建筑工程管理中的质量管理与保障策略研究.pdf

城市规划与管理中国厨卫建筑工程管理中的质量管理与保障策略研究莫秀秀（贵阳花溪碧桂园物业发展有限公司，贵阳550 0 8 1）摘要：随着建筑工程的复杂性与规模日益增大，质量管理策略的重要性显得尤为突出。文章对当前质量管理的问题进行了深入分析，研究了新的管理策略和技术手段，包括利用大数据和人工智能等技术，从而对工程质量进行更有效的预测和管理。关键词：质量管理；建筑工程；创新技术；大数据；人工智能中图分类号：TU71Research on Quality Management and Guarantee Strategy in ConstructionEngineering ManagementMO Xiuxiu(Guiyang Huaxi Country Garden Property Development Co.,Ltd.,Guiyang 550081,China)Abstract:With the increasing complexity and scale of construction engineering,the importance of quality managementstrategy is particularly prominent.This paper makes an in-depth analysis of the current problems of quality management,and studies new management strategies and technical means,including the use of big data and artificial intelligence tech-nology,so as to predict and manage the project quality more effectively.Key words:quality management;construction engineering;innovative technology;big data;artificial intelligence1引言在建筑工程管理中，质量管理与保障是成功实现项目目标的关键环节之一。然而，传统的管理策略已经无法满足日益复杂和大规模的工程需求。文章将针对这一问题，深人探讨了如何通过创新技术，如大数据和人工智能，实现质量管理的优化与提升，以期达到更高的工程质量标准。2当前的问题2.1个体环节和资源分配的问题建筑工程质量管理是保障工程质量和安全的重要环节，然而在当前建筑行业中，仍然面临一些主要的质量管理问题。这些问题涉及人为失误、资源分配不合理等方面，从微观层面影响着工程的质量和安全。（1）人为失误是导致建筑工程质量问题的主要原因之一。建筑工程涉及众多的参与者，包括设计师、施工人员、监理团队等。其中任何一个环节出现疏忽、不负责任或缺乏专业知识都可能导致严重的质量问题。(2)资源分配不合理也是一个严重的问题。建筑工程所涉及的资源包括人力、物力、资金等，如何合理分配这些作者简介：莫秀秀（1 9 8 6 一）,研究方向为工程管理。资源对于工程质量至关重要。然而,在实际工程中,由于各种原因，资源分配可能不合理，导致某些环节资源紧张，影响工程进度和质量。2.2监管缺失和行业规范的挑战工程监管缺乏是一个值得关注的问题。建筑工程涉及复杂的施工过程和多个参与者,如果缺乏有效的监管措施，就很难保障工程质量。监管不到位可能导致施工过程中的违规行为，从而影响工程质量。同时，监管部门的资源有限,导致难以全面监督每个工程项目，也给质量管理带来了一定难度。在宏观层面上，建筑行业的规范和标准也可能存在缺陷。如果相关标准和规范不健全或者不适应实际情况,可能导致工程质量管理出现漏洞。此外，建筑行业的竞争激烈，一些企业为了降低成本和缩短工期，可能会牺牲一定的质量,这也对工程质量管理带来了挑战。总之,建筑工程质量管理当前面临着诸多问题，需要综合考虑从微观到宏观的因素,加强各方面的合作和监管，,以提升工程质量和安全性。3创新技术在质量管理中的应用3.1智能化设备的角色和应用创新技术在建筑工程质量管理中的应用越来越重要。2024年1 期1 7 5中国厨卫城市规划与管理随着科技的进步，智能化设备、自动化系统、网络化信息流等创新技术在质量管理中得到了广泛应用,有效地提升了工程质量和安全水平。智能化设备的应用为质量管理带来了极大便利。智能传感器是其中的代表,它们可以在施工过程中实时监测和采集数据，如结构变形、温度、湿度等关键参数。通过智能传感器，可以实时掌握工程的状态，及时发现异常情况并采取措施。无人机也是重要的智能化设备，在高空进行航拍可以全面监测工程进展和现场情况，从而避免出现盲区。机器人的应用可以执行一些重复性、危险性较高的任务，例如高空清洗和焊接，减少人力成本的同时提高工作效率。这些智能化设备的应用大大提高了工程质量的监控和管理能力。3.2自动化系统在质量管理中的影响自动控制系统是其中的典型代表，它可以实现对施工设备的自动调节和控制,避免了人为操作的误差。例如，自动化控制系统可以实现混凝土搅拌机的自动控制，确保混凝土的配比和质量稳定。智能化管理系统是另一个重要组成部分，它可以将数据实时上传至云端，方便各方实时共享信息。这样的应用使得所有参与者都能够及时获取相关信息，减少信息传递的延迟和错误,提高了决策的准确性。自动化系统的应用使得工程质量的监控和控制更加精确和高效。3.3网网络化信息流对质量管理的贡献此外，网络化信息流的应用也为质量管理带来了便捷。在建筑工程中，不同环节的参与者需要进行及时的信息交流和共享，网络化信息流通过建立信息平台和数据交换，实现了信息的快速传递。网络化信息流的应用促进了信息的共享和流通，加强了各方之间的合作和协同。3.4应对创新技术应用中的挑战创新技术在质量管理中的应用面临一些挑战。首先是技术的成本问题。部分创新技术的成本较高，可能超出一些中小企业的承受能力。为了推动创新技术的应用，需要政府和相关部门加大对技术研发和推广的支持力度。技术的适用性问题。不同工程可能对创新技术的适用性有所不同，建筑企业需要根据具体情况选择合适的技术，避免盲目跟风和浪费资源。另外，技术的安全与隐私问题也需要给予重视。创新技术涉及大量的数据采集和处理，建筑企业需要加强对数据的安全保护，确保数据不被泄露和滥用。4大数据在工程质量管理中的作用大数据在工程质量管理中的作用越来越显著，它是指海量、多样化和高增长率的数据资源，通过大数据技术可以对这些数据进行采集、存储、管理和分析。在建筑工程领域,大数据技术为工程质量管理带来了革命性的改变和升级，从传统的靠经验和观察进行质量控制转变为基于数据分析和预测模型的智能化决策。以下将详细介绍大数据在176|中国厨卫工程质量管理中的作用和应用。4.1实实现对工程质量的实时监测和预警在建筑工程中,大量的传感器和监测设备不断产生着工程相关数据,如温度、湿度、振动等。通过大数据分析，可以实时对这些数据进行监控,及时发现异常情况,并进行预警和预防。例如，在高层建筑施工中，可以通过传感器实时监测建筑结构的变形和温度，一旦发现异常情况,立即采取措施，避免可能出现的安全隐患。这种实时数据分析和监测可以大大提高工程质量的及时性和准确性，从而避免事故的发生和质量问题的蔓延。大数据可以帮助建立复杂的预测模型，根据历史数据和实时数据进行趋势分析和预测，为工程决策提供科学依据。通过数据挖掘和分析，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而建立预测模型，预测未来可能出现的情况。大数据分析还可以提供多样性的决策支持，帮助工程质量管理者做出更加科学和准确的决策，降低决策的风险。4.2实现工程质量的智能化和自动化管理通过对大数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律和模式，实现工程质量的智能化管理。例如，在建筑施工过程中，可以通过大数据分析，自动化监控和管理施工进度和质量，预测和调整施工进度，减少延误和资源浪费。此外，大数据还可以与人工智能技术相结合,实现智能化决策和控制。例如，智能质检机器人可以对建筑材料和结构进行质量检测和评估，大大提高了工程质量管理的效率和准确性。通过对大数据的分析，可以实现资源的优化分配和成本的精准控制。大数据可以帮助工程管理者实时掌握资源使用情况，发现资源浪费和不合理使用的问题，并及时调整资源分配。同时，大数据还可以对工程成本进行分析和预测,帮助工程管理者进行成本控制和节约,从而提高工程的经济效益和竞争力。大数据技术可以实现对工程质量的溯源和保障。通过对大数据的分析和记录，可以追踪工程质量问题的来源和演变过程，帮助工程管理者找到问题的根本原因，并采取相应的措施加以解决。此外，大数据技术还可以建立质量保障体系，确保工程质量管理的全程控制和监督。5人工智能对工程质量预测和管理的影响人工智能在工程质量预测和管理方面发挥着越来越重要的作用。通过机器学习等方法，人工智能可以对工程质量进行预测和分析，实现预防性质量管理。以下是人工智能在工程质量预测和管理中的影响。5.1分析和挖掘大量的历史数据和实时数据发现隐藏在数据背后的规律和趋势，为质量预测提供科学依据。在建筑工程中,涉及的数据涵盖了施工过程中的各个环节和参数，,如材料的配比、施工进度、环境因素等。城市规划与管理中国厨卫通过人工智能的数据分析技术，可以提取出这些数据中的6.2自自动化施工系统应用案例有效信息,分析不同因素之间的关联性和影响程度。这种在某地铁隧道的施工中，施工团队引入了自动化掘进数据分析和挖掘的过程可以帮助工程质量管理者了解工程设备。该设备可以自动控制掘进速度和方向，减少人为操质量的现状和趋势，及时发现潜在问题，为质量管理提供数作的错误，同时实现隧道施工的自动化。人工操作中由于据支持。通过建立风险预警模型，人工智能可以实时监控疏忽或技术限制而导致的误差在自动化施工中大幅度减施工过程中的潜在风险,发现质量问题的预兆,提前采取措少。这不仅提高了施工的精度，还增加了施工过程的安施进行干预和调整。工程施工中存在着诸多不确定性和风全性。险因素，如材料质量、人员操作、环境变化等。通过人工智6.3大数据预测应用案例能的预警系统，可以对这些风险因素进行实时监测和分析，在某座大型桥梁的施工过程中，工程团队应用大数据一旦发现异常情况，及时发出预警信号，通知相关责任人进技术来预测施工风险。他们收集并分析了大量关于施工过行处理。这样的风险预警机制可以帮助防范质量问题的发程、环境条件、材料质量等方面的数据。通过对历史数据和生，提高工程质量的稳定性和可靠性。现有数据的深度分析，他们发现了施工过程中存在的潜在5.2整合大数据分析的结果风险，包括可能出现的天气变化、材料供应问题、工程延误提供智能决策支持，帮助工程师做出更准确、更科学的等。凭借这些信息，施工团队得以在问题出现前采取预防决策,降低质量风险。工程管理中需要面对众多决策问题，措施，确保了桥梁工程的质量和安全。如材料选择、施工方案、质量控制等。通过人工智能的智能6.4人工智能质量控制应用案例决策支持系统，可以整合大量的数据和信息，并进行多维度在某个水利工程中,施工团队采用了人工智能（AI)技的分析和评估,为决策者提供全面、准确的参考意见。这样术来进行工程质量控制。他们利用机器学习算法分析实时的智能决策支持可以帮助工程质量管理者更加客观地认识收集的施工数据，对工程质量进行实时监控和控制。AI系问题和风险，做出更加明智的决策，从而提高工程质量和管统可以发现任何可能导致工程质量降低的潜在问题,并自理效率。动调整施工过程以优化质量。例如，AI系统可能会发现某5.3实实现工程质量控制的自动化对施工过程中的关键环节进行实时监控和控制，保障工程质量的稳定性和一致性。建筑施工中涉及到许多复杂的工艺和程序，如混凝土浇筑、钢筋焊接等。通过人工智能的自动化控制系统，可以实时监测施工过程中的关键参数和指标，对施工设备和工艺进行自动调节和控制。这样的自动质量控制机制可以降低人为失误的可能性，提高工程质量的稳定性和一致性，同时减少人力资源的消耗。人工智能可以通过机器学习的方法，不断优化质量预测和管理模型,提高预测的准确性和精度。在质量管理过程中,随着工程的不断进行和数据的不断积累，人工智能系统可以不断学习和优化模型。通过不断的学习和优化，可以逐渐提高预测和分析的准确性,更好地适应不同工程场景的需求。这样的学习与优化机制可以不断提升人工智能系统的质量预测和管理能力，为质量管理提供更有效的支持和帮助。6创新技术在工程案例中的应用与效果6.1智能传感器应用案例在某座高层建筑的施工过程中,施工团队应用了智能传感器对混凝土的强度进行实时监测。这些传感器被嵌人混凝土中,可以实时收集和分析混凝土的硬化、温度、湿度等信息,用于评估混凝土的强度和稳定性。在该项目中，传感器在浇筑过程中发现部分混凝土强度出现异常。基于这些数据,施工团队能够及时调整混凝土的配比和浇筑方案，确保混凝土的质量和强度。因此，智能传感器的应用极大地提高了工程质量管理的效率和准确性。种施工材料的质量低于标准,或者发现某一施工阶段的进度慢于预期，然后自动调整施工计划或更换更好的材料供应商。通过这种方式，AI技术实现了工程质量的自动化控制和优化,大大提高了施工效率和质量。7结语创新技术，如大数据和人工智能，已被证明在此领域具有巨大的潜力和广阔的应用前景。尽管这些创新技术提供了前所未有的机会来提高工程质量管理的效率和精度，但在实际应用过程中，也会遇到一些挑战。例如,如何有效地集成和分析大数据，如何设计和实施精确的预测模型，以及如何将人工智能技术与现有的工程管理实践有效地结合起来。为了克服这些挑战,相关人员需要不断地学习和探索，以深化对这些创新技术的理解和应用。同时，需要持续地完善和提升工程质量管理策略和实践，以确保充分利用这些技术带来的优势。创新技术为工程质量管理带来了深远的变革。相关人员需要积极地接受和应对这些变化，通过持续的创新和学习，让工程质量管理工作更加高效、准确和可靠。1陈涛.大数据在建筑工程质量管理中的应用研究 J.中国建设科技,2 0 2 2,1 0(6):3 4-3 9.2马超.人工智能技术在工程质量管理中的应用 J.科技情报开发与经济,2 0 2 2,3 2(8);1 2 3-1 2 7.3刘建平.建筑工程质量管理的创新策略研究 J.建筑经济，2023,33(1):45-49.2024年1 期1 7 7参考文献