一种钢结构工程安装进度实时监测方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种钢结构工程安装进度实时监测方法及系统，其方法包括如下步骤，第一步：将计划分解成多个子项目任务计划及其包括的A，B，C……等构件类型；第二步：数据关联匹配到模型构件上，并在成品钢构件上粘贴二维条码；第三步：扫描二维条码并上传安装进度数据；第四步：服务器实时获取进度数据，并对数据进行存储及挖掘；第五步：系统对当前各子项目安装任务计划进行判断；第六步：输出项目预测进度结果，对现场施工状况制定针对性的措施。本发明为了解决现阶段钢结构工程进度控制简单粗犷、实效性差等问题，从而实现对整个工程的进度管理及控制。
【专利说明】
一种钢结构工程安装进度实时监测方法及系统
技术领域
[0001]本发明专利属于建筑工程进度管理研发和应用领域，具体涉及一种钢结构工程安装进度实时监测方法及系统，旨在解决现阶段钢结构工程进度管理简单粗矿、实效性差等问题，从而实现对项目的科学化实时进度管理。
技术背景
[0002]近年来，随着钢结构工程在建筑结构中的应用越来越广泛，特别是在高层、体育馆、火车站、航站楼等大型建筑结构中，这些规模庞大，结构形式复杂的建筑对工程进度管理提出了新的挑战。然而，现有的工程进度管理水平已不能满足大型化工程的需求，其预测准确性不高，实效性差，技术门槛高等内在缺陷，导致现场无法合理地制定施工计划、掌握施工进度、优化施工资源以及对整个工程的施工进度管理和控制。因此，实现对钢结构工程安装进度实时的精细化、信息化预测显得格为重要。
[0003]工程进度管理关系到项目经济效益。由于施工过程的复杂性、动态性、不确定性等因素，使得工程实施过程中进度的预测与控制难度极大，而目前对于进度预测的研究缺乏明确的定义和有效的解决方案。因此本发明结合模糊算法来实现对进度的预测推理。模糊算法是美国L.A.Zadeh博士首先提出的重要概念-隶属函数之后发展起来的一种新型算法。它并不注重如像经典逻辑那样的基于公理的形式推演或基于赋值的语义运算，而是由模糊指令组成的有序集根据执行指令的结果，产生出指定问题近似解的一种算法。
[0004]本发明就是基于上述背景，皆在设计研发出一种钢结构工程安装进度实时监测方法及系统，真正实现对钢结构工程安装进度实时信息化管理和控制。
【发明内容】
[0005]本发明的目的是为了解决以下现阶段工程进度预测存在的问题:
(I)进度计划抽象，工作量大。由于横道图、网络计划图计算复杂，理解困难，其各项任务计划纷繁杂乱，若要得到较为准确的工程进度预测，只能依靠传统的手工方式进行进度计划的算量，但是技术人员会增加大量繁琐的计算工作，导致工作效率降低，而得不偿失。
[0006](2)简单粗矿，实效性差。传统进度预测的方法很大程度上依赖于项目管理者以往的现场经验，这种经验化的方法简单粗矿，容易受到主观因素的影响，缺乏科学理论依据，且未从进度控制的实时性出发，导致进度预测的准确性不高。
[0007]为实现本发明的目的，本发明具体提供一种钢结构工程安装进度实时监测方法及系统。
[0008]本发明的一种基于模糊算法的钢结构工程安装进度实时监测方法，它包括如下步骤:
第一步:获取钢结构工程进度计划，将其分解成多个子项目任务计划及其包括的A，B，C......等构件类型；
第二步:将安装计划数据关联匹配到钢结构WM模型构件上，并在成品钢构件上粘贴二维条码；
第三步:现场进行钢结构安装时，通过数据采集设备对不同构件类型上的二维条码进行扫描并上传安装进度数据；
第四步:服务器实时获取进度数据，并对数据进行存储及挖掘；
第五步:系统对当前各子项目安装任务计划进行判断，若计划已安装，则当前该安装任务进度时间为安装起止时间的最大值Tmax;若该计划未安装，则系统实时对获取数据进行K-S检验及数据分布分析，提取特征模糊规律，并通过模糊算法预测未安装构件计划进度时间；
第六步:系统将各子项目安装计划模糊进度时间进行汇总相加，输出项目预测进度结果，项目负责人依据进度预测结果对现场施工状况制定针对性的措施。
[0009]所述工程进度计划为以拟建工程合同规定计划工期为基础，来确定各子项目计划开工及完工进度时间。
[0010]所述二维条码为任一钢构件上信息特征的唯一标识，其通过物联网技术，实现对构件实时进度的管理。
[0011 ]所述K-S检验为一种拟合优度检验，其通过对获取进度数据进行分布差异分析，来判断进度数据结果是否符合制定的分布，从而提取进度特征的模糊规律，来实现对进度的预测。
[0012]—种基于模糊算法的钢结构工程安装进度实时监测系统，所述系统包括:
数据获取模块，用以获取数据采集设备上传的任一钢构件安装进度数据；
数据判断模块，用以实时判断当前各子项目安装任务计划是否进行；
特征提取模块，用以根据获取的进度数据，通过模糊算法提取和挖掘数据潜在的有效特征及模糊规律，进而实现对子项目安装任务计划的进度预测；
数据输出模块，用以将各子项目安装任务模糊进度时间汇总相加，输出项目预测进度结果。
[0013]所述模糊算法为通过逻辑推理将数据规则转化为某种分布，即将模糊集合数据映射为预测确定值。
[0014]本发明的有益效果在于:
1、实现钢结构工程进度的实时、科学的动态管理。本发明结合二维条码技术，通过物联网使得钢构件的进度信息传送迅速准确，即实时获取钢结构工程的安装进度。
[0015]2、改变钢结构行业传统的进度预测模式。本发明运用数据挖掘思想，通过系统实时自动对数据进行模糊逻辑分析，为进度预测提供了有效的解决方案。
[0016]3、有利于进度的精细化分析及预测。弥补了现有进度预测简单粗矿，实效性差，技术门槛高等缺陷，智能化的提高了工程进度预测的准确性和科学性，丰富和拓展了进度管理的研究。
[0017]4、支持行业、企业大数据应用。随着大数据的快速发展和普及应用，本发明能够在企业、行业内部形成完整的工程进度数据分析体系，其大数据挖掘分析能推动企业、行业信息化和科学化的进度管理，从而进一步提升企业、行业的经济效益和社会效益。
【附图说明】
[0018]图1为本发明的系统流程图。
【具体实施方式】
[0019]下面结合附图和实施案例对本发明进一步说明:
实施案例流程:参见图1
本发明的一种钢结构工程安装进度实时监测方法及系统现已投入运行，以杭州某高层项目为例，简述一种基于模糊算法的钢结构工程安装进度实时预测方法，具体步骤如下:第一步:系统获取杭州某高层钢结构工程进度计划，将其分解成多个子项目任务计划开工及完工进度时间及其包括的A，B，C……等构件类型
第二步:系统将各子项目安装计划数据关联匹配到钢结构B頂模型构件上，工厂负责人在成品钢构件上粘贴唯一信息特征标识的二维条码；
第三步:杭州某高层项目施工现场进行钢结构安装时，现场负责人通过数据采集设备对不同构件类型上的二维条码进行扫描并上传安装进度数据；
第四步:服务器实时获取进度数据，并对数据进行存储及挖掘；
第五步:系统对当前各子项目安装任务计划进行判断，若计划已安装，则当前该安装任务进度时间为安装起止时间的最大值Tmax;若该计划未安装，则系统实时对获取数据进行K-S拟合优度检验及数据分布分析，并提取特征模糊规律，通过模糊算法预测未安装构件计划进度时间；
第六步:系统将各子项目安装计划模糊进度时间进行汇总相加，输出项目预测进度结果，杭州某高层项目负责人依据进度预测结果对现场施工状况制定针对性的措施。
[0020]本发明还公开了一种基于模糊算法的钢结构工程安装进度实时监测系统，所述系统包括:
数据获取模块，用以获取数据采集设备上传的任一钢构件安装进度数据；
数据判断模块，用以实时判断当前各子项目安装任务计划是否进行；
特征提取模块，用以根据获取的进度数据，通过逻辑推理将数据规则转化为某种分布，提取和挖掘数据存在的有效特征及模糊规律，进而实现对子项目安装任务计划的进度预测；
数据输出模块，用以将各子项目安装任务模糊进度时间汇总相加，输出项目预测进度结果。
[0021]本发明克服了传统钢结构工程安装进度预测的技术门槛高，准确性低，实效性差等缺陷，而本公司研发的一种基于模糊算法的钢结构工程安装进度实时预测方法及系统，正是为了解决上述问题和适应社会现实需要而研发的，本发明已成功运用于公司项目实践中，并取得了良好的预期效果。
[0022]本发明的实施案例公布的是本公司应用该方法及系统的案例之一，但并不局限于此，本领域的技术研发人员，极易根据上述实施案例，领会本发明的技术路径，并做出不同的引申和变化，但只要不脱离本发明的实施路径和精神，都在本发明的保护范围内。
【主权项】
1.一种钢结构工程安装进度实时监测方法，其特征在于，它包括如下步骤: 第一步:获取钢结构工程进度计划，将其分解成多个子项目任务计划及其包括的各个构件类型； 第二步:将安装计划数据关联匹配到钢结构B頂模型构件上，并在成品钢构件上粘贴二维条码； 第三步:现场进行钢结构安装时，通过数据采集设备对不同构件类型上的二维条码进行扫描并上传安装进度数据； 第四步:服务器实时获取进度数据，并对数据进行存储及挖掘； 第五步:系统对当前各子项目安装任务计划进行判断，若计划已安装，则当前该安装任务进度时间为安装起止时间的最大值Tmax;若该计划未安装，则系统实时对获取数据进行K-S检验及数据分布分析，提取特征模糊规律，并通过模糊算法预测未安装构件计划进度时间； 第六步:系统将各子项目安装计划模糊进度时间进行汇总相加，输出项目预测进度结果，项目负责人依据进度预测结果对现场施工状况制定针对性的措施。2.根据权利要求1所述的一种钢结构工程安装进度实时监测方法，其特征在于，所述二维条码为任一钢构件上信息特征的唯一标识，其通过物联网技术，实现对构件实时进度的管理。3.根据权利要求1所述的一种钢结构工程安装进度实时预测方法，其特征在于，所述K-S检验为一种拟合优度检验，其通过对获取进度数据进行分布差异分析，来判断进度数据结果是否符合制定的分布，从而提取进度特征的模糊规律，来实现对进度的预测。4.一种钢结构工程安装进度实时监测系统，其特征在于，所述系统包括: 数据获取模块，用以获取数据采集设备上传的任一钢构件安装进度数据； 数据判断模块，用以实时判断当前各子项目安装任务计划是否进行； 特征提取模块，用以根据获取的安装进度数据，通过模糊算法提取和挖掘数据潜在的有效特征及模糊规律，进而实现对子项目安装任务计划的进度预测； 数据输出模块，用以将各子项目安装任务模糊进度时间汇总相加，输出项目预测进度结果。5.根据权利要求4所述的一种钢结构工程安装进度实时预测系统，其特征在于，所述模糊算法为通过逻辑推理将数据规则转化为某种分布，即将模糊集合数据映射为预测确定值。
【文档编号】G06Q50/08GK106056357SQ201610372522
【公开日】2016年10月26日
【申请日】2016年5月31日
【发明人】何敏杰, 杜兆宇, 刘中华, 王强强, 徐立丰, 余国华, 李磊, 赵切, 胡梁军, 孟玲霄, 周兴东, 卢继, 俞奇效, 郦宏伟, 江涛, 李娜
【申请人】浙江精工钢结构集团有限公司