某建筑设计公司曾遭受黑客组织发起的针对性网络攻击，部分正在进行中的高端住宅项目设计图纸被盗取并在黑市上流通，导致项目被迫暂停整改，企业不仅面临重新设计的巨额成本投入，还因项目延期交付而遭遇客户索赔，品牌形象在市场上遭受重创，市场份额大幅萎缩。
3.2 技术标准不统一
当前数字化技术在建筑工程管理领域的应用尚处于快速发展阶段，缺乏统一、完善且具有广泛行业共识的技术标准与规范体系。不同软件开发商基于各自的技术架构与商业利益考量，开发的 BIM 软件在数据格式、接口规范、功能模块等方面存在显著差异，导致不同 BIM 平台之间的数据交互与模型共享困难重重，严重制约了跨专业、跨部门的协同设计与施工管理效率。例如，在某大型综合医院建设项目中，建筑设计团队使用的 BIM 软件与结构设计团队、机电安装团队所采用的软件在数据格式上互不兼容，模型整合过程中需要耗费大量时间与人力进行数据转换与修复工作，频繁出现信息丢失与模型错误等问题，极大地影响了项目整体推进速度。此外，物联网设备制造行业同样面临通信协议标准不统一的困境，不同厂家生产的传感器、智能终端等物联网设备在数据传输协议、接口类型、编码方式等方面千差万别，使得施工现场物联网设备的集成与统一管理成为一项艰巨挑战，增加了系统建设成本与运维复杂性。
3.3 人员素质不匹配
数字化技术的广泛渗透与深度融合对建筑工程管理人员的专业素养与技能水平提出了全新要求。然而，当前建筑行业从业人员结构中，相当一部分管理人员长期习惯于传统管理模式与工作流程，对数字化技术的认知与掌握程度较为有限，缺乏运用数字化工具进行高效项目管理的能力与经验。例如，在一些建筑企业尝试推广 BIM 技术应用时，部分项目经理由于对 BIM 技术原理、应用流程及价值潜力缺乏深入理解，无法有效组织团队开展基于 BIM 的协同设计、施工进度模拟与质量安全管理等工作，导致 BIM 技术在项目中的应用流于形式，未能充分发挥其应有的效能提升作用。同时，建筑行业复合型人才短缺现象较为突出，既精通建筑工程专业知识又熟练掌握信息技术、数据科学等跨学科知识与技能的人才匮乏，难以满足数字化技术在建筑工程管理创新应用中的高层次人才需求，严重制约了数字化转型战略的深入实施与创新发展步伐。
四、应对数字化技术应用挑战的策略
4.1 加强数据安全管理
建筑企业应构建一套全方位、多层次的数据安全防护体系，从技术手段、管理机制与人员意识等维度协同发力。在技术层面，采用先进的加密算法对数据进行加密传输与存储，如采用非对称加密技术保障数据在网络传输过程中的机密性与完整性，防止数据被窃取或篡改。同时，建立完善的数据备份与恢复机制，定期对重要数据进行异地备份，并定期进行数据恢复演练，确保数据在遭受意外丢失或损坏时能够快速、完整地恢复。加强网络安全防护基础设施建设，部署防火墙、入侵检测系统、防病毒软件等多层次网络安全设备，形成动态防御体系，有效抵御外部网络攻击。例如，某大型建筑企业投资建设了企业级数据安全防护中心，采用银行级加密技术对所有工程项目数据进行加密处理，同时配备了专业的网络安全运维团队，实时监控网络安全态势，及时发现并处置各类网络安全威胁，确保企业数据资产安全。
在管理机制方面，建立健全数据安全管理制度，明确数据分类分级标准、数据访问权限审批流程、数据安全事故应急响应预案等关键制度要素。规范数据操作流程，对数据的收集、存储、使用、共享、销毁等全生命周期环节进行严格管控，确保数据处理活动合法、合规、有序进行。加强员工数据安全意识培训，通过定期组织数据安全知识讲座、案例分析培训以及模拟演练等活动，提高员工对数据安全重要性的认识，增强员工数据安全防范意识与应急处置能力。例如，某建筑企业制定了详细的数据安全管理手册，明确规定了不同岗位人员对不同级别数据的访问权限，只有经过严格审批流程的授权人员才能访问敏感数据，同时定期对员工进行数据安全培训与考核，将数据安全绩效纳入员工绩效考核体系，有效提升了企业整体数据安全管理水平。
4.2 制定统一技术标准
政府行业主管部门与行业协会应充分发挥引领与协调作用，整合行业资源，加快制定数字化技术在建筑工程管理领域应用的统一技术标准与规范体系。针对 BIM 技术，组织专家团队深入研究制定 BIM 数据交换标准，统一数据格式、接口规范与编码体系，促进不同 BIM 软件之间的互联互通与深度集成。例如，国家相关部门可牵头制定《建筑信息模型（BIM）数据交换标准》，明确规定 BIM 模型中各类构件的信息描述方式、数据结构以及接口调用方法，要求各 BIM 软件厂商按照标准进行产品开发与升级，确保不同软件之间能够实现无缝数据交换与协同工作。对于物联网技术，制定统一的物联网设备通信协议标准与数据接入规范，明确设备标识、数据格式、传输速率、安全机制等关键技术指标，为施工现场物联网设备的集成与管理提供标准化依据。例如，行业协会可组织制定《建筑工程物联网设备通信协议规范》，引导物联网设备制造商遵循统一标准进行产品研发与生产，提高物联网设备的兼容性与互操作性，降低系统集成成本与难度。同时，加强对技术标准执行情况的监督与检查，建立技术标准认证与评估机制，对符合标准的软件产品、物联网设备及工程项目给予认证与推广，对不符合标准的予以限制与整改，推动行业整体技术标准水平的提升。
4.3 提升人员素质
建筑企业应将提升员工数字化素养与技能水平作为推动数字化转型的核心战略任务之一，制定系统的人才培养与发展计划。加强内部培训体系建设，针对不同岗位、不同层级员工的需求特点，设计个性化的数字化技术培训课程，涵盖 BIM 技术应用实战、大数据分析方法与工具、物联网设备操作与管理等核心内容，通过线上线下相结合的培训方式，如在线课程学习、虚拟实验室操作、现场实操培训等，提高培训效果与员工参与度。例如，某建筑企业与专业培训机构合作，开发了一套针对建筑工程管理人员的数字化技术培训课程体系，包括 BIM 项目管理案例分析、大数据在建筑成本控制中的应用、物联网技术与智能建筑等专题课程，并采用线上直播授课、线下集中研讨与项目实践相结合的培训模式，累计培训员工超过 1000 人次，有效提升了员工数字化技术应用能力。
鼓励员工积极参加外部数字化技术培训与职业资格认证考试，如 BIM 专业认证、大数据分析师认证、物联网工程师认证等，对获得相关认证的员工给予物质奖励与职业晋升机会，激发员工自我提升的积极性与主动性。加强与高校、科研机构的产学研合作，建立人才联合培养机制，通过设立奖学金、实习基地、联合科研项目等方式，吸引优秀高校毕业生与科研人才加入建筑企业，同时选派企业内部骨干员工到高校、科研机构进修学习，培养一批既懂建筑工程又懂信息技术的复合型领军人才。例如，某建筑企业与当地知名高校签订了产学研合作协议，每年选拔一批优秀员工到高校参加数字化技术高级研修班，同时接收高校相关专业学生到企业实习，为企业储备了大量数字化人才资源。此外，还应在企业内部营造良好的数字化创新文化氛围，建立创新激励机制，鼓励员工积极探索数字化技术在建筑工程管理中的创新应用模式与方法，对提出创新性解决方案并取得实际成效的团队或个人给予表彰与奖励，推动企业数字化创新能力的持续提升。
五、结论
数字化技术在建筑工程管理中的创新应用为建筑行业带来了前所未有的发展机遇与变革动力。通过 BIM、大数据、物联网等前沿技术的深度融合与应用实践，建筑工程管理在效率提升、质量保障、安全防控以及决策优化等方面取得了显著成效，有力推动了建筑项目的精细化管理与可持续发展。然而，我们也必须清醒地认识到，在数字化技术应用进程中，数据安全、技术标准不统一、人员素质不匹配等一系列挑战依然严峻。建筑企业唯有积极应对这些挑战，通过加强数据安全管理体系建设、推动技术标准统一制定与完善以及大力提升员工数字化素养与技能水平等多维度战略举措，才能充分释放数字化技术的巨大潜力，实现建筑工程管理的数字化转型与智能化升级。展望未来，随着数字化技术的不断创新与演进，建筑工程管理必将迎来更加高效、智能、绿色的全新发展时代，企事业单位应牢牢把握这一历史机遇，以数字化创新为驱动，重塑核心竞争力，在全球建筑市场竞争格局中脱颖而出，引领建筑行业向前迈进。
自由，其实就是能把热爱的事做到极致。
