1.王恒跃2.冯松山 山东城市建设职业学院 250103

摘要：文章关注于依靠 BIM 和大数据分析展开建筑设计协同改良以及动态决策途径，讲述了 BIM 技术给建筑设计带来的信息融合和可视化方面的长处，还有大数据分析给予设计决策的大量数据支持，剖析了二者相配合对建筑设计协同改良起到的推进效果，给出动态决策途径创建想法，希望给建筑设计行业赋予更为科学、高效的设计办法和决策形式，从而改善建筑设计品质和效率。

关键词：BIM技术；大数据分析；建筑设计协同优化；动态决策路径

建筑设计领域里，随着建筑项目的复杂度不断上升，业主需求变得越发多样化，传统的设计模式遇到了不少难题。BIM技术凭借其出色的整合信息以及可视化的功能，给建筑设计带来了一些新的变化契机。而且大数据分析的出现，给建筑设计决策供应了大量数据支撑。把BIM和大数据分析融合起来，探究建筑设计协同优化以及动态决策之路，这是当下建筑设计行业发展的一大走向。这样做的好处是，可以改进设计的效率和品质，更好地符合市场的需求，促使建筑设计行业向前发展。

一、BIM与大数据分析在建筑设计协同优化中的应用

（一） BIM技术助力设计信息整合与共享

BIM技术可以将建筑设计过程中各种信息，如几何信息、属性信息、施工信息等进行整合。在设计团队内部，不同专业的人员可以利用BIM平台对设计信息进行实时共享，避免信息传递中出现失真和延迟的情况。建筑设计师、结构工程师、机电工程师可以在同一个BIM模型上开展协同工作，各自的设计成果可以及时反馈给其他专业人员，方便及时发现设计上的冲突和问题并进行协同优化。

（二） 大数据分析驱动的设计优化潜在路径研究

大数据分析可以收集并整理从不同渠道获取的建筑设计有关数据，包含以往项目的相关数据、市场调研所得到的数据、用户给予的反馈数据等等。通过对这些数据实施深入挖掘与分析，就能找出建筑设计当中潜藏的规律及其改良方向。就拿分析各类建筑的使用功能以及使用者的需求来说，这有助于给建筑设计赋予更为贴近实际的设计想法。而且，大数据分析还能针对建筑材料、施工工艺等方面的有关数据展开探究，从而为设计方案的改进给予凭借，使得建筑设计既符合功能需求又比较经济、环保且可持续发展。

（三） BIM与大数据融合推动设计流程协同化发展

BIM与大数据分析的融合能够进一步推动建筑设计流程的协同。在设计的每一个阶段，BIM模型可以及时更新，大数据分析会按照模型里的信息和其他有关数据来实施评价。以设计开始的时候为例，借助大数据分析来决定建筑的功能定位和风格走向，BIM技术就把这些信息加入到设计模型当中。随着设计的推进，持续用大数据分析对设计方案执行模拟和改良，保证设计方案的可行性和恰当性。

二、基于BIM与大数据分析的建筑设计动态决策路径探索

（一） 前期决策阶段： 数据驱动的方案筛选与评估方法

建筑设计前期决策的时候，BIM同大数据分析融合起来就能给方案挑选和评判赋予科学依照。大数据分析可搜集不同地域、不同种类的建筑实例数据，剖析它们的设计特色、市场反应以及经济效益之类的资讯。设计师按照这些数据，联系项目具体需求和目的，用BIM技术迅速创建出诸多设计方案，再通过大数据分析对各个方案执行综合评判，包含方案的可行度、革新程度、成本效益等方面。这样一种凭借数据来推动的方案筛选和评判手段，可以免除主观决定的盲目性，提升前期决策的科学性和精确度，给之后的设计工作形成好的根基。

（二） 设计深化阶段： 实时反馈下的动态调整与优化

设计深化阶段属于建筑设计过程的关键部分，BIM加上大数据分析能够达成设计方案的即时反馈和动态调节。在BIM模型当中，设计师可模仿建筑的使用情形及运作状况，通过大数据分析搜集仿照进程中的各类数据，像能耗数据、空间利用效率数据等等。按照这些数据反馈，设计师就能及时察觉设计方案存在的问题，进而开展有针对性的调整和改良。要是发觉建筑的能耗太高，就可以凭借大数据分析找出能耗高的缘由，可能是建筑围护结构的保温性能不好，也可能是设备选型不当之类的，然后在BIM模型里面作出相应的改变和改善。这种实时反馈的动态调整与改良手段，保证了设计方案持续处在最佳状态。

（三） 施工配合阶段： 数据驱动的协同决策与风险控制

在施工配合方面，BIM加上大数据分析可以做到依靠数据展开协同决策和风险把控。BIM模型会给施工人员给予细致的施工信息和指引，大数据分析能搜集施工进程里的各类数据，譬如施工进度数据、品质数据、安全数据等等。经过对这些数据加以分析，就能及时察觉施工进程中的问题和危险，施工进度迟缓、品质不达标、安全隐患等等。相关人员按照数据分析得到的结果，借助BIM模型开展协同决策，制订出应对办法和举措。如果察觉到施工进度迟缓，就会用大数据分析找出进度迟缓的原因，可能是材料供应不及时，施工人员缺少之类的，然后在BIM模型里修改施工计划，妥善安排资源，保证施工顺利推进，从而有效掌控危险。

（四） 运营维护阶段： 持续监测的决策支持与优化改进策略

建筑运作维护阶段属于建筑设计生命期限里的关键部分，BIM同大数据分析相融合，可以给运作维护赋予持续检测的决定支撑以及改良提升的依照。BIM模型当中涵盖着建筑详尽的信息，比如设备信息、管线信息等等，运作维护人员能够凭借BIM模型即刻知晓建筑的构造及设施状况。而且，大数据分析还可搜集建筑运作期间的各类数据，诸如设备运作数据、耗能数据、使用者回馈数据之类的数据。 通过对这些数据展开剖析，可以找到建筑运作期间存在的一些问题以及改良余地，比如设备老化、能源消耗过多、使用者满意度偏低之类。运作维持人员依照数据分析得出的结果，凭借BIM模型制订出对应的决策方案，包含设备更新安排、能源消耗改善举措、设施改良计划等等，从而达成建筑的不断改良与提升，加强建筑的运作效能及其使用价值。

三、结束语

基于BIM和大数据分析的建筑设计协同优化及动态决策路径探索，给建筑设计行业带来新的发展契机。借助BIM技术整合设计信息并达成共享，大数据分析挖掘设计优化潜在方向，两者结合促使设计流程协同。在建筑设计的前期决策、设计深化、施工配合以及运营维护等各个阶段，创建起科学的动态决策路径，从而提升建筑设计的质量和效率，改进建筑设计的科学性与合理性，更好地适应市场需求。将来，随着BIM技术和大数据分析技术不断进步，它们在建筑设计领域的应用会越发广泛和深入，大概会推动建筑设计行业朝着更为智能化、协同化和可持续化的方向发展。

参考文献

[1]刘艳荣.高速公路建筑施工的短时交通流量统计预测的大数据分析[J].工程抗震与加固改造，2024，46（01）：177.

[2]张彩凤.建筑项目风险管理研究：基于财务数据分析和风险评估的研究[J].市场瞭望，2024，（01）：37-39.