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摘要:在项目工程管理的过程中,对工程造价进行准确的分析不仅有利于企业的精准投资,同时还能有效降低工程成本。在计算机技术快速发展的背景下,不管是生产过程或是生活环境,都会受到大数据的极大影响,其中,基础设施施工方面,也需要引入大数据分析,以更好保证项目造价模型的评价效果,全面提高项目造价的精准性,为后期经济价值的贯彻落实打好基础,促使项目管理质量的进一步优化。
关键词:大数据;工程造价;精确性;影响;基本原理
1分析背景
在大数据分布环境下,采用科学化的评价措施,可以更好对建筑工程的细节及整体管理策略进行深入研究,不仅可以合理判断耗损材料与运输体系的成本,还可以精准判断劳务报酬等相关信息,进而创建科学的评价体系。需要注意的是,建筑工程本身就较为复杂,影响工程造价的因素很多,具有较大的无序性与非线性特点。所以,如果要从根本上创建完善的管理体系与整合机制,就需要进一步引入大数据分析机制,对工程施工环节的信息实施集中的收集与信息预处理,在信息评价环节,结合科学的评价算法,充分采用神经网络分析习题对信息进行科学的处理,获得具体的结论。另外,在传统算法对项目造价展开分析与处理的时候,因为项目造价的影响因素非常复杂,如果产生变化,将无法科学处理造价评价体系,甚至会对项目施工的投资价值带来严重影响。鉴于此,引入大数据分析机制可以保证大数据分析项目造价评价效果。
2大数据分析的基本原理分析
2.1工程造价影响数据的优化评估处理
工程造价在实际进行管理中,由于其受到了多方面因素的影响,所以反馈在数据评估工作中,需要进行的评估数据基本上呈现出非线性和复杂性的特点,给工程数据评估带来了很大的困难。所以为了能实现影响工程造价数据的优化评估处理,不断缩小数据评估的范围,能够对影响评估的数据结果进行优化处理。而在实际进行的过程中,整个评估数据范围的缩小是通过获取数据的最大值和数据的最小值,以此在最大值和最小值之间建立整个数据的存在范围。此外,则是在数据取值范围基本确定的基础上,能通过数据分析平台对工程造价评估结果进行统一化处理,将各种影响评估结果的数据进行恢复值的处理,以此能在综合的数值范围和恢复原值处理的基础上,实现数据的优化,为精确化的评估结果提供数据分析结果。
2.2详细分析与统筹处理项目造价影响模型
在进行评价时,工作人员要整理灰色系统的分析模型及应用机制,创建灰色动态处理结构,利用公式来统筹优化灰色模型内的影响因素,求出相关影响信息的结果,可以提高项目造价的精确度。同时根据简化微分函数式子,可以有效表示出项目影响评价参数,保证最小化偏差信息的精准性与完整性并符合具体要求。值得注意的是,在采用大数据分析机制时,需认真分析工程施工中产生的损耗,准确判断出项目造价影响评价值与实际参数之间的项目,提高灰色系统模型创建的实际效果,保证能对项目造价精准性的影响规律有一定的认识,进而在优化信息整合度和处理效果的基础上,保证从根本上增加项目造价精准性的判断质量。
2.3创建精确评价机制
要在大数据处理机制中创建精确评价机制,根据建筑工程的具体要求及实际情况,详细分析与处理影响因素,创建粒子群模型,确保粒子统一训练,进而提高精确性与完整性。在进行优化时,是粒子综合模型,简化计算环节与方法,利用公式来研究新的粒子集合,识别出各种项目造价影响因素形成的影响作用,并根据具体状况设计相关的精确度概率,根据公式详细分析项目造价影响要素的实际权值,并确保优化训练的高效性。
3大数据技术对工程造价的有利影响分析
第一,大数据的一项特点便是含量的数据存储和极高的运算速度,从这个角度来看,无疑是提高了造价评估的速度和精准程度,解放了传统的人力,同时做到了较为系统的风险规避,可以为企业施工节约成本。第二,大数据技术的应用一定程度上提高了工程造价评估的动态性,通过数据的收集和数据库的建立,可以确保数据持续更新,从而开展成本的监控和风险预测活动,实现了数据的动态性,并为施工的开展提供了指导的作用。第三,大数据技术的应用有效的增强了造价评估的全面性,不仅在材料和人力资源方面进行了精确的管理,更保证了工程计划对施工环境的容纳程度,科学合理的进行工作和资源的分配,更加全面地指导施工工作的开展。
4大数据分析在项目造价中的应用分析
4.1投标报价过程
大数据库例包含了多项企业资料,相关人员通过对这些资料的分析可以对当前项目和当前阶段所产生的人员、材料以及设备的消耗量进行计算,并根据计算结果来制定企业的定额目标,然后按照项目的实际投标要求对其中的少数条目进行合理修订。在这个过程中,企业工作人员还可以通过BIM技术来构建起相关的模型,并在该模型当中完成项目数据的输出,以此来将企业投标项目的实际成本计算出来。在这个过程中,首先要对企业内部产生的成本与外部的社会成本进行对比,如果前者低于后者的话就说明该项目可以进行投标。其次,在确定要投标之后,还可以利用大数据分析来判断评标过程能否得标。这需要工作人员结合企业的成本、结合实际利润来计算投标价格,并在这个基础上运用大数据的分析功能来对竞争对手进行分析,然后将自身与对方的报价进行对此,以此来判断是否具备竞争优势,如果具备优势的话就可以进行项目模拟,并对报价体系进行调节。
4.2施工过程
施工过程的项目造价工作主要是项目成本管理,首先使用BIM技术开展项目模拟,事先确定项目将会出现的变化,并通过项目变更、技术改进等途径进行确定,防止增多不必要的成本;其次,采用大数据分析机制掌握市场价格数据的变化情况,采用科学可行的材料采购计划,减少材料采购与库存费用;最后,还可以大数据分析技术来对项目施工过程当中可能出现的各类影响因素进行分析,并做好对风险特点的合理分析,尤其是要关注其中的技术性风险,可以通过BIM技术来对这些风险进行调整,减少对工程造价的不良影响,针对其他风险,还没有出现的要采取措施预防其发生;针对已产生的风险,就采取有针对性的措施减少其对项目造价的不良影响。
4.3项目结算过程
首先,在已完工项目进度款的前提下,主要处理在施工环境而因项目变更、质量故障、项目索赔等情况造成的且还没有彻底解决的造价遗留事件,再根据合同约定与标准要求进行项目结算,并结合企业管理机制做好工程造价管理中的总结工作。此外,要整理本建筑造价信息,并实施简单处理;结合绩效评价结果,总结本项目造价控制的经验教训,研究造成利润提升或减少的原因,以及未来要采取的预防策略,进而发现和确认项目造价管理的基本规律,编制相关的数据信息。将以上造价信息引入大数据分析机制中,丰富大数据分析系统。
5结语
总之,大数据基础上工程造价精确性管理工作的实现是现代工程造价管理工作改进的需求,同时也是大数据在工程造价管理中应用的必要性工作之一。
参考文献
[1]褚礁磊.大数据分析对工程造价精确性的影响分析[J].现代经济信息,2018,(36).
[2]杨灿.大数据分析对工程造价精确性的影响初探[J].佳木斯职业学院学报,2018,(9).
[3]刘凯.大数据分析对工程造价精确性的影响探析[J].时代金融,2020,(8)
作者介绍:
马艳洁(1988.1.28),性别:女;籍贯:贵州省贵阳市;民族:布依族;学历:硕士研究生;职称:工程师 ;职务:信息建设助理专责; 研究方向:电网信息化;单位:贵州电网有限责任公司信息中心 。