人工智能驱动的工程进度风险预测与动态管控策略探究

摘要：随着人工智能技术的飞速发展，其在建筑工程中的应用愈加广泛。相比于传统建筑技术，人工智能技术能够预测工程进度中的安全风险，采取有效措施开展动态管控，提升工程安全性，推动工程顺利交付。本文旨在探究人工智能驱动的工程进度风险预测与动态管控策略，首先分析人工智能技术对于工程进度风险预测与动态管控的重要作用，随后探讨工程进度风险预测与动态管控现存的问题，最后提出一系列切实可行的应用策略，以期为建筑行业提供更加高效的工程管理方法。

关键词：人工智能；工程进度；风险预测；动态管控；策略

引言：

建筑工程由于其规模庞大、复杂性强，经常会出现工程进度延误、预算成本超支等问题，不利于建筑工程的顺利交付与使用。在以往的建筑工程进度管理中，主要依赖项目工程师的建筑经验，自主分析工程中可能存在的安全风险。然而，传统的进度管理方法在面对多变的建筑环境以及不确定因素时难以取得理想的管理效果。随着人工智能技术的兴起，为工程进度管理、风险预测提供了有效帮助，通过AI的数据处理和预测分析，能够实现对工程进度的精准预测和动态管控，提高项目管理水平。

一、人工智能技术对于工程进度风险预测与动态管控的重要作用

（一）降低风险发生几率

相比于传统的工程进度风险预测方法，人工智能技术能够收集工程的历史施工数据以及实施施工数据，包括项目施工进度、成本损耗、资源使用情况以及施工环境等，这些数据能够为施工风险预测提供有力支持。同时，人工智能大模型还能从类似工程项目数据中识别出潜在的风险，包括工程延期、成本超支、影响环境质量等等，通过识别潜在风险，人工智能技术可以帮助工程师更好地理解潜在风险的本质与起因。一旦识别到工程潜在风险，人工智能技术可以立即预警，提醒项目工程师采取有效措施进行干预，充分降低风险的发生几率和对工程的不利影响。

（二）动态管控工程进度

人工智能技术能够实时监控建筑工程的施工进度，当发现施工进度偏差或进展缓慢时，人工智能技术会立即分析出现偏差的原因，并给出相关的施工调整建议，这种实时动态管控的能力能够确保工程的按时交付。除此之外，人工智能技术还能根据工程施工进度和施工需求的变化，智能调整人力、物力等施工资源的分配，有效提高施工资源的利用效率，降低项目施工成本。最后，人工智能技术能够为施工人员和项目工程师提供决策支持。比如，人工智能技术会分析各种可行的施工方案，推荐出最优的施工方案，帮助施工人员做出最明智的决策。

（三）提高施工综合效益

通过人工智能技术的自动化与智能化管理，能够有效降低人为操作或主观臆断产生的施工问题，提高施工管理效率，降低施工安全风险发生几率。同时，人工智能技术能够借助大数据实时监控施工进度，优化施工资源配置，借此降低施工项目的运营成本，实现减产增效。最后，通过应用人工智能技术，能够提高施工管理效率，降低运用成本，显著增强施工过程的核心竞争力，促使工程在市场竞争中脱颖而出。

二、工程进度风险预测与动态管控现存的问题

（一）工程进度风险预测存在的问题

施工制约因素较多：

建筑工程施工具有长期性、大规模、复杂性等特点，在长期施工过程中，很容易产生一些影响施工进度的不良因素，包括恶劣天气、施工环境变化、资源供应不足、施工设计变更以及施工资金链断裂等。这些因素突发性较强，施工人员难以提前预测，不利于建筑工程的顺利交付使用。

风险预测技术不足：

目前，在预测工程施工进度风险时主要依据施工人员的经验以及类似工程参考，风险预测方法不够准确，难以有效识别出工程潜在的风险。除此之外，工程施工缺乏先进的安全风险预测技术和工具，导致风险预测结果缺乏可靠性，易出现偏差。

数据和信息获取困难：

在开展工程施工进度风险预测时，施工人员需要收集大量的数据和信息，包括类似工程施工参考数据、工程项目特点、施工环境、施工资金等等。然而，由于施工人员获取信息的渠道有限，很可能导致数据获取效果较差，影响风险预测结果。

（二）工程进度动态管控存在的问题

施工动态调整能力不足：

由于各种因素的影响，工程进度会与既定施工计划产生偏差，当进度与计划产生偏差时，需要施工人员进行动态调整，以缩小偏差。然而，现有的动态管控机制不够灵活，难以应对施工过程中出现的各种变化。

沟通与协调不畅：

施工进度动态管控需要施工团队、设计人员、管理层以及供应商的多方协作，然而，由于缺乏有效的沟通机制，导致各部门间沟通与协调不畅，容易出现信息传递不及时、决策失误等问题，严重影响工程进度。

缺乏有效的监督和激励机制：

在工程进度动态管控过程中，有效的监督和激励机制是提升施工人员积极性，增强施工效率的关键。然而，当下工程施工缺乏有效的监督和激励机制，导致施工人员工作积极性不高，责任心不强，增加工期延误等风险的发生几率。

（三）综合问题

在施工开始前，如果存在施工目标制定不合理的问题，包括施工进度过快或过慢，都可能增加工程进度风险预测和动态管控的难度。此外，如果施工资金以及其他资源出现分配不均的情况，也会影响施工进度。其次，在工程进度管理过程中，如果缺乏标准化和程序化作业，会导致施工工程出现流程不清晰、效率较低等问题。

三、人工智能驱动的工程进度风险预测与动态管控策略

（一）建立工程进度风险预测数据库

为了发挥人工智能技术在工程施工中的风险预测价值，施工人员需要建立完整的数据库，数据库中包括类似施工项目的风险数据、本次施工的进度、资源消耗数据、历史项目数据以及施工环境数据，通过整合这些数据，建立工程进度风险预测数据库，能够为人工智能技术分析本次施工的潜在风险提供充足的数据支持。除此之外，由于工程施工具有长期性，部分数据在时间推移过程中会产生滞后性，不适用于风险预测，因此，数据库需要具备数据清洗功能，及时删除滞后的数据。同时，数据库还需要具备数据转换功能，将各种类型的数据转换为简单明了的数据，确保数据的准确性。其次，在工程施工过程中，会出现大量的数据，包括施工的详细进度、施工人员的具体信息、各施工设备的运行情况以及施工环境的各种参数，施工人员可以利用物联网、传感器等先进技术，实时采集这些数据，并将这些数据储存到数据库中，便于施工人员获取数据。最后，施工人员会邀请专业人士定时检查数据库安全，杜绝数据泄露现象。

（二）构建风险预测模型

想要有效开展工程进度风险预测工作，除了建立完整的数据库外，施工人员还需要构建工程进度风险预测模型，基于数据库数据对工程进度风险的高精度预测。具体而言，施工人员可以利用深入学习、机器分析等人工智能技术打造工程进度风险预测模型，该模型能够基于数据库中的历史项目数据、外部环境因素数据、实施施工数据以及资源利用数据进行分析。模型的常用算法包括卷积神经网络、随机森林、变体长短期记忆网络以及循环神经网络，这些算法不仅能有效处理不同类型的数据，还能将数据重点直观地展示出来，辅助施工人员预测施工风险。除此之外，通过对算法预测结果的分析，能够识别出延误工程进度、影响工程质量的关键因素，包括资源短缺、天气影响、施工技术影响等等。施工人员可以根据关键因素提前制定应对措施，包括优化资源配置、引入先进施工技术、调整施工计划等，有效避免工程进度延后的风险。

（三）实时监测预警

相比于传统施工技术，基于人工智能技术的施工监控系统具有强大的实时监测能力，能够实时监测施工现场的各种关键数据和人员行为，包括施工现场的气候和湿度变化、施工现场各施工设备的运行情况与故障、施工过程中资源的实时损耗情况与资金消耗、各施工人员的言行举止等等。一旦监测到异常情况，系统会立即发出预警信号，提醒施工人员及时采取措施应对。不仅如此，人工智能技术还会分析类似施工项目中异常情况的处理方式，为施工人员提供参考。其次，施工人员还能借助人工智能技术动态调整施工计划。结合监控系统的实时监测数据及预警，施工人员可以借助遗传算法、蚁群算法等找到最优的施工方案，动态调整施工计划，有效解决各种外部因素为工程施工带来的影响，减少施工过程中的资源浪，确保工程按期完成。

（四）协同管理与资源优化

通过应用人工智能技术，能够促进项目管理人员、施工人员以及材料供应商的协同合作，提高资源共享效率。比如，项目管理人员、施工人员以及材料供应商可以通过人工智能平台开展线上交流，在线上交流中，各方都可以将自己的施工信息分享出来，促进信息共享。不仅如此，在施工过程中，不论出现任何施工问题，各方都可以利用平台进行实时交流，共同讨论施工问题解决方法，有效避免施工问题带来的工期延误。平台还会更新各类施工关键因素，便于各方实时掌握施工情况，推进动态管理。其次，项目管理人员还能利用智能调度系统实现对施工资源的优化配置。比如，智能调度系统结合大数据技术，深入分析本次施工项目的施工计划，掌握施工工期、施工材料损耗、施工设备等关键信息，结合关键信息合理调配施工人员、施工设备、施工材料等，确保工程的稳步开展，提高施工效率，降低成本损耗。

（五）风险应对与持续改进

针对人工智能技术已识别出的工程进度风险，项目管理人员需要制定详细的风险应对计划，明确风险处理责任人和处理时间。比如，针对资源损耗较大的风险，项目管理人员可以和施工人员对接，询问施工人员资源损耗的原因，并结合人工智能技术收集到的数据为施工人员提供相关处理方法。除此之外，在工程施工过程中，项目管理人员需要借助人工智能技术不断收集和分析施工数据，持续优化风险预测模型和动态管控策略，提高风险预测和动态管控的准确性。

（六）人才培养与技术更新

随着人工智能技术的发展，对于工程施工人员的信息技术素养提出更高要求，施工人员不仅要精通建筑工程专业知识，还要熟练掌握人工智能技术，对此，需要加强施工人员培训。企业首先需要开展线上及线下培训活动，在线上培训过程中，可以通过智能平台分享人工智能技术的价值、怎样借助人工智能技术进行动态管控、人工智能技术组成等培训内容，施工人员可以自主到平台中学习，提升信息技术素养。在线下培训过程中，企业可以邀请专业人士开办培训会，施工人员需要参加会议，提升施工人员的人工智能技术应用能力。同时，企业还需要加强人工智能技术人才的引进，打造信息技术素养过硬的施工队伍。其次，企业需要优化考核机制，在考核施工人员时，不仅要关注施工人员建筑知识的掌握情况，还要关注施工人员的信息技术素养、人工智能技术应用情况，针对难以有效应用人工智能技术的施工人员，企业需要采取措施，提高施工人员对人工智能技术的理解和应用能力。

目前，人工智能技术在工程进度管理中的应用仍处于起步阶段，面临着许多问题，针对此情况，企业需要加强人工智能技术的创新研发，及时将全新的人工智能技术应用于工程进度风险预测与动态管控中，提升工程施工效率。除此之外，企业还可以结合不同施工项目研发出智能化软件平台，与现有的施工管理系统对接融合，提升施工管理效果。

（七）关注数据隐私与安全

在应用人工智能技术开展工程风险预测与动态管控过程中，需要大量数据参考，施工人员必须高度关注数据隐私与安全问题。首先，企业需要建立完善的数据管理机制，合法使用数据库中的施工数据，避免出现数据泄露现象。同时，企业还需要加强人工智能算法审查评估，确保人工智能系统的分析符合施工法律标准。除此之外，在利用人工智能技术手机施工数据时，企业也应当遵守相关法律法规，积极采用各项加密技术，保护施工数据，确保施工数据的安全性。

结语：

总而言之，人工智能技术在工程进度风险预测与动态管控中应用，为工程的顺利交付使用提供支持。通过建立工程进度风险预测数据库、建风险预测模型、实时监测预警、协同管理与资源优化、风险应对与持续改进、人才培养与技术更新、关注数据隐私与安全等策略，能够降低风险的影响，实现对工程进度的实时管控。未来，随着人工智能技术的不断发展，企业需要持续探索人工智能技术在工程进度风险管理中的应用，提升工程管理水平。

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