广东省六建集团有限公司
摘要：由于项目建设具有施工工序冗长、工程管理难度大、责任主体和相关单位关系复杂等特点，在工程质量管理过程中，数据信息的及时获取、数据信息的共享和数据信息的交流成为解决问题的基础。因此，为重大项目、建筑业、房地产等提供监管服务，有助于提高工程质量的管理水平。本文通过分析工程质量管理存在的问题，提出工程质量管理系统建设对策，实现运用大数据技术，对收集的数据进行分析、过滤等挖掘，实时发送和处理，有效解决工程质量监管系统对工程质量问题发现、处理相对滞后的问题，使工程质量监管更加精细化。
关键词：建筑管理；大数据；工程质量监管
引言
从我国当前工程管理的发展现状来看，由于缺乏工程质量监管信息系统，导致工程质量检测数据收集、整理、分析面临着诸多困难，从而对工程质量管理带来了巨大的挑战。随着城市化的快速发展，层出不穷的工程质量问题受到越来越多的关注。在我国城镇化建设过程中，工程质量管理的信息化问题日益突出。具体表现为城市规划滞后、信息化发展水平良莠不齐、技术标准难以统一、信息资源存在隔离等诸多问题，越来越难以适应当前工程质量管理发展的需要。因此，亟待需要研究和建立工程质量管理信息系统，收集工程建设过程的全面的、动态的、及时的生产、施工、安装等数据信息，以数据分析支持现场与非现场工程质量监管，及时发现问题，提出工程整改程序。
1我国工程质量监管的现状
我国2011-2016年的建筑企业数量如图1所示，2016年我国建筑业企业数量达到83017个，从业人数超过五千万人，房屋施工面积126.4亿平方米。以上三者是建设工程质量监管的主要对象，与质量有关的各种数据每天都达到上亿个，监管难度巨大。
图1 2011-2016年我国建筑企业数量
根据2016年12月发布的《中国建筑业年鉴》显示，2015年，全国建筑施工安全生产形势保持稳定好转，全国共发生房屋市政工程生产安全事故442起、死亡554人，同比分别下降15.33%和14.51%。其中，较大事故22起、死亡85人，同比分别下降24.14%和19.05%，未发生重大及以上事故。
2工程质量监管存在的问题
2.1数据获取与应用时效性不高
从我国工程质量管理的现状来看，目前，工程质量管理信息系统仅仅实现了对部分检测数据的实时获取，对于施工中的混凝土数据、安装数据等没有进行实时监管，无法及时获取相关数据。由于数据的缺乏和非全面，导致数据的分析、挖掘等无法展开，更难以为工程质量管理提供决策依据，从而导致工程质量管理滞留在中途。
2.2系统整合程度不高
由于信息系统需要获取建设工程项目的内外部数据，才能更好的实现工程质量管理的协同效应。而目前，我国信息系统整合程度不高，只能对接部分平台数据，导致数据的非全面性，为数据传递、信息传递等带来诸多障碍。这需要构建一个统一的信息系统平台，整合内部现场施工数据、安装数据、调试数据等等，获取各监管主体现场检查数据，检测数据与试验数据，将获取的内外部数据进行集中存储，统一分析，获得的结果向各个部门反馈或随时调用，为数据使用效率的提高，为管理的规范统一提供帮助。
3大数据提升工程质量管理必要性
3.1转变政府职能的需要
改革开放以来，我国政府正在从全能型政府向有限型政府转变，从政府“管不住的手”到“看不见的手转变”。在此背景下，政府职能也开始转向宏观调控、社会管理和公共服务方面。在工程质量管理方面，政府从管项目到管质量进行转变，这就需要政府依靠大数据技术手段，对数据进行分析等，能够及时发现工程建设、工程质量等方面的不当行为，对相关市场主体进行监管，及时纠正。
3.2提高工程质量管理的需要
质量管理本质上就是数据管理，依托数据获取、分析，对工程质量进行鉴定、反馈，规范工程建设，进而提升工程质量管理水平。但从目前来看，工程质量管理信息系统不能随时随地获取数据，与之形成鲜明对比的是，建筑企业又无时无刻不产生数据，由此导致的后果是数据的无法全面收集、无法及时处理和分析。在此背景下，需要建设大数据信息系统，从内外部获取数据，并且用于数据分析和整理，发现质量管理中存在的问题，有效提升工程质量提供支撑。
3.3构建技术平台的需要
大数据时代，建筑企业在施工过程中形成的数据规模远超其传统数据存储和分析能力，对数据的管理已不再是单个企业面临的问题[19]。解决这一难题的关键是，构建统一的技术平台。政府通过构建内外部数据技术平台，对数据进行获取和分析，将数据背后隐藏的价值信息进行挖掘，转化为工程质量管理评价指标，对工程质量进行评价，提升工程质量管理需要。
4大数据下建设工程质量监管系统分析
4.1大数据质量监管平台的构建
以大数据为基础，以4G通讯和云技术为技术支撑，建设工程质量监管系统架构搭建如图2所示。
图2大数据工程质量监管系统平台
大数据综合监管系统平台中的人员分工如下：
（1）检测专家。检测专家可以在云平台直接下载数据信息，分析源数据的数据结构是否合理、数值是否异常、质量存在问题的数据成因等，并且对人工操作失误非常了解。
（2）建筑、土木工程专家。这些专家可以通过检测专家或者工程质量协会获得数据。这类专家深知数据上反映出的工程质量问题所带来的社会危害，拥有施工经验，熟悉我国各项施工标准，进过对工程质量检测数据的分析，可以开展问题处理、施工工艺改善或施工管理流程改良。
（3）大数据管理、云技术平台专家。这些专家并不需要懂得建设工程相关知识，但是他们非常熟悉大数据的结构和云技术平台架构，能够为施工各方、监管部门、检测机构提供数据的上传和下载，并且能够帮助数据分析者提供大数据挖掘与分析的工作。
论文作者:李孝国
论文发表刊物:《防护工程》2018年第7期
论文发表时间:2018/9/3
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