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摘要:随着人工智能技术的不断发展,工程管理领域也在逐步拓展人工智能技术的应用场景。本文分析了当前工程管理领域人工智能技术的应用方向,对于热点研究问题进行了综述,并为未来相关研究的发展提出建议。
关键词:人工智能技术,工程管理,应用
随着科技的不断发展,建筑行业也开始逐渐向数字化转型。数字化技术的应用可以帮助建筑行业提高效率、降低成本、提高质量和安全性。例如,建筑信息模型(BIM)技术可以将建筑设计、施工和运营的各个环节进行数字化管理,实现信息共享和协同工作,从而提高项目的效率和质量。另外,人工智能技术可以通过对大量数据的分析和处理,提供更准确的预测和决策支持,帮助建筑企业更好地管理项目风险和资源。在数字化转型的过程中,建筑行业也面临着一些挑战。首先,数字化技术的应用需要建筑企业具备一定的技术能力和人才储备,这对于一些中小型企业来说可能是一项难以承担的成本。其次,数字化技术的应用需要建筑企业与供应链上的各个环节进行信息共享和协同工作,这需要建筑企业与其他企业之间建立起信任和合作关系。最后,数字化技术的应用需要建筑企业与政府部门之间进行有效的沟通和协调,以确保数字化技术的应用符合相关法律法规和标准。总的来说,数字化技术的应用对于建筑行业来说是一项必然趋势,可以帮助建筑企业提高效率、降低成本、提高质量和安全性。然而,在数字化转型的过程中,建筑企业需要克服一些挑战,包括技术能力、供应链协同和政府协调等方面。只有通过不断的努力和创新,建筑行业才能实现数字化转型,迎接未来的挑战和机遇。
人工智能是一门研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新的技术科学。人工智能的目的是让机器能够像人一样思考、感知、交流、学习和行动,从而实现智能化的任务和目标。人工智能的内涵可以从不同的角度来理解,例如:从人类智能的角度,人工智能可以分为“像人一样思考”的系统、“像人一样行动”的系统、“理性地思考”的系统和“理性地行动”的系统。这些系统分别模仿或超越了人类的认知、行为、逻辑和效率等方面的智能。从技术实现的角度,人工智能可以分为符号主义、连接主义和行为主义三大流派。符号主义认为知识和概念可以用符号表示,认知就是符号处理过程,推理就是采用启发式知识及启发式搜索对问题求解的过程。连接主义认为思维的基本是神经元,而不是符号处理过程,利用神经网络来模拟人脑的结构和功能。行为主义认为智能取决于感知和行动,提出智能行为的“感知-动作”模式,不需要知识、表示和推理。从应用领域的角度,人工智能可以分为图像处理、语音处理、自然语言处理、知识工程、机器学习、深度学习、机器人、自动驾驶等多个子领域4。这些领域涉及了计算机视觉、语音识别、语音合成、机器翻译、文本分析、信息检索、专家系统、数据挖掘、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、强化学习、遗传算法等多种技术和方法。总之,人工智能是一个涵盖了多个层次、方向和领域的广泛而深刻的科学技术领域,它不断地探索着人类智能的本质和可能性,以及机器智能的创造和应用。
在工程管理领域,项目绩效预测是一项重要的工作,它涉及到项目的风险、成本、进度、质量、资源等多个方面,对项目的成功与否有着直接的影响。传统的项目绩效预测方法通常依赖于专家经验、历史数据和数学模型,但这些方法存在一些局限性,如数据不完整、不准确或不可靠,模型不适应复杂多变的环境,专家判断存在主观偏差等。人工智能技术可以克服这些局限性,提高项目绩效预测的准确性和有效性。人工智能技术可以从大量的历史数据中自动提取有用的信息和知识,通过神经网络等非线性模型来拟合复杂的数据关系,通过机器学习等自适应算法来调整模型参数和结构,从而实现对项目绩效的动态预测。
2.2施工现场管理
施工现场管理是指对施工过程中的人员、设备、材料、环境等要素进行有效的组织、协调和控制,以保证施工质量、进度和安全。施工现场管理涉及多个方面,如施工计划、资源调度、质量监控、安全防护、环境保护等。传统的施工现场管理方法主要依靠人力进行监督和检查,存在效率低下、信息不准确、隐患较多等问题。而人工智能技术可以通过智能化的设备和系统,对施工现场进行实时的数据采集、分析和处理,从而实现自动化、智能化和数字化的施工现场管理。
2.3 智能设计与运维
在工程管理领域,智能设计与运维是指利用人工智能技术辅助或替代人类进行工程项目的设计、施工、监测、维护等活动,以提高工程质量、效率和安全性,降低成本和风险。人工智能技术在工程管理领域智能设计与运维中的应用已经涉及多个方面。①智能设计:人工智能技术可以通过分析项目需求、环境因素、历史数据等,建立合理的设计模型,并对其进行优化和修正,从而为项目提供多种可行的设计方案。例如,Spacemaker是一款基于云的人工智能和衍生式设计软件,可以帮助规划和设计团队更快地做出更明智的决策,以便从一开始就改善了可持续发展的机会。 Spacemaker可以分析城市各区块内多达100项的指标:区划、景观、日光、噪音、风、道路、交通、热岛、停车等等,并根据这些指标生成多种空间布局方案。②智能施工:人工智能技术可以通过监控施工现场的数据,实时调整施工计划、资源分配和质量控制,从而提高施工效率和质量。例如,Autodesk BIM 360是一款基于云的建筑信息模型(BIM)平台,可以帮助施工团队协同管理项目数据,并利用人工智能技术提供风险预警、缺陷检测和进度预测等功能。③智能监测:人工智能技术可以通过收集并分析各种传感器数据,实时监测工程结构的状态和性能,并及时发现异常和隐患,从而保障工程安全和稳定。例如,IBM Maximo Asset Monitor是一款基于云的资产监测解决方案,可以帮助运维团队利用物联网(IoT)和人工智能技术实现远程监测和诊断,并提供可视化的仪表板和报告。④智能维护:人工智能技术可以通过预测并优化维护计划和资源,实现对工程设备和设施的智能维护,从而延长工程寿命和降低维护成本。例如,GE Predix是一款基于云的工业物联网(IIoT)平台,可以帮助工业企业利用人工智能技术实现设备的智能维护,通过预测性分析和诊断,提前发现和解决故障,并提高设备的可靠性和效率。总之,人工智能技术在工程管理领域智能设计与运维中的应用已经展现出巨大的潜力和价值,为工程项目带来了质的飞跃和效率提升。随着人工智能技术的不断发展和创新,未来将有更多的智能应用出现在工程管理领域,为工程项目提供更多的支持和服务。
3 小结
总之,人工智能技术在施工现场管理、智能设计与运维、绩效预测等方面改进了传统工程管理的问题,并为一些难以用传统方法解决的研究问题提供了新的研究视角。目前,人工智能技术在工程管理领域的应用具有领域交叉、行业交叉的特点,研究往往涉及多种不同专业的知识,表现出复杂、系统的特点。因此,要进一步发展人工智能技术在工程管理领域的应用,需要加强跨行业、跨组织的协作机制,进一步集成信息、知识,在多方协作的基础上,发挥自身优势,实现工程项目管理上的创新。
参考文献:
[1]丁万峰.人工智能在水利工程管理中的应用[J].新农业,2022(24):97.
[2]徐乃杰.人工智能在燃气管道工程管理中的应用[J].大众标准化,2022(07):36-38.