工程管理数字化关键技术研究进展

工程管理数字化关键技术研究进展

摘要：随着信息技术的快速发展，工程管理数字化已成为提高工程管理效率和质量的重要手段。本文对工程管理数字化关键技术进行了研究，包括信息化平台建设、智能化决策支持系统和数据分析技术。在信息化平台建设方面，研究了云计算、物联网和大数据等关键技术的应用。在智能化决策支持系统方面，研究了人工智能、机器学习和专家系统等技术的应用。在数据分析技术方面，研究了数据挖掘、数据可视化和预测分析等技术的应用。通过对这些关键技术的研究，可以实现工程管理数字化的高效运行和优化决策，提高工程管理的效率和质量。

关键词：工程管理数字化；信息化平台；智能化决策支持系统；数据分析技术

引言

随着社会经济的发展和科技的进步，工程项目越来越复杂，工程管理面临着诸多挑战。传统的人工管理方式已经无法满足工程管理的需求，因此工程管理数字化成为提高工程管理效率和质量的重要手段。工程管理数字化通过应用信息技术和数据分析技术，实现对工程项目的全面监控和优化决策，可以有效提高工程管理的效率和质量。

1.信息化平台建设

1.1云计算技术在工程管理中的应用

云计算技术在工程管理中的应用主要包括以下几个方面。首先，云计算可以提供高效的数据存储和处理能力，使得工程管理人员可以方便地存储和共享项目相关的数据。其次，云计算可以提供强大的计算能力，可以在短时间内完成复杂的计算任务，如工程模拟和优化等。此外，云计算还可以实现工程管理的远程协作，不同地点的团队成员可以通过云平台实时进行沟通和协作，提高工作效率。

1.2物联网技术在工程管理中的应用

物联网技术在工程管理中的应用可以帮助实现对工程设备和物资的智能化管理。通过传感器和无线通信技术，可以实时监测工程设备的状态和运行情况，及

时进行维护和保养。同时，物联网技术还可以实现对工程物资的追踪和管理，包

括库存管理、供应链管理等。通过物联网技术，工程管理人员可以更加高效地进

行设备和物资的管理，提高工程项目的运行效率和质量。

1.3大数据技术在工程管理中的应用

大数据技术在工程管理中的应用可以帮助工程管理人员进行数据分析和决策

支持。通过采集和整理工程项目相关的大量数据，可以利用大数据技术进行数据

挖掘和分析，发现其中的规律和趋势。这些分析结果可以为工程管理人员提供决

策支持，包括资源调配、进度管理、风险评估等方面。同时，大数据技术还可以

帮助工程管理人员进行预测和优化，提高工程项目的效率和质量。

2.智能化决策支持系统

2.1人工智能技术在工程管理中的应用

人工智能技术在工程管理中的应用主要体现在以下几个方面：首先，通过人

工智能技术，可以对工程项目进行智能化的规划和设计，提高工程的效率和质量。其次，人工智能技术可以通过数据的分析和挖掘，辅助工程管理人员进行决策，

提供合理的建议和方案。此外，人工智能技术还可以在工程施工过程中进行监控

和预警，及时发现问题并采取相应的措施。总之，人工智能技术在工程管理中的

应用可以提高工程的智能化水平，提升管理效益。

2.2机器学习技术在工程管理中的应用

机器学习技术在工程管理中的应用主要包括以下几个方面：首先，通过机器

学习技术，可以对大量的工程数据进行分析和处理，从而提取出有价值的信息，

为工程管理人员提供决策支持。其次，机器学习技术可以通过对历史数据的学习

和模式识别，预测和优化工程项目的进展和成本，提高工程的效率和质量。此外，机器学习技术还可以通过对工程施工现场的监控和分析，提前发现潜在的风险和

问题，减少事故的发生。总之，机器学习技术在工程管理中的应用可以提高工程的智能化水平，提升管理效能。

2.3专家系统技术在工程管理中的应用

专家系统技术在工程管理中的应用主要体现在以下几个方面：首先，通过专家系统技术，可以将工程管理人员的经验和知识进行整理和归纳，形成一套规范和标准，为工程管理提供指导和支持。其次，专家系统技术可以通过对工程项目的特征和条件进行分析和匹配，为工程管理人员提供合理的决策建议。此外，专家系统技术还可以通过对工程施工过程中的问题和风险进行诊断和预测，提供相应的解决方案和应对策略。总之，专家系统技术在工程管理中的应用可以提高管理人员的专业水平，提升管理效率。

3.数据分析技术

3.1数据挖掘技术在工程管理中的应用

数据挖掘技术在工程管理中具有广泛的应用。首先，通过对大量的工程数据进行挖掘，可以发现其中的潜在规律和趋势，从而为工程管理提供重要的参考和决策依据。其次，数据挖掘技术可以帮助工程管理人员进行风险评估和预测，提前发现潜在的问题和隐患，以便及时采取相应的措施进行调整和优化。此外，数据挖掘技术还可以用于工程质量控制和问题诊断，通过对工程数据进行分析和挖掘，可以及时发现工程质量问题，并进行相应的处理和改进。综上所述，数据挖掘技术在工程管理中的应用具有重要的意义，可以提高工程管理的效率和质量。

3.2数据可视化技术在工程管理中的应用

数据可视化技术在工程管理中扮演着重要的角色。通过将工程数据以图表、图像等形式进行可视化展示，可以使工程管理人员更直观地了解和分析数据，从而更好地进行决策和规划。例如，通过数据可视化技术可以实时监控工程进度和成本情况，及时发现偏差和问题，并采取相应的措施进行调整和优化。此外，数据可视化技术还可以帮助工程管理人员进行数据分析和趋势预测，发现其中的规

律和趋势，为工程管理提供重要的参考和决策依据。综上所述，数据可视化技术

在工程管理中的应用可以提高工程管理的效率和决策的准确性。

3.3预测分析技术在工程管理中的应用

预测分析技术在工程管理中具有重要的应用价值。通过对历史数据和趋势进

行分析和建模，预测分析技术可以帮助工程管理人员预测未来的工程需求和趋势，从而合理安排资源和制定相应的计划。例如，在工程项目中，通过预测分析技术

可以预测项目的进度和成本，提前发现可能存在的问题和风险，并采取相应的措

施进行调整和优化。此外，预测分析技术还可以帮助工程管理人员进行供应链管

理和物料采购，通过预测需求和趋势，合理安排供应链和采购计划，提高供应链

的效率和响应能力。综上所述，预测分析技术在工程管理中的应用可以提高工程

管理的效率和决策的准确性。

结束语

未来工程管理的发展方向之一是信息化平台建设。随着科技的不断进步，工

程管理领域也逐渐应用信息化技术，通过建设信息化平台，可以实现对工程项目

的全面监控和管理。信息化平台可以集成各种管理系统，包括项目管理、合同管理、质量管理等，通过数据的共享和交流，提高工程项目的协同性和效率。另一

个发展方向是智能化决策支持系统的应用。传统的工程管理往往依赖于经验和人

工决策，难以应对复杂多变的项目环境。而智能化决策支持系统可以通过数据分

析和模型计算，为工程管理人员提供决策的参考和支持。这样可以减少主观因素

的干扰，提高决策的准确性和可靠性。

参考文献

[1]王明，李华.工程管理数字化关键技术研究[J].工程管理学报，2018，

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[2]张宇，刘强.信息化平台建设在工程管理中的应用研究[J].工程科学与技术，2017，25(4)：56-62.