期 2023 年 41 建筑工程数字化造价体系构建与实施路径研究 阳 辉 中冶长天国际工程有限责任公司 湖南 长沙 410000 【摘 要】：本研究旨在探讨建筑工程数字化造价体系的构建与实施路径，以适应现代建筑工程管理的需求。随着信息技术的飞 速发展，数字化造价体系在建筑工程中的应用日益重要。本文基于现有文献和案例研究，提出了一种可行的数字化造价体系构建 和实施路径，旨在提高建筑工程的 和实施路径，旨在提高建筑工程的效率、精度和可持续性。通过本研究，我们希望为建筑行业的数字化转型提供有力支持和指导。 【关键词】：建筑工程；数字化造价；体系构建；实施路径；效率；可持续性 DOI:10.12417/2811-0536.23.08.014 Research on the Construction and Implementation Path of Digital Cost System of Construction 建筑工程是复杂的系统工程，涉及众多领域和多方利益相 关者。传统的造价管理方法往往存在信息不对称、数据不精确、 决策不科学等问题，影响了工程项目的管理和运营。随着信息 技术的飞速发展，数字化造价体系的应用成为提高建筑工程管 理效率和质量的关键。数字化造价体系不仅可以帮助建筑企业 更好地掌握工程成本，还能提高成本控制、风险管理和项目决 策的能力。然而，构建和实施数字化造价体系并非一蹴而就的 任务，需要考虑众多因素和复杂的管理流程。因此，本研究旨

包括建设项目的定位、使用要求、建筑面积、造价和总投资等。 B、城市建设部门同意设计的批文 城市为了加强管理及进行统一规划，一切设计都必须事先得到建设部门的批准。批文必须明 确指出用地范围（红线图），以及有关规划、环境及个体建筑的要求。 C、落实设计任务书 a、建设项目总的要求、用途、规模及一般说明。 b、建设项目的组成，单项工程的面积，房间组成，面积分配及使用要求。 c、建设项目的投资及单方造价，土建设备及室外工程的投资分配。 束时间；需消费资源；需协调各方关系。 项目管理就是运用各种知识、技能、手段和技术在活动过程中，进行沟通、权衡、整合项目 23 所需资源，其实质是投资管控行为，在复杂多变的环境中要做好一件事，并创造价值。 下面引用部分项目管理的要求： A、进度管理和控制： a) 审批后按时间要求启动项目，编制项目进度表，明确项目组成员的分工和配合、各阶段 的输出和所需要的评审和审查。项目执行总监定期检查项目组成员的工作进展； ，在设定时间内收齐各施工单位的投标书 （施工单位按施工图纸对工程的各个细节进行报价，通过招投标的方式，制作出投标书，至 少包括如下方面：材料要求；价格；总造价；结算方式；完工期限；质量保证方面要求。根 据图纸和图纸会审材料编制工程造价以及材料使用分析，编制工程施工工期计划），由园区 组织的招标委员会进行评标和开标（审核数量、单价、规格型号、品牌、开工和完成时间、 资金能力、企业实力等等）。

绿色环保的新一代数据产业创新基地。 数字化交付平台 BestDC 支撑的数据中心智能建造项目，是园区建设等级最高、技术最 先进的项目。项目建设基于安全管控智能化、质量管理精细化、进度管理可控化、造价管控 网络化和施工绿色化的“五化”目标，在设计、施工数字化的基础上，引入 5G、AI、云平 台、大数据和边缘计算等技术实现能力升级：安全管理智能化方面，安装施工摄像头近 50 个、智能 AI 务 472 条；整体验收整 改周期较计划提升 8 天；实现质量问题“0”返工；进度管理可控化方面，通过工厂预制、 AI 智能寻优，缩短工期 1.5 月，实现工期缩减 20%；造价管控网络化方面，进度关联造价， 造价提效 80%；施工管理绿色化方面，数字化手段消除返工优化工期，提升整体 10%工期； 激光点云扫描，BIM 半自动建模，消除 120 个碰撞点，减少返工及浪费；工厂预制，系统智

建设 全域高可靠 配电和制冷分布式部署、单台故障不扩散、故障域最小化 BP可落地* 领先区域造价基线的成本、PIP≤9 Months 园区 预制模块化方案 风冷 冷水机 蓄冷罐 办公室 模块 *备注：基于华为设计及端到端生态解决方案 CFD仿真 结构应力分析 PUE计算 电路仿真 造价评估 PIP模板 03 模块设计 设备模块 IT机柜、网络柜、存储柜、配电柜、配电梯架、业务线架、综合布 机房尺寸灵活、核心模块安装便捷、超大单体容量 全域高可靠 配电和制冷分布式部署、单台故障不扩散、故障域最小化 BP可落地* 领先区域造价基线的成本、PIP≤12 Months *备注：基于华为设计及端到端生态解决方案 CFD仿真 结构应力分析 PUE计算 电路仿真 造价评估 PIP模板 IT机柜功率：50 kW/柜 丨 70 kW/柜丨 132 kW/柜 容量覆盖：15MW-50MW 方案简介

系统的窃电情况。 1.3.3 电力数据的竞争动态 对电力企业来说，数据的战略价值越来越大。如何发电、输电和供电已经不再是电力公司的核心 能力，电力公司必须努力提升自身能力，从手中掌握的数据中创造价值。 电网的现代化和数字化迫在眉睫。而这一过程也会产生海量的数据。对企业来说，加大对数字化 转型投资，建设互联互通的数字化电网，提升能力使公司能够在自己的系统中对数据进行管理 和响应将是一个重要的战略要求。需要考虑的因素包括： 数字化转型的成功之路 全新的架构与平台。企业将需要一个全新的架构和平台来管理新的数据环境。随着电力企 业开始对电网和流程进行数字化管理，云、大数据、数据分析和人工智能等技术将尤其重 要，有助于企业创造价值、推动创新。 数据分析尤其重要。能源领域数据与分析工具的广泛使用每年可以为电力公司节省将近 200亿美元，并节省2700亿美元的电力基础设施投资。IDC预计到2024年，全球电力企业在 数据分析上的开支将增加8 制定电力行业数字化转型的基准 b.明确并优先考虑那些有助于实现企业的理想数字化形态及重要业务的数字化目标 3.打造数字化转型路线图 a.优先考虑业务因素及目标 b.优先考虑数字化目标，解决最突出的问题以创造价值 c.确定有助于实现数字化目标的用例 4.明确支持数字化转型所需的各项能力，涉及： a.技术和平台 b.关键业绩指标（KPI） c.组织 15 打造面向未来的电力企业 数字化转型的成功之路

取 30 年。 主要电源造价按表 3-1 选取。 表 3-1：主要电源初始投资成本 ( 单位：元 / 千瓦 ) 年份 煤电 风电 气电 核电 2030 年 3400 5300 2400 20000 2035 年 3400 5000 2400 20000 注：上述煤电、风电、气电单位造价成本来源于最新中标 EPC 价格。核电参考三门核电机组单位造价成本。 2 小时电化学储能系统项目初始投资成本约

开发 系统 集成 顶层 设计 咨询 > > > > > 智慧业务 33 生态体系的引领者 发挥龙头企业优势，整 合产业链中上、中、下 游多方资源，构建开放 合作的生态合作关系， 为客户创造价值。 生态协作 合志共赢 学研机构 10+ 国内外知名院校 国际合作 12+ 国际机构组织 政府组织 独立软件开发商 100+ISV 商业地产 5+ 国内大型地产商 协会联盟 20+ 开发 系统 集成 顶层 设计 咨询 > > > > > 智慧业务 36 生态体系的引领者 发挥龙头企业优势，整 合产业链中上、中、下 游多方资源，构建开放 合作的生态合作关系， 为客户创造价值。 生态协作 合志共赢 学研机构 10+ 国内外知名院校 国际合作 12+ 国际机构组织 政府组织 独立软件开发商 100+ISV 商业地产 5+ 国内大型地产商 协会联盟 20+

 建筑运行能效统计  故障检测与诊断  报表和报告  节能评估 五、智慧体育馆投资估算 投资估算 某体育馆智能化项目投资估算 序号 系统名称 系统造价（万元） 序号 系统名称 系统造价（万元） 1 综合布线系统 30 14 大屏显示系统 30 2 程控交换系统 7 15 信息发布系统 23 3 无线对讲覆盖系统 10 16 扩声系统 100 4 有线电视及卫星接收系统

价格水平编制期：本工程静态投资按工程所在地编制期市场价格水平 计算。 8.2 投资估算 名称 风电容量 单千瓦 动态指 标 光伏容量 单千瓦动 态指标 储能容量 单千瓦动 态指标 投资匡算 造价区 间 动态投资 MW 元/kW MW 元/kW MWh 元/kWh 万元 万元 登封**源网 荷储一体化 项目 80 6893.77 76 3221.23 60 1400 83384～9383 光伏规划容量为 76MW，安装磷酸铁锂 电池储能系统，储能规划容量 30MW/60MWh。 按照本规划报告数据，且参照同类电场项目指标数据作为典型造价指 63 / 68 标，同时考虑开发年序对造价的影响。经计算本源网荷储一体化项目单千 瓦动态造价指标为：风电部分 6893.77 元/kW，光伏部分 3221.23 元/kW，储能部分 1400 元/kWh。本期动态投资合计为 882509

HADOOP/Spark 技术 流处理 信息 基于数据湖分析 机器学习 大数据存储 SQL 数据仓库 数据湖 其他数据 信息系统 设备 传感器 数据 数据湖与价值发现 工业大数据建模目标 制造价值提升 1 、原因分析的工艺优化； 2 、设备预测性维修； 3 、产线异常监控； 4 、产品质量控制； 供应商管理提升 1 、风险预测与分析； 2 、交付时间与路径优化； 3 、供应商评价与信用管理； 状态、预防设备故障、优化 生产过程、提升产品质量、 能效增强、人机协同。 通过对历史数据清洗整合， 进行模型的训练，优化模型 参数，进行更加有效的生产 和运营。 强化模型 工业大数据建模目标 制造价值提升 1 、原因分析的工艺优化； 2 、设备预测性维修； 3 、产线异常监控； 4 、产品质量控制； 供应商管理提升 1 、风险预测与分析； 2 、交付时间与路径优化； 3 、供应商评价与信用管理；