隨著大數(shù)據(jù)技術的飛速發(fā)展,工程造價行業(yè)也全面進入大數(shù)據(jù)時代。工程造價控制是鐵路企業(yè)工程管理的重要組成部分,其效果直接影響著工程項目的社會效益和經(jīng)濟效益。因此,鐵路企業(yè)必須加強大數(shù)據(jù)技術在工程造價控制中的應用。本文分析了大數(shù)據(jù)環(huán)境下鐵路企業(yè)工程造價控制的理論基礎及其面臨的挑戰(zhàn),提出了具體的工程造價控制方法,并以某高鐵項目為例,展示了大數(shù)據(jù)技術在鐵路企業(yè)工程造價控制中的具體應用,旨在為提高工程造價控制的效率和準確性,推動工程造價行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供一些有益參考。
在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,鐵路企業(yè)可以充分利用大數(shù)據(jù)技術,采集、存儲、分析和應用工程造價數(shù)據(jù),以實現(xiàn)對工程造價的精準控制。具體來說,通過處理和分析大規(guī)模、多樣化的數(shù)據(jù),鐵路企業(yè)可以及時發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢,極大地提高工程造價控制的效率和準確性,為自身的可持續(xù)發(fā)展提供有力保障。通過大數(shù)據(jù)平臺和工具,鐵路企業(yè)可以實時采集、存儲和管理工程造價相關文件,包括設計圖紙、招標文件、材料清單、人工費清單、機械費清單等。在鐵路企業(yè)工程造價控制中,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法往往難以有效處理數(shù)量巨大且種類繁多的數(shù)據(jù),而大數(shù)據(jù)技術不僅能夠高效處理海量數(shù)據(jù),還能夠從中提取有用的信息。
另外,鐵路企業(yè)可以借助數(shù)據(jù)挖掘理論,對工程造價數(shù)據(jù)進行識別、分析和檢測,更好地理解工程造價的變化趨勢,及時發(fā)現(xiàn)和解決工程造價控制中的問題,從而提高工程造價控制水平。同時,鐵路企業(yè)可以基于機器學習理論,建立工程造價預測模型,并根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當前狀態(tài)預測未來的工程造價情況,編制更加精細的預算,有效控制工程造價;優(yōu)化工程造價控制流程,增強工程造價控制效果,確保項目順利進行,實現(xiàn)成本控制目標。例如,鐵路企業(yè)可以利用機器學習算法,實時監(jiān)控和跟蹤施工進度與成本,及時發(fā)現(xiàn)并化解造價風險。
在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,鐵路企業(yè)在工程造價控制方面面臨諸多挑戰(zhàn),具體表現(xiàn)在以下幾個方面。
(1)鐵路工程建設過程中會產(chǎn)生數(shù)量巨大且種類繁多的造價數(shù)據(jù),這給鐵路企業(yè)帶來了巨大 的數(shù)據(jù)分析和管理壓力。一方面,部分鐵路企業(yè)尚未建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范,導致數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一、質(zhì)量參差不齊,這加大了數(shù)據(jù)整理和分析的難度。另一方面,部分鐵路企業(yè)缺乏先進的數(shù)據(jù)存儲和處理技術,難以有效存儲和處理龐大的數(shù)據(jù),從而影響了數(shù)據(jù)分析的效率和準確性。
(2)在施工過程中,鐵路工程項目的造價數(shù)據(jù)會隨著工程建設進度的推進而不斷更新,如材料價格波動、人工成本變化等。在這種情況下,部分鐵路企業(yè)難以實時采集、更新和分析這些數(shù)據(jù),導致造價控制策略滯后而無法及時應對市場變化和相關風險。同時,由于工程造價數(shù)據(jù)中存在大量的冗余和無用信息,如重復數(shù)據(jù)、錯誤數(shù)據(jù)等,部分鐵路企業(yè)難以及時清洗和提取這些數(shù)據(jù),導致數(shù)據(jù)的真實性和完整性不足,從而影響了數(shù)據(jù)分析結果的可靠性。
(3)鐵路工程建設容易受工程規(guī)模、地理環(huán)境、人力資源等各種復雜因素的影響,造價控制難度較大。例如,不同地區(qū)的人力成本、材料價格、施工條件等存在差異,工程造價也會有所不同。傳統(tǒng)的造價控制方法主要依靠經(jīng)驗和定額,沒有充分考慮不同項目的特殊性,導致造價控制效果不佳。同時,傳統(tǒng)的造價控制方法通常采用統(tǒng)一的標準和模式,無法針對不同項目的具體情況采用個性化的造價控制策略。這使得在面對不同地區(qū)、不同規(guī)模的鐵路工程時,傳統(tǒng)的造價控制方法難以滿足工程實際需求。此外,鐵路工程項目建設周期長,涉及的利益相關方眾多,鐵路企業(yè)需要協(xié)同多方進行造價控制。然而,在傳統(tǒng)的管理模式下,信息傳遞不及時、不準確的情況時有發(fā)生,這可能導致企業(yè)決策失誤和工程造價增加。
(一)樹立正確的工程造價控制理念
在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)是企業(yè)的核心資源。通過收集、分析和應用海量的數(shù)據(jù),鐵路企業(yè)可以準確把握工程造價的動態(tài)變化,從而做出更精準的決策。因此,鐵路企業(yè)應樹立數(shù)據(jù)驅(qū)動理念,以數(shù)據(jù)為基礎,充分利用前沿技術,實現(xiàn)工程造價控制的智能化。
在工程造價控制全過程中,鐵路企業(yè)不僅需要高效處理造價數(shù)據(jù),還需要融合相關的管理理論和實踐經(jīng)驗。因此,在設計工程造價控制方法時,鐵路企業(yè)應樹立全面融合理念,將大數(shù)據(jù)技術與工程造價控制理論、實踐經(jīng)驗結合,構建統(tǒng)一的工程造價控制體系。
同時,開放共享的工程造價數(shù)據(jù)平臺可以促進工程造價數(shù)據(jù)的共享和應用。通過與外部機構、合作伙伴共享數(shù)據(jù)資源,鐵路企業(yè)可以獲得更多的信息支持,從而提高工程造價控制水平。因此,鐵路企業(yè)應樹立開放共享理念,扎實推進工程造價數(shù)據(jù)在利益相關方中的傳遞和共享。
另外,在大數(shù)據(jù)技術不斷發(fā)展的當下,鐵路企業(yè)需要不斷更新工程造價控制方法,以適應持續(xù)變化的市場和技術環(huán)境。
(二)搭建統(tǒng)一的工程造價控制框架
在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,鐵路企業(yè)工程造價控制框架應涵蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析和決策支持等環(huán)節(jié)。從工程建設各個環(huán)節(jié)采集造價數(shù)據(jù)是鐵路企業(yè)工程造價控制的基礎。然而,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集方法采集到的數(shù)據(jù)往往夾雜著許多不準確的數(shù)據(jù),需要進行清洗、去噪、標準化等預處理。鐵路企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換等技術進行數(shù)據(jù)預處理,以保證數(shù)據(jù)的準確性和一致性;利用數(shù)據(jù)挖掘、機器學習算法等技術,細致分析造價數(shù)據(jù),總結造價數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢。同時,統(tǒng)計分析、關聯(lián)分析、聚類分析、預測分析等數(shù)據(jù)分析手段也可以為鐵路企業(yè)工程造價控制提供支持。此外,通過可視化分析、情景分析、仿真分析等技術手段,鐵路企業(yè)可以做出更加明智的決策,增強工程造價控制效果。
(三)設計合理的工程造價控制機制
通過建立工程造價預測模型,鐵路企業(yè)可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和當前情況,預測未來工程項目的造價變化趨勢,為決策提供科學依據(jù)。同時,工程造價預測模型的種類較多,包括回歸分析模型、時間序列分析模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型等,鐵路企業(yè)需要根據(jù)不同的應用場景,綜合考慮各種因素,選擇最合適的預測模型,以提高工程造價控制的效率和準確性。
同時,鐵路企業(yè)需要根據(jù)工程項目實際情況,采用智能匹配算法,為工程項目匹配最優(yōu)的造價控制策略。常見的智能匹配算法包括專家系統(tǒng)、遺傳算法、粒子群算法等。這些算法能夠綜合考慮各種因素的影響,找到最適合當前工程項目的造價控制策略,幫助鐵路企業(yè)降低工程成本,提高項目的經(jīng)濟效益,從而為鐵路企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力保障。
此外,在工程項目實際建設過程中,鐵路企業(yè)需要建立動態(tài)調(diào)整機制,及時調(diào)整工程造價控制策略,以更好地應對不斷變化的施工環(huán)境。在建立動態(tài)調(diào)整機制的過程中,鐵路企業(yè)可以采用反饋控制、自適應控制等方法,根據(jù)實時數(shù)據(jù)和反饋信息對工程造價控制策略進行調(diào)整,保證工程造價控制的及時性和有效性。
(四)實施工程造價區(qū)間智能組合預測
工程造價區(qū)間智能組合預測是一種基于大數(shù)據(jù)技術的工程造價預測方法。該方法是指利用多種預測模型預測工程造價,并在得到多個預測值后,利用智能組合算法對這些預測值進行組合,得出工程造價的區(qū)間預測結果,從而提高預測結果的準確性和可靠性。
鐵路企業(yè)需要收集歷史工程造價數(shù)據(jù),綜合考慮影響工程造價的因素,如工程規(guī)模、材料成本、人工費用、施工周期等,并利用多種預測模型對歷史工程造價數(shù)據(jù)進行訓練,從而發(fā)現(xiàn)工程造價的變化規(guī)律和趨勢。同時,訓練效果顯著的預測模型能夠?qū)π碌墓こ添椖窟M行造價預測,從而得到多個預測值。
鐵路企業(yè)可以使用加權平均法、模糊綜合評價法、遺傳算法等智能組合算法將這些預測值組合,得到工程造價的預測結果。需要注意的是,鐵路企業(yè)在選擇智能組合算法時應考慮具體的情況和需求。例如,鐵路企業(yè)可以采用加權平均法對多個預測值進行加權平均處理,再根據(jù)各個預測模型的性能和準確性來確定權重;采用模糊綜合評價法將多個預測值進行模糊化處理,再運用模糊邏輯運算得出最終的預測結果;通過模擬生物進化過程,進行交叉、變異等操作,優(yōu)化預測結果組合方式,從而得到最優(yōu)的工程造價。
(一)項目背景
以某高鐵項目為例,該高鐵線路全長約為300 km,基礎工程包括橋梁、隧道、路基等。該項目建設周期較長,施工環(huán)境復雜,造價控制難度極大。因此,傳統(tǒng)的人工統(tǒng)計和分析方法存在諸多局限性,難以滿足該項目復雜的數(shù)據(jù)處理需求,導致造價控制精度不足,無法有效應對項目風險。
(二)大數(shù)據(jù)技術應用方案
在該高鐵項目建設過程中,鐵路企業(yè)利用大數(shù)據(jù)技術構建了集數(shù)據(jù)采集、存儲、分析、應用于一體的工程造價控制平臺,實現(xiàn)了對工程造價數(shù)據(jù)的全流程管理,提升了造價控制的精度和效率。該工程造價控制平臺具有以下功能。
1.數(shù)據(jù)采集與存儲功能
該工程造價控制平臺嵌入了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范,能夠確保所有造價數(shù)據(jù)格式一致,便于鐵路企業(yè)進行數(shù)據(jù)整合和分析;采用了云存儲技術,能夠高效存儲和管理海量工程造價數(shù)據(jù);采用了物聯(lián)網(wǎng)技術,能夠?qū)崟r采集施工現(xiàn)場的數(shù)據(jù),如材料消耗量、人工工時、機械作業(yè)量等,實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集的自動化。
2.數(shù)據(jù)預處理功能
該工程造價控制平臺能夠?qū)Σ杉降臄?shù)據(jù)自動進行清洗、去噪、標準化等預處理,提高了數(shù)據(jù)質(zhì)量;利用數(shù)據(jù)集成技術,將不同來源的數(shù)據(jù)整合到一起,形成了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖,便于鐵路企業(yè)進行綜合分析;自動對數(shù)據(jù)進行分類和標記,便于鐵路企業(yè)后續(xù)分析和應用。
3.數(shù)據(jù)分析與應用功能
該工程造價控制平臺能夠利用數(shù)據(jù)挖掘技術,分析歷史工程造價數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)造價變化規(guī)律和趨勢,建立造價預測模型;利用機器學習算法,對工程項目進行風險評估,識別潛在的造價風險,并提供相應的風險應對策略;利用可視化分析技術,將復雜的造價數(shù)據(jù)直觀地展示出來。
(三)具體實踐
在該高鐵項目建設過程中,鐵路企業(yè)利用歷史工程造價數(shù)據(jù),結合影響造價的各種因素,如材料價格、人工成本、施工周期等,構建了基于機器學習算法的工程造價預測模型。通過模型訓練和驗證,該工程造價預測模型準確預測了未來工程項目的造價,為項目決策提供了科學依據(jù)。具體而言,鐵路企業(yè)通過將影響造價的各種因素(包括工程規(guī)模、工程類型、施工環(huán)境、材料價格、人工成本、機械費等)作為模型的輸入,將歷史工程造價數(shù)據(jù)作為模型的訓練樣本,對模型進行訓練,使模型能夠自動學習和識別數(shù)據(jù)中的規(guī)律與趨勢,預測工程造價的區(qū)間值?;谀P皖A測結果,鐵路企業(yè)提前預估了工程造價,制訂了合理的預算方案,有效避免了造價超支風險。
在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,鐵路企業(yè)需要將傳統(tǒng)工程造價控制方法與大數(shù)據(jù)技術深度融合,為工程造價控制提供新的思路,并遵循“數(shù)據(jù)驅(qū)動、全面融合、開放共享、持續(xù)改進”原則,搭建集數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分析和決策支持等于一體的工程造價控制框架,設計工程造價預測模型、智能匹配算法、動態(tài)調(diào)整機制等,以實現(xiàn)對工程造價的精準控制,提高工程項目的社會效益和經(jīng)濟效益。
(作者單位:中鐵第五勘察設計院集團有限公司)