《基于智能管控的全周期成本、进度、质量协同管控实战》

《智链未来 · AI赋能工程管理新生态》
基于智能管控的全周期成本、进度、质量协同管控实战
主讲：罗蕴姣老师
【课程背景】
1. 行业转型现状：建筑业正处于数字化转型关键节点，项目管理各系统间数据互通率不足，形成"数字化孤岛"；《"十四五"建筑业发展规划》明确要求2025年智能建造渗透率达30%；
2. 传统管理瓶颈：全周期管理面临系统性失效风险，决策阶段误差率较高，设计阶段专业协同不足导致变更率高，施工阶段诸多影响因素制约项目周期；
3. 技术突破窗口期：AI技术成熟度不断提升，机器学习算法对进度预测日趋准确，Deep seek在建筑项目中实现设计-施工-运维数据贯通，提高应用率具备技术支撑；
4. 政策驱动加速：智能建造上升为国家战略，中建等头部企业将AI管理能力纳入供应商准入标准。
【课程收益】
掌握AI技术驱动的项目管理方法论框架
获得全周期管理各阶段的可落地解决方案
通过标杆案例学习风险预警与决策优化技巧
构建数字化工程管理系统性思维模型
【课程特色】
理论框架+工具模型+沙盘推演三结合
真实项目数据建模与可视化分析演示
分组研讨行业TOP10企业最佳实践
提供全套数字化管理工具包
【课程对象】
建筑企业高管/项目经理/工程总监
BIM工程师/成本控制专员
咨询公司技术顾问
政府基建管理部门人员者
【课程时间】
1~2天（6小时/天）
【课程大纲】
PART1：理论框架构建
授课方式：专题讲授+模型演示工具应用：展示Deep seek参数配置后台
1.1 建筑工程项目全周期管理理论体系(1h)
1.1.1 全周期管理五阶段模型（立项→设计→施工→运维→拆除）
1.1.2 PDCA循环与敏捷管理的融合应用
1.1.3 精益建造理论在资源优化中的应用
1.2 传统工程管理理论体系（1h）​
1.2.1 决策阶段管理
成本管理：可行性研究估算方法（类比法/参数法）
质量管理：需求分析矩阵（QFD）应用
工期控制：里程碑计划制定原则
合约架构：DBB/EPC模式权责划分
1.2.2 设计阶段管理
成本控制：限额设计实施要点
质量把控：设计审查四步法（合规性/可施工性/经济性/创新性）
工期影响：设计变更传导路径分析
合约管理：设计责任边界条款设置
1.2.3 施工阶段管理
成本监控：挣值分析法（EVM）应用局限
质量管控：PDCA循环在工序验收中的实施
工期优化：关键线路法（CPM）手动计算缺陷
合约风险：索赔管理"三要素"原则（时限/证据/程序）
1.2.4 痛点总结
数据孤岛导致跨阶段协同困难
人工经验依赖度过高
动态调整响应滞后（案例：某机场项目因材料涨价未能及时调整采购策略导致亏损）
1.3 Deep seek技术框架解析（0.5h）
1.3.1 知识图谱驱动的决策引擎架构
1.3.2 动态风险预警算法原理（蒙特卡洛模拟应用）
1.3.3 BIM+IoT数据融合处理机制
1.4 全周期赋能路径（0.5h）
1.4.1 前期决策阶段：投资回报率智能预测模型
1.4.2 施工阶段：进度-成本-质量三元平衡算法
1.4.3 运维阶段：设备故障预测性维护模型
PART2：实际案例解析
授课方式：案例沙盘推演+分组研讨工具应用：操作Deep seek风险模拟器
2.1 超高层建筑进度管控案例
2.1.1 项目背景：深圳某400米地标项目，涉及12个专业分包
2.2.2 问题痛点：钢构吊装与幕墙安装进度冲突导致3个月延误
2.2.3解决方案
通过Deep seek进度模拟发现关键路径冲突点
动态调整吊装顺序，优化塔吊使用计划建立材料进场AI预警阈值（±3天）
2.2.4 实施成果：工期缩短42天，节省管理成本1200万
2.2.5 价值提炼：关键线路动态优化方法论
2.2 轨道交通项目成本控制案例
2.2.1 项目背景：杭州地铁某标段，土建投资超预算23%
2.2.2 问题诊断：混凝土超耗率达18%，机械闲置率37%
2.2.3 Deep seek应用
建立材料消耗知识图谱
AI图像识别抽查浇筑质量，减少返工
机械调度智能推荐系统降本31%
2.2.4 量化成果：材料损耗率降至5%，综合成本节约8.2%
2.3 医院EPC项目风险管理案例
2.3.1 项目特点：医疗专项工程多，变更频率达2.3次/周
2.3.2 Deep seek应用亮点
建立400+条医疗规范知识库
变更影响自动评估模型（准确率91%）
冲突检测算法提前预警机电管线碰撞
2.3.3 管理价值：设计变更处理时效提升60%，返工率下降75%
2.4 传统管理模式VS Deep seek管理案例
2.4.1 传统管理模式
①成本监控：月度产值报表人工核对
②质量管控：抽样检查（AQL验收标准）
③工期管理：关键线路法（CPM）静态网络图
④合约执行：纸质签证单流程（平均审批7天）
⑤风险管理：滞后型问题处理（救火式管理）
⑥传统管理痛点——以地铁盾构工程问题：
管片拼装错台超标（最大12mm），返工率19%
进度滞后未及时预警，最终赶工增加成本860万
管理缺陷：质量数据采集滞后3天，进度分析依赖周报
2.4.2 Deep seek解决方案案例：智慧工地示范项目
①​成本维度
物料消耗AI监控（地磅数据+图像识别双重校验）
自动触发采购预警（提前3天提醒钢筋补货）
②质量维度
无人机+AI算法检测混凝土裂缝（精度达0.1mm）
自动生成整改指令（定位精度±15cm）
③工期维度
实时进度模拟（每2小时更新关键路径）
资源冲突智能调度（塔吊利用率提升至91%）
④合约维度
智能签证系统（区块链存证，审批时效<4小时）
⑤风险维度
深基坑监测数据异常自动报警（较人工检查提前6小时）
⑥ 实施成效
质量一次验收合格率98.7%
进度偏差控制在±2%以内
签证纠纷减少75%
​对比价值：施工管理综合效率提升
第三部分：工作坊实战​
​项目初始化（0.5h）​
①案例背景：某35万㎡商业综合体项目
②基础参数
建筑面积：35万㎡（含3栋塔楼+商业裙房）
总承包合同价：24.8亿元
工期目标：980日历天（含冬歇期）
③特殊要求：LEED金级认证，装配率≥45%
任务发布
每组获取差异化的突发变量（抽签决定）：变量A：主体施工阶段钢筋价格上涨22%；变量B：政府环保督查导致停工28天；变量C：设计变更增加幕墙单元类型
⑤工具支持
Deep seek沙盘模拟器（预装项目BIM模型与历史数据）
智能决策仪表板（含成本/进度/质量关联分析模块）
3.2 分组对抗演练（1.5h）​
3.2.1 任务1-进度基线建模（30min）​
①操作路径
导入总进度计划（Project文件）
设置关键资源约束（塔吊/混凝土泵车/工人班组）
运行AI进度模拟
②输出成果：带风险预警的进度网络图
3.2.2 任务2-决策建议书编制（15min）​
多方案比选表（经济/技术/法律三维度评分）
实施风险矩阵（概率-影响双轴评估）
执行里程碑与监控指标
3.3 成果展示与专家点评（0.5h）​
3.3.1 汇报要求
每组8分钟陈述
3.3.2 专家点评要点
常见误区警示

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