基于bim的工业化建造管理流程协同度测度研究-佘健俊.pdf

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1、第49卷第12期煤炭工程COAL ENGINEERING V0149，No12doi：101 1799ce201 712043基于BIM的工业化建造管理流程协同度测度研究佘健俊，杜存坡，陈贞柒(南京工业大学土木工程学院，江苏南京21 1816)摘要：为更加客观合理的评价基于BIM的工业化建造管理流程的协同度，构建了基于BIM的协同管理流程框架，并设置5个协同度检测点，以此为测度数据提供支持，采用以DS证据理论为基础的协同度测度方法对协同检测点的数据进行定量处理。首先，确定协同度检测点评价指标，利用模糊三角函数和白化权函数处理检测点处的灰色信息；然后，将不同检测点的数据信息转换为统一辨别框架下的

2、评价信息；最后，根据不同评价信息的重要度，运用DS证据合成法则对协同度测度检测点的灰色信息逐级融合。案例表明，该方法不仅能够克服传统评价方法的主观性，还能解决DS冲突问题，保证建造管理流程协同度综合测度信息融合结果的准确度，基于BIM的工业化建造多方协同管理效果表征更为直观。关键词：BIM；建筑工业化；管理流程；协同度；DS理论中图分类号：TD一05 文献标识码：A 文章编号：16710959(2017)12-0165-05Synergy degree measurement of industrialization constructionmanagement process based o

3、n BIMSHE Jianjun，DU Cunpo，CHEN Zhenqi(School of Civil Engineering，Nanjing University of Technology，Naziing 211816，China)Abstract：For a more objective and reasonable evaluation of BIMbased industrial construction management process ofsynergy，a collaborative management process framework is constructed

4、 based on BIM and five synergy detection points areset to provide support for the measurement data which would be quantitatively processed by the covariance measure based onthe DS evidence theoryFirstly，on the basis of determining the evaluation index of the inspection point，the fuzzytrigonometric f

5、unction and the whitening weight function are used to deal with the gray information at the detection point，Then，the data information of the different detection points is converted into the evaluation information under the unifiedidentification frameFinally，according to the importance of different e

6、valuation information，the gray information of thecoordination degree detection point is merged step by step with DS evidence synthesis rule，Examples show that，thismethod can not only overcome the subjectivity of traditional evaluation methods，but also can solve the DS conflictIt canensure the accura

7、cy of the fusion of the results of the integrated management of the management process，and thecharacterization of the effect of multiparty collaborative management based on BIMs industrial construction is moreintuitiveKeywords：BIM；construction industry；management process；synergy；DS theory工业化建造模式是我国建

8、筑业发展的必然趋势，其项目参与方众多、分工更加细化的特点必然要求工程总承包方构建多方协同管理平台，以协同管理流程为核心加强组织之间的沟通与协作。越来越多的总包单位以BIM协同平台为载体实旋协同管理流程，并取得了良好的效果，但如何钡4度基于BIM的协同管理流程实施的效果已经成为亟收稿日期：20170328基金项目：2016年省级指导项目“基于BIM的工业化建筑智慧建造集成设计系统研究”(201610291101X)；南京工业大学科研项目“基于综合集成理论的大型复杂项目管理系统设计研究”(ZXl4442350002)作者简介：余健俊(1975一)，男，江苏南京人，副教授，研究方向为工程价值管理、项

9、目流程管理，Email：1 10731 1250qqcon。引用格式：余健俊，杜存坡，陈贞柒基于BIM的工业化建造管理流程协同度测度研究J煤炭工程，2017，49(12)：165168，172】65万方数据煤炭工程 2017年第12期待解决的问题口J。基于BIM的工业化建造流程协同度是指在工业化建造模式下，以协同学为理论基础、BIM为信息化技术支撑，各个项目参与方的管理流程在项目实施、发展的过程中彼此的协同程度旧J。目前对于在工业化建造模式下的基于BIN技术的协同管理研究国内目前研究较少4】，对其协同度的测度方法多采用打分量化求平均值或专家评分法，这些方法的数据信息带有不稳定性和主观性过大等缺

10、陷，不能科学合理的把模糊或未知信息进行量化，从而达到更加客观的效果1。本文综合应用模糊数学、白化权函数、证据理论对协同管理流程的协同度的测度方法进行研究，设计科学合理的数据收集方式，并制定相应的评价指标，提出一种协同度测度综合方法。1管理流程协同度测度指标的确定11构建基于BIM协同管理流程框架协同建造管理流程运作框架设计的要义在于满足建设参与各利益方的价值需求并实现工程项目目标，根据建设活动组织逻辑和项目管理的要求，以流程活动为控制单元，进行系统的管理流程运作框架设计，并对流程之间的相互匹配关系和适应问题进行全面协调怕J。而基于BIN的工业化协同建造管理流程运作框架设计，以BIN理论和技术为

11、依托，在工业化建造模式下形成建设方、设计方、构件生产方以及装配施工方协同建造，通过系统化的管理流程设计，决定流程协同的各个环节的运行方式、责任体系、技术支持等问题，使工程项目执行过程更规范化、程序化、协同化，提高流程运行效率，构建基于BIN的协同建造管理流程运作框架，并依据不同项目参与方的协同目标、协同管理作用不同设置5个协同度检测点，如图1所示。，一一一一 一一一 一一一 一一一一一一一一一一一一一一=二二二二二二二二二=二二二二=二二一一、r7 项目掷同管理中心】 j【塑型丝l 赢蘸藏砸矿!鳢一塑魁冽蝇，7-协同检澍点图1协同管理流程框架及协同检查点项目协同管理流程项目实施流程12构建协同

12、度测度指标体系管理流程协同度测度首先需要确定其评定指标，根据协同理论预测，组织或系统内部具有优异的协同流程，那么这个组织或协同的结果性指标一定会出现优异的绩效。川。结合项目工程实施特点以及项目参与方的不同作用，根据文献综述总结并确定5个检测点的二级子流程指标15个，其各级指标见表1。】66表1管理流程协同度评定核心指标协同检测点 子流程指标A建设单位多方多目标协同B协同中心信息、目标、组织协同c施工单位与设计、生产方杠协同D生产单位与设计、施工方生产协同E设计单位与施工、生产方设计协同A1协同建造中各方合作良好A2项目整体目标完成度B1信息整合能力及信息有效流动次数B2项目目标协同控制能力B3

13、多方组织部门协同合作与责任明确程度C1施工方案优化程度c2施工质量管理能力提升幅度c3舡进度管理能力提升幅度C4施工成本管理能力提升幅度DI数字化成产流程工艺优化效率D2构件生产成功率与供货效率D3仓储、物流规划能力与成本节约E1设计方案优化能力E2协同设计能力提升幅度E3设计优化使施工成本节约幅度2评价方法21数据采集在数据采集过程中，数据的科学合理性是保证协同度测度准确的基础保障，由于在工业化建设的不同阶段项目参与方的工作范围、职责、分工不同，其协同管理的合作对象和流程实施范围有较大区别，因此把数据采集分为招投标、设计、生产旋工、验收阶段，在借助BIN协同中心收集和分析模型数据、各部门反馈

14、信息及部门负责人的绩效考核数据，形成澳4度管理流程协同的基础数据。22检测点及子流程指标权重确定在多因素、多指标的评估体系中，使用熵权法进行计算赋权，可以减小主观因素影响，并最大化利用复杂数据，计算结果就会更科学、客观和准确旧1。在多阶段、多因素评估事件中，利用熵权法确定指标权重，一般运算模型如下：1)建立原始判断矩阵。分析每个检测点的不同阶段对该检测点子流程指标R的基础数据，即构造原始判断矩阵R，例如在招投标、设计、生产施工、验收4个阶段针对检测点A的2个子流程指标进行数据收集，就可以建立一个4行2列的二维原始判断矩阵。2)基础数据归一化处理。对原始判断矩阵进行标准化处理，是不同类型的数据进

15、行统一形成标准判断证据R： #志q)3)不同阶段归一化矩阵：fo=i者 (2)上f t7；4)求熵值：哆=一丘?l蝇，矗=志 (3)万方数据2017年第12期 煤炭工程5，求熵权构造权重：哆2了主孝i H， 。：23构造DS函数231定义识别框架检测点的检测数据既包括不同参与方也包括不同阶段，项目参与各方处于一种新型的竞合环境中，不同参与方的利益既有重合也有冲突，而不同阶段的协同内容和要求对应的协同流程也差异较大归J，故所取得的数据以及效应评价也不同，因此把管理流程协同度测度值归一化到01范围以内，并划分为5个灰类等级，使用三角模糊数对其量化后，便得到了协同度的DS辨别框架，见表2。表2测度识

16、别框架及其三角函数232构造nlass函数将DS识别框架的5个评价等级看成5类评价灰类，分别是：第1灰类“优秀”、第2灰类“良好”、第3灰类“一般”、第4灰类“较差”、第5灰类“差”，针对检测点采集的归一化数据值y，则相应的其协同度属于第n个灰类的三角白化权函数，具体如下：第l灰类“优秀”：g。=(06，095，一，一)，第2灰类“良好”：92=(0，4，075，一，1)第3灰类“一般”：93=(02，05，一，08)，第4灰类“较差”：g。=(0，035，一，06)，第5灰类“差”：船=(一，一，01，03)。构造mass函数为：m；(q)=m口=g；，其中g；为第i检测阶段对指标的属于灰类

17、J的白化权函数，i=1，2，P(P为检测阶段)，歹=1，2，5(，表示对应灰类)，称mi=(gi，或，g；，g4，武，)为检测阶段i对指标的mass函数。构造mass函数为：m；(q)=m。=岳，其中菇为第i检测阶段对指标的属于灰类f的白化权函数，i=i，2，P(P为检测阶段)，歹=1，2，5(，表示对应灰类)，称m；=(gl，gi，g；，gi，95，)为检测阶段i对指标的mass函数o24 mass函数合成24I与不同检测阶段的mass函数合成指标的模糊评语是BIM数据及主管部门领导绩效评价综合结果，因此会受到评价人员自身经验及主观影响，一般不会完全一致，根据各证检测点据源间的差异构造证据距

18、离【101，由此进行修正和合成，给出不同检测阶段的mass函数合成方法。设辨另怵i架O=G。，G2，G5，证据集M=时。，鸩，坼，对应的mass函数分另为m。，m：，m。，定义PP阶的证据距离矩阵D：0 d屹d21 0dPI d弛dIP妨i O(5)式中，略=m；(q)一码(G。)2，i=1，2，p；J=i，2，P。定义证据崛与证据集吖的距离t=5 P 5略略，的大小反映了证据蚝与其他不同信息源证据的差异程度，t越小表明差异度越小，则该证据的可信度越大，定义修正因子毛=(1一t)expT,，使用修正因子占：对原始证据进行修正，修正后的mass函数及相应不确定性为：m：(G。)=占；巩(G。)

19、1v 【 r6、mi(O)=1一mi(G。)I 一式中，孔=1，2，5；江1，2，p；G。O。此时，使用DS合成法则将修正后的各检测阶段对某一指标的mass函数进行合成，从而可以得到整个项目实施过程对各项指标的mass函数。242指标及检测点间的mass函数合成。在应用DS合成公式对各证据进行融合时，需要对重要程度不同的证据进行转换，使其重要程度相等，然后再利用DS合成规贝进行合成。假设一个上层指标受k个指标的影响，可以用熵权法得到不同指标的权重分配，将得到的指标权重组成权重向量矽=At，A2，AK-，AI E0，1，；。A。=1，最高的指标为首要证据，其他指标为次要证据。设A。=maxAI，

20、A2，A。，可得到相对权重向量彤=A：，Ai，A；_。则赋予权重后的mass函数为：m：(G。)=占；mj(G。) 1v 【 f71m：(o)=l一m：(G。)各证据基本置信度经转换后的重要程度与首要证据相同再应用式(7)及DS合成法则便可得到上层指标的mass函数。3实例应用为测度某工程建设项目参与各方的管理流程协同度，按照招投标、设计、生产施工和验收四个阶段，针对5个协同框架检测点，利用BIM中心数据和项目协同管理中心绩效评价结果，分另对各指标项的实际情况作出了判断。以c检测点子流程指标c3“施工进度管理能力提升幅度”为例，表3给出了某企业2个指标的评定结果。31 项目实施各个阶段的数据量

21、化与合成以指标c3为例，根据表2可得四个阶段检测数据一化1 67万方数据煤炭工程 2017年第12期量化值分别如下：P=(O673，0710，0875，0856)。为计算简便，数据处理及融合均借助MATLAB实现，由白化权公式构建各个阶段的初始inass函数，并经过各阶段数据间的相对修正，最终得到各阶段对c3的测度mrs函数分别如下：m。I=(O4636，02881，01486，00318，00000，00679)，雌=(o3888，02941，02113，o0375，00000，00683)，=(o3597，03849，01447，o0433，00000，00673)，m甜=(o1051，0

22、4712，03386，o0204，00000，00647)。应用式(6)、式(7)及DS合成法则对上述四个阶段的m嬲s函数进行合成，可得对于协同度识别框架的mass函数m=(04338，2923，01705，00917，00006，00111)。32检测点及整体协同度mass函数合成在得到各子流程指标的mrs函数后，由于各子流程指标对检测点以及各个检测点对总的管理流程协同度的影响不同，因此需要次级指标的m鹊s函数赋予不同的权重。应用熵权法分析各级指标的重要度，得出其权重向量矽，再使用式(8)将权重向量转换为相对权重向量矽，最后应用式(9)对各指标mrs函数进行赋权，赋权后检测点及总的协同度合成

23、m踮s函数，见表3。表3各级指标man函数信任度分布表33结果分析根据最终合成的数据结果，把5个检查点对应的协同度和总的项目各方管理流程协同度绘制成5星协同度结构分析图，如图2所示，管理流程协同在项目施工单元的测度结果较好，但是在设计阶段，设计单位内部及与参见单位的管理流程协同度的结果则处于较低的水平，由于不同单位的利益不同以及设计单位与施工单位、生产单位的在传统上的隔阂时间较长等原因造成了这种现象；而在协同管理单元测度结果则相对较弱，无论是建设方还是协同管理中心的协同度评价结果相对施工方、生产方都差一个等级，说明建i殳；h-和协同中心对于管理流程的协同具体实施以及效果给予了较低的评价；考虑到

24、参建各方在整个项目实旋过程中的地位和作用不同，以及在新型竞合模式的合作点、追求目标的差别，最终项目实施的整体管理流程协同度在“优秀”、“良好”、“一般”上的信任度分别为16R04236，0，3937和00802，即总的测评结果介于“优秀”与“良好”之间仍有较大的改进空间。o O1 O2 o3 04 05 o6 07 o8 0，9 1o图2管理流程协同度5星结构分析图(下转第172页)万方数据煤炭工程 2017年第12期见表4。表4洼里煤矿选煤厂精煤单位产品消耗量及碳排放量资源 单位产品消耗爿暾因子 (碳kg排Co放量2。t)34运输阶段单位产品碳排放铁路运输的单位路程碳排放量：当采用电力机车运

25、输时，单位路程度量的碳排放量为00087kgCO：e(tkm)，当采用内燃机车运输时为00077kgC02e(tkm)。根据该企业的产品销售外运实际，企业采用电力机车运输，平均运距约650km，根据公式(9)，计算得到在运输阶段煤炭产品碳排放量为566kgCO：et。将原煤开采、矿后瓦斯逃逸、原煤洗选和煤炭产品外运各阶段碳排放量进行汇总，可得到煤炭产品全生命周期碳足迹(煤炭产品碳标签)见表5。表5洼里煤矿煤炭产品碳足迹(碳标签)产品生产阶段 碳排放l(kgC02et一)原煤开采阶段矿后活动阶段煤炭洗选阶段煤炭运输阶段煤炭产品碳足迹(碳标签)8877126673566113764结语文章从煤炭企

26、业生产实际出发，对煤炭生产过程碳排放源及其碳排放情况进行了较深入的分析探讨，在大量调研的基础上，针对煤炭产品生产特点，建立了煤炭产品碳排放计量模型与核算方法，给出了煤炭产品碳足迹核算步骤以及煤炭产品生产各阶段碳排放源及其碳排放因子的确定方法。通过实证研究，给出了洼里煤矿业煤炭产品的碳足迹。由于本文恂建的煤炭产品碳核算模型以中国煤炭生产企业温室气体排放核算方法与报告指南、2岫06年IPCC国家温室气体清单指南为主要参考依据，因此，其煤炭产品的碳足迹核算结果符合国家和国际标准。由此可见，本文所建立的煤炭企业产品碳足迹核算模型及其计算步骤与方法，将为我国煤炭企业核算煤炭产品碳足迹提供重要参考与借鉴。

27、参考文献：1 蒋婷碳足迹评价标准概述J信息技术与标准化，2010(11)：67692 王微，林剑艺，崔胜辉，等碳足迹分析方法研究综述J环境科学与技术，2010，33(7)：23253 British Smnd口ds InstitutionPAS 2050 Specification for theassessment of the life cycle greenhouse gas emissions of goods andservicesSBritish Smndds Institution，2008，894 李晓鹏，孙魔峰，郭逸飞，等我国典型果蔬汁产品生命周期碳足迹探析J饮料工业，201

28、1(10)：55575 IPCC2006Guidelines for National Greenhouse Gas InventoriesRIGES，Japan，20066 郑爽，王佑安，王震宇中国煤矿甲烷向大气排放量J煤矿安全，2005，36(2)：77787 程建军煤矿瓦斯排放现状及利用J煤矿开采，2007，12(1)：22248 解天荣，王静交通运输业碳排放量比较研究J综合运输，2011(8)：4547 (责任编辑赵巧芝)譬庐吣庐k庐吣瓠萨譬庐吨庐沁庐吣瓠g庸吨庐妒譬庸吨庐沁庐吨炉吣扩龟攀商妒譬店吨庐吣学商氇庐吨昏譬庐沁庐吨妒吣瓢g庐吣庐妒譬庐龟庐沁庐吣瓠g庐妒呵庙沁庐吨庐沁庐吨庐沁庐

29、吨庐泸(上接第168页)4结语由于基于BIM的工业化建造过程，项目参与方众多，多方利益主体不同所产生的新型竞合模式下，管理流程的协同测度指标结构以及测定数据信息、评价结果的复杂多变特点，传统的定性或半定量化测度方法不能真正评定出管理流程协同程度。本文运用DS证据理论测度方法，通过案例将分析将复杂的多方信息向定量的测度值转化，并通过测度值5星能力分析图呈现，能直观反映不同项目参与方和项目实施的整体管理流程协同度真实水平，直观反映项目参与方和不同建设阶段的协同优势及需要改进的薄弱环节，可以通过重点检测与优化，达到协同效益进一步提高的目的。参考文献：1 吴宇迫智慧建设理念下的智慧建设信息模型研究D哈

30、尔滨：哈尔滨工业大学，20152 李忱企业经营战略协同机制的系统分析J北京工业172大学报，200I(4)：1922范正认企业核心能力形成的内部协同过程分析J科技管理研究，2000(3)：2428许蓁BIM设计协作平台下反馈信息的流程管理分析J建筑与文化，2014(2)：3437汤丹大型基础设施建设项目协同管理研究D长沙：中南大学，2009王凡俊基于协同论的工程勘察设计企业整合营销战略构建研究D天津：天津大学，2012间丽颖，岳瑞杰，张元兴基于改进DS证据理论的工程项目风险评价模型J建筑技术开发，2013，40(10)：6972柳毅基于加权证据组合的多传感器目标识别J系统工程与电子技术，2003(12)：14751477徐宝祥组织间信息系统协同及其实现技术研究J情报杂志，2008(2)：6365刘春雷基于模糊加权支持度的DS证据理论数据融合方法D哈尔滨：哈尔滨工程大学，2013(责任编辑赵巧芝)H陋M口随p加万方数据