CN117649207A - 一种建筑施工管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及建筑技术领域，具体涉及一种建筑施工管理系统，包括：数据收集模块、数据分析模块、风险预测模块、决策支持模块和显示模块；本发明的建筑施工管理系统通过其集成的数据收集模块、数据分析模块、风险预测模块、决策支持模块和显示模块，实现了对建筑施工现场的全面监控和智能化管理；通过自动化的数据收集和分析，减少了人工记录和处理的时间，使得项目管理人员能够更快速地获取施工现场的实时信息，从而做出更及时的决策和调整；风险预测模块的引入，使得系统能够基于历史数据和先进的风险预测模型，对建筑施工过程中的潜在风险进行准确预测；决策支持模块能够根据风险预测结果和其他相关数据，生成针对性的决策建议。
Description
技术领域
本发明涉及建筑技术领域，具体涉及一种建筑施工管理系统。
背景技术
在建筑领域，随着科技的进步和行业的发展，建筑施工过程变得日益复杂，涵盖多个专业领域，包括但不限于结构设计、材料选择、施工工艺、施工组织、项目管理等。这种复杂性不仅提高了对建筑施工精度的要求，同时也加剧了项目管理的难度。传统的建筑施工管理方法，如手工记录、纸质图纸和基于经验的决策，已经难以满足现代建筑项目对效率、质量安全和成本控制的严格要求。
在过去的几十年里，信息技术的发展为建筑施工管理带来了新的可能性。随着物联网(IoT)技术的发展，越来越多的智能传感器和设备被应用到建筑施工现场，用于实时监控环境参数、设备状态和工作进度等。这些数据为施工管理提供了宝贵的实时信息，但如何有效整合这些信息，并将其转化为对施工管理有价值的决策支持，仍然是当前面临的一个挑战。
发明内容
(一)发明目的
本发明的目的是提供一种提高施工效率、确保工程质量、施工安全，并有效控制成本的建筑施工管理系统。
(二)技术方案
为解决上述问题，本发明提供了一种建筑施工管理系统，包括：数据收集模块、数据分析模块、风险预测模块、决策支持模块和显示模块；
所述数据收集模块，用于收集建筑施工现场数据；
所述数据分析模块，与数据收集模块连接，用于接收并分析所述建筑施工现场数据，通过预设算法对建筑施工现场数据进行处理，生成处理后建筑施工现场数据；
所述风险预测模块，构建风险预测模型，利用所述处理后建筑施工现场数据和风险预测模型，对建筑施工过程中的风险进行预测，获取风险预测结果；
所述决策支持模块，根据所述风险预测结果，生成决策建议；
所述显示模块，用于展示数据收集模块、数据分析模块、风险预测模块及决策支持模块的结果，并提供人机交互功能。
本发明的另一方面，优选地，所述施工现场数据包括：施工进度数据、材料使用数据、人员配备数据、设备运行状态数据以及环境监测数据。
本发明的另一方面，优选地，
收集所述施工现场数据包括：
采用传感器实时监测施工现场的数据；
采用无人机对施工现场进行航拍或扫描，获取施工现场的高清照片或三维模型；
工作人员利用移动终端记录并上传施工现场的数据。
本发明的另一方面，优选地，所述风险预测模型包括：施工进度风险预测模型、费用风险预测模型和人员配备风险预测模型。
本发明的另一方面，优选地，施工进度风险预测模型包括利用以下公式计算施工进度风险值：
其中，H(x)为工程项目风险总得分，pk为k项风险相对应的风险值，K为风险总数。
本发明的另一方面，优选地，费用风险预测模型包括利用如下步骤进行风险预测：
识别当前项目成本的构成科目；
根据已识别的构成科目，获取若干个包括所述构成科目的历史项目；
计算所述若干个历史项目的成本构成科目与当前项目相对应的成本构成科目的相似度；
根据所述相似度，获取每个所述成本的构成科目相对应的相似度最高的历史项目；
根据所述相似度，修正相似度最高的历史项目对应的构成科目费用，获取每个成本的构成科目费用的预测值；
预设每个成本的构成科目的费用波动阈值；
根据所述每个成本的构成科目费用的预测值和相对应的费用波动阈值进行费用风险预测。
本发明的另一方面，优选地，人员配备风险预测模型包括利用如下步骤进行风险预测：
按照技能种类计算对应的风险值；
根据计算的技能种类相对应的风险值，进行优先级排序，获取优先级顺序；
根据所述优先级顺序进行风险监控。
本发明的另一方面，优选地，包括利用以下公式计算技能种类对应的风险值：
wi＝Ui*Ti
其中，wi表示第i个技能种类风险，Ui表示第i个技能种类风险评分；Ti表示第i个技能种类风险影响评分；Ui和Ti是在1到10之间的整数。
本发明的另一方面，优选地，计算所述若干个历史项目的成本构成科目与当前项目相对应的成本构成科目的相似度包括利用以下公式进行计算：
其中，Z(zr,zjr)表示当前项目第r项成本构成科目与第j个历史项目第r项的成本构成科目相似度值，qn表示成本构成科目中第n个属性的权值，并且所有属性的权值之和为1，Asim(an(zr),an(zjr))表示当前项目第r项成本构成科目与第j个历史项目第r项的成本构成科目的第n个属性的相似度。
本发明的另一方面，优选地，所述当前项目第r项成本构成科目与第j个历史项目第r项的成本构成科目的第n个属性的相似度包括利用以下公式进行计算：
其中，an(zr)表示当前项目第r项成本构成科目第n个属性的取值；an(zjr)表示第j个历史项目第r项的成本构成科目的第n个属性的取值。
(三)有益效果
本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
本发明的建筑施工管理系统通过其集成的数据收集模块、数据分析模块、风险预测模块、决策支持模块和显示模块，实现了对建筑施工现场的全面监控和智能化管理；通过自动化的数据收集和分析，减少了人工记录和处理的时间，使得项目管理人员能够更快速地获取施工现场的实时信息，从而做出更及时的决策和调整；风险预测模块的引入，使得系统能够基于历史数据和先进的风险预测模型，对建筑施工过程中的潜在风险进行准确预测；决策支持模块能够根据风险预测结果和其他相关数据，生成针对性的决策建议。
附图说明
图1是本发明一个实施例的整体结构图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
实施例一
一种建筑施工管理系统，图1示出了本发明一个实施例的整体结构图，如图1所示，包括：数据收集模块、数据分析模块、风险预测模块、决策支持模块和显示模块；
所述数据收集模块，用于收集建筑施工现场数据；此处不限制数据收集模块的具体内容，可选的，本实施例中，数据采集模块可以是各种传感器，如温度传感器、湿度传感器、压力传感器、位移传感器等，实时采集施工现场的环境参数和结构变形情况。传感器将物理量转化为电信号进行传输，数据收集模块接收并处理这些电信号，将其转化为数字信号进行记录、计算、储存和数据传输；也可以是无人机等设备；
此处也不限制收集建筑施工现场数据的内容和方式，可选的，本实施例中，所述施工现场数据包括：施工进度数据、材料使用数据、人员配备数据、设备运行状态数据以及环境监测数据；
施工进度数据主要反映了工程项目的实际完成情况与计划进度的对比，这类数据通常包括已完成工程量、未完成工程量、阶段性目标达成情况、关键路径上的任务进度等，通过实时收集施工进度数据，项目管理人员可以及时了解施工进展情况，对比原计划进行偏差分析，从而采取相应的调整措施以确保项目按时完工；
材料使用数据记录了施工现场各种原材料、半成品和构配件的消耗情况；这类数据包括材料的名称、规格、数量、使用时间、使用部位以及库存量等；通过收集材料使用数据，可以实现材料的有效管理和控制，避免浪费和缺货现象的发生，降低工程成本；
人员配备数据反映了施工现场各工种人员的数量、技能和分布情况；这类数据包括各工种人员的数量、出勤率、工作效率、技能水平以及人员流动情况等。通过收集人员配备数据，项目管理人员可以合理调配人力资源，优化劳动力配置，提高施工效率和质量；
设备运行状态数据记录了施工现场各种机械设备和工具的运行情况；这类数据包括设备的名称、型号、运行时间、维护记录、故障次数以及维修成本等；通过实时监测设备运行状态数据，可以及时发现并处理设备故障，确保施工设备的安全稳定运行，提高施工效率；
环境监测数据反映了施工现场的环境条件和质量状况；这类数据包括温度、湿度、风速、噪音、粉尘浓度等环境参数的实时监测值以及环境质量评估结果等；通过收集环境监测数据，可以及时了解施工现场的环境状况，采取相应的措施改善施工环境，保障施工人员的健康和安全，同时也有助于控制施工质量；
收集所述施工现场数据包括：
采用传感器实时监测施工现场的数据；
在施工现场布置传感器，实时监测施工现场的数据；通过在关键位置布置传感器，如结构支撑点、材料堆放区、设备作业区等，可以实时捕捉施工现场的各种动态变化；传感器类型多样，包括但不限于振动传感器、温度传感器、湿度传感器、气体检测传感器等。它们能够测量和记录施工过程中的关键参数，如结构振动频率、环境温度变化、混凝土湿度以及有害气体浓度等；这些数据对于确保施工安全、监控材料性能、优化施工流程至关重要。同时，传感器数据的实时性和准确性也有助于及时发现潜在问题并采取相应措施；
采用无人机对施工现场进行航拍或扫描，获取施工现场的高清照片或三维模型；无人机可以携带高清相机或传感器，对施工现场进行航拍或扫描，获取施工现场的高清照片或三维模型；无人机在施工现场的应用越来越广泛，特别是在难以人工接近或需要大范围监测的区域；携带高清相机的无人机可以对施工现场进行高空航拍，获取高分辨率的照片和视频资料。这些资料有助于管理人员从宏观角度了解施工现场的整体布局和进展情况；配备传感器的无人机则可以进行更精确的扫描和测量工作，如利用激光雷达(LiDAR)技术生成施工现场的三维模型。这些模型能够提供精确到厘米级的空间信息，对于施工规划和质量控制非常有价值；
工作人员利用移动终端记录并上传施工现场的数据；工作人员是施工现场的第一线数据来源。通过为工作人员配备移动终端设备(如智能手机、平板电脑等)，他们可以方便地记录并上传施工现场的各种数据；这些数据可能包括日常施工日志、质量检查记录、安全隐患报告等文字信息，也可能包括照片、视频等多媒体资料。它们为管理人员提供了第一手的现场情况反馈；移动终端设备的便携性和即时通讯功能使得数据收集更加高效和便捷。同时，通过云同步技术，这些数据可以实时传输到数据中心进行汇总和分析，从而加快决策流程并提高管理效率；
所述数据分析模块，与数据收集模块连接，用于接收并分析所述建筑施工现场数据，通过预设算法对建筑施工现场数据进行处理，生成处理后建筑施工现场数据；
数据分析模块与数据收集模块紧密相连，负责接收、处理和分析从建筑施工现场收集的各种数据。这一模块的核心功能是利用预设算法对这些原始数据进行深度挖掘，从而揭示隐藏在数据背后的规律和趋势。首先，数据分析模块能够高效地接收来自数据收集模块的大量建筑施工现场数据。这些数据可能包括施工进度、材料使用、人员配备、设备运行状态以及环境监测等多个方面的信息。通过稳定的数据传输机制，数据分析模块确保数据的完整性和准确性。接收数据后，该模块便利用预设的算法对这些数据进行处理。这些算法可能包括统计分析、机器学习、深度学习等多种方法，旨在从原始数据中提取有价值的信息。例如，通过统计分析，可以计算施工进度的平均值、标准差等指标，从而评估施工效率的稳定性；通过机器学习算法，可以对设备故障进行预测，提前制定维护计划以避免意外停机。处理过程中，数据分析模块还会对数据进行清洗和标准化，以消除异常值和量纲不一致对分析结果的影响；最终，经过处理后的建筑施工现场数据将以更加规范化和结构化的形式呈现出来；
所述风险预测模块，构建风险预测模型，利用所述处理后建筑施工现场数据和风险预测模型，对建筑施工过程中的风险进行预测，获取风险预测结果；此处不限制风险预测模型的具体内容，可选的，本实施例中，所述风险预测模型包括：施工进度风险预测模型、费用风险预测模型和人员配备风险预测模型；
进一步，本实施例中，施工进度风险预测模型包括利用以下公式计算施工进度风险值：
其中，H(x)为工程项目风险总得分，pk为k项风险相对应的风险值，K为风险总数。其中，所述k项风险相对应的风险值可以通过历史经验，根据现场获取的数据，进行专家经验评估获取，也可以通过计算获取；其中，风险类型可以是费用风险、人员配备风险、环境风险或者设备风险等；提高决策效率，通过施工进度风险预测模型，项目管理人员可以快速了解当前施工进度的潜在风险，从而在制定和调整施工计划时做出更加明智的决策。
进一步，本实施例中，
费用风险预测模型包括：
识别当前项目成本的构成科目；可以是按照时间来分配如第一阶段、第二阶段等，也可是按照类型，如人员成本、材料成本等；
根据已识别的构成科目，获取若干个包括所述构成科目的历史项目；
计算所述若干个历史项目的成本构成科目与当前项目相对应的成本构成科目的相似度；
根据所述相似度，获取每个所述成本的构成科目相对应的相似度最高的历史项目；
根据所述相似度，修正相似度最高的历史项目对应的构成科目费用，获取每个成本的构成科目费用的预测值；
预设每个成本的构成科目的费用波动阈值；
根据所述每个成本的构成科目费用的预测值和相对应的费用波动阈值进行费用风险预测。
进一步，计算所述若干个历史项目的成本构成科目与当前项目相对应的成本构成科目的相似度包括利用以下公式进行计算：
其中，Z(zr,zjr)表示当前项目第r项成本构成科目与第j个历史项目第r项的成本构成科目相似度值，qn表示成本构成科目中第n个属性的权值，并且所有属性的权值之和为1，Asim(an(zr),an(zjr))表示当前项目第r项成本构成科目与第j个历史项目第r项的成本构成科目的第n个属性的相似度。
进一步，所述当前项目第r项成本构成科目与第j个历史项目第r项的成本构成科目的第n个属性的相似度包括利用以下公式进行计算：
其中，an(zr)表示当前项目第r项成本构成科目第n个属性的取值；an(zjr)表示第j个历史项目第r项的成本构成科目的第n个属性的取值。取值可以通过施工现场数据经过包括专家评估、历史数据分析、概率风险评估获取；
进一步，本实施例中，人员配备风险预测模型包括：
按照技能种类计算对应的风险值；
根据计算的技能种类相对应的风险值，进行优先级排序，获取优先级顺序；
根据所述优先级顺序进行风险监控。
进一步，包括利用以下公式计算技能种类对应的风险值：
wi＝Ui*Ti
其中，wi表示第i个技能种类风险，Ui表示第i个技能种类风险评分；Ti表示第i个技能种类风险影响评分；Ui和Ti是在1到10之间的整数。
所述决策支持模块，根据所述风险预测结果，生成决策建议；
所述显示模块，用于展示数据收集模块、数据分析模块、风险预测模块及决策支持模块的结果，并提供人机交互功能。
本发明的建筑施工管理系统通过其集成的数据收集模块、数据分析模块、风险预测模块、决策支持模块和显示模块，实现了对建筑施工现场的全面监控和智能化管理；通过自动化的数据收集和分析，减少了人工记录和处理的时间，使得项目管理人员能够更快速地获取施工现场的实时信息，从而做出更及时的决策和调整；风险预测模块的引入，使得系统能够基于历史数据和先进的风险预测模型，对建筑施工过程中的潜在风险进行准确预测；决策支持模块能够根据风险预测结果和其他相关数据，生成针对性的决策建议。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。
以上参照本发明的实施例对本发明予以了说明。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求及其等价物限定。不脱离本发明的范围，本领域技术人员可以做出多种替换和修改，这些替换和修改都应落在本发明的范围之内。
尽管已经详细描述了本发明的实施方式，但是应该理解的是，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以对本发明的实施方式做出各种改变、替换和变更。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (10)
1.一种建筑施工管理系统，其特征在于，包括：数据收集模块、数据分析模块、风险预测模块、决策支持模块和显示模块；
所述数据收集模块，用于收集建筑施工现场数据；
所述数据分析模块，与数据收集模块连接，用于接收并分析所述建筑施工现场数据，通过预设算法对建筑施工现场数据进行处理，生成处理后建筑施工现场数据；
所述风险预测模块，构建风险预测模型，利用所述处理后建筑施工现场数据和风险预测模型，对建筑施工过程中的风险进行预测，获取风险预测结果；
所述决策支持模块，根据所述风险预测结果，生成决策建议；
所述显示模块，用于展示数据收集模块、数据分析模块、风险预测模块及决策支持模块的结果，并提供人机交互功能。
2.根据权利要求1所述的建筑施工管理系统，其特征在于，所述施工现场数据包括：施工进度数据、材料使用数据、人员配备数据、设备运行状态数据以及环境监测数据。
3.根据权利要求2所述的建筑施工管理系统，其特征在于，收集所述施工现场数据包括：
采用传感器实时监测施工现场的数据；
采用无人机对施工现场进行航拍或扫描，获取施工现场的高清照片或三维模型；
利用移动终端记录并上传施工现场的数据。
4.根据权利要求3所述的建筑施工管理系统，其特征在于，所述风险预测模型包括：施工进度风险预测模型、费用风险预测模型和人员配备风险预测模型。
5.根据权利要求4所述的建筑施工管理系统，其特征在于，施工进度风险预测模型包括利用以下公式计算施工进度风险值：
其中，H(x)为工程项目风险总得分，pk为k项风险相对应的风险值，K为风险总数。
6.根据权利要求4所述的建筑施工管理系统，其特征在于，费用风险预测模型包括利用如下步骤进行风险预测：
识别当前项目成本的构成科目；
根据已识别的构成科目，获取若干个包括所述构成科目的历史项目；
计算所述若干个历史项目的成本构成科目与当前项目相对应的成本构成科目的相似度；
根据所述相似度，获取每个所述成本的构成科目相对应的相似度最高的历史项目；
根据所述相似度，修正相似度最高的历史项目对应的构成科目费用，获取每个成本的构成科目费用的预测值；
预设每个成本的构成科目的费用波动阈值；
根据所述每个成本的构成科目费用的预测值和相对应的费用波动阈值进行费用风险预测。
7.根据权利要求4所述的建筑施工管理系统，其特征在于，人员配备风险预测模型包括利用如下步骤进行风险预测：
按照技能种类计算对应的风险值；
根据计算的技能种类相对应的风险值，进行优先级排序，获取优先级顺序；
根据所述优先级顺序进行风险监控。
8.根据权利要求7所述的建筑施工管理系统，其特征在于，包括利用以下公式计算技能种类对应的风险值：
wi＝Ui*Ti
其中，wi表示第i个技能种类风险，Ui表示第i个技能种类风险评分；Ti表示第i个技能种类风险影响评分；Ui和Ti是在1到10之间的整数。
9.根据权利要求6所述的建筑施工管理系统，其特征在于，计算所述若干个历史项目的成本构成科目与当前项目相对应的成本构成科目的相似度，包括利用以下公式进行计算：
其中，Z(zr,zjr)表示当前项目第r项成本构成科目与第j个历史项目第r项的成本构成科目相似度值，qn表示成本构成科目中第n个属性的权值，并且所有属性的权值之和为1，Asim(an(zr),an(zjr))表示当前项目第r项成本构成科目与第j个历史项目第r项的成本构成科目的第n个属性的相似度。
10.根据权利要求9所述的建筑施工管理系统，其特征在于，所述当前项目第r项成本构成科目与第j个历史项目第r项的成本构成科目的第n个属性的相似度包括利用以下公式进行计算：
其中，an(zr)表示当前项目第r项成本构成科目第n个属性的取值；an(zjr)表示第j个历史项目第r项的成本构成科目的第n个属性的取值。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN117853078A (zh) * | 2024-03-08 | 2024-04-09 | 西安迈远科技有限公司 | 基于无人机的建筑工程施工现场动态安全报警系统及方法 |
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2024
- 2024-01-03 CN CN202410005895.1A patent/CN117649207A/zh active Pending
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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