摘要：为了提升装配式建筑施工质量管理水平，文章从BIM与大数据技术应用为切入角度，提出了多维数据协同建模、施工动态模拟与分析、智能监控与预测评估等核心策略。同时构建了基于数据驱动的质量控制体系，包括质量数据采集与处理、实时监控分析及质量控制模型优化等关键环节，旨在实现装配式建筑施工质量的智能化管理，全面提升工程建设品质与效率。

关键词：装配式建筑；BIM技术；施工质量控制

引言：随着建筑工业化进程的加快，装配式建筑以其工期短、质量可控、环境友好等优势日益成为建筑业发展的重要方向。然而，传统的施工管理模式已难以满足装配式建筑高效、精准的施工要求。BIM技术与大数据分析的融合为解决这一问题提供了新思路，其在施工过程模拟、质量控制等方面的应用，对提升装配式建筑施工管理水平具有重要意义。研究基于BIM与大数据的装配式建筑施工管理方法，以期为提高建筑工业化水平提供技术支撑。

一、基于BIM与大数据分析的装配式建筑施工过程模拟

（一）多维数据协同建模流程

装配式建筑在BIM与大数据技术支持下，多维数据协同建模是实现智能化施工管理的基础环节。专业BIM模型的建立需涵盖建筑构件的几何信息、材料属性及相关参数，通过构件分类体系实现模型标准化管理。在建筑、结构、机电等多专业模型构建过程中，应着重体现数字化建造理念，建立统一的建模标准与规范。预制构件的参数化建模是协同建模的重点，需对构件进行精细化建模，包含几何尺寸、材料性能、生产工艺等核心信息，为后续施工过程模拟提供完整的数据支撑。多专业数据的共享与协同设计是确保模型精度的关键，通过建立统一的数据交换标准，实现建筑、结构、机电等专业信息的无缝对接。数据协同过程中，需建立模型版本管理机制，通过云平台实现各专业数据的实时同步与更新，保障模型数据的一致性与可靠性[1]。

（二）施工动态模拟与分析

装配式建筑施工过程的动态模拟是实现智能化施工管理的核心环节。施工工序的分解需基于装配式建筑的特点，细化至构件安装、节点连接等具体环节。4D-BIM技术的应用使施工进度与三维模型实现关联，形成施工过程的可视化展示系统。在资源配置环节，大数据分析技术的引入为人力、机械、材料等施工资源的优化配置提供科学依据，建立资源动态调整机制。通过模拟分析预制构件的吊装轨迹、安装顺序，识别潜在的施工干涉，优化施工组织方案。BIM模型的碰撞检测功能可及时发现管线交叉、构件碰撞等问题，提出针对性的优化措施。施工方案的动态优化需综合考虑工期、成本、质量等多个维度，通过数值模拟与分析，确保方案的可行性与经济性。

（三）智能监控与预测评估

装配式建筑施工质量的智能监控与预测评估体系构建对提升工程品质具有重要意义。构建基于物联网的数据采集系统，通过传感器、摄像头等设备实时采集施工现场的关键参数。工况监测范围包括预制构件的位置偏差、连接节点变形、结构受力状态等核心指标，建立多源异构数据的融合分析模型。在施工进度预测方面，机器学习算法的应用使历史数据分析更加精准，预测模型可实现对施工进度的动态跟踪与偏差分析。质量风险预警控制系统通过对监测数据的实时分析，结合预设的阈值标准，建立多层次的预警机制。当监测指标超出预警值时，系统自动生成预警信息，并提供风险等级评估与处置建议，实现施工质量的闭环管理。大数据分析技术的引入使施工质量控制由被动响应转向主动预防，全面提升装配式建筑的施工管理水平。这种智能监控体系与前述多维数据协同建模、施工动态模拟形成了完整的施工过程模拟体系，为装配式建筑施工质量控制提供了全方位的数据支撑[2]。

二、基于BIM与大数据分析装配式建筑施工质量控制研究

（一）质量数据采集与处理

装配式建筑施工质量控制的基础在于建立完善的数据采集与处理机制。施工现场数据采集系统需实现对施工质量检测数据、施工进度数据、施工成本数据等多维度信息的全面采集。监测数据采集节点的布设应遵循科学性原则，重点关注预制构件安装精度、结构连接节点、防水性能等关键质量控制点。数据采集设备包括激光扫描仪、应变传感器、位移计等专业检测仪器，通过物联网技术实现数据的自动采集与实时传输。在数据处理环节，需建立数据清洗与预处理机制，对原始数据进行标准化处理，消除异常值和冗余信息。数据整合过程中，应建立统一的数据格式标准，实现不同来源数据的有效融合。数据存储系统采用分布式架构，确保海量施工质量数据的安全性与可靠性。通过建立数据质量评估体系，对采集数据的准确性、完整性、时效性进行评估，为后续质量分析提供可靠的数据基础[3]。

（二）施工质量实时监控分析

装配式建筑施工质量的实时监控是确保工程质量的重要手段。基于BIM模型建立施工质量监控平台，实现对施工过程的全方位监控。监控系统通过与BIM模型的深度集成，将实时采集的质量数据与三维模型关联，形成可视化的质量监控界面。质量监控指标体系应涵盖构件制作、运输、安装等全过程，建立分级分类的监控标准。在数据分析层面，运用统计分析方法对质量检测数据进行处理，识别质量波动规律与异常情况。质量趋势分析模块通过对历史数据的挖掘，预测质量变化趋势，为质量控制决策提供支持。针对发现的质量问题，系统自动生成质量缺陷报告，并结合BIM模型定位问题位置，便于现场管理人员及时处理。通过建立质量评价模型，对施工质量状况进行量化评估，形成科学的质量管理体系。同时，该系统还集成了深度学习算法，能够基于历史质量数据对新出现的质量问题进行智能分类和处理建议生成，提高质量管理效率与准确性。

（三）质量控制模型构建优化

装配式建筑施工质量控制模型是实现智能化质量管理的核心。模型构建过程中需综合考虑施工工艺、环境因素、人员素质等多个影响因素。通过对历史质量数据的深度挖掘，识别影响施工质量的关键变量，建立质量影响因素评价体系。质量控制模型采用机器学习算法，通过对大量施工案例的学习，掌握质量控制规律。模型优化过程中，需不断引入新的质量数据进行模型训练，提高模型的预测精度。质量控制阈值的设定应基于工程实际与规范要求，建立动态调整机制。模型验证环节通过实际工程案例测试模型的有效性，并根据验证结果对模型参数进行优化调整。质量控制模型的应用使施工质量管理由经验判断转向数据驱动，提高质量控制的科学性与准确性。此外，模型还整合了专家知识库系统，通过结构化存储专家经验，实现知识的传承与共享，为模型优化提供可靠的理论支撑[4]。

结束语

综上所述，将BIM技术与大数据分析应用于装配式建筑施工管理，构建了从设计协同到施工监控的完整技术体系，实现了施工过程的智能化管理与质量控制。未来研究方向应着重探索人工智能技术在施工管理中的深度应用，进一步优化质量控制模型，提升预测评估准确性，同时加强与物联网、云计算等新兴技术的融合，推动装配式建筑向更高质量、更智能化方向发展。

参考文献：

[1]杨博伦，杨自强，蒋琪，等.基于BIM技术的装配式建筑施工模拟研究[J].中国建筑装饰装修，2024（1）：69-71.

[2]石豪.基于BIM技术分析装配式建筑施工的质量控制[J].冶金丛刊，2018，000（012）：213-214.

[3]侯本卿.基于BIM技术的装配式建筑项目施工管理研究[J].城市建设理论研究（电子版），2024（9）：31-33.

[4]汪献周.装配式建筑工程施工过程中BIM技术的应用研究[J].产城：上半月，2023（5）：0286-0288.