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bim成本核算

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成本核算困难的原因:
一是数据量大每一个施工阶段都牵涉大量材料、机械、工种、消耗和各种财务费用,每一种人、材、机和资金消耗都统计清楚,数据量十分巨大。工作量如此巨大,实行短周期(月、季)成本在当前管理手段下,就变成了一种奢侈。随着进度进展,应付进度工作自顾不暇,过程成本分析、优化管理就只能搁在一边 [11]  。
二是牵涉部门和岗位众多。实际成本核算,当前情况下需要预算、材料、仓库、施工、财务多部门多岗位协同分析汇总提供数据,才能汇总出完整的某时点实际成本,往往某个或某几个部门不能实行,整个工程成本汇总就难以做出。
三是对应分解困难。一种材料、人工、机械甚至一笔款项往往用于多个成本项目,拆分分解对应好专业要求相当高,难度非常高。
四是消耗量和资金支付情况复杂。材料方面,有的进了库未付款,有的先预付款未进货,用了未出库,出了库未用掉的;人工方面,有的先干未付,预付未干,干了未确定工价;机械周转材料租赁也有类似情况;专业分包,有的项目甚至未签约先干,事后再谈判确定费用。情况如此复杂,成本项目和数据归集在没有一个强大的平台支撑情况下,不漏项做好三个维度的(时间、空间、工序)的对应很困难。
BIM技术在处理实际成本核算中有着巨大的优势。基于BIM建立的工程5D(3D实体、时间、WBS)关系数据库,可以建立与成本相关数据的时间、空间、工序维度关系,数据粒度处理能力达到了构件级,使实际成本数据高效处理分析有了可能。
解决方案:
1)创建基于BIM的实际成本数据库。
建立成本的5D(3D实体、时间、工序)关系数据库,让实际成本数据及时进入5D关系数据库,成本汇总、统计、拆分对应瞬间可得。
以各WBS单位工程量人材机单价为主要数据进入实际成本BIM中。
未有合同确定单价的项目,按预算价先进入。有实际成本数据后,及时按实际数据替换掉。
2)实际成本数据及时进入数据库
一开始实际成本BIM中成本数据以采取合同价和企业定额消耗量为依据。随着进度进展,实际消耗量与定额消耗量会有差异,要及时调整。每月对实际消耗进行盘点,调整实际成本数据。化整为零,动态维护实际成本BIM,大幅减少一次性工作量,并有利于保证数据准确性。
材料实际成本。要以实际消耗为**终调整数据,而不能以财务付款为标准,材料费的财务支付有多种情况:未订合同进场的、进场未付款的、付款未进场的按财务付款为成本统计方法将无法反映实际情况,会出现严重误差。
仓库应每月盘点一次,将入库材料的消耗情况详细列出清单向成本经济师提交,成本经济师按时调整每个WBS材料实际消耗。
人工费实际成本同材料实际成本。按合同实际完成项目和签证工作量调整实际成本数据,一个劳务队可能对应多个WBS,要按合同和用工情况进行分解落实到各个WBS。
机械周转材料实际成本。要注意各WBS分摊,有的可按措施费单独立项。
管理费实际成本。由财务部门每月盘点,提供给成本经济师,调整预算成本为实际成本,实际成本不确定的项目仍按预算成本进入实际成本。
按本文方案,过程工作量大为减少,做好基础数据工作后,各种成本分析报表瞬间可得。
3)快速实行多维度(时间、空间、WBS)成本分析
建立实际成本BIM模型,周期性(月、季)按时调整维护好该模型,统计分析工作就很 ,软件强大的统计分析能力可 满足我们各种成本分析需求。
基于BIM的实际成本核算方法,较传统方法具有极大优势:
快速。由于建立基于BIM的5D实际成本数据库,汇总分析能力大大加强,速度快,短周期成本分析不再困难,工作量小、效率高。
准确。比传统方法准确性大为提高。因成本数据动态维护,准确性大为提高。消耗量方面仍会有误差存在,但已能满足分析需求。**总量统计的方法,消除累积误差,成本数据随进度进展准确度越来越高。另外**实际成本BIM模型,很容易检查出哪些项目还没有实际成本数据,监督各成本条线实时盘点,提供实际数据。
分析能力强。可以多维度(时间、空间、WBS)汇总分析更多种类、更多统计分析条件的成本报表。
总部成本控制能力大为提升。将实际成本BIM模型**互联网集中在企业总部服务器。总部成本部门、财务部门就可共享每个工程项目的实际成本数据,数据粒度也可掌握到构件级。实行了总部与项目部的信息对称,总部成本管控能力大为加强。

18案例分析丨BIM项目建模案例综合分析!

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  案例4:北京某商业综合体项目

  本案例**对北京某商业综合体项目BIM应用案例的介绍,详述一个项目在设计阶段从建模到模型基本应用的过程。

  1、项目背景

  2、BIM技术应用的内容

   (1)施工图基础模型构建

   (2)管线碰撞及综合优化

   (3)工程量统计

   (4)4D施工模拟

   (5)工程变更洽商预先评估

   (6)商业室内部分可视化漫游

  3、组织流程及实施要求

   (1)项目实施组织流程

   (2)项目实施要求

   (3)项目实施软硬件环境

   (4)项目实施交付物

智慧城市的发展需要开放数据支持

智慧城市的建设与发展以城市数据资源整合与利用为基础。某种程度上说,数据的开放、共享和利用情况直接影响着智慧城市的建设步伐。近日,英国开放式数据研究所(The Open Data Institute,ODI)发布文章称,智慧城市建设应把握好数据开放这个切入点。

数据开放程度影响城市“聪明度”

智慧城市开放数据,是指将政府、企业、非营利组织等掌握的各类数据主动向公众公开,供用户查询、**、使用,以实现智慧城市的数据信息在网络空间公开、共享与利用。该研究所专家称,智慧城市其实就是“数据城市”,数据开放程度影响了城市的“聪明度”,并**终决定了城市生活的便利性和宜居性。

该研究所在发布的名为《利用开放数据和自发地理信息建设智慧城市》(Using open data and volunteered geographic information for smart cities)的文章中提到,目前全世界已经有近30座人口超1000万的特大城市,从亚洲和非洲的情况来看,许多地方的城市化才刚刚开始,并且正以极快的速度发展。全球城市平均每年扩增人口近6500万人,这些人口涌入城市后,城市发展也面临交通拥堵等诸多问题。在这种背景下,建设智慧城市无疑是解决这类“城市病”的一剂良药。

文章认为,建设智慧城市给21世纪的城市转型提供了思路。智慧城市的建设与发展建立在不同领域数据资源充分整合和利用的基础之上,其中,数据的开放与共享将极大地影响智慧城市的建设步伐。开放数据与智慧城市建设的有机结合,不仅能提高城市发展的智能化水平,还可以带动经济增长,促进社会创新和就业,并更好地满足公众需求,提升服务水平。

地理位置数据是重要“基础设施”

近年来,随着互联网用户数据的快速增长以及智能手机等终端定位设备的普及,人们可以在互联网上分享地理信息,这种信息常被称为“自发地理信息”(Volunteered Geographic Information,VGI)。自发地理信息概念由美国科学院院士迈克尔·F.古德柴尔德(Michael F. Goodchild)于2007年提出。这种自发地理信息指的是,用户**在线协作的方式,以普通手持GPS终端、开放获取的高分辨率遥感影像等为参考,创建、编辑、管理、维护的地理信息。该文章认为,自发地理信息是智慧城市数据开放与共享的一项重要内容,基于地理位置的数据是智慧城市的一项重要的“基础设施”。

对此,该研究所研究员埃里克·科赫(Eric Koh)解释称,智慧城市建设过程中对许多问题的研究都离不开自发地理信息,自发地理信息作为一种基于位置定位的众包数据(crowdsourced location-based data),相关数据获取过程并非由政府和商业组织主导,而是由互联网用户自发上传,其中包括地理信息的自动获取或用户有选择地上传。“这种自发性可以在很大程度上发掘民众的共同建设意识,比如在空气质量检测、地震监测等事件中发挥民众的反馈作用,及时传达即时地理位置及信息,从而支持整个城市系统以更智慧的方式运行。”科赫说。

科赫认为,大数据背景下,对于某一问题的传统研究方法,如收集小范围数据进行研究正成为过去时,尤其是基于互联网平台的各项研究,大数据成为不可忽视的内容,比如在社交网络领域,研究者若没有大规模的实证数据就很难做出更为准确有效的研究。基于这一点,智慧城市在交通运输、环境治理等多方面,都离不开自发地理信息所产生的海量数据,并在这些数据的支持下对城市管理作出研判。

把控好数据开放的道德伦理

以自发地理信息为代表的互联网开放数据的获取,一方面反映了互联网时代大数据获取与应用的便利;但另一方面,也涉及一定的道德伦理问题,如用户监管问题、数据的准确性问题及隐私问题等。

自发地理信息提供了普通人操作和使用地理数据的权力,同时也为维护动态更新的开放地理数据库提供了可行性,然而,自发性的另一面是缺乏监管,这可能会造成用户滥用权力现象的出现。比如,早前谷歌“地图制作者”功能的审核机制是由谷歌评审员和可信赖用户共同组成的,但这样的设定显然也存在一定不足,因为一些用户不负责任的行为,谷歌阶段性地禁止了“自动批准”和“用户修改”两项功能,所有对地图的数据更改都必须经由谷歌内部的审核人员人工完成。

科赫表示,智慧城市建设过程中,在向互联网用户开放各项数据上传权力时,也涉及数据的准确性问题。大数据说到底与信息传播有关,传统的社会信息如来自传统新闻机构的信息,有“把关人”负责信息真实度的审核和把控,但大数据时代对于海量信息真实性的辨别,不管对政府、互联网公司还是个人来讲,都是一个极大的难题。与之相应的还有隐私问题,身处城市中的民众被某些应用软件自动地获得地理位置、职业等个人信息的同时,这些民众的隐私甚至人身安全可能都会受到不同程度的侵犯。

当然,就像自发地理信息这一概念的**初提出者迈克尔所质疑的,我们必须搞明白驱动用户分享地理信息的原因是什么,这是否会侵犯到个体的隐私,这样做的意义在哪里?人们需要看到在数据分享的过程中,有哪些问题是敏感的,这些问题又将如何解决?

毫无疑问,智慧城市建设是一个庞大而复杂的工程,其中涉及的许多问题正等待人们的进一步思考与解答。

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