智慧管理背景下建筑工程造价...工作中存在的问题及优化策略_夏鹏.pdf
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1、产业经济1362023/04REAL ESTATE WORLD智慧管理背景下建筑工程造价审核工作中存在的问题及优化策略夏鹏2020 年 7 月 24 日,中华人民共和国住房和城乡建设部办公厅印发了住房和城乡建设部办公厅关于印发工程造价改革工作方案的通知(建办标202038 号)。这充分说明建筑工程造价改革已然成为建筑行业的发展趋势。为此,建筑企业应积极引入先进技术,加快转变过去单一、静态的管理模式,解决建筑工程造价审核工作中存在的问题,从而实现可持续发展。1 现阶段建筑工程造价审核存在的问题建筑工程造价审核是指专业人员在国家及地方现行标准的指导下,按照现有计价规范以及费率标准对实物工程量、图纸
2、和项目计划进行审核的过程。部分建筑工程造价审核工作由第三方工程造价咨询企业负责,因为此类企业通常能够指出工程造价编制偏差,并给出针对性建议。工程造价审核内容包括建设期利息、工程建设预备费、设备器具使用费以及建安工程费等,对应的审核方法具有多样化的特点,如多方会审法、搜索核对法、指标对比分析法等。建筑工程造价审核属于企业内部审核范畴,通常存在以下问题。1.1 重复工作量大工程造价审核工作内容较为繁杂,其不仅包括内部租价审核,还包括分部分项工程的工程量审核。因此,工程造价审核工作总体呈现作业量大、费时费力等特点。审核人员在得到原始资料后,需要应用全面审核法审核施工阶段的工程造价,同时对所有分部分项
3、工程的工程量进行复核验算。此外,同一项目的工程造价审核结果往往由两家咨询机构分别审定,两者在招标控制价和编制施工图预算时所使用的计算方法通常有所不同,因而计算结果很可能存在差异。如果二者的计算结果差异较大,那么建筑企业重新复核的工作量将大幅增加,工程造价的控制效果将大打折扣。1.2 审核依据适用性弱当前,工程造价审核工作的主要参照标准是由工程造价管理部门制定的定额指标。在工程造价估算、概算和预算审核过程中,建筑企业如果继续采用传统的计算方法,就会导致建筑工程造价不准确。随着技术的发展,工程造价审核应当朝着信息化、智能化和智慧化方向迈进,仅使用单一的审核或控制方法已无法满足建筑工程的实际需要,进
4、而造成审核依据适用性弱的问题。由此可见,传统工程造价控制方法滞后于当前建筑行业的发展。建筑企业需要有针对性地编制审核方法,保证审核结果的准确性。11.3 大数据技术和信息技术的利用率低现阶段,在工程造价审核过程中,自建筑企业提交送审材料开始,直到最终确定审定结果,文件归档形式仍以纸质化为主,大数据技术和信息技术的利用率较低。与此同时,审核工作各阶段的独立性较强,对应的监督管理工摘要:工程造价的合理性、真实性会直接影响建筑工程的最终效益。本文首先简要分析了现阶段建筑工程造价审核工作中存在的问题,如重复工作量大、审核依据适用性弱以及技术利用率低等;其次,基于智慧管理背景提出了在工程造价审核环节引入
5、 LS-SVM(最小二乘支持向量机)模型来实现审核目标、引入全周期管理机制来实现动态控制、引入互联网技术来实现智慧管理等建筑工程造价审核优化策略,以期为建筑企业设计出科学合理的工程造价管理方案、更好地控制工程造价提供参考。关键词:建筑工程;工程造价审核;LS-SVM 模型;动态控制产业经济房地产世界2023/04137作暂未实现全过程、动态化。尤其是一些规模较大的建筑工程,其数据量庞大,工程造价审核过程更为复杂。只采用纸质化和单机化管理模式,不仅难以满足工程造价审核的实际需求,还会严重影响工作效率。此外,深度挖掘数据价值有助于建筑企业获取额外的经济效益,因此,在审核过程中,建筑企业应合理引入多
6、种办公软件和智慧技术,充分挖掘工程造价方面的数据价值。22 智慧管理背景下建筑工程造价审核优化策略2.1 引入 LS-SVM 模型,实现合理化审核2021 年 6 月 4 日,南通市建设工程造价管理处发布关于发布南通市建设工程造价指标分析标准(试行)的通知(通建价202134 号)。此举释放出主管部门已率先收集建筑工程大数据的信号,也充分证明了建筑工程大数据的潜在价值。3当前,建筑工程涉及的工程造价数据主要有工程造价指标、设备价格、人材机费用、分部分项工程费用以及工程总费用等。这些数据涉及面广,潜在价值较高。4因此,建筑企业应基于数据挖掘技术合理制定建筑工程造价审核办法,科学分析建筑工程的特征
7、,识别出价值较高的基础数据信息,保证审核结果的准确性和合理性。基于此,笔者设计出的 LS-SVM 模型如下:设定样本集(xi,yi)|i=1,2,3,N,xiRn,yiR,xi、yi分别代表输入向量和输出值。随后,笔者采取线性回归的方式,处理映射于高维特征空间的非线性映射函数f(x),得到以下公式:(1)式(1)中,ei为拟合误差,(xi)为偏差量,T为权向量。同时,利用结构风险最小化原理引入决策参数w、b,经优化处理后等效为:(2)(3)式(2)、式(3)中,i为松弛变量,为惩罚因子,w、b为决策参数。使用拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)优化求解:(4)基于 KKT(
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