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基于大数据分析的建筑土木工程成本控制策略研究

  2024-11-11    28  上传者:管理员

摘要:随着建筑规模与复杂性的提升使得土木工程成本控制日益严峻。传统方法受限于经验判断和简单数据汇总,难以精准预测和控制成本。同时项目周期长、主体多,易导致信息不对称和数据失真,进一步加大控制难度。因此,提出基于大数据分析的建筑土木工程成本控制策略研究。首先,分析了建筑土木工程成本控制中存在的问题。然后,介绍了在建筑土木工程成本控制中可运用的大数据分析技术。最后,基于大数据分析,提出了建筑土木工程成本控制的具体策略。实例应用结果表明,通过实施这些策略可以有效提高建筑土木工程的成本控制水平,实现经济效益和社会效益的双重提升。

  • 关键词:
  • 土木工程
  • 大数据
  • 建筑企业
  • 成本控制
  • 成本管控
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在当今全球经济一体化和技术快速发展的背景下,建筑土木工程行业逐渐成为国民经济的重要支柱。然而,随着市场竞争的逐渐加剧和资源价格的攀升,成本控制成为了建筑企业面临的重要问题。有效控制成本不仅能够优化企业的经济表现,进一步提升其盈利能力,更能够稳固并增强企业在市场中的竞争优势,为行业的长期稳定发展奠定坚实基础[1]。成本管控作为建筑工程项目管理的关键环节,贯穿于项目的整个执行过程,涵盖前期的规划策划、中期的施工执行以及后期的维护运营等各个阶段。然而,传统的成本控制手段往往过度依赖经验判断与人工计算,这种方式效能不高,且易于引发偏差与疏忽,因此,亟需寻求一种更加高效、准确的成本控制方法。

近年来,大数据技术的迅猛发展,为建筑土木工程成本控制提供了新的解决思路和方法[2]。大数据技术具有强大的数据处理和分析能力,能够从海量的信息中精准提取出对企业成本控制至关重要的有价值数据,为企业在成本控制方面提供坚实的数据支撑[3]。通过大数据分析,企业可以更加准确地掌握成本构成和变动规律,及时发现成本控制中存在的问题和潜在风险,从而制定更加科学、合理的成本控制策略。因此,该文旨在探讨基于大数据分析的建筑土木工程成本控制策略,以期为行业实践提供有益的参考和借鉴。


1、基于大数据分析的建筑土木工程成本控制策略研究


1.1 建筑土木工程成本控制问题分析

在建筑土木工程领域,成本控制是项目管理中的关键要素。然而,当前建筑土木工程成本控制仍面临一系列问题和挑战,亟待解决。具体如下。

①成本估算的不准确性是建筑土木工程成本控制中的一个显著问题[4]。

由于工程项目的复杂性和多样性,成本估算涉及众多因素,比如,材料价格波动、人工费用变化以及设备租赁费用等。同时,市场环境的快速变化也为成本估算带来了极大的不确定性。一些企业在项目初期对成本的估算过于乐观,未能充分考虑潜在的风险和不确定性因素,导致后期成本控制出现严重偏差,给项目的顺利进行带来了极大的风险[5]。

②项目管理复杂度的提升也对成本控制提出了更高的要求。

现代建筑土木工程项目涉及多个专业领域和多个参建单位,项目管理复杂度大大增加。这使得成本控制需要更加全面、细致和精准。然而,由于信息交互障碍、责任界定模糊等原因,成本控制往往难以得到有效执行。各部门之间缺乏协同和沟通,成本控制措施难以得到有效实施,给成本控制带来了极大的困扰。

③信息化水平不足也是制约建筑土木工程成本控制的一个重要因素。

信息化作为现代化管理工具,能够提高企业管理的精细化和效率化。然而,在建筑土木工程领域,一些企业的信息化水平仍然较低,成本控制工作仍然依赖传统的手工方式,数据处理效率低下,难以满足现代项目管理的需求。同时,由于缺乏先进的信息系统支持,成本控制数据的收集、分析和利用受到限制,无法为决策提供有力支持。

1.2 建筑土木工程成本控制中的大数据分析技术

在建筑土木工程的成本控制中,大数据分析技术通过收集、处理和分析海量的数据,帮助企业更好地掌握成本情况,优化资源配置,降低不必要的支出。该文提出一些大数据分析技术手段:

①数据采集与整合技术。

在工程项目中,成本数据来自于多个渠道和多个系统,包括采购系统、财务管理系统和工程项目管理系统等。数据采集技术通过API接口、数据爬虫等方式,能够实时或定期地从这些系统中抓取数据。同时,数据整合技术则将这些分散的数据进行清洗、标准化和整合,消除数据冗余和不一致性,形成一个完整、准确的数据集合。

②数据挖掘与模式识别技术。

数据挖掘技术利用算法和模型对整合后的成本数据进行深度分析,发现隐藏在数据中的规律、关联和模式[6]。通过关联规则挖掘、聚类分析和分类预测等方法,企业可以了解到成本构成的主要因素、成本变化的趋势以及不同因素之间的相互影响。模式识别技术则进一步对这些规律进行解释和可视化,帮助企业更好地理解成本结构,发现成本控制的关键点。

③预测分析与决策支持技术。

通过构建预测模型,企业可以利用历史数据和当前市场情况对未来的成本进行预测。这些预测结果可以帮助企业提前了解成本的变化趋势,为制定成本控制策略提供科学依据。决策支持技术则基于预测结果,结合企业的实际情况和目标,提供多种可能的成本控制方案。企业可以根据这些方案进行权衡和选择,制定出最适合自己的成本控制策略。

④可视化分析技术。

通过将复杂的成本数据以图表、图像等形式展示出来,可视化分析技术使得决策者能够更直观地了解成本情况。这有助于决策者快速发现成本异常和潜在风险,并做出及时的调整。同时,可视化分析技术还可以提供交互式的数据探索功能,使决策者能够更深入地了解数据背后的含义和规律。

1.3 基于大数据分析的建筑土木工程成本控制策略

1)人工费控制

在建筑土木工程中,人工费是一个重要的成本组成部分。大数据分析技术在这一环节的应用主要体现在精准预测和实时监控上。通过采集历史项目的人工费用数据,利用数据挖掘技术,比如,聚类分析等方法,可以揭示出影响人工费用的关键因素,比如,不同工种的工资水平、工人的技能水平和工作效率等。基于这些挖掘出的数据特征,可以构建机器学习模型,比如,神经网络模型等,对未来项目的人工费用进行预测。同时,结合现场管理系统,可以实时监控人工费用的使用情况,并与预算进行对比分析,一旦超出预算,系统可以自动触发报警机制,提醒管理者及时调整用工计划,从而实现对人工费用的精准控制[7]。

2)材料费控制

材料费是建筑土木工程中另一项重要的成本支出。大数据分析技术在材料费控制中的应用主要体现在市场价格监控、库存优化和供应商选择等方面。通过爬取市场价格信息,结合历史价格数据,利用时间序列分析、ARIMA模型等算法,可以对材料价格进行短期和长期的预测,帮助采购部门制定合理的采购计划。同时,借助库存管理信息化系统与大数据分析技术平台,能够实现对材料库存情况的实时追踪与监控,利用库存管理模型计算出最佳的材料采购时机和数量,避免库存积压和浪费。此外,通过深入分析各供应商的价格、质量及服务水平,企业能够精准选择最适合的合作伙伴,从而有效降低采购成本。

3)施工机械使用费控制

施工机械使用费是建筑土木工程中不可忽视的成本部分。大数据分析技术在这一环节的应用主要体现在机械使用效率分析和调度优化上。通过采集机械运行数据,比如,工作时间、故障率等,利用统计分析方法可以评估不同机械的使用效率,为机械选型提供依据。同时,基于项目进度和机械使用情况,利用优化算法,比如,遗传算法或模拟退火算法,可以对机械调度进行优化,减少机械闲置和浪费。此外,通过分析机械的历史维护数据,利用预测模型可以预测机械的维护周期和可能出现的故障,提前进行预防性维护,降低维护成本。

4)企业管理费控制

企业管理费是建筑土木工程中一项较为复杂的成本支出。大数据分析技术在这一环节的应用主要体现在成本结构分析、预算管理和流程优化等方面。通过数据挖掘技术可以分析企业管理费用的构成和变化趋势,识别影响费用的关键驱动因素,比如,管理层次、部门设置等。基于这些分析结果,企业能够制定出更为合理的预算计划,并在实时监控预算执行情况的过程中迅速发现并妥善处理预算超出计划的问题。此外,通过比较不同管理流程和管理制度的效率,利用大数据分析技术可以提出优化建议,降低管理成本。

5)基础设施成本控制

基础设施是建筑土木工程中不可或缺的一部分。大数据分析技术在基础设施成本控制中的应用主要体现在需求分析与规划和建设过程监控上。基于大数据分析技术,可以对项目的基础设施需求进行预测和规划,确保基础设施的规模和配置满足项目需求,避免浪费。同时,通过物联网技术和数据分析技术,可以实时监控基础设施的建设进度、质量和成本,确保建设过程符合预算要求[8]。


2、实例应用


2.1 应用方案

为了验证基于大数据分析的建筑土木工程成本控制策略在实际项目中的可行性和有效性,该文选取某建筑项目作为案例进行详细分析。收集项目材料、人工和设备运营等成本数据,并计算各类成本的总额。然后进行成本构成分析,通过计算各类成本在总成本中的占比,确定成本控制的关键点。基于历史数据建立成本预测模型,预测未来成本变化趋势,并根据分析结果制定针对性的成本控制策略。最后,在模拟环境中实施这些策略,并评估其效果,以验证成本控制策略的有效性。对实施成本控制策略前后的材料成本、人工成本和设备运营成本进行对比分析,并计算成本降低率,其公式如下:

式(1)中,S原始成本,D为实施成本控制后的成本。

2.2 实验结果

实施成本控制策略后的成本数据(表1)。

表1成本控制策略实施前后成本

根据表1数据可以得出结论:实施基于成本信息分析的成本控制策略后,总成本降低了约6.2%,验证了该文方法可以有效控制工程成本,具有实际应用价值。


3、结论


该文通过对大数据分析在建筑土木工程成本控制中的应用进行深入探讨,发现大数据分析技术对于提高成本控制水平、优化资源分配和提升企业竞争力方面具有重要作用。在具体实践中,大数据分析可以帮助企业实现对各项成本的精准控制,有效预测成本变化趋势,并为管理决策提供有力支持。此外,大数据分析还可以帮助企业实现成本控制的实时监控,及时发现并解决成本控制中的问题。因此,建筑企业应积极探索和运用大数据分析技术,不断完善成本控制策略,以提升自身的经济效益和社会效益。


参考文献:

[1]董大伟.土木工程造价成本控制的各个阶段探析[J].全面腐蚀控制,2021,35(12):94-95,98.

[2]韩东梅.基于大数据分析的国有企业业财融合优化策略研究[J].商业观察,2023,9(36):37-40.

[3]祝建红.大数据分析对工程造价精确性的影响分析[J].工程建设与设计,2023(8):238-240.

[4]郑嫔嫔.动态成本控制在建筑工程造价管理中的应用[J].中国建筑金属结构,2023(5):151-153.

[5]黄国刚.面向建筑工程设计阶段的BIM技术在结构成本控制中的应用[J].中国建设信息化,2023(19):79-83.

[6]李艺.新时代背景下建筑工程造价动态管理以及成本控制的有效策略[J].城市情报,2023(8):241-243.

[7]魏晨芳.浅谈建筑工程造价预结算审核与建筑施工成本管理的关系[J].商讯,2023(1):160-163.

[8]刘菊.建筑工程预算在建筑工程造价控制中的作用分析[J].中国科技投资,2022(26):59-61.


文章来源:梁柳.基于大数据分析的建筑土木工程成本控制策略研究[J].林业科技情报,2024,56(04):198-200.

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期刊名称:中国建筑金属结构

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主管单位:中华人民共和国住房和城乡建设部

主办单位:中国建筑金属结构协会

出版地方:北京

专业分类:建筑

国际刊号:1671-3362

国内刊号:11-4723/TU

邮发代号:2-453

创刊时间:2001年

发行周期:月刊

期刊开本:大16开

见刊时间:10-12个月

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