建筑工程质量管理中BIM和大数据技术应用

建筑工程质量管理中 BIM和大数据技术应用

邓红润

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摘要：建筑工程规模的不断扩大以及工程质量标准的不断提升，要求相关建筑施工企业、施工单位必须积极创新和提升工程质量管理模式和技术，通过现代化的管理技术和模式来不断增强工程质量管理水平和效果，为建筑施工行业的高质量、高水平发展奠定良好基础。对 BIM 和大数据技术在建筑工程质量管理应用中的理论基础和应用框架进行了分析和研究，并结合工程项目实例探究了 BIM 和大数据技术的具体应用，以供同行们参考。

关键词：建筑工程；质量管理；BIM；大数据技术；应用

中图分类号： TU712 文献标识码：A

1 基于 BIM 和大数据技术的建筑工程质量管理理论基础

1. 1. 建筑工程全面质量管理分析

工程质量管理作为确保工程质量、提高工程经济效益的最有力措施，是建筑工程施工管理工作的重中之重。设计人员在工程设计中要严格围绕质量标准，加强对各工艺工序的设计，不断提高设计质量，确保满足各业主单位的要求和标准。在施工建设中，施工操作除了要符合用户的需求和要求外，都要围绕建设单位的经济利益，加强质量管控，提升成本效益。同时，在施工中还需要明确各相关单位及人员的责任与义务，根据既定施工规定及方案落实各项管控工作，确保整个建筑施工过程的安全。

1. 2. BIM 质量管理理论基础

BIM 技术在建筑行业的应用是时代发展的必然趋势，以 BIM 技术为数据源代码能够全面整合建筑工程的每个工序和环节，从而为行业大数据的整合、统计和管理提供便利。在施工中通过大数据能够更加有效地实现对工程质量的管控，提高数据处理质量，BIM 则能够充当大数据处理中最为关键的操作方法，在施工建设中能够随时进行各相关施工数据参数的采集、分析、储存和处理。同时在施工中还可以利用 BIM 模型及时发现和排查施工中的关键数据和重要信息，并形成对应的数据指标，以此为工程质量管理提供有效的参考和依据，提升工程质量管理的时效性和有效性。

1. 3. 大数据理论

在现阶段大数据的定义中，对于大数据的详细定义由于缺乏相应的判断依据，所以大数据定义相对比较抽象，但是其特点极其明显，具有数据量大、数据种类多、数据处理速度快和价值密度低的四个特点。作为现阶段最先进的技术之一，大数据技术已经在现阶段多个行业中得到了应用和实践，并且呈现了极其明显的应用优势，通过大数据能够全方位的采集与之相关的信息数据，在大量信息数据的基础上排查、识别和分析有效信息，从而为相关工作的开展提供数据信息参考。所以将大数据技术应用于建筑工程质量管理中具有良好的适用性，能够充分满足建筑工程质量管理工作复杂性强、工作量大、时效性要求高等多方面的需求和要求。

2建筑工程质量管理中BIM和大数据技术应用

2.1完善 BIM 信息平台

BIM 信息平台可以整合不同学科的 BIM 模型，将其形成一个整体，这也是 BIM 信息平台可以容纳大量数据资源的原因。因此，大部分企业都可以采用 BIM 技术来对整个工作的运作进行监督与管理。采用 BIM 技术来对整个工作的质量进行控制可以起到事半功倍的效果。BIM 技术不仅仅可以用在整个工程的某一个环节，其还可以贯穿整个建筑施工的所有工序。BIM 信息平台包含了众多信息数据可以在施工的任何一个环节发挥相应的用途与效果，而此次施工的相关数据也会通过平台上传到云端，以此来实现数据信息共享的目的，BIM信息平台可以充分地提高建筑项目质量管理的水平。但是，在该技术进行实际使用的过程中，由于 BIM 信息平台不够完善的缘故，导致平台中的大部分信息数据都无法及时调取进行使用。为了确保信息平台可以进行良好的运行，这就必须要确定平台的运作核心，并且还要以核心为主要内容来构建相应的管理框架，以此来更好地为建筑项目的质量管理工作进行服务。

2.2施工过程阶段

在进行实际的施工过程中容易出现各种各样的问题，采用大数据技术可以对出现的问题进行收集与整理，以此来给出最佳的解决方案。大数据技术不仅要处理建筑工程各种资料的数据，而且还需要处理产品查验的资料，较大的工程量对相关的施工人员与技术操作人员也是有非常高的要求，两者要确保相关数据收集的同步与准确，而且数据信息还需要一直处于共享的状态。收集的数据主要包括静态数据和动态数据两大类，静态数据相对稳定，而动态数据随时都会发生变化。在动态数据中，人员动态数据则是反映施工人员每天身体的实时参数，根据此数据可以判断施工人员身体的健康状况，一旦发现施工人员动态数据出现反常情况，这就需要立即停止该人员的所有工作并进行检查，以此来确保工程的顺利施工。

2.3科学选择大数据与 BIM 技术

应用大数据技术和 BIM 技术时需要结合工程造价管理需求做出科学合理的选择，通过计算机软件传输造价数据，同时要保证传输过程的安全性。这就需要从工程实际情况与造价管理要求这两个方面着手，选择切实可行的技术手段，如云计算、数据挖掘技术、数据分析技术、BIM 建模等，可以满足工程造价管理在数据采集、分析、整理、传输等环节的基本需求，也能够推动造价管理实现数字化、信息化发展。

2.4 信息分析与质量改进

BIM 模型实现了对工程建设项目中分散信息的全面集成，并构建了涵盖所有工程信息的数据库，以此为基础就可以实时进行工程建设中各类信息的采集、处理、分析和挖掘，为质量管控工作奠定了良好基础。现阶段受相应技术应用能力的影响，在 BIM 数据管理中可以从以下几个方面入手来提升 BIM 技术数据分析的效果，更好地促进工程质量和施工水平的提升。①结合工程建设中所产生的各种质量问题，深入分析相关原因，并编制成相应的竣工总结，以便于给后续工程项目建设提供借鉴和参考。②详细分析工程建设中的质量问题，围绕问题所出现的阶段、工程节点、各分项等深入挖掘质量问题产生的原因，并总结相应的处理方法和措施，在企业内部构建专属的质量管理数据库，通过长期积累可以形成更加齐全、完善的数据基础，这样就可以为后续工程建设提供更加全面、可靠的信息数据支撑，在出现类似问题时能够及时处理和解决，从而不断优化质量管理体系，提升质量管控效果。

2.5 图纸会审与设计交底

图纸会审工作的目的主要包括以下两点：第一，全面分析研究施工设计文件及图纸，对工程特点设计意图等进行全方位把控，并及时筛查图纸中的问题和缺陷，从根源上降低工程质量风险。第二，以工程质量管理为目标，通过多方参与对施工中的技术重点、难点进行分析和研究，并制定相应的措施和方案。在此次施工中，通过 BIM 建模和碰撞检查，生成相应的碰撞报告，应由设计单位确认，迅速完成了施工图纸的梳理。同时借助 3D 可视化模型可以直观地找出施工中潜在的问题和难点，并以该模型为基础对相应工艺技术方案进行讨论，提高了沟通交流效率。此外，在 3D 模型的帮助下设计交底工作也顺利开展，各参建单位都了解了本次工程的设计意图，并针对图纸会审中存在的疑点、工程难点、问题高发点等制定了相应的质量管控措施和要求，为后续工作的开展奠定了良好基础。

结束语

综上所述，BIM 和大数据技术在工程质量管理中的应用是时代发展的必然趋势，作为相关建筑企业，应该充分认识到 BIM 技术和大数据技术的重要性，围绕工程质量管理从多方面入手进行融合和应用，积极进行现代化质量管控体系的构建。

参考文献

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