工程造价管理问题研究论文.docx

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1、大数据环境下工程造价管理对策分析报告目录一、引言1二、工程造价精细化管理概述1（-）工程造价精细化管理相关概念11 .工程造价含义12 .工程造价特点13 .工程造价管理主要内容2（二）工程造价管理发展趋势3三、建筑信息模型大数据技术4（一）工程造价大数据技术的内涵4（二）工程造价大数据的核心技术4（）工程造价管理过程中的典型问题分析51 .大数据平台的构建62 .数据的处理7四、结语9参考文献10一、引言作为项目建设管理的三大目标之一，工程造价管理的重要性不言而喻。其成果极为清晰明了，可以直接从项目建设的各项经济指标中得到反映。现如今，我国工程建筑业可谓是支柱产业，然而随着人工费、材料费的上

2、涨，我国工程建筑业陷入了高投入、低利润的行业困境。如何在新的环境要求下，降低工程造价管理活动的错误率，提高工作效率和管理水平，已成为整个工程建筑业面临的严峻挑战。近年来，各个行业在成本管理上都青睐于精细化管理，并取得了不错的成果。从整体的开发过程里来看，管理中的所有要素都以成本管理的整体水平为出发点，无论是工程造价精细化管理的理念的提出还是可能影响工程造价管理过程要素和环节的深入挖掘，无不是将成本管理作为一个整体进行考量，从而打破阻碍造价管理水平提升的桎梏，实现准确、高效的造价管理目标。基于以上背景,本文致力于工程造价管理的精细化,引入建筑行业的新技术一一大数据模型。进一步促进工程造价管理过程

3、中的信息化、规范化和流程化。大数据技术于2002年引入建筑业，在其后十几年的发展过程中，由于明显且强大的作用，如今大数据技术已经得到世界范围内工程造价管理上的青睐。就我国而言，大量的研究都表明，工业整体水平和生产能力的长久、有效提升的路径只有一条，那就是技术的变革。作为一种全新的技术模型，大数据无疑是符合这一点的，其可以通过对建造项目信息的处理，为项目建设不同阶段以及项目建设的不同参与者提供及时、准确的信息，同时在大数据模型的信息处理过程中还能实现同阶段、不同参与者的信息交流和共享，为工程建设行业提供强力且持球的发展动力。也正是意识到了大数据技术给建筑行业带来的变革与发展机遇，现如今世界各国都

4、将大数据技术的采用提升到了战略层面。二、工程造价精细化管理概述(-)工程造价精细化管理相关概念1工程造价含义工程造价是指项目建设的预期或实际成本。其定义因为立场的不同会产生不同的解释。目前的工程造价主要被理解为两种意思：从投资者的角度来看工程造价是项目建设预期花费的投资总成本；从市场交易的角度来看，工程造价是指工程竣工过程中预期或实际形成的建筑安装工程造价。2 .工程造价特点(1)规模庞大区别于其他商品价格,工程造价天然存在规模庞大这一明显特点。一般来说,具备投资效益的建设项目不仅建造规模大，而且经济量化结果也容易达到数百万甚至数十亿。甚至一些大型工程造价会产生明显且直接的经济效益，对宏观经济

5、都有可能产生影响。(2)工程项目的建设应按照一定的施工程序进行根据工程建设不同阶段的差异性，需要在工程造价的计算上进行多次核验。在投资决策阶段，工程造价主要形式是投资估算，为项目决策和资金规划提供参考。在初步设计阶段，需要根据设计意图再次计算工程造价，这时的工程造价演化为项目概算，同时其准确性也进一步提高。在施工图设计阶段主要根据详细的施工图计算施工图预算，相较于初步设计阶段更为详细具体。当项目进入承包阶段时，根据市场情况，合同双方可以通过招标等方式就工程造价即合同价格达成一致。在项目建设和竣工验收阶段，根据合同并结合实际变化，进行最终调整，以确定反映项目实际成本的竣工结算。(3)动态工程项目

6、不同于一般产品的生产。工程项目从决策到交付，周期短至几个月，长至多年。如此长的建设周期势必会受到更多可变因素的影响。如建筑材料价格的波动、社会劳动力价格水平的变化等。3 .工程造价管理主要内容虽然不同阶段，工程造价管理有不同的具体工作内容，但诸多阶段都有一个共同点，那就是合理确定工程造价目标值，同时控制建设项目费用支出。合理确定工程造价为了提高项目投资效益，目标的明确是工程造价管理的前提，同时也有必要根据建设项目不同阶段工程造价的多样性，分阶段确定相应的造价，实现对初始目标的层层控制。其中测量过程是根据已建立的基本结构单元相应的工程量计算规则，计算图纸、文件、施工图子项目的物理量。在定价过程中

7、，第一步是确定各单元工程基本建设单位工程量下每班的劳动力、材料和机械消耗量。第二步是确定与每班劳动力、材料和机械相对应的单价，最后确定完成单位工程基本建设单位工程量所需的基本成本。确定工程造价的原则可以用以下公式表示：工程造价=Z基本构造单元工程量X消耗量指标X相应单价有效地控制工程造价为了保证预期投资足够,在建设项目的管理上必须采取层层控制的方式管理工程造价，避免公款私用的发生。此外，设计估算作为控制最终成本的最高限额,因此还要根据设计估算的数据确定后续施工图预算、以及合同价格和竣工结算等工程项目支出。根据经验数据，项目建设过程不同阶段的工程造价管理对项目投资的影响程度不同，如图2.3所示(

8、二)工程造价管理发展趋势(1)国外工程造价管理的发展工程造价管理的概念起源于16世纪的英国。那时的工程测量人员需要在设计完成后估算工程数量和工程成本，这一行为也被视为投标概念的萌芽。其后1868年，英国率先成立皇家特许测量师协会(R1CS),其中工料测量师分会是最大的分会。这也意味着工程造价管理人员开始组织对工程造价确定和控制的系统研究，至此工程造价管理从传统管理模式转变为现代工程造价管理阶段1上世纪50年代，工程造价管理还与价值工程相结合主要用于对项目设计方案做出合理的决策。同时，这一时期澳大利亚工料测量师学会、美国造价工程师协会等行业组织相继成立。如今关于工程造价的管理理念也大多脱胎于上世

9、纪50年代各国早期关于工程造价的理解和定义。目前，国际工程造价管理理论进入新阶段，逐步在全面成本管理上深挖和研究。图2.4显示了工程造价管理的发展趋势：工程造假管理发展趋势图2.4工程造价管理发展趋势(2)国内工程造价管理发展趋势中国在1949年以后的一段时间内所有的工程建设管理领域一直借鉴前苏联的经验，随着社会主义市场经济体制的逐步形成，然而现如今随着全球经济愈发密切，我国造价管理理念在海外工程造价咨询机构面前竞争力薄弱，因此如今我国的的造价管理亟需斗争中完善和发展，实现全过程、全要素、全生命周期的全面造价管理，正如中国建设工程造价管理协会秘书长吴左敏所说的“中国工程造价行业的改革势在必行”

10、，然而，我国目前的工程造价管理由于缺乏有效的管理工具和技术，仍然不能达到全生命周期和全管理的高度，甚至工程造价管理的价值尚未完全显现。三、建筑信息模型大数据技术(-)工程造价大数据技术的内涵20世纪70年代，美国学者查克伊斯曼(ChUCkEaStman)首次提出了大数据(Bui1dinginformationmode1)的雏形。直到2002年，行业分析师杰瑞莱赛林(Jerry1aiSerin)使用大数据作为专业术语，使其在工程建筑行业得到广泛应用。从目前行业内对大数据的定义来看，大数据可以从两个方面来理解。首先，大数据从结果的角度理解为建筑信息模型，即强调与项目建设的整个生命周期相关的信息集成

11、的模型。不仅如此，该模型还能实现信息交互和协同工作。从本质上讲,大数据是基于不同需求、具有不同专业和统一标准的多个模型。同样，在从项目概念到项目运作的全过程中，根据不同的需求不断向模型输入项目信息的过程中，可以实现基于模型的信息建模和数据分析,为各种项目决策提供有力的依据。建模过程如图3.1所示。图3.1大数据模型创建过程(二)工程造价大数据的核心技术(1)三维可视大数据可以通过三维物理图形展示建筑设计方案,便于阅读而产生的线条信息。其建模过程不仅是可视化的，而且可视化结果可以直接生成渲染显示和自动生成相关报告。(2)参数化与计算机辅助设计通过基于坐标的几何图形创建图元的方式不同，参数化建模是

12、通过使用特征值的两个参数来创建特定图元并定义组件之间的关系。在大数据模型中，所有图元都是组件形式，所有图形元素携带的参数都是建筑构件信息的数字表达。而且基于参数化的组件、符号和视图还能提供参数修改技术，从而使用户能够直接关感觉察到建筑设计模型的变化所引起的一系列变化。(3)碰撞检查碰撞检测软件被用作引擎来关联各个学科的大数据模型，并从空间和尺寸的角度探索建筑物、结构、水电等学科之间的碰撞问题。当然，大数据的协调功能不仅是解决不同学科之间的碰撞问题,也是解决设计布局与其他设计在协调设计上的问题。碰撞检测的基本思想是在初步设计阶段创建项目的基本模型，其中不同的专业将根据各自的需求履行各自的职责，完

13、成专业模型的同步设计。在创建了详细的结构、建筑和机电模型之后，可以通过链接专业模型将每个专业集成到基本模型中，并且可以分析碰撞的具体构造和位置，以便于在专业之间修改设计模型。(4)模拟建造大数据包含项目的完整几何、物理和性能信息。在项目实施的各个阶段，分析、模拟和优化所需的相关数据可以从大数据模型中自动提取出来进行计算和演示。可以根据结果调整项目计划，并且可以立即模拟新计划。具体来说，在设计阶段，大数据可以进行有效的模拟实验。在投标和施工阶段，可以进行4D模拟。同时，也可以在四维模型的基础上增加成本维度，进行事前成本控制。然而，在项目运行阶段，有可能进行类似紧急情况的处置，例如模拟灾难人员的逃

14、离和消防员的撤离。()工程造价管理过程中的典型问题分析(1)缺乏有效的测量工具。工程量计算是确定工程造价的基本环节，无论是项目预算工程量的计算还是竣工工程量的审核，高效准确的计量环节都是有效控制成本的前提。虽然我国工程造价测量工具经过多年发展现如今的效率有了很大提高。然而，这种提升速度己经跟不上如今日渐复杂的工程项目规模，而且还会让工程造价行业的生产率在项目计量环节受到很大制约。(2)工程价格数据杂乱无章。工程材料的价格因规格、型号、品牌等不同而有很大差异。与此同时，一些材料的价格对时间也非常敏感。例如，2013年1月至5月,成都市三级钢筋(攀成钢)材料价格在4300元/吨至4000元/吨之间

15、波动。目前，各省市成本信息网站公布的信息价格来自律师向供应商寻求的价格信息，这往往会导致材料类型覆盖不全、缺乏时效性等问题。此外，大量价格数据主要以杂志和文件的形式提供给查询。这样会导致行业内各方都需要手工输入两次价格调整信息，这无疑降低了工程造价管理的效率。(3)成本信息难以有效共享。从大量已完成的项目数据中提取相应项目类型对应的工程造价指数、项目数量指数和消耗指数，在拟建工程的成本管理中发挥了积极的作用。然而，大多数企业的完成历史数据大多以纸质文档和文字格式存档。通过相关计算、分析和比较，很难达到从基础数据提炼为有效信息，进而获得有价值的成本指标的目的。无法为成本管理提供全面可靠的支持。(

16、4)缺乏协同理念工程造价管理是一项多方共同管理的工作，例如，在实施某项设计变更的过程中，要求设计师、工程师和成本管理人员都参与其中。但是，在现有的工作流中，信息传输渠道的不顺畅直接阻碍了工作流中的所有参的信息交互、沟通以及成本意识的发挥空间，从而导致大多数部门都是从自身出发，不利于整体上的工程造价管理，工作流交叉现状如图4.2所示。图4.2工作流交叉现状(四)大数据环境下工程造价管理的对策分析1大数据平台的构建基于大数据的工程造价信息管理平台涉及多个单位。在平台的组织和建设中,应建立由政府牵头的平台建设团队。平台建设团队应包括政府、工程造价协会、参与平台试点建设的建设单位、设计单位、施工单位和咨询单位。在政府层面，主要负责制定信息采集标准，组织管理本级及以下