数字化转型背景下工程造价信息数据库的构建研究.pdf
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1、目前,我国正处在数字经济大发展阶段,以各类信息通信技术为基础的数字化转型为工程领域带来深刻变革。工程造价信息对于建筑工程的整个生命周期具有重要的作用,以数字赋能工程造价管理,可显著提升管理效益。对数字化转型背景下工程造价信息数据库的构建进行研究,介绍了构建工程造价信息数据库的必要性和重要性。在此基础上,提出了数据库的设计和构建方案,并针对数据库的管理模式提出相关建议,为其他建筑工程企业的工程造价信息的数字化管理提供了有益的参考。关键词:数字化转型;工程造价信息;大数据;数据库;区块链技术,;构建方法中图分类号:F407.9文献标识码:B文章编号:10 0 7-4 10 4(2 0 2 3)0
2、7-0 0 4 6-0 30引言数字化转型对于整个建筑工程行业来说已经是不可避免的趋势。数字技术的广泛应用,已经使得建筑工程的各个环节都实现了信息化和数字化,从而提高了工作效率和工程质量。在工程造价行业中,随着BIM、大数据、区块链等信息技术不断融合,行业的生产方式迎来了巨大的变革,促使众多工程造价咨询企业开始走上数字化转型的道路,以数字赋能创新驱动提升企业的核心竞争力。住房城乡建设部于2 0 2 0 年印发的工程造价改革工作方案(建办标 2 0 2 0】38 号)中明确提出“加强工程造价数据积累。加快建立国有资金投资工程造价数据库,利用大数据、人工智能等信息化技术为概预算编制、全过程投资管理
3、提供依据和支撑”。由此可见,住房城乡建设部积极支持整体造价行业和造价咨询企业的信息化建设,集中体现在“造价数据积累”“工程造价数据库建立”等方面,因此通过信息技术构建工程造价数据库,确定合同价格,为概、预算提供依据,实现工程投资效益最大化,将是工程造价咨询企业数字化转型的关键之一。本文探讨工程咨询企业数字化转型背景下工程造价信息数据库的构建,以及通过基于数据库的数据挖掘和提炼,对工程咨询企业数字化转型所带来的优势进行了分析。1二工程造价数据库概述工程造价数据库是一种存储建设工程造价信息的数据库系统,主要用于管理建设工程造价信息,方便工程造价人员进行造价计算、预算制定和工程成本控制。早在2 1世
4、纪初,就有学者开展了工程造价数据库的建立与应用相关研究。张燕提出工程造价数据库包括定额管理系统、价格管理系统、工程造价系统和省市费用定额系统4 个部分。张勇 2 提出公路工程造价数据库应从项目基本情况、审批工程造价情况和基本造价资料3个角度考虑建设,其中基本造价资料包括了估算、概算、预算、合同价、结算和决算几个过程。李志强 3 认为工程造价的数据之间存在相关性,对项目的工程特征、造价成本等数据进行深入挖掘和提炼,可帮助企业人员和政府对项目和市场调控作出科学决策。随着信息技术的发展,王冲 4 认为工程造价数据库是通过引入信息技术记录整理造价数据,建立基于事前控制的造价信息系统,用于工程造价预测。
5、然而,目前的工程造价数据库应用价值并不突出。黄伟标 5 指出目前已经投入使用的造价信息管理平台仅仅做到了既有工程造价数据库中的数据展示,并未对47PROJECTMANAGEMENT楚理招标投标与造价建设数据本身进行进一步分析处理,无法获得有实际价值的决策指导规律或发展趋势等重要信息。雷凯等 6 认为随着人工智能、区块链等技术的应用和普及,未来网络体系结构的发展面临重大技术变革。工程造价数据库可以变得更加智能化和可信赖,提供精准、可靠的工程造价信息,将有助于实现建设项目的成本控制、效益评估和风险管理,推动未来的价值互联网基础设施的发展。综上,需要从数据挖掘角度构建工程造价数据库,以实现对数据的充
6、分利用,避免数据价值流失,为工程造价企业数字化转型提供原生动力。2工程造价数据在工程价格的市场机制中,工程造价数据是极其重要的。所有参建方及建筑业相关部门都需要丰富的造价数据来为预测和分析造价变化趋势提供合理的基础数据,其中,历史工程造价信息是工程造价信息的核心,在工程造价市场决定机制中非常重要。所有与造价相关的数据,产生于建设工程过程中的,都可以被称为工程造价数据。其特点如下。(1)多样性。工程造价数据包括多种类型,如造价数据、技术参数、合同数据等。其中,造价数据又包含多种类型,如材料价格、造价指标、造价指数等。(2)标准化程度低。建筑工程的单件性导致其具有差异性,特别是目前人材机编码尚未完
7、善,对其采集难以实现结构化、标准化的搜集,难以实现科学的数据处理。(3)工程造价数据具有很强的时变性。建设项目从立项到竣工验收之间有很长的时间间隔,不仅工种和施工工艺的不同会导致工程量发生变化,而且人材机价格也会随市场变化。量和价的双重变化塑造了造价数据的时变性,并且信息资源调配不合理、共享难,导致信息缺乏透明性、权威性7。工程造价数据库建设的基础是获取原始数据,关键是数据深层挖掘功能。真正提高数据库建设效率的关键是挖掘有用信息,并将其进行规范化、结构化处理后入库,采用科学的数据挖掘方法,针对数据背后隐藏的高价值规律信息进行挖掘分析。3基于数据挖掘的工程造价数据库设计3.1基于数据挖掘的工程造
8、价数据库框架体系企业造价数据库可以实现对项目的投资估算、设计概算、投标价测算分析、初步设计优化以及造价动态控制等服务。根据以上实际功能需求,整个工程造价数据库系统分为3个部分,即数据库本体、分析模块和预测模块,如图1所示。数据存储数据管理数据查询数据库本体数据安全数据共享技术变更统计分析基于数据挖掘的成本收益回归分析工程造价数据库设计方案分类分析数据分析模块工程价格聚类分析造价关联规则挖掘可视化分析数据挖掘案例相似度分析数据预测模块项目造价趋势预测项目造价规律预测图1基于数据挖掘的工程造价数据库框架数据库本体主要依据原始工程造价数据创建,数据指标参考GB/T51290-2018建设工程造价指标
9、指数分类与测算标准。详细指标分类节选,如表1表4 所示。表1项目基本信息数据指标节选项目名称建设属性投资类型建设地点场地类型地震设防烈度容积率防火要求绿地率/%用地面积/m建筑总面积/m地上建筑面积/m项目基本信息地下建筑面积/m配套建筑面积/m项目楼栋数/栋总户数/户建筑面积/m住宅面积/m商业面积/m建筑高度/m建筑层高/m标准层面积/m单元数户型及面积/m表2房屋建筑工程经济指标单位指标名称主要分项工程工程造价/元占造价比例/%/(元m-)土石方工程地基工程基础工程基坑支护砌筑工程混凝土工程钢筋工程指标内容屋面工程防水工程保温工程门窗工程金属结构工程木结构工程预制构件工程48PROJEC
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