一种基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法及系统与流程

本发明涉及工程管理，具体为一种基于bim和ai大模型的工程进度管理方法及系统。

背景技术：

1、当前的工程项目管理面临着复杂性增加、资源配置优化和进度控制的挑战。常规方法依赖于传统的项目管理工具和技术，这些方法往往无法有效处理大规模数据、实时监控和复杂的决策制定。随着建筑信息模型（bim）和人工智能（ai）技术的发展，传统方法探讨施工生产过程中的技术、质量、进度、资源、现场和信息管理等动态管理工作和控制措施，虽然可以解决装配式建筑施工效率低的技术难题，但是并未对常规数据模型和实际数据模型进行比对，从而无法更加细致地找出进度差距和原因，而且当施工进度出现异常时，也难以准确找出存在异常的任务条并及时处理，存在一定的不足之处。

2、因此亟需一种种基于bim和ai大模型的工程进度管理方法，解决现有进度管理方法无法对常规数据模型和实际数据模型进行比对，从而无法更加细致地找出进度差距和原因，而且当施工进度出现异常时，也难以准确找出存在异常的任务条并及时处理。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明解决的技术问题是：现有的传统工程进度管理方法存在低效率、资源浪费、以及对突发风险反应不足，以及如何有效整合现代信息技术以提高项目管理效率和减少资源浪费的优化问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于bim和ai大模型的工程进度管理方法，包括：构建bim模型框架，集成ai模型，部署物联网设备收集数据；通过物联网设备数据及bim模型数据，实时监控施工进度，ai实时数据比对，多维度偏差分析；基于偏差分析结果，利用遗传算法提出资源重配方案，实施工序调整方案；构建综合管理平台，整合ai分析结果及实时监控信息执行工程进度管理。

4、作为本发明所述的基于bim和ai大模型的工程进度管理方法的一种优选方案，其中：所述构建bim模型框架包括利用revit软件进行bim建模；所述集成ai模型包括确定所需的ai分析目标，根据所述ai分析目标选择算法进行集成，进行算法训练和测试，根据测试结果对ai模型进行迭代优化；在施工现场布置传感器和数据采集设备，实现实时数据监控，将现场采集的数据实时传输到bim模型中，并与ai算法进行对接；所述ai分析目标包括进度预测、资源优化、成本估算以及风险评估；所述收集数据包括实时位置数据、环境传感器数据、设备运行数据以及资源使用数据；所述bim模型数据包括设计与计划数据和历史进度数据。

5、作为本发明所述的基于bim和ai大模型的工程进度管理方法的一种优选方案，其中：所述实时监控施工进度包括将收集到的数据与bim模型中的预定进度和设计参数结合，形成数据集，利用隐马尔可夫模型分析数据集，实时评估当前的工程进度，根据分析结果，将进度状态分为，第一进度状态a1、第二进度状态a2和第三进度状态a3，应用孤立森林算法对实时进度数据进行异常检测，识别与预定进度的偏差，结合隐马尔可夫模型的输出，使用arima模型时间序列分析，基于历史和当前数据预测未来的进度走向，根据预测结果，确定最终进度预测分类为，正常进度状态b1、轻微延误状态b2和重大延误状态b3，将分析和预测结果反馈到ai模型。

6、作为本发明所述的基于bim和ai大模型的工程进度管理方法的一种优选方案，其中：所述资源重配方案包括利用遗传算法从bim模型和物联网设备收集的数据中提取关键信息，确定资源配置的关键参数，设计适应度函数评估资源配置方案表现，进行资源微调策略；

7、所述适应度函数表示为，

8、  ；

9、其中，表示适应度评分，表示资源配置方案，表示效率评分，表示成本效益评分，表示风险评分，分别表示权重因子；

10、所述进行资源微调策略包括当最终进度预测为b1时，按照第一资源微调策略执行权重因子设置，评估当前资源配置方案影响，若适应度函数f(x)的评分低于预定第一阈值，启动资源优化循环，识别影响效率最大的资源配置要素，识别影响项目效率的关键资源配置要素进行微调后，按照第二资源微调策略执行权重因子设置，重新计算适应度分数，若微调后适应度评分超过预设微调评分阈值，判断为有效调整，按照预设策略进行正常监控，若微调后适应度评分未超过预设微调评分阈值判断为无效调整，调整最终进度预测分类为b2，进行调整策略。

11、作为本发明所述的基于bim和ai大模型的工程进度管理方法的一种优选方案，其中：所述进行资源微调策略还包括当最终进度预测为b2时，执行第三资源微调策略，分析效率评分、成本效益评分和风险评分，基于分析结果，执行权重因子设置，基于适应度函数评分执行b2工程进度管理；当最终进度预测为b3时，执行第四资源微调策略，分析效率评分、成本效益评分和风险评分，基于分析结果，执行权重因子设置，基于适应度函数评分执行b3工程进度管理。

12、作为本发明所述的基于bim和ai大模型的工程进度管理方法的一种优选方案，其中：所述第三资源微调策略包括通过k-均值聚类算法对历史数据中的各项指标进行分类，识别不同类型的项目特征和行为模式，评估不同项目类型中效率、成本和风险指标之间的关联性，使用如皮尔逊相关系数进行相关性分析，利用贝叶斯网络构建因果关系模型，使用决策树算法进行进一步分析，确定分析顺序。

13、所述第四资源微调策略包括构建系统动力学模型模拟整个项目的动态流程，通过模拟不同的情景，评估因素对项目的影响，使用复杂网络分析来识别项目中的关键节点和连接，确定项目管理中优先关注的领域；利用蒙特卡洛模拟对项目的风险进行量化分析，将复杂网络分析和量化分析的结果结合，基于综合分析结果，确定分析的顺序。

14、作为本发明所述的基于bim和ai大模型的工程进度管理方法的一种优选方案，其中：所述执行b2工程进度管理包括当适应度函数评分满足预设第一判断条件时，利用遗传算法和模拟退火法，自动寻找资源配置的最优解，实时调整资源分配，结合预测模型的输出和实时项目状态，动态调整工作流程和任务优先级，构建基于场景的bim模拟，评估不同决策对进度的影响，自动触发缓解措施；所述预设第一判断条件包括若适应度函数f(x)的评分低于预定第二阈值，通过bim模型获取关键里程碑完成度及延误率信息，若里程碑完成度低于预期阈值且，延误率超过预设阈值，通过物联网设备获取关键资源利用率，若利用率低于预设阈值，判断为满足预设第一判断条件；所述执行b3工程进度管理包括当适应度函数评分满足预设第二判断条件时，使用深度学习算法分析项目延误的根本原因，制定基于数据驱动的恢复计划，自动调整项目里程碑和关键任务安排，模拟不同恢复策略的结果，提供基于风险和成本效益分析的最优决策；所述预设第二判断条件包括若适应度函数f(x)的评分低于预定第三阈值，通过bim模型获取风险评估模型输出的风险值，若风险值超过项目类型的平均风险值的预设值，判断为满足预设第二判断条件。

15、本发明的另外一个目的是提供一种基于bim和ai大模型的工程进度管理系统，其能通过实时数据收集与分析、智能资源优化和动态风险评估，解决了传统方法在项目延期、资源配置不当和风险应对不足方面的问题。

16、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案:一种基于bim和ai大模型的工程进度管理系统，包括：数据采集模块、分析和预测模块、资源优化模块以及监控反馈模块；所述数据采集模块用于负责从物联网设备、bim模型收集关于项目进度、资源使用和环境条件的实时数据，采集的数据传输到分析和预测模块；所述分析和预测模块用于利用ai技术处理收集的数据，预测项目进度和潜在风险，将分析的结果指导资源优化模块的决策制定，同时也为监控反馈模块提供分析洞察；所述资源优化模块用于根据分析和预测模块提供的信息制定资源配置和进度调整策略，优化的结果用于监控反馈模块，评估优化策略的有效性；所述监控反馈模块用于实时监控项目进展和资源状态，收集反馈信息用于评估项目执行情况和决策的成效，优化数据采集模块和分析预测模块的准确性。

17、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述基于bim和ai大模型的工程进度管理方法的步骤。

18、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述基于bim和ai大模型的工程进度管理方法的步骤。

19、本发明的有益效果：本发明提供的基于bim和ai大模型的工程进度管理方法通过融合bim和ai技术，提升工程进度管理的准确性、效率和灵活性。通过实时收集和分析大量数据，实现更准确的进度预测和资源优化。通过自动化的决策支持，减少了人为错误和决策延迟，提高了管理效率。动态的资源配置和进度调整能力使得项目更具适应性，能够快速响应突发情况和变化。提高了资源利用效率，减少了浪费和成本，同时增强了项目对风险的应对能力。