大数据背景下工程造价信息资源共享探析

大数据背景下工程造价信息资源共享探析

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时间:2018-10-25

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1、大数据背景下工程造价信息资源共享探析    摘要随着科学技术的不断发展,大数据对社会各行各业都产生了非常重要的影响,工程造价信息资源的共享也得以实现。本文以此为研究对象,首先介绍了工程造价信息资源共享应用方面的内容,接着分析了工程造价信息资源共享研究方向,以便在大数据环境下共享工程造价信息,实现数据的最优匹配,推动工程造价行业的发展。下载论文网  关键词大数据工程造价信息资源  随着建筑产业结构不断升级,建筑企业在进行建筑时经常使用大数据和云计算等最新技术开展工程造价管理,这对工程成本产生了非常重要的影响,

2、可以逐步提升企业的核心竞争力,推动工程造价行业进一步发展。通过信息共享,我们可以使工程造价信息通过互联网技术实现共享,将工程造价根据不同板块功能,以国家、地方造价管理层进行发布和共享。  一、工程造价信息资源共享应用的主要方面  (一)工程造价预测  工程造价预测,主要是根据同类工程造价信息、工程造价指标、工程造价指数等对工程造价进行预测和分析。当前,国际有关工程造价预测程序一般如下:首先进行信息预处理,将定性描述工程造价定量化,对数量不统一的进行统一管理,填补数据缺失,平滑噪声数据和压缩数据处理;其次,对

3、预测进行变量选择,先选择输出变量,然后选择对输出变量有较大影响一些因素,例如,如果输出变量是工程总造价,输入变量可以包含有工程特征或单项工程的指标;最后,工程造价预测模型,我们可以使用SAS等仿真进行演算。  随着工程造价资源和信息共享的深入发展,我们还可以分析工程投资结构。在预测工程造价时,我们还可以根据建筑产品生产要素来预测市场价格,主要预测方向有人工成本、材料成本、机械设备等。  (二)项目价值管理  项目价值管理主要是从项目工程演变而来的系统价值方法理论体系。我们可以使用工程造价信息资源对项目价值进

4、行有效管理。我们可以将建筑项目整个周期的工程造价信息、利益相关者、项目功能、环境、质量、工期要求考虑在内,这样可以达到整个项目管理低投资和高价值的目标。在项目决策过程中,我们可以使用同类工程经济指标、行业或者社会评价信息,结合当前新建项目对环境技术方案以及落成后生产经营方案进行全方位对比,确保新建项目具有可行性。在项目设计阶段,我们首先必须考量利益相关方诉求形成信息流,通过工程造价实现信息共享。其次,我们应当评估相关方的项目价值,纳入项目价值管理体系之中。最后,我们可以运用BIM技术进行可视化建模,模拟施工

5、建造与运营,将模拟结果反馈到设计阶段,及时调整设计方案,对于建设项目可实施性和运作物业空间设备等进行前期控制,避免后期无限制返工,减少工程造价。  二、工程造价信息资源共享研究方向  (一)基于BIM&云造价信息资源共享应用  基于BIM&云工程造价资源共享框架含有四层。  第一,基础设施层。该层主要有两种不同功能模块,即储存模块和计算模块。储存模块主要是通过运用云分布数据库技术,集成企业级数据模拟数据,形成行业级数据库。云分布储存室应用程序主要包含软件系统、辅助软件系统以及检测程序,以便快速挖掘数据库中的

6、造价信息。  第二,云平台服务层。其主要功能是做好任务管理、用户管理、安全管理等。任务管理主要是进行决策支持,用户在该层下达指令,资源管理可以根据用户指令计算,挖掘数据,根据保密级别设置访问权限,分为公共云和私有云。公共云主要是提供国家地方政策法规,计价依据社会平均利润、建筑产品市场价格、指数、清单综合单价、工程案例等造价信息。私有云,主要是指施工单位和工程造价企业定额、工程成本等造价信息。用户可以根据权限登录。安全管理主要用于保证用户信息、公共云和私有云的信息安全,防止信息丢失与泄露。  第三,应用服务层

7、。该层主要是提供BIM系统使用和协同管理等服务。运营商可以通过互联网以租用方式向用户提供服务,可以调用基础设施、层中系统软件以及辅助软件,用户可以在云端进行可视化建模并运用计量计价,从而生成BIM成果文件并储存。BIM系统软件主要由运营方进行云端更新,这样可以降低软件对硬件的依赖,保证用户便利地操作,降低中小建筑公司的使用和维护成本,有助于BIM技?g的进一步推广和使用。  第四,应用层。在该层中,用户可以使用终端设备,比如可以随时随地用手机查询相关工程造价信息,以便更好地进行工程造价管理。  (二)大数据

8、挖掘技术  在BIM数据库中,信息多种多样,数据库也很多,包括结构型数据库、半结构型数据库、非结构化数据库等。结构型数据库是模型;半结构物型数据库可以进行成本预算、项目进度计划等;非结构化数据主要可以用于会议施工录像等。可以采用国际通用ifc标准建模,规范描述数据源,建立新文档数据;可以选定模块提供数据,建立元数据并生成fcxml文件,通过xml解析并将解析数据存储到数据库中,以便于利用。  综上所述,大数据可以

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