高效建筑工程成本预测方法

高效建筑工程成本预测方法

陈文文 

中国建筑技术集团有限公司  

摘要:本文阐述了建筑工程成本预测的基础理论,分析了进行高效成本预测的必要性,包括提升投资决策准确性、加强项目全过程管控以及适应快速变化的市场环境。随后,本文介绍了三种高效建筑工程成本预测方法,即大数据分析与机器学习应用、参数化成本模型构建,以及利用BIM技术辅助预测。这些方法有助于提高成本预测的精确性和效率。

关键词:建筑工程、成本预测、大数据、机器学习

引言:在建筑工程项目中,准确的成本预测对于控制投资风险、合理分配资源以及实现项目最大化收益至关重要。然而,传统的成本预测方法由于依赖经验判断和简单模型,难以满足日益复杂的建筑工程需求。因此,探索高效的成本预测方法,充分利用大数据、人工智能等新技术,已经成为当前建筑行业的迫切需求。本文将围绕这一主题,深入探讨高效建筑工程成本预测的理论基础、必要性以及实现路径,为相关从业者提供参考。

一、建筑工程成本预测的基础理论

建筑工程成本预测是指在项目实施之前,根据已有信息和经验数据,采用科学的方法和模型,对项目整体或分项工程的成本进行估算和预测。成本预测是项目决策和控制的重要依据,其准确性直接影响项目的经济效益和可行性。建筑工程成本预测理论主要包括确定性成本估算法和概率论成本估算法两大类。确定性成本估算法包括经验估算法、计量估算法和参数估算法等,是根据历史工程数据、工程量计算或回归分析等确定性方法进行成本估算。概率论成本估算法则是基于概率统计原理,通过蒙特卡罗模拟、贝叶斯估计等方法,考虑各种不确定因素的影响,给出成本的概率分布区间。无论采用何种理论方法,成本预测的基本步骤都包括:明确预测目标、收集相关数据信息、建立成本估算模型、输入模型参数、模型运算和结果输出等。模型的建立是关键所在,需要综合考虑影响成本的各种因素,如工程规模、施工工艺、材料价格、人工成本等,并根据历史数据建立相应的函数关系或概率分布模式。

二、高效成本预测的必要性分析

(一)提升投资决策准确性

在建筑工程投资决策阶段,成本预测是评估项目可行性和经济效益的关键依据。准确的成本预测可以为投资者提供更加可靠的数据支持,避免因成本评估失真而导致的投资风险和资源浪费。特别是对于大型复杂工程,成本预测的偏差会直接影响到投资回报和项目实施的可持续性,因此高效准确的成本预测对于做出正确的投资决策至关重要。

(二)加强项目全过程管控

建筑工程是一个从规划、设计到施工、验收的全过程,每个阶段的成本管控都直接影响整体的经济效益。高效的成本预测不仅可以在前期为项目提供准确的成本数据,还可以在后续阶段对实际发生成本与预测成本进行持续对比,及时发现偏差并制定纠正措施,加强对工程进度、签证、变更、索赔等的全流程管控。这种精细化管理有助于降低工程成本,确保项目扎实高效地实施。

(三)适应快速变化的市场环境

当前,建筑行业正面临着技术革新、材料升级、劳动力短缺等多重挑战,导致工程成本存在较大的不确定性和波动性。传统的经验估算或确定性模型难以快速反映市场变化的影响。而高效的成本预测方法能够及时吸收各类实时数据,并通过大数据、机器学习等技术动态更新模型,从而适应多变的市场环境,为建筑企业提供更加及时准确的成本信息,应对市场风险,把握发展机遇。

三、高效建筑工程成本预测的方法

(一) 大数据分析与机器学习应用

随着信息技术的快速发展,大量的建筑工程数据得以积累和存储,为提高成本预测效率带来了新的契机。通过对历史工程案例数据进行大数据分析,可以发现影响成本的关键因素及其内在规律,从而构建更加精准的成本估算模型。大数据分析技术可以处理海量异构的成本相关数据,包括设计图纸、施工日志、物资采购、人工费用等,通过数据清洗、转换、集成等预处理流程,形成统一的数据集。之后利用关联分析、聚类分析等数据挖掘算法,发现影响成本的关键变量及其相互关系,从而量化各因素对成本的贡献度。在此基础上,可以通过机器学习算法自动构建成本预测模型，常用的有回归算法(线性回归、决策树等)、人工神经网络等。这些算法能够基于历史数据自主学习内在规律,形成“黑箱”模型,避免了传统模型所面临的规则确定和参数估计的困难,机器学习模型具有自适应能力,可以根据新数据实时调整模型参数,提高了成本预测的动态性和准确性。大数据分析与机器学习相结合,能够充分发掘海量异构数据中的有价值信息,克服了人工经验法的局限性,实现了成本预测从经验判断到数据驱动的范式转变,有望极大提高预测的科学性和高效性。

(二)参数化成本模型构建

参数化建模是通过定义参数及其相互关系,构建计算机可解析的几何模型及其属性数据,支持模型自动生成和修改。将参数化建模技术应用于建筑工程成本预测,可以构建基于参数的成本估算模型。参数化成本模型主要包括三个模块:几何模型、非几何属性模型和价格信息模型。几何模型是建筑物的三维实体模型,通过参数定义实体尺寸、位置等。非几何属性模型则定义了构件的材料、结构等属性参数。价格信息模型包含各类资源的单价等价格数据。三个模型相互链接,对应于成本构成的实体量、实体属性和单价要素。

在实际应用中,可以基于标准模型构件建立参数库,对常见工程量、材料和人工等预先定义参数范围。在新工程设计阶段,依托参数库快速构建特定工程模型。当模型发生变化时,参数自动更新,相应的工程量、资源消耗等成本要素也随之变化,从而实现成本的动态更新,大大提高了估算效率和响应速度[1]。除了设计变更,参数化模型还可以灵活组合不同的设计方案,模拟分析各种情况下的成本水平,为方案比选和优化提供依据。相比于传统确定性估算方法,参数化模型具有更加灵活的延展性。

参数化成本模型的核心优势在于通过参数定义实现了模型与成本的动态关联,使模型设计变更能够自动传递至成本计算环节，参数化集成极大地提高了设计和成本之间的一致性和高效性。构建参数化成本模型的关键在于确定影响成本的主要参数,并建立参数与几何模型、属性模型、资源模型的映射关系。影响建筑工程成本的主要参数可分为几何参数、属性参数和定额参数三类。几何参数主要指建筑物的尺寸、形状等,如长宽高、体积、面积等,它们决定了工程量的大小[2]。属性参数则包括材料、结构类型、装修水平等,影响单位工程量的资源消耗。定额参数是指各类人工、材料、机械的单价及构成,直接决定了成本金额。

(三)BIM技术辅助预测

建筑信息模型(BIM)技术是近年来建筑行业的一项重大创新,其集成了施工数字化的三维实体数据、时间进度计划、工程量计算、成本估算等全生命周期信息,可以高效支持建筑工程的策划、设计、施工和运维管理。利用BIM技术进行成本预测,最大的优势在于可以直接读取模型中的设计参数和工程量,消除了人工计算的低效与差错。BIM模型包含了建筑物的几何形状、构件材料、尺寸、数量等全部信息,成本软件可以自动提取并与资源库进行匹配,生成各项工程量的工作分解结构(WBS)及成本报表。

BIM软件往往具备4D(时间)、5D(成本)等模拟分析功能,将工期进度与成本预算进行动态关联,实现"可视化"的工期成本管理，在工程实施阶段,只需实时更新BIM模型和进度信息,就能随时准确评估超支风险和完工成本[3]。BIM技术的应用使成本管理从单项的事后计算,转变为与设计阶段协同的全周期管理,使工程师能够从前期就考虑成本因素进行优化,最终达到较高的投资效益。目前BIM已成为国际工程建设的主流趋势,大力推广BIM技术应用,将有望显著提高建筑工程成本预测和管理的效率和水平。

结语

本文提出的三种方法均代表了当前成本预测领域的技术前沿,相互融合并取长补短,将有望极大提升建筑工程成本预测的精准度和效率,促进建筑企业提高竞争力,推动行业高质量发展。展望未来,成本预测方法还将随着新兴技术如人工智能、物联网等的发展而不断创新和完善,为建筑工程项目管理注入新的动力。

参考文献

[1] 任芯瑶.建筑工程造价与成本控制管理的研究[J].建筑与装饰, 2024(3):49-51.

[2] 邢可.建筑工程项目成本核算及管理方法分析[J].居业, 2023(1):128-130.

[3] 席鹏.浅谈建筑工程的项目成本管理[J].现代经济信息, 2021, 000(009):96-97.