BIM技術在工業物聯網設計流程中的應用與研究

摘 要：為進一步優化工業物聯網設計流程，通過文獻閱讀和問卷調查的方式識別工業物聯網設計核心因素，總結出適用于工業物聯網的設計流程。基于該設計流程，通過質量屋方法分析優化指標，并深入研究BIM技術特點和優勢，將BIM技術融入到工業物聯網設計流程中，較好實現定位、識別、跟蹤、監控和管理等功能，進一步發掘BIM技術在優化工業物聯網設計流程方面的可行性。

關鍵詞：BIM技術；工業物聯網；設計流程；質量屋；SPSS軟件；核心因素

中圖分類號：TP399 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2025）04-0-04

0 引 言

2022年中央《政府工作報告》中明確提出了要加快發展工業物聯網，提升關鍵軟硬技術創新和供給能力，21個省區市在《政府工作報告》中將工業物聯網列入年度工作任務[1]。雖然市場前景一片大好，但是設計現狀令人堪憂，Rahmani Amir Masoud在研究中綜合分析了工業物聯網項目當前的設計水平，認為當前的設計水平在一定程度上影響了工業物聯網項目的順利交付。由于設計經驗不足，導致79%的案例出現了成本過大的問題，64%的案例因為存在大量變更，影響了項目質量，57%的案例無法滿足客戶需求[2]。

BIM技術充分利用數字技術創建工程數據模型，在設計階段持續更新，助力工業物聯網設計的實現[3]。

1 研究現狀

1.1 工業物聯網設計研究現狀

1.1.1 傳感層研究現狀

Dash Ranjan Kumar等為確保工業物聯網檢測數據的可靠性，研究了新的智能部署技術，采用改進的期望最大化方法，將傳感器坐標位置導出供設計人員參考，減少了因人為因素導致的傳感器位置錯誤問題[4]。文獻[5]提出了一個可長時間為傳感器供電的寬帶能量收集系統，通過補充傳感器電池，拓寬傳感器部署的空間。

1.1.2 網絡層研究現狀

考慮到多種類型設備處于同一網絡時造成網絡延時，文獻[6]提出在設計過程中通過UAV輔助設計平臺對網絡信號進行評估及分析，實時匯總網絡負荷，降低延時風險。為了優化網絡架構，文獻[7]提出從數據、控制和應用方面建立網絡拓撲，改善網絡傳輸性能。

1.1.3 系統層研究現狀

Kontron公司研發了一款具備圖形和計算性能的軟件，能夠為工業物聯網用戶展示人機交互界面[8]。文獻[9]研究了一款智能人機交互軟件，實現了工業物聯網系統界面的優化。文獻[10]研究了一款融合應用級防火墻的平臺，通過云組件和收集管理模塊的應用確保系統各節點層消耗最少的資源，將工業物聯網數據傳送到開放網絡空間。

1.2 BIM技術研究現狀

1.2.1 國外研究現狀

文獻[11]針對埃及工業管理制度，對106名受訪者進行調查，調查內容包括圖紙編制、估算工程量、成本管理等，證實了應用BIM技術可加強設計管理，如集中數據處理、優化信息流、改進成本控制、維護進度計劃、完善描述性信息以及處理不同背景利益相關方等。文獻[12]針對工業領域復雜的行業背景，提出了基于BIM技術的3D設計模式，提高了設計人員在規劃、設計和管理方面的洞察力。

1.2.2 國內研究現狀

文獻[13]通過BIM數據庫實現了工程信息共享，有效提高了設計管理效率。文獻[14]從信息模型的影響因素角度出發，利用問卷調查法和專家訪談，改進了信息模型，解決了系統集成及“信息孤島”問題。文獻[15]利用BIM技術的模擬性、可視化和協同性特征，在設計階段實現了信息化管理。

1.3 BIM技術優化工業物聯網設計研究現狀

文獻[16]選擇了55項物聯網集成相關研究，梳理了BIM技術在拓展物理世界與虛擬環境時兩者之間的關系，證明了其應用在設計階段的可行性。文獻[17]分析了設計過程中存在的大量數據，發現利用BIM技術信息模型能夠提高設計管理效率，解決設計協同和數據共享方面存在的問題。

2 工業物聯網設計流程

2.1 核心因素選取

為改善工業物聯網設計流程，需準確識別設計過程的核心因素。由于工業物聯網技術新穎，工程實踐的深度和廣度還有待挖掘，最終本文采用定性及定量相結合的方法。工業物聯網設計核心因素選取見表1。采取文獻分析法對核心因素進行選擇，運用頻數統計的基本原理和方法，將文獻涉及的6個主要因素匯總。實施問卷調查，驗證調查問卷指標的關聯性和相似性，文章通過SPSS軟件對調查數據進行了信度和效度驗證，最終得到了準確的核心因素。

2.1.1 調查問卷方法

對位于北京、天津和上海的三家國際工業物聯網公司的設計師及管理專家（工作年限均在5年以上）發放調查問卷。問卷內容涵蓋了網絡規劃、設備檢測、系統集成及項目管理等。參考李克特量表進行五級打分，打分規則為：重要程度最高為5分、較高為4分、一般為3分、較低為2分、無影響為1分。

2.1.2 調查問卷回收

共計發放調查問卷67份，收回有效問卷62份。調查結果見表2。

2.2 核心因素驗證

2.2.1 信度驗證

本研究采用克隆巴赫系數方法來驗證調查問卷的內在信度。克隆巴赫系數公式如下：

α﹦（n/n-1）（1-Si2/St2）" " " " " " " " " " " " " " "（1）

式中：α為信度系數；n為測驗題目數；Si2為每題被試得分的方差；St2為所有題被試所得總分的方差。在探索性研究中，信度達到0.7便可接受，經測算，該問卷調查表的信度為0.786，證明調查結果可靠。

2.2.2 效度驗證

調查效度檢驗如圖1所示。通過SPSS軟件對調查結果進行降維因子分析，導出KMO和巴特利特檢驗數據，使用近似卡方、自由度及顯著性分析得出結構效度。當KMO大于0.50，且顯著性小于0.05時，證明調查問卷有效。

2.3 核心因素分析

主要問題調查描述統計見表3。對用戶需求不明確的打分為4.45，對專業間信息協調度打分為4.17，對應用層協議整合度打分為2.35，對網絡層路由規劃打分為2.75，對綜合布線碰撞分析打分為3.61，對傳感器位置覆蓋率打分為3.46。

2.4 設計流程搭建

通過核心因素分析，完成工業物聯網設計流程，具體見表4。

3 BIM技術優化工業物聯網設計流程

3.1 分析改善指標

引入質量屋，挖掘各類指標。質量屋QFD分析見表5。邀請了H公司的5名工程師（設計年限10年以上），針對表6的設計流程搭建質量屋。

3.2 優化設計流程

基于質量屋找到設計流程優化方向及BIM技術優化設計流程的切入點。如圖2所示，在初設階段，利用BIM虛擬設計功能優化現場傳感設備位置及參數選型；在施工圖階段，利用BIM沖突檢測功能解決綜合布線系統沖突；在系統融合階段，利用BIM三維建模功能實現系統操作界面可視化；在設計校審及變更流程階段，利用BIM共享平臺解決設計交叉和溝通不暢等問題。

4 結 語

本文總結了工業物聯網的設計特點，從提出問題、分析問題和解決問題的角度出發，搭建了工業物聯網設計流程，打通了工業物聯網設計、溝通的最后“一公里”，進一步優化了工業物聯網設計流程，提高了設計質量和效率。

注：本文通訊作者為崔江。

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