基于TOPSIS和灰色相關性的“BIM+VR”技術應用風險評價研究

金長宏，詹 能

（安徽建筑大學經濟與管理學院，合肥 231500）

0 引言

隨著BIM熱在國內不斷發酵，業內不斷提出BIM的各種第三方應用理念，“BIM+VR”技術便是其中的一種，BIM即建筑信息模型，它不但能夠在虛擬中建立出建筑的仿真模型，并且還能夠在其中賦予其與建設工程項目相對應的各項信息，而VR技術能夠模擬出一個虛擬仿真的三維空間。BIM技術使得建設工程在前期從平面走向三維立體，而VR的存在使得BIM這樣一個集成建筑工程所有數據的信息體以一個全新的方式呈現，使得建設工程各個參與方在信息交互過程中更加方便、高效、真實。

“BIM+VR”技術一經提出便得到了業內廣泛的關注，但該技術在建設工程項目實際應用中存在著一定的風險。本文根據該技術研究現狀，構建“BIM+VR”技術風險評價模型，旨在使得應用“BIM+VR”技術的建設工程項目能夠提前發出預警和有效規避風險[1]。

1 “BIM+VR”技術風險指標的建立

依據目前國內“BIM+VR”技術應用現狀，綜合考慮該技術對建設工程項目的影響，遵循全面、科學、合理、獨立的選擇原則，為使針對應用風險評價而選取的指標體系更加完善，本文選取了技術風險、應用環境風險、人力資源風險、經濟風險、管理風險共5個指標，對我國建設工程項目應用“BIM+VR”技術進行嚴謹的風險評價分析。具體指標如圖1所示[2]。

圖1 “BIM+VR”技術應用風險評價指標體系

1.1 技術風險

首先，BIM技術依托于一系列應用軟件，比如revit、navisworks、bentley等，這些軟件在使用方式和方法上很多方面都和國內本土軟件有著不同，對于用慣了國內軟件的技術人員來說會有不適應感，并且BIM相關軟件在操作層面上還缺乏一些便捷性，軟件的操作效率會相應地下降。雖然國內為了更好地適應BIM技術，進行了很多二次插件的開發，希望借此使BIM技術能夠更好被國內相關技術人員所接受，但是據了解，目前很多插件的應用都存在著數據丟失的現象，數據失真使其實際應用價值大大降低。其次，“BIM+VR”技術在實際使用過程中，還需要保證BIM軟件中導出與VR設備的交互式文件具有高度的保真率，而某些用戶在使用VR設備時會感受到一定的眩暈感，為了得到更好的交互式效果，需要使其在視網膜上投射極少量的圖像，以保證高度的還原性，否則將會導致體驗感變差并且產生延遲、眩暈感。最后，“BIM+VR”技術若在建設項目中使用，還需要各個參與方達到一定的技術要求，倘若某一方在技術層面達不到要求，可能會在工作交接過程中出現偏差或是口徑不一致的現象，由此可以看出技術應用能力是風險評價中不可忽略的影響因素之一。

1.2 應用環境風險

新型技術的推廣依賴政府與企業的支持，外來引入軟件在國內應用落地還存在一個適應的過程，業主方（甲方）對其不是十分了解，不能很好地發現其應用價值。對于建設方（乙方）來說，既然甲方對新技術的應用不做要求，那么乙方也不會主動去進行應用開發。并且現階段該技術普及率還較低，只有一些一線大城市應用情況較好，其余城市還在嘗試性接觸、觀望中，政府和企業有待大力推行。

1.3 人力資源風險

當前，國內BIM技術人才流失嚴重。近幾年，一些高校才逐漸將BIM技術作為一門主修課程搬上課堂，設計單位和相關應用單位招聘的都是土木或造價專業從業者，這些人都是半路出家開始學習BIM技術，經驗積累較少。正在從事BIM技術的從業者受各種因素影響并不能完美實現BIM技術所帶來的應用價值，開始將目光轉向其他行業，無疑對該技術的發展產生了不利影響。

1.4 經濟風險

任何新技術的興起與普及都可能會產生一定的損失，這是無法避免的一個過程?！癇IM+VR”技術應用落地背后存在的前期投資也是一筆無法避免的花銷，由于是新興技術，應用企業需要培養一批相關“BIM+VR”技術從業人員。該軟件對于電腦配置有著較高的要求，電腦設備也需要更新換代以支持正常業務運作，還需要購買VR相關設備，短期投資費用較高且經濟效益不明顯，目前行業內運用該技術并不成熟，企業員工剛培訓完就進行一些實際項目的技術應用并不現實，企業內部資源經驗積累還不夠，還需要很長一段時間來摸索，因此，不能在很短的時間內實現累積凈現金流量出現正值。

1.5 管理風險

新技術的誕生必然會導致原有管理模式的改變，以建設項目來說，由于新技術帶來了一定的便捷性，會導致原有EPC項目各個階段的工作內容和工作量均發生一定的改變，所以公司對于內部的考核制度、獎懲制度、任務分配辦法也必須做出相應的調整，若缺乏完備的工作指引，必然會導致后續工作出現一定的混亂，從而給項目順利的實施造成巨大的風險[3]。

2 “BIM+VR”技術風險評價模型的建立

針對分析論證得出的“BIM+VR”技術應用風險各個評價指標的特點，本文引入基于灰色關聯度改進的TOPSIS模型進行風險評價。TOPSIS法是通過計算多個目標評價問題中各個目標之間的擬合度來反映出各個項目之間與正負理想方案之間的相似程度，但是該種方法存在著一個缺點，它并不能體現各個項目內部各種評價指標的變化與正、負理想方案之間的區別，而灰色關聯度可以有效地說明上述兩者之間的區別；在這種背景下，采用將TOPSIS法與灰色關聯度分析法結合起來的方式，彌補相互之間的不足，構建出TOPSIS+灰色關聯度雙評價模型，采用此種方法對“BIM+VR”技術應用風險進行評價，使得最終的評價結果具有科學嚴謹的參考價值[4]。應用風險評價分析步驟如下。

第一步標準化原數據，然后使用熵加權方法確定每個風險指示器的權重，獲得最終矩陣。

①構建矩陣。對包含n個評價索引的m個樣本進行評價，對應的索引值為rij(i=1,2,....…m;j=1,2…n)，其指標矩陣R=(rij)m×n。

②指標矩陣規范化。根據式（2）對各個評價指標進行規范化處理，最終得到無量綱化指標矩陣Xij=(xij)m×n。

③確定指標權重。熵重量法用于確定每個索引的重量。根據熵的定義，計算第j項指標的熵值bj為

j表示第一個方案在初始風險下的比例，第j個索引的熵權重為

指標權重列向量為

式中vi表示指標權重。

④指標矩陣加權標準化。將與歸一化索引矩陣相對應的索引權重相乘，獲得加權的歸一化矩陣Y為

第二步確定評估樣本的正理想解和負理想解，計算樣本和正理想樣本及負理想樣本的歐幾里德距離和灰度相關性。

①確定正理想解與負理想解。通過找到每個索引的最大值和最小值，根據構成正和負理想解的原理計算正理想解和負理想解。

②計算歐幾里德距離。假設樣本到正負理想解之間的歐幾里德距離分別為，則可得到：

③計算樣本到正、負理想解的灰色關聯度，計算第一個與索引相關的樣本與灰色的正、負理想樣本的相關系數。

第i個樣本與正、負理想樣本之間的灰色相關性為

第三步根據符合度的計算，對樣品進行排序優化。

①無量綱化處理。

式中e1和e2反映了進行決策時的偏好程度，且e1+e2=1，e1和e2的數值可根據情況合理進行選擇。分別反映了樣本與正、負理想解的擬合程度。

③計算相對擬合度。相對擬合度反映了待評樣本與正理想解或負理想解在態勢變化上的接近程度。

式中δi表示相對擬合度。

④樣本優劣排序。根據各個公式的計算結果，依據δi的大小對樣本進行排序，δi越大，表示待評樣本越貼近正理想樣本，樣本越優；反之，δi越小，則表示樣本越劣[5]。

3 案例分析

3.1 構建加權標準化矩陣

由于“BIM+VR”技術在各個地區發展程度不一樣，一二線城市普及率和應用成熟度會優于三四線城市。基于此，本文分別從華中、華北、華南、西北、東北、西南地區隨機選取5個省份，且剔除其中應用成熟度較高和較差的省份，對“BIM+VR”技術應用情況做調查研究。通過線上線下訪問相關BIM從業者、設計單位、BIM咨詢公司等，請相關專家按照0-1評分法分別從技術風險、應用環境風險、人力資源風險、經濟風險和管理風險5個方面對該技術應用風險進行打分。具體結果見表1[6]。根據式（2）-（6）使用熵權法計算各指標的權重，結果見表2。

表1 評分結果

表2 指標權重

在得到指標權重以后，根據式（7），可求加權標準化矩陣Y為

3.2 計算歐幾里德距離和灰色關聯度

根據式（8）和（9）分別確定同一屬性指標的正理想解及負理想解，結果見表3。

表3 計算結果

歐幾里德距離是根據加權歸一化矩陣分別使用公式（10）和（11）計算的，根據公式（12）-（14）得到灰色的相關性。結果如表4所示。

表4 歐幾里德距離和灰色關聯度

3.3 計算相對擬合度

歐幾里德距離和灰度相關性根據公式（15）進行標準化（參照表5），然后根據公式（16）計算樣本接近正、負理想解的程度，其中取e1=e2=0.5（表6），最后根據式（17）計算相對擬合度（表8），最終對計算出來的結果進行排序[7]。

表5 處理后的歐幾里得距離和灰色關聯度

表6 樣本與正理想解及負理想解的接近程度

表7 評價結果

由表7可知，5個被評價的“BIM+VR”技術應用省份得分從高到低依次是A、E、D、B、C。

4 結果分析

一般來說，最終結果越接近正理想解，樣品越好，但是使用灰色相關性得到改善的TOPSIS方法，其評價結果越小樣品越好，樣品越接近正確的理想解，相應的省份應用該技術風險性較高。表7顯示C省風險最低，A省得分最高，所以A省應用風險較大。

5 結論

本文秉持科學合理的態度，選取了5個省份對“BIM+VR”技術應用的風險指標進行評價。通過專家打分，綜合考慮選用灰色相關性改進的TOPSIS方法，對相關數據進行一系列的計算，得出A省應用該技術風險性較高，C省風險性最小?；疑嚓P性與TOPSIS結合的方法比較于其他評價方法而言，具有一定嚴謹性和可靠性，可通過該方法對不同省份應用技術風險性大小進行排序，為相關企業選擇相應省份應用技術提供一定的參考價值，運用模型進行必要的項目風險評估[8]。

由熵權法計算得到的權重可以看出，技術風險和人力資源風險為0.200 9，經濟風險為0.201 4，三者權重之和為0.603 2，占比3/5，由此得出應用該技術的時候需要對以上3個指標重點關注，在項目開始之前做好前期資金投入的資金儲備，能夠支撐項目正常運轉，對于BIM相關技術人員的選擇也要考慮實踐性而不僅停留在理論階段，后期也要注重BIM技術的更新，組織相關技術人員定期集中培訓[9]。