Page 66 - 基于BIM和IPD模式的工程项目管理应用研究

基于 BIM 和 IPD 模式的工程项目管理应用研究
Research on Project Management Based on BIM and IPD Mode

本身仅仅作为过程资料保存留档，绝大部分资料和数据被认为无价值或者价值不
大而最终被忽略、丢弃，并未充分发挥作用，对工程项目管理决策起到的作用非
常有限。例如，在工程项目进度管理中，如果不能将各类原材料进场的先后顺序、

进场时间、各工种工人单位时间内的生产效率等信息转化为数据，并及时做出处
理，可能会出现影响工程总体进度的情况。在设计管理中，如果对来自市场的数
据忽视不管，就可能造成设计方案偏离市场需求的困境。只有重视过程数据，获
取有效数据，才有可能打牢数据基础；否则，更谈不上利用大数据技术手段发挥

价值。
2. 缺乏适用的大数据应用方法
对工程项目大数据基础理论、算法、决策分析问题的研究有待加强。工程项
目生命周期长，相关研究既需要结合工程项目的自身特点，又要满足多个应用场

景的需求，目前缺乏一套适用的、对工程项目管理有针对性的大数据应用方法来
指导实践。如何在工程项目管理中利用大数据技术、云计算来深层次挖掘真实数
据、分析数据、提取有效数据作为决策支撑是亟待解决的问题。大数据技术在全
生命周期的研究与应用仍需进一步探索，这也导致传统管理模式未得到实质性改

观。在传统的工程项目管理中，项目部是整个项目管理的核心部门，而项目经理
和项目管理人员又是最直接接触工程项目的管理者，其往往会根据自己的主观意
识或集体头脑风暴、管理经验、行为偏好来管理项目，这种方式导致个人主观成
分过多，很多工作仅停留在问题表层，客观性不够，决策的科学性、合理性不足，

管理方式单一化未得到明显改变。
3. 缺乏既精通工程项目管理又掌握大数据技术的专业人才
在信息技术飞速发展的时代，提高项目管理效率，在约束条件下实现项目管
理目标，需要高素质、复合型人才。工程项目管理不但要熟悉项目管理的自身规

律，也要掌握大数据的相关知识和工具，设计应用模式，提炼分析数据，了解工
程项目的典型应用场景，结合大数据分析和可视化展示对项目应用场景情况进行
预判与调整，还要根据反馈制定解决方案，实施管理决策。这类复合型人才存在
较大缺口。专业人才的缺乏导致大数据应用与工程项目管理结合未产生显著实效，

阻碍了工程项目领域创新及产业结构升级。专业人才培养需要做大人才“增量”，
通过学科交叉培养创新型、复合型人才，也需做强人才“存量”，通过对企业管
理人员实施系统培训，提升综合管理水平，工程项目管理人员必须与时俱进，摒

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