工程管理領(lǐng)域人工智能技術(shù)的應(yīng)用

瞿祎成

【摘 要】隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，工程管理領(lǐng)域也在逐步拓展人工智能技術(shù)的應(yīng)用場景。論文通過文獻可視化技術(shù)分析了當前工程管理領(lǐng)域人工智能技術(shù)的應(yīng)用方向，對于熱點研究問題進行了綜述，并為未來相關(guān)研究的發(fā)展提出建議。

【Abstract】With the continuous development of artificial intelligence technology， the field of engineering management is gradually expanding the application scenarios of artificial intelligence technology. This paper analyzes the current application direction of artificial intelligence technology in the field of engineering management through the literature visualization technology， summarizes the hot research issues， and puts forward suggestions for the future development of related research.

【關(guān)鍵詞】人工智能;工程管理;可視化分析

【Keywords】artificial intelligence; engineering management; visualized analysis

【中圖分類號】TP18 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻標志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2019）02-0172-02

1 引言

建筑行業(yè)一直是數(shù)字化時代中較為落后的產(chǎn)業(yè)，建筑行業(yè)十分依賴于項目參與各方的經(jīng)驗。根據(jù)麥肯錫此前的報告，建筑業(yè)的數(shù)字化進展僅高于農(nóng)業(yè)，位居所有統(tǒng)計行業(yè)中的倒數(shù)第二。[1]過去的工程管理十分依賴于經(jīng)驗，而比較少的利用過往項目積累下的客觀數(shù)據(jù)。

2 人工智能的內(nèi)涵

人工智能是一類通過使用計算機技術(shù)來模擬人類特定思維過程和智能行為的研究，主要包括計算機實現(xiàn)智能的原理、制造類似于人腦智能的計算機，使計算機能實現(xiàn)更高層次的應(yīng)用。它是一種通過模仿人類智能行為產(chǎn)生新的與之相似的方式做出反應(yīng)的智能機器，主要的應(yīng)用領(lǐng)域包括預(yù)測分析、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

3 工程管理領(lǐng)域人工智能應(yīng)用研究可視化分析

隨著大數(shù)據(jù)、智能城市等技術(shù)的發(fā)展，工程管理領(lǐng)域也開始嘗試在工程建設(shè)的場景中應(yīng)用人工智能技術(shù)，本文通過對在Scopus數(shù)據(jù)庫收錄的多本工程管理領(lǐng)域多本頂級SCI/EI期刊內(nèi)以artificial intelligence對1993年到2018年發(fā)表的文獻進行檢索分析：自1993年以來，共有382篇應(yīng)用人工智能理論或模型的文章，其中對于先進技術(shù)比較重視的期刊Automation in construction發(fā)布的論文相關(guān)數(shù)量最多（統(tǒng)計結(jié)果見表1）。

進一步通過可視化分析軟件VOSviewer對Automation in construction檢索到的181篇文獻進行關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析（見圖2.1），可以看出，工程管理研究中人工智能的前沿研究論文發(fā)表的數(shù)量主要涉及的關(guān)鍵詞對應(yīng)的研究內(nèi)容包括了模糊邏輯、案例推理、遺傳算法等人工智能方法，這些方法主要應(yīng)用的場景包括施工現(xiàn)場管理，智能設(shè)計與運維，績效預(yù)測等，下文將按照領(lǐng)域分別進行綜述。

3.1 項目績效預(yù)測

人工智能技術(shù)可以通過對歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來求解傳統(tǒng)線性回歸方法難以求解的復(fù)雜問題。工程項目的成本、工期的影響因素多，且很多因素對工期的影響是非線性的，因此，一直是預(yù)測的難點，而兩者又是施工管理的重點。因此，人工智能技術(shù)被廣泛地用于項目的成本、工期等績效指標的預(yù)測之中。

績效預(yù)測中廣泛應(yīng)用的包括了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、案例推理以及支持向量機等。莫俊文等使用RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對蘭州市比較典型的20幢建筑物的造價進行了回歸預(yù)測，通過實際樣本對模型驗證了模型的可靠性[2]。陳源等人通過案例推理構(gòu)建了公路工程造價預(yù)測模型，驗證了該方法的有效性，實用性[3]。

3.2 施工現(xiàn)場管理

施工現(xiàn)場管理是人工智能應(yīng)用在工程管理領(lǐng)域最為常見的應(yīng)用方向之一，相關(guān)研究主要通過基于人工智能的計算機視覺技術(shù)實現(xiàn)現(xiàn)場信息的識別。

目前基于人工智能技術(shù)的施工安全管理研究的主題主要有現(xiàn)場工人行為的分析和施工的優(yōu)化等。現(xiàn)場工人行為的監(jiān)控，通過使用現(xiàn)場攝像頭等作為輸入識別現(xiàn)場工人的工作安全情況。如趙震通過使用opencv的圖形處理技術(shù)，在識別工人個體的基礎(chǔ)上，辨別出施工人員安全帽配帶情況，從而從一定程度上降低現(xiàn)場的安全隱患。[4]

3.3 智能設(shè)計與運維

基于人工智能技術(shù)的建筑設(shè)計可以通過人工智能技術(shù)強大的工程性能模擬來實現(xiàn)優(yōu)化設(shè)計。基于人工智能技術(shù)的建筑設(shè)計的研究思路主要可以分為兩類，一類研究是數(shù)據(jù)驅(qū)動的，通過對歷史案例的學(xué)習(xí)、比對進行求解，如通過案例推理技術(shù)來建立基于BIM的智能化輔助設(shè)計平臺，一類研究是以新穎的算法為基礎(chǔ)的，通過算法突出的計算性能實現(xiàn)設(shè)計的優(yōu)化，如王敏通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對暖通控制系統(tǒng)的PID控制參數(shù)進行優(yōu)化，不斷調(diào)整控制誤差，保證暖通控制效果。

基于運維階段的重要性及當前產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不足，人工智能技術(shù)被廣泛用于建筑的運營維護。現(xiàn)代的設(shè)施管理除了對各個系統(tǒng)的優(yōu)化外，還需要實現(xiàn)對不同專業(yè)、不同格式的數(shù)據(jù)的集成，涉及的問題十分復(fù)雜。隨著21世紀，BIM技術(shù)的快速發(fā)展，通過人工智能結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)，對于建筑運營中的設(shè)備以運維期間產(chǎn)生的信息集成化管理，從大數(shù)據(jù)中提取有用的信息，對于設(shè)施管理的問題進行識別和預(yù)測已經(jīng)成為一個全新的研究方向。

4 結(jié)論

綜上，人工智能技術(shù)在從施工現(xiàn)場管理、智能設(shè)計與運維、績效預(yù)測等多個方向優(yōu)化了傳統(tǒng)工程管理的問題的同時，為一些傳統(tǒng)方法難以解決的研究問題提供了全新的研究視角。

當前，人工智能技術(shù)在工程管理領(lǐng)域的應(yīng)用呈現(xiàn)出了領(lǐng)域交叉、行業(yè)交叉的特點，研究往往需要涉及多種不同專業(yè)的知識，呈現(xiàn)出復(fù)雜、系統(tǒng)的特點。因此，進一步發(fā)展人工智能技術(shù)在工程管理領(lǐng)域的應(yīng)用需要增強跨行業(yè)、跨組織的協(xié)作機制，進一步增強信息、知識的集成，在多方協(xié)作的基礎(chǔ)上，充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，實現(xiàn)工程項目管理上的創(chuàng)新。

【參考文獻】

【1】Agarwal R， Chandrasekaran S， Sridhar M. Imagining constructions digital future[J]. MCKINSEY INSIGHTS REPORT， MCKINSEY & COMPANY AND MCKINSEY GLOBAL INSTITUTE， JUN， 2016.

【2】莫俊文，吳海龍.基于RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房屋建筑工程造價預(yù)測研究[J].工程造價管理，2018（06）：15-23.

【3】陳源，崔文浩，賴應(yīng)良.基于案例推理的山區(qū)高速公路工程造價估算研究[J].價值工程，2016，35（33）：37-38.

【4】趙震.基于OpenCV的人體安全帽檢測的實現(xiàn)[J].電子測試，2017（14）：24-25.