基于大数据的工程建设与管理
基于大数据技术的道路与桥梁工程施工管理研究
基于大数据技术的道路与桥梁工程施工管理研究摘要：随着大数据技术的快速发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。
本论文以道路与桥梁工程施工管理为研究对象，探讨了如何利用大数据技术来提高施工管理的效率和质量。
首先分析了传统的道路与桥梁工程施工管理存在的问题和挑战，然后介绍了大数据技术的基本概念和特点，并阐述了其在施工管理中的应用前景。
接着详细介绍了基于大数据技术的道路与桥梁工程施工管理的实施步骤和方法，并以某实际项目为案例进行了实际应用和验证。
最后总结了基于大数据技术的道路与桥梁工程施工管理的优势和局限性，并对未来发展方向进行了展望。
关键词：大数据技术；道路与桥梁工程；施工管理一、引言随着科技的发展和社会的进步，越来越多的大数据技术被应用于各个领域，包括道路与桥梁工程的施工管理。
道路与桥梁工程是城市建设的重要组成部分，对交通运输的发展和经济的繁荣起着关键作用。
然而，传统的施工管理方法存在着效率低、成本高、风险大等问题，亟需一种更加智能化和高效率的管理方式。
大数据技术的兴起为道路与桥梁工程施工管理带来了新的机遇。
大数据技术可以通过收集、存储和分析大量的施工数据，为施工管理提供全面、准确的信息支持。
通过对施工过程中的各个环节进行实时监控和数据分析，可以及时发现问题和风险，并采取相应的措施进行调整和改进。
同时，大数据技术还可以通过建立模型和算法，对施工过程进行优化和预测，提高施工效率和质量。
本研究旨在探讨基于大数据技术的道路与桥梁工程施工管理方法，以提高施工效率、降低成本和减少风险。
二、道路与桥梁工程施工管理现状分析（一）道路与桥梁工程施工管理的重要性道路与桥梁工程施工管理的重要性不可忽视。
道路与桥梁是城市交通运输的重要组成部分，直接关系到人们的出行和经济的发展。
良好的道路与桥梁工程施工管理可以确保工程按时、按质、按量完成，保证道路与桥梁的安全性、稳定性和可持续性。
首先，道路与桥梁工程施工管理可以有效控制施工成本。
基于大数据背景的建筑施工现场智慧管理策略
基于大数据背景的建筑施工现场智慧管理策略目录一、内容描述 (2)1.1 背景介绍 (2)1.2 研究意义 (3)二、大数据在建筑施工现场的应用现状 (4)2.1 数据收集与处理 (6)2.2 数据分析方法与应用 (6)三、智慧管理策略的理论基础 (8)3.1 智慧管理理念 (9)3.2 管理策略框架 (10)四、基于大数据的建筑施工现场智慧管理策略 (11)4.1 施工进度管理 (13)4.1.1 数据驱动的进度预测与优化 (14)4.1.2 资源调配与调度优化 (15)4.2 施工质量管理 (17)4.2.1 质量检测数据分析与预警 (18)4.2.2 质量问题追溯与改进措施 (19)4.3 安全管理 (21)4.3.1 安全事故数据监测与分析 (22)4.3.2 安全预防措施的制定与实施 (23)4.4 环境管理 (25)4.4.1 环境监测数据采集与分析 (26)4.4.2 绿色施工方案的制定与执行 (27)五、案例分析 (28)5.1 案例选择与描述 (30)5.2 案例分析 (31)六、实施建议与挑战应对 (33)6.1 实施建议 (34)6.2 挑战与对策 (36)七、结论与展望 (37)7.1 研究总结 (38)7.2 展望未来发展趋势 (40)一、内容描述本文档旨在为建筑施工现场提供一种基于大数据背景的智慧管理策略，以提高施工现场的效率、安全性和可持续性。
通过对大量实时数据进行收集、分析和应用，我们将为建筑施工企业提供有价值的决策支持，从而实现更高效的资源配置、更低的风险和更高的项目质量。
通过对这些方面的深入探讨，我们将为建筑施工企业提供一套完整的智慧管理方案，帮助他们在大数据时代实现可持续发展。
1.1 背景介绍随着科技的不断发展，大数据已经渗透到我们生活的方方面面，尤其在建筑行业，大数据技术的应用正在推动着智慧管理策略的革新。
在传统的建筑施工现场，管理方式主要依赖于人工操作和经验判断，这不仅效率低下，而且容易出现错误。
智慧工地大数据一体化管理平台建设方案建筑工地智能管控平台建设方案
2023《智慧工地大数据一体化管理平台建设方案建筑工地智能管控平台建设方案》CATALOGUE目录•智慧工地大数据一体化管理平台概述•平台建设内容与方案•建筑工地智能管控平台建设方案•平台应用案例与效果分析•总结与展望01智慧工地大数据一体化管理平台概述随着城市化进程的加速和建筑行业的快速发展，建筑工地的数量和规模不断扩大，传统的管理手段已经无法满足复杂多变的工地管理需求。
背景智慧工地大数据一体化管理平台的建设对于提高工地管理效率、保障施工安全、降低成本等方面具有重要意义，是建筑行业转型升级的重要方向。
重要性平台背景与重要性建设目标实现工地管理的智能化、精细化、全面化，提高管理效率、降低成本、保障施工安全，打造智慧工地，推动建筑行业的可持续发展。
建设原则以数据为基础，利用先进的技术手段，实现信息的实时采集、传输、处理和分析，为管理决策提供科学依据；注重平台的可扩展性和可维护性，满足不同用户的需求；强化用户体验，提高平台的易用性和交互性。
平台建设目标与原则总体架构：智慧工地大数据一体化管理平台由数据采集层、数据处理层、应用层和展示层四个部分组成特点数据全面：平台可以涵盖工地的各个领域和环节，实现数据的全面采集和整合。
技术先进：采用云计算、大数据、物联网、人工智能等技术手段，实现数据的深度分析和挖掘。
定制化强：可以根据不同用户的需求进行定制开发，满足不同管理需求。
实时监控：可以实现施工现场的实时监控和管理，及时发现和解决问题，保障施工安全。
平台总体架构与特点02平台建设内容与方案数据采集通过传感器、摄像头、人员配备等设备，实时采集施工现场的人员、设备、材料、安全等数据。
数据整合将采集到的数据通过ETL技术进行清洗、整合、转换，为后续的数据分析提供统一、规范的数据源。
数据存储建立高效的数据存储体系，包括分布式文件系统、数据库等，确保数据的可持久化和可扩展性。
数据采集与整合方案数据分析与挖掘方案数据分析利用统计学、机器学习等方法，对采集到的数据进行分析，挖掘出有价值的信息。
工程项目管理信息化建设与大数据之间的联系
&田亠、□工中、人IALLCIRCLES各界刖沿理论|2019年第03期工程项目管理信息化建设与大数据之间的联系魏裕航李广博刘明林郝玲毓摘要：随着电脑技术的不断发展，互联网和大数据不断深入各行各业，基于信息化管理的工程项目管理被大家所知道，基于大数据背景下的信息化管理也被大家所熟知，以信息化为研究点，通过大数据分析来解决工程项目管理中所遇到的信息化问题，为工程项目管理信息化建设做好了前提准备.关键词：大数据；敏感度分析；工程项目管理；信息化本文介绍了大数据环境下的建筑供应链采购策略，提出基于生产能力和配送及时率数据的建筑材料供应商大数据的概念，并对这些大数据的具体含义进行了详细的阐述，分析了大数据环境下的建筑供应链釆购流程，针对建筑材料采购成本问题，构建了一个基于供应商大数据的承包商总采购成本最小化模型，并以北京某高校体育馆项目为例对模型进行仿真分析，得到了在获取供应商送货可靠率大数据后，承包商的最小采购成本和最优采购策略，分析了每种材料的最大送货可靠率对其釆购成本的敏感度。
一、建筑材料供应商的大数据建筑工程项目显著的特点是生产过程的不连续性，建筑企业围绕着项目进行生产。
因此项目严格的物料需求计划和库存水平是保证工程进度的重要因素之一。
另外由于工程项目进度受生产工期的严格制约，为规避季节、天气、人员等因素的影响，实行准时制生产是目前多数建筑企业首选的生产策略，这就要求采购活动能够在指定的时间将材料以指定的数量配送至指定的生产地点，因此供应商的生产能力和配送及时率是建筑企业考量其合作伙伴的重要标准，基于大数据的供应商生产能力和配送及时率数据的获取能够帮助建筑企业选择优的供应商进行建筑材料的采购。
建筑材料的供应商生产能力和配送及时率大数据分别是两类基于历史数据的集合，这两类数据所包含的子数据类型。
建筑材料供应商大数据供应商大数据描述生产能力大数据柔性数据供应商生产的柔性和管理柔性，包括对需求变化的响应时间、订单完成提前期等数据资产数据供应商资产状况，包括供应商资金周转情况、现金流，供应商生产力状况等数据产品数据供应商为企业提供的产品和相应技术情况，包括供应商的产品信息、类型、成本、技术级别等数据财务数据供应商的财务状况和与其建立合作关系所花费成本，包括供应商产品成本、利润，关系管理成本等配送及时率大数据联系数据企业对供应商进行考察时要了解的数据，包括供应商的地址、生产单位，供应商厂址的环境气候等事件数据供应商已发生过的违约事件或者可能出现的状况、重大事件，包括供应商选址决策、供应商交货延迟或差错等情况沟通数据供应商和制造商之间的交流数据，包括供应商回应问题时间，沟通渠道建设等情况风险数据供应商可能为整个供应链带来的风险情况及其可靠性，包括供应商的信用等级、供应商黑名单、准时交货率等其中生产能力大数据是描述供应商所能提供建筑材料的可能性与可靠性的数据，要求能够直接反应供应商的生产状况和产品属性，柔性数据、资产数据、产品数据和财务数据对供应商所能提供的产品都会产生直接的影响，因此被划归到生产能力大数据一类；配送及时率大数据是施工企业为保证施工进度所要考虑的重要因素作者单位：魏裕航、李广博、刘明林、郝玲毓，吉林建筑大学土木工程学院。
基于大数据的管理创新与应用
基于大数据的管理创新与应用随着信息技术的迅猛发展和人们对数据的重视，大数据逐渐成为了许多企业管理的新方向。
基于大数据的管理创新与应用，不仅可以为企业提供更加精准的决策支持和市场分析，也可以深刻地改变管理方式和企业文化。
一、大数据在企业管理中的应用大数据能够对企业的员工、客户和竞争对手等多个方面进行数据采集和分析，使得企业可以更加了解市场需求和行业趋势，从而针对性地进行战略规划和业务拓展。
以下是大数据在企业管理中的几个应用方面：1.客户关系管理：企业可以通过大数据分析来了解客户的口碑、消费习惯和购买偏好，从而更加精准地进行市场推广和销售策略。
2.供应链管理：大数据分析可以实时监控企业的供应链运营状况，从而减少供应链风险和错误，提高生产效率和供应链的可持续性。
3.人力资源管理：通过大数据分析，可以更加全面地了解企业的人力资源情况，包括员工留存率、培训收益、绩效表现等，从而为企业招聘、培训和激励员工提供参考。
二、基于大数据的创新管理方式从传统的管理模式向基于大数据的管理模式转变，不仅仅是在处理和分析数据方面的变革，更重要的是管理方式和企业文化的深刻改变。
以下是大数据管理方式的几个特点：1.数据驱动思维：大数据的应用使得企业更加重视数据分析和数据处理能力，同时也促使企业从过往的主观判断向数据驱动的决策方向转变。
2.团队合作：大数据管理需要涉及多个职能部门和数据科学家的紧密合作和协同，强调团队成员的协作和知识共享。
3.企业文化转变：大数据的应用，需要企业文化转变，强调数据的开放和共享，拥抱变化和技术创新。
三、大数据管理应用所面临的挑战尽管大数据在企业管理中的应用和管理方式的转变为企业带来广泛的好处，但也面临一些挑战：1.数据安全方面的顾虑：大量的数据开放和共享，可能会带来企业数据泄露、黑客攻击和网络安全方面的问题。
2.人才短缺：目前，企业数据分析人才稀缺，而对于这些人才的需求却越来越大。
3.技术需要更新：大数据应用需要企业投入更多的技术和设备，而一旦技术停滞不前，可能会导致企业对于大数据分析的价值减弱。
基于大数据的建筑工程质量管理研究
基于大数据的建筑工程质量管理研究摘要：随着社会的进步和科技的发展，大数据技术正在逐渐渗透到各个领域，并带来了巨大的商业价值。
在建筑工程领域，大数据技术的应用可以提高工程项目的质量管理水平，增强企业的竞争力。
本文基于大数据技术，对建筑工程质量管理进行深入研究，旨在运用大数据手段改善建筑工程的质量管理现状，提升工程项目的质量水平。
关键词：大数据，建筑工程，质量管理一、引言建筑工程质量管理一直是建筑行业关注的重点。
随着建筑市场竞争的日益激烈，如何提高工程项目的质量管理水平已成为建筑企业亟待解决的问题。
近年来，大数据技术的迅速发展为建筑工程质量管理提供了新的思路和方法。
通过运用大数据技术，可以对海量的质量数据进行实时分析和处理，实现质量管理的全面监控和预测，提高工程质量管理的精准度和效率。
二、大数据与建筑工程质量管理大数据技术是指通过采集、存储、处理、分析等手段，从海量的数据中挖掘有价值的信息和知识，帮助人们更好地认识和理解事物的本质和规律。
在建筑工程领域，大数据技术的应用可以帮助我们更好地管理和控制工程项目的质量。
通过运用大数据技术，可以对建筑工程项目从设计、施工到验收等各个环节的质量数据进行全面采集和分析，实现质量管理的精细化和智能化。
例如，通过对施工过程中的质量数据进行实时监控和分析，可以及时发现和解决潜在的质量问题；通过对验收环节的质量数据进行统计和分析，可以总结经验教训，提高工程项目的质量和效率。
三、基于大数据的建筑工程质量管理优化策略基于大数据技术，从以下几个方面对建筑工程质量管理进行优化：（一）建立全面的质量管理体系建立全面的质量管理体系是运用大数据技术优化建筑工程质量管理的关键环节。
1．建立完善的质量管理机制在建筑工程项目中，建立完善的质量管理机制是确保各阶段质量得到有效控制的基础。
这包括制定质量控制标准、明确质量责任和分工、设立质量监控和评估机制等。
通过建立明确的质量管理机制，可以使每个阶段的质量管理有据可依，保证质量管理的有效实施。
大数据技术在水利工程建设中的应用
大数据技术在水利工程建设中的应用摘要：水利工程建设是一项复杂而庞大的系统工程，涉及到资源配置、数据记录、质量控制等诸多工作环节。
只有通过科学的规划和精细化的管理，才能保证施工过程安全、高效、可控。
然而，在传统的施工管理中，常常面临数据收集困难、信息不准确和决策缺乏科学依据等问题。
因此，需要引入先进的技术手段来支持水利工程施工过程中数据的收集、分析和决策，从而提高施工效率和质量管理水平。
关键词：大数据技术;水利工程建设;相关应用引言从绿色可持续发展的角度出发，不断提高水资源的利用率是从业者必须长期坚持的工作理念。
若要真正实现上述目标，可在建设、运用、维护水利工程时广泛应用信息技术，最终达到水利信息充分共享、水资源高效利用、从根本上提高防汛能力的目的。
1信息化技术用于水利工程管理的优势信息时代的水利工程管理需要管理人员进行基于计算机的技术管理。
如今，与信息技术相结合的水利工程信息管理系统已经越来越完善。
总的来说，信息技术在水利工程管理中的优势可以概括为以下几点：一是管理工作的科学化发展。
之前水利工程惯用的人工管理工作方法已经不再适应信息化经济社会发展的实际需求。
随着国内水利工程建设的规模在不断扩大，施工难度有所增加，意味着施工项目建设和管理工作难度明显提升，需要及时改变工作方法，信息化技术的引入和应用可以帮助管理人员及时搜集和分析水利工程建设以及管理过程中的各项数据和变化，及时处理相应的管理措施，确保水利工程项目能够始终处于稳定、安全的运行状态。
二是测绘数据和图形变得更加精准。
在传统的人工水利工程管理工作模式下，数据的收集和图形的绘制都需要管理人员手动完成，需要投入的时间和人力资源成本较大，且如若出现细微的计算误差，很容易延误整个水利工程的进度。
信息化技术与水利工程管理工作的融合能够帮助相关人员实时收集附近区域的各项环境数据，并由系统后台第一时间计算得出相应的结果，同时绘图软件也可以根据具体结果自动完成图形的绘制工作，最大程度地降低事件和人力方面的成本投入，并且图形及数据的精准性也能够得到保障。
基于大数据技术的土木工程施工进度控制研究毕业论文选题指南及研究方法探讨
基于大数据技术的土木工程施工进度控制研究毕业论文选题指南及研究方法探讨导言随着信息技术的快速发展，大数据技术的兴起为土木工程施工管理提供了全新的解决思路。
土木工程施工进度控制是项目管理中的核心要素之一，也是保证工程顺利进行的关键因素。
本文将探讨如何基于大数据技术来优化土木工程施工进度控制，并提供选题指南及研究方法的探讨。
一、选题指南1. 研究背景介绍土木工程施工进度控制的重要性和目前存在的问题，以及大数据技术在其他领域中的成功应用情况。
2. 研究目的明确研究目的，阐述选题的意义所在，指导后续研究的方向。
3. 研究内容提出研究的具体内容，如大数据技术在土木工程施工进度预测、风险控制、资源优化等方面的应用。
4. 研究方法介绍采取的研究方法，如数据采集、数据处理、模型构建等，可以结合实际案例进行说明。
5. 研究资料与技术条件列举完成研究所需的资料和技术条件，如相关数据库、算法模型、软件工具等。
6. 创新点与预期成果阐述本研究的创新之处以及预期的研究成果，如新的进度控制模型、决策支持系统等。
二、研究方法探讨1. 数据采集与处理介绍采集土木工程施工进度相关数据的方法，如传感器、监控摄像头等设备的应用，同时探讨大数据处理的技术手段，如数据清洗、数据挖掘等。
2. 进度预测模型建立讨论基于大数据技术的土木工程施工进度预测模型的建立，可以采用机器学习、人工智能等方法，以提高预测准确性。
3. 进度风险控制探讨基于大数据技术的土木工程施工进度风险控制方法，通过分析历史数据和实时数据，提前识别潜在风险，并制定相应的应对措施。
4. 资源优化与调度讨论如何利用大数据技术优化土木工程施工资源调度，提升施工效率和资源利用率，减少施工延误。
5. 决策支持系统建立探讨基于大数据技术的土木工程施工进度决策支持系统的构建，为项目决策者提供科学的决策依据和辅助工具。
三、结论总结基于大数据技术的土木工程施工进度控制研究的重要性和挑战，强调大数据技术对土木工程管理的优势，并指出未来研究的方向和可行性。
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盖了国防、国土安全、国
家安全、能源、医疗卫生、 食品药物、航空航天、人
文社会科学、地质勘查等
众多领域。
立项背景
根据Gartner公司的调查结果，目前全球64%的企业已经开始向大数据项目
注资，或者打算在2015年6月之前将计划付诸实践
各国大数据技术能力储备政策比较 国家 美国 英国 法国 澳大利亚 中国 基础研究 关键技术研发 人才培养 产业扶持 资金保障
大数据来源
武汉建委 数据中心
武汉地铁 数据中心
湖北省 造价站 数据中心
已建立 长期合作 关系
建筑工程政府监管 行业治理
隐蔽工程电子旁站 诚信评价体系 ……
地铁工程设计与施工决策支持
土建造型优化与概算 施工技术方案优化 设备造型优化与概算 …….
工程管理
地铁运营线路巡检
轨道参数超限分析 线路质量状况预测 ……
地铁运营线路巡检--海量数据 地铁运营数据
指挥调度中心 监控数据 线路检 测数据 机电设备 运作数据 其它 数据
地铁线路检测中将产生大量数据：轨检车
一条记录/0.25m 79.85km
2次/月Biblioteka 450万数据量1年
5360万数据量
3年
1.6亿数据量
有效管理海量检测数据，分析和预测轨道状态，优化线路维修计划。
背景
工作
展望
基于大数据的地铁工程计价体系和控制研究
计价方法与模型
工程计价体系
大数据环境下基于BIM数据的地铁工程质量的模拟与动态监管研究
BIM – 虚拟建筑生命 符合性 设计、建造合规
建设项目DNA
修订
适应性 使用满意
大数据环境下工程施工行为规律
基于大数据的地铁运营客流管理研究
客流量预测
周边小区常住人口和 就业岗位 交通方式选择
建筑工程政府监管 行业治理
隐蔽工程电子旁站 诚信评价体系 ……
地铁工程设计与施工决策支持
土建造型优化与概算 施工技术方案优化 设备造型优化与概算 …….
工程管理
地铁运营线路巡检
轨道参数超限分析 线路质量状况预测 ……
地铁施工安全管理
地铁施工安全风险管理 地铁施工行为安全管理
……
工程大数据应用服务
地铁施工安全管理
地铁施工安全风险管理
地铁施工行为安全管理
……
地铁工程大数据应用服务
地铁施工安全管理
多维数据的时空关系结构
地铁施工安全数据库
近500万条施工监测数据 约8万张施工现场照片
1700余例施工事故案例
196个项目工程数据 35本工程技术规范
建筑工程政府监管 行业治理
城市建设 档案馆
建委
建设工程 设计 审查办 建设工程 造价 管理站
与武汉市建委建管办合作 ： “基于大数据的建筑行业诚信评
城建 安全生产 管理站
价管理体系设计与信息平台开
发”
市政 工程质量 监督站
工程建设科学管理
武汉地铁 合作
与武汉地铁集团有限公司合作 ：
“面向全寿命期的武汉地铁集团大数
据中心构建技术”
Variety
结构化 半结构化 非结构化
Value
TB
PB EB
巨大的数据价值
背 景
从小样本数据分析到全样本数据分析—地铁工程安全风险预警
支护结 监测 项目 构类型、 岩土类 型 坚硬~中 硬土 地表 沉降 中软~软 弱土 20~40 0.2% ~0.3% 2~4 工程监测等级一级 累计值（mm） 相对基 绝对值 坑深度 (H)值 20~30 0.15% ~0.2% 变化速
地质信息
率
（mm/ d） 2~4
环境信息 工程案例信息
进度信息 气象信息
工程巡视信息 ……
监测信息
以前监测预警工作仅依靠单一的监
测数据进行判断，脱离工程实际
准确的安全风险预警必须依靠全样本数据，包括地质信息、环境信 息、进度信息、工程巡视信息、监测信息等，辅助科学决策
背 景
从寻找因果关系到相关关系—地铁线路客流量预测
工程大数据应用服务
地铁工程设计与施工决策支持—主要内容
土建工程 设计选型
施工技术 方案优化 管理
系统设备 接口优化 管理
与概算
工程大数据应用服务
设计阶段
决策支持 土建选型优化与概算分析 设备选型优化与概算分析
施工阶段
施工技术方案优化 …
大数据处理 算法
语义分析技术、图纸自动识别、模糊算法、时间序列 算法、匹配推理算法···
基于大数据的工程建设行业监管主要内容
工程质量 监管
基于大数据的工程 建设行业监管
诚信评 价体系
工程大数据应用服务
工程建设行业监管—诚信评价体系
评价对象
参建主体
建设单位
勘察单位
设计单位 施工单位
图纸审查 资格行为审查 质量检查 安全检查
诚信平台
图审系统
市场管理系统
数据
监理单位
检测单位
招投标 诚信建档
质量管理 安全管理 进度管理
背景
工程数据具备大数据的特点——类型复杂
按照管理职能分类
其它
按照表现形式分类
其它
按照文件格式分类
其它
按照信息内容分类
进度管理
安全管理
文本类 图片类 影音类 TXT
其它 JPG
AVI
技术类
管理类
合同管理 信息管理
质量管理
DOC
DXF
经济类
工程数据类型复杂，从管理职能、表现形式、文件格式和信息内容等多个维度可以进行划分
注释：明确；有但较为模糊；未明确。
立项背景
城市市政公用设施建设固定资产投资完成额（亿）
16500 15000 13500 12000 10500 9000
7500
6000 4500 3000 1500 0
2000
2004
2007
2009
2010
2011
2012
背景
地铁工程建设规模
全国固定资产投资40多万亿， 目前地铁投资超过1.5万亿
颠覆传统的商业模式，2014 年“双十一”单
日成交额达
571.12亿元 。
立项背景
大数据带来的管理变革—公共卫生管理
利用大数据分析03- 08年季节性流感传
播时期数据
成功预测2009冬季流感的传播
立项背景 各国政府大数据研究框架
美国大数据战略发布后，
12个联邦部门启动开展了 82个大数据相关项目，涵
地铁设备组成：供电设备、线路设备、 机电设备等。
关 键 点 ： 线 路 设 备 养 护 、 维 修
运营基础设备
地铁运营事故频发。 北京地铁：今年39起故障，
平均每周至少发生一起故障。
车辆频次加大 人 轨道设备磨损 加大 管 理 轨道故障频率 地铁运营 事故 环 境 设 备
地铁大客流
运营事故频发
增加
地铁工程大数据应用服务
他在看什么？
立项背景
大数据带来的商业变革—美剧《纸牌屋》
Netflix利用大数据分析用户收视习惯，根据用
户喜好的精准分析进行创作；
Netflix一季度新增超300万流媒体用户，第一 季财报公布后股价狂飙26%。
立项背景
大数据带来的商业变革—淘宝“双十一”购物节
利用大数据分析消费者行为，实现精准营销；
客流量预测
周边小区常住人口 和就业岗位 交通方式选择
周边用地容积率
周边基础设施
流动人口分布
出行成本
出行时段
………..
数据支持的互适应分析是关键
内容摘要
背景
工作
展望
行业治理
政府监管数据主体
建设工程 招投标办
合作 与武汉市建委合作 ：
建设市场 管理站
建设工程 交易中心
“基于大数据的建筑电子政务研究 与应用”
隐蔽工程电子旁站 诚信评价体系 ……
地铁工程设计与施工决策支持
土建造型优化与概算 施工技术方案优化 设备造型优化与概算 …….
工程管理
地铁运营线路巡检
轨道参数超限分析 线路质量状况预测 …
地铁施工安全管理
地铁施工安全风险管理 地铁施工行为安全管理 ……
地铁工程大数据应用服务
地铁运营线路巡检--现状
质监平台
安全系统
建委数据中心
数据
招投标办
备案
交易中心平台
城建档案馆系统
数据
土木学院已 完成
工程大数据应用服务
工程行业监管—诚信评价 负面清单凝练
业务数据采集体系
武汉建委数据中心
工程大数据应用服务
工程行业监管—质量监管
质 量 监 控 数 据
一键 归档
挖掘 分析
武汉建委数据中心
重 点 质 量 监 控 部 位
武汉市 全国
数量级（GB）
质量管理 安全管理 进度管理
全国三大类项目管理数据
质量管理
安全管理
进度管理
数量级（PB）
70 60 50 40 30 20 10 0
以华科地铁工程项目管理平台上存储100个工点三大类管理数据而言，平均达到1个
TB，全国每年产生的数据量平均下来更是达到了50PB左右，未来的数据级将更加庞 大…
基于大数据的工程建设与管理
华中科技大学 土木工程与力学学院 丁烈云 2015年01月
内容摘要
背景 工作
展望
立项背景
大数据时代带来的变革—思维、商业和管理变革
思维变革