多源异构建筑信息化动态数据价值生成机制与应用研究

Building informatization is an important development direction of the current building industry transformation and upgrading. Under the new building informatization environment, the generative mechanism of informatization data value is an important foundation to solve the informatization data driven decision making (DDDM) problems in the field of construction engineering. This project aims at (1) Based on the rich BIM information data supplying, the dynamic construction management data collection of the industrialized building is studied which including the organization structure, information sources, acquisition time points and decision making points. (2) The ontology semantic technology and the information fusion theory are used to solve the structured BIM data and the unstructured documents data fusion problems. (3) The cluster analysis, rough set theory and BP neural network method are used to analyze informatization data value. The innovation application of the local predictive value of the informatization driven data is explored in the project management decision making.(4) The data value generative mechanism under the new building informatization environment will be presented. The expected results of the project can be used to provide reference for solving the new informatization data driven decision making (DDDM) problems in construction management.

建筑信息化是当前建筑行业转型升级的重要方向。探究新型建筑信息化环境下，信息化数据价值生成机制是解决建设工程领域内数据驱动项目管理决策的重要基础。本项目旨在（1）以丰富的BIM信息化数据供给为基础，研究装配式项目动态管理数据采集过程中的人员组织结构、信息源、采集时间点和决策环节等问题；（2）采用本体语义技术和信息融合理论解决结构化BIM数据和非结构化文档数据的融合问题；（3）采用聚类分析、粗糙集理论和BP神经网络方法进行信息化数据价值分析，并通过信息化驱动数据的局部预测价值探索其在项目管理决策上的创新应用模式；（4）最后系统总结建筑信息化环境下数据价值的生成机制。项目预期成果可为新型建筑信息化数据驱动下的建设工程项目管理决策提供借鉴。

建筑信息化数据价值的生成和利用对于建设行业具有重要意义，建筑信息化和建筑工业化二者的融合为建筑信息化数据价值的生成提供了可能，建筑信息化数据价值的生成是建设领域内的数据驱动型管理决策中的重要基础。为了分析数据价值的生成机制，课题一是在数据采集及应用方面，以装配式建筑场内生产为例，研究了生产组织流程、人员组织结构、数据采集方式，并在场内生产管理优化层面探讨了数据管理价值；二是在多源异构数据融合问题方面，基于本体语义技术（OWL语义和SWRL语义）开发了异构融合程序，构建了SPARQL规则库，并实现了在Jeans推理机进行融合推理，可以实现BIM信息化数据、传感器数据及文本数据的融合；三是在数据价值分析方面，为实现信息化驱动数据的局部预测价值探索其在项目管理决上的创新应用模式，课题提出了考虑未来资源预测的拓展EVM方法，通过人工神经网络对未来资源进行预测，进而实现对项目的动态管控；四是在数据驱动型项目管理决策创新应用上，课题探索了基于Dynamo开发了基于BIM信息化数据的建筑能耗自动化分析模型，用以实现数据驱动的建筑节能方案管理决策分析，以及提出了基于SVR和GWO算法的工程项目投资估模型，用以支持项目初期的投资决策分析，通过这两方面工作的探索，对信息化数据价值驱动决策的模式进行了探索。最后，课题对信息化数据价值的生成机制进行了总结。通过课题研究结果表明，异构化数据融合可以在本体语义层面上完成，同时对于BIM及文本类的异构数据融合后可以实现自动化推理，支持决策。人工智能方法与历史数据结合对未来资源的预测，可以对项目未来控制指标进行动态更新进而实现数据驱动价值的生成，同时可以实现项目管理数据的动态价值。课题在数据价值分析及管理决策领域应用上进行了一定的探索，开发了系列程序和技术框架，可以为研究该问题的研究人员提供给一定的参考价值。