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集聚数据 引领项目高质量发展

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  建筑工程质量一直以来都是人民群众的重要关注点,工程质量安全事关人民群众切身利益、国民经济投资效益和建筑业可持续发展。住房和城乡建设部工程质量安全监管司2018年工作要点提出开展工程质量提升行动,推动建筑业质量变革。贯彻落实党中央、国务院关于开展质量提升行动的部署要求,深入开展工程质量提升行动,健全工程质量保障体系。严格落实各方主体责任,强化建设单位首要责任,全面落实质量终身责任制。强化政府监管,保障监督机构履行职能所需经费,推行“双随机、一公开”检查方式,加大工程质量监督检查和抽查抽测力度,督促质量责任落实。
  工程施工质量和安全管控贯穿于施工全过程的所有工序。由于整个施工过程中的工序较多,各分部、分项工程的各工序都具有不同的技术要求和工艺要求,并且由不同的班组操作和实施,传统的验收交接和技术交底都由人工操作和手工记录,疏漏和人为偏差在所难免,从而容易形成质量安全隐患,甚至酿成质量安全事故。因此,国务院、住房和城乡建设部多次发文要求督促工程各方参建主体严格落实工程质量安全生产主体责任,强化施工现场管理,特别要强化对深基坑、高支模、起重机械等危险性较大的分部分项工程的管理,推进工程质量管理标准化,推进信息化技术应用。
  如今,大数据技术在许多领域发挥了巨大的作用。在商业领域,可收集的数据量非常大,不管是消费者的直接消费数据,还是日常生活的数据都可以被收集,经过对收集来的海量数据进行相关性分析之后,可以让营销者实现精准营销、增加成交量;在科学领域,比如海洋科学、生物科学、医疗健康科学领域,由于历史积累的数据量原本就很大,加上现在的先进技术所产生的新数据,导致数据量更是巨大无比,专业人员通过大数据分析,可以在这些海量数据基础上形成科学上的新发现。
  在工程建设领域,同样可将大数据技术运用到施工的过程管理上,从而达到施工质量预控的效果。以大数据的充分发掘和共享为基础,收集记录施工项目质量业务管理活动过程中产生的数据,并根据这些业务标准进行数据分类和分析。
 
数据共享 分析施工质量问题原因
 
  大数据、自动识别、人员定位追踪、图像采集等信息技术在施工现场的广泛应用,为保障工程质量和施工人员的安全注入“智慧”动力。通过收集与整理施工管理过程中大量的相关数据,并重点聚焦在施工过程数据的分析和汇总归类上,结合长期积累的施工质量管理数据,采用大数据的分析方法得出常见的施工质量通病,并分析这些施工质量通病的来源和影响质量的关键因素,从而整理出相应的施工质量预防措施,减少建筑工程中的施工质量问题。
  在具体施工过程中,通过信息技术手段和大数据应用可以将施工现场质量巡检和验收的数据实时记录并分析。当有施工质量问题产生时,在大数据系统中及时进行记录并描述问题;当施工质量问题数据得到一定积累时,可以根据施工质量问题所涉及的专业和内容,对问题进行分类和汇总,从而分析出造成质量问题的深层次原因,并将分析得出的结论作为项目管理人员提升工程施工质量的重要参考和决策依据。
  此外,还可以利用技术手段将施工过程中涉及到的人、机、料、法、环等全部要素相关信息采集并整合在一个工作平台上,形成一个虚拟的、智能化的生产流水线,使施工作业的全过程都处于受控制状态,从而大幅提升施工全过程管控的有效性,提高施工质量和安全管理水平。
  以东北亚(长春)国际机械城会展中心项目为例,该项目位于吉林省长春市长德新区,由钢框架结构会展中心项目和混凝土框架结构的附属设施项目组成。该项目结构整体设计复杂、施工作业量较大,专业分包较多,方案优化及变更情况复杂。为了保证施工质量,确保项目的顺利完场,同时更加直观地了解项目施工质量,项目在建设过程中引进BIM5D系统,应用施工质量安全管理模块,通过数据共享和集中分析为项目的精细化管理奠定基础。
  该项目通过BIM5D移动端,项目施工质量管理人员对现场施工质量问题及时上传到服务器端,推送责任人提醒整改以及验收。利用电脑端线上下发施工质量整改通知单,通过网页端进行数据集中处理和分析。手机移动端可以对施工过程中发现的有关施工质量问题进行实施捕抓,项目管理人员接收到信息后可以立刻安排工人进行整改,快速反馈,实现施工质量的信息化管控。
  利用数字化集成体系,将现场实测的施工质量信息录入移动端,方便快捷地将实测实量信息、施工质量问题照片与三维模型关联。通过上述数据采集建立三维施工质量信息数据库,利用网页端进行施工质量数据的集中管理与统计分析,从而让项目管理者实时了解不满足要求点的数量、部位、成因等施工质量问题,掌握施工质量。
  众所周知,人、机、料、法、环是影响工程质量的常见因素。对此,在施工质量管理过程中,通过对人工、机械设备、材料、施工方法和环境等因素进行综合分析,从而准确把握质量问题产生的原因,提出更好更有效的解决措施和方法,为企业高层从宏观上及时把握该区域工程质量状况、准确发现质量监控的薄弱环节进而实现科学决策提供支持。
  东北亚(长春)国际机械城会展中心项目通过对施工质量问题进行数据统计分析,进而形成施工质量问题分布趋势图,对整个项目质量进行实时掌控。施工质量问题分布趋势图是整个项目不同时间段现场施工质量问题发生数量的统计,可以清晰看到在特定时间段内施工质量问题发生的趋势走向,为该项目管理者实时了解现场动向,做好下一步决策提供数据支持。
 
数据汇总 跟踪处理施工质量问题
 
  发现施工质量问题后,还需要对相关问题进行及时整改和后续跟踪检查。在日常施工质量巡检和施工质量过程检查中应用大数据的分析结果,可以减少传统管理中存在的问题,比如施工质量问题记录不完整、问题整改或者检查不及时、存在的问题没有被及时发现等,提高工程施工质量问题整改效率,有效管控施工质量水平。
  东北亚(长春)国际机械城会展中心项目基于大数据技术绘制施工质量问题燃烧图,对现场施工质量问题进行整改情况统计,对一周内需要整改的问题进行汇总,并将这些问题分为进行中、待验收和已完成三种情况,项目管理者能够清晰看到有哪些问题已经解决,哪些问题是正在整改过程中,哪些问题需要进行验收,能够及时了解到现场施工质量整改工作情况,检验内部人员工作情况。以该项目2017年10月施工质量问题燃烧图为例,通过图片所反映的问题,项目部可以了解到:该月出现的施工质量问题中,多数问题都在整改进行中,数量达到25个,尚有一部分已经完成整改待验收,这说明该阶段的现场施工质量整改过程缓慢、工作滞后。通过分析,项目部要求质量部和工程部督促分包商整改,限定整改时间。
  该项目还根据施工现场发生施工质量问题的专业、类别、优先级进行统计,形成施工质量问题类型分布图。通过分布图可以清晰地了解到不同专业类别的施工质量问题的发生比例,例如从指定时间段的工程施工质量问题类别统计图可以分析出,在指定时间段内土建施工质量问题占比最多,钢结构施工质量问题占比次之,说明现场的施工质量问题以土建和钢结构类为主,在后续施工过程中要加强对这两方面的质量管理。同时,从施工质量问题优先级分布图可以看出,该项目发生的施工质量问题都是一般隐患,没有重大隐患发生,说明项目部对重大施工质量隐患管控意识较强。
  如今,工程施工质量管理方式越来越智慧,利用RFID、二维码标识各工序所涉及的建筑材料、建筑构配件、机械设备及作业人员等要素,并利用传感、测控等技术自动采集各要素的质量安全动态信息,包括材料的质量检测数据、起重机械的运行安全数据、工序验收的实测实量数据等。再利用移动互联和大数据、云计算等技术实时上传、汇总,并利用数据挖掘和分析技术对质量安全数据进行智能分析处理,构成实时、完整、准确反映工程施工全过程质量安全动态的虚拟施工生产流水线,及时发现工程质量安全隐患,并予以警示,跟踪处理过程并形成管理闭环,从而确保施工全过程质量安全的有效管控。
  利用大数据技术,东北亚(长春)国际机械城会展中心项目在施工质量安全方面较以往传统方式在处理时间和处理流程方面具有优势,相关质量问题能够得到及时处理,明确责任人员和问题的具体位置,同时使问题的传达和处理流程得以简化,加强了对分包的约束力,质量问题数量明显下降。


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