1. 智慧工地背景阐述
1.1 智慧工地发展现状
智慧工地作为建筑行业数字化转型的重要载体，近年来在建筑工程管理中得到了广泛应用。其应用范围涵盖施工安全监控、质量管理、进度跟踪及资源调配等多个领域，显著提升了建筑工程的整体管理效率与质量水平[1]。随着信息技术的快速发展，智慧工地的普及程度不断提高，特别是在大型建筑项目中已成为标配。通过融合物联网、大数据、BIM等先进技术，智慧工地实现了对施工现场的全面感知与智能化管理，为建筑行业的高质量发展提供了强有力的技术支撑[7]。
1.2 智慧工地对质量监管的影响
智慧工地的引入为传统建筑工程质量监管模式带来了深刻变革。首先，智慧工地依托传感器网络和实时数据采集技术，能够实现施工过程的全程实时监测，从而大幅提高了质量监管的时效性与精准性[2]。其次，通过数据驱动的分析方法，智慧工地可以挖掘潜在的质量问题并预测风险，使得质量监管从被动响应向主动预防转变。此外，智慧工地平台还能够整合多源数据，打破信息孤岛，为质量监管提供全面的数据支持，这无疑对传统依赖人工巡检与经验判断的监管模式形成了强烈冲击[8]。
2. 传统建筑工程质量全过程监管模式剖析
2.1 传统监管模式流程
传统建筑工程质量全过程监管涵盖从施工前准备到竣工验收的多个环节。在施工前准备阶段，主要通过审查施工图纸、编制施工组织设计以及检查原材料质量等方式进行质量把控，以确保施工具备良好的基础条件[4]。施工阶段则依赖于现场巡检、旁站监督等手段，对施工工艺、工序质量进行实时监控，同时定期开展质量检查与验收工作，及时发现并纠正存在的问题[6]。竣工验收环节，通过对建筑工程整体质量进行全面检测与评估，确认其是否符合设计要求和国家标准，最终完成工程的交付使用。这一系列流程旨在通过层层把关，保障建筑工程的质量达标。
2.2 传统监管模式存在的问题
然而，传统监管模式在实际运行中存在诸多弊端。首先，信息传递滞后问题较为突出，项目现场信息需经多级上报，易因时间延误导致数据失真，影响管理决策的及时性与准确性[5]。其次，监管盲区多，由于人力有限且依赖人工检查，难以全面覆盖施工现场的各个角落，部分隐蔽工程或复杂工序的质量隐患可能未被及时发现[12]。此外，数据难以整合也是传统模式的显著缺陷，各环节产生的质量数据分散且格式不统一，缺乏有效的整合与分析手段，导致数据价值无法充分发挥，进而对工程质量的整体把控造成不利影响。
3. 数字化监管体系构建
3.1 体系架构设计
3.1.1 数据采集层
在智慧工地背景下，数据采集层是建筑工程质量全过程数字化监管体系的基础组成部分。通过物联网技术的应用，各类传感器被广泛部署于施工现场，用于实时采集建筑施工各环节的关键参数。例如，在混凝土工程中，温度传感器可对浇筑温度进行监测，湿度传感器则用于控制混凝土养护环境，而应力传感器能够捕捉结构形变数据，从而为施工质量提供多维度的数据支持[3]。此外，智慧工地系统还可通过劳务人员管理系统和施工用电监控设备等手段，采集人员操作行为、设备运行状态等动态数据，进一步丰富数据采集的内容。这些传感器不仅具备高精度和实时性的特点，还能够通过无线通信技术将数据直接传输至后续处理环节，从而确保数据采集的全面性和准确性[11]。
3.1.2 数据传输层
数据传输层在数字化监管体系中扮演着桥梁角色，其核心任务是将采集层获取的数据准确、及时地传递至存储层。为了保证数据的完整性与实时性，现代智慧工地系统通常采用多种传输方式与协议。例如，基于无线通信技术的Zigbee、LoRa和5G网络被广泛应用于数据传输过程中，这些技术具有低延迟、高带宽的特点，能够满足大规模数据流的快速传输需求[8]。同时，为了应对复杂多变的施工现场环境，数据传输层还需设计冗余机制和数据校验功能，以防止因信号干扰或设备故障导致的数据丢失问题。此外，通过引入边缘计算技术，部分数据处理任务可以在靠近数据源的位置完成，从而减少传输负载并提高系统的响应速度，为后续的数据分析与应用奠定坚实基础。
3.1.3 数据存储层
数据存储层是数字化监管体系的重要组成部分，其主要功能是对海量施工数据进行高效存储与管理，以便后续的分析与应用。随着建筑工程规模的不断扩大，施工过程中产生的数据量呈指数级增长，这对数据存储的容量和效率提出了更高要求。为此，云存储技术被广泛应用于智慧工地系统中，其通过分布式架构和弹性扩展能力，能够灵活应对大规模数据的存储需求[10]。此外，为了提升数据管理的规范性与可追溯性，存储层通常采用分层架构设计，将原始数据、处理后的中间数据以及分析结果分别存储于不同的数据库中。这种设计不仅便于数据的分类检索，还能够通过设置权限管理机制，确保数据的安全性和隐私性。与此同时，基于城市信息模型（CIM）平台的数据存储方案也逐渐成为研究热点，其通过整合时空基础数据与工程专项数据，为智慧工地的全生命周期管理提供了统一的数据底座。
3.1.4 数据分析与应用层
数据分析与应用层是数字化监管体系的核心，其目标是通过大数据、人工智能等先进技术对存储的海量施工数据进行分析，为质量监管提供科学决策支持。具体而言，数据分析层首先利用机器学习算法对历史数据进行建模，识别出潜在的质量问题模式和风险趋势。例如，通过对混凝土浇筑温度、湿度等参数的分析，可以预测混凝土强度的变化规律，并据此调整施工参数以优化质量控制效果[1]。此外，智慧工地系统还能够通过数据驱动的动态风险评估模型，实时更新施工现场的风险等级，并为管理人员提供针对性的预警信息。在应用层面，数据分析结果可被用于支持智能化质量验收、施工过程优化以及安全隐患排查等多种场景。例如，基于BIM技术的可视化分析工具能够直观展示施工进展与质量状况，帮助管理人员快速定位问题并采取纠正措施[7]。由此可见，数据分析与应用层不仅提升了质量监管的精准性和效率，还为建筑工程管理水平的整体提升提供了强有力的技术支撑。
3.2 技术支持与融合
数字化监管体系的构建离不开多种先进技术的协同支持与深度融合。物联网技术作为数据采集的基础，通过传感器网络实现了施工环境与人机行为的全面感知；大数据技术则通过对海量数据的整合与分析，揭示了隐藏在数据背后的规律与趋势；人工智能技术进一步增强了系统的智能化水平，使其能够自主完成复杂任务如异常检测、预测分析等[8]。此外，云计算技术为数据存储与处理提供了强大的基础设施支持，而区块链技术的引入则为数据的安全性与可信度提供了保障。这些技术的融合不仅突破了传统监管模式的局限性，还催生了全新的管理模式与应用场景。例如，通过将物联网与BIM技术相结合，可以实现施工过程的精细化管理与可视化监控；通过将大数据分析与人工智能算法集成，可以构建动态风险评估模型，从而大幅提升施工现场的安全管理水平[1]。因此，技术支持的多样性与融合的深度决定了数字化监管体系的效能与适用性，是推动建筑工程质量管理迈向智能化、数字化的重要驱动力。
4. 数字化监管体系实践应用
4.1 混凝土浇筑质量数字化监控
在数字化监管体系下，混凝土浇筑质量的监控得以通过先进的技术手段实现实时监测与精准控制。具体而言，智慧工地系统借助物联网技术，部署温度传感器、湿度传感器以及流动性检测设备，对混凝土浇筑过程中的关键指标进行动态采集。例如，在混凝土工程中，利用智慧工地系统，可以通过温度传感器对混凝土浇筑的温度、湿度、流动性进行严格管控，确保混凝土施工满足相关指标要求[3]。此外，智慧工地质量管理系统还能够将采集到的数据上传至云平台，实现对施工质量的全程可视化监控。施工人员可以通过APP系统实时查看混凝土的各项参数，从而及时调整施工参数，保证施工质量的稳定和一致[11]。这种基于数据驱动的质量监控方式，不仅提高了混凝土浇筑的精度，还显著减少了人为因素对施工质量的影响，为建筑工程的质量提升奠定了坚实基础。
4.2 施工安全隐患智能预警
数字化监管体系通过数据分析与模式识别技术，为施工现场的安全隐患提供了智能预警能力。首先，系统依托于高度发展的信息技术，通过收集大量的工地数据，使用先进的分析工具和算法对风险进行评估，实现对风险的主动管理而不是被动响应[1]。例如，通过对设备故障数据和操作员工作记录的分析，可以预见到设备可能的故障风险，提前进行维修或更换，避免由设备故障造成的安全事故。其次，动态风险评估模型能够实时更新风险评估结果以匹配工地的当前状态，根据天气条件、施工进度、人员分布等可变因素的变化动态调整风险评估结果，实时反映现场情况的变化[1]。此外，智慧工地系统还能够对电气电路运行参数、监控设备进行在线监测，当电器线路发生异常时，第一时间进行自动预警，并根据实际工作情况实现自动断电，从而有效防范施工用电安全风险[5]。这种智能预警机制不仅提升了施工现场的安全管理水平，还为项目管理人员提供了科学的决策支持，使安全隐患得以在萌芽状态被消除。
4.3 质量验收数字化管理
数字化监管体系在建筑工程质量验收环节的应用，显著提升了验收工作的效率与准确性。传统的质量验收模式往往依赖于人工记录与主观判断，存在信息传递滞后、数据难以整合等问题。而基于智慧工地的数字化监管体系，通过质量巡检和隐患排查双闭环管理，实现了验收数据的数字化记录、分析与评估[5]。具体而言，巡检人员可以使用手机APP对施工现场的各个质量节点进行巡查，并实时上传巡检数据至云平台。施工单位在接到整改通知后，可通过手机拍照对整改情况进行取证，管理人员则可通过图片对比查看整改前后的变化，从而做到有据可依、有证可查[5]。此外，智慧工地系统还能够对验收数据进行自动化分析，识别潜在的质量问题，并通过数据计算和对比快速发现异常，为验收工作提供科学依据[4]。这种数字化管理方式不仅提高了验收工作的透明度与可追溯性，还为建筑工程的质量保障提供了强有力的技术支持，确保了工程项目按时竣工并达到预期质量标准[9]。
5. 构建与实践中的挑战及应对策略
5.1 技术应用成本问题
构建数字化监管体系需要投入大量的技术应用成本，包括设备采购、系统开发与维护等费用。在设备采购方面，物联网传感器、数据采集终端等硬件设施的购置成本较高，尤其对于大型建筑项目而言，覆盖全工地的设备部署需求进一步增加了经济负担[2]。此外，系统开发涉及复杂的软件设计与定制化功能实现，这不仅需要专业技术团队的支持，还可能导致较高的研发费用。而系统的后期维护同样需要持续的资金投入，以确保其稳定运行与功能更新[7]。为降低技术应用成本，可以采取以下策略：首先，通过规模化采购或租赁设备的方式减少硬件投入；其次，优先选择模块化、可扩展的系统架构，避免因功能冗余导致的开发成本增加；最后，引入政府补贴或行业协作机制，分摊技术研发与维护的费用，从而提升成本效益比。
5.2 人员适应度问题
项目人员对新的数字化监管体系的适应困难是另一个重要挑战，主要体现在操作不熟练与观念转变难两个方面。一方面，许多建筑从业人员习惯于传统的纸质记录与手工管理模式，在面对数字化工具时往往表现出操作上的生疏与抵触情绪[6]。另一方面，部分人员对数字化监管的价值认识不足，认为其仅是一种形式化的技术革新，未能充分理解其对提升工程质量与效率的实际意义[12]。为解决这一问题，应加强人员培训与引导措施。具体而言，可通过组织定期的技能培训课程，帮助员工掌握数字化工具的使用方法；同时，结合实际案例宣传数字化监管的成功经验，逐步改变其固有观念，增强接受度与参与积极性。
5.3 数据安全问题
在数字化监管体系中，数据安全的重要性不容忽视，因为其可能面临数据泄露、篡改等风险，进而影响工程质量监管的有效性与可靠性。随着数据采集与传输规模的扩大，数据在存储与处理过程中容易成为网络攻击的目标，尤其是在云存储环境中，未经授权的访问可能导致敏感信息的泄露[10]。此外，恶意篡改监管数据可能误导决策制定，甚至引发严重的质量事故。为保障数据安全，需采取多层次防护措施：首先，在技术层面，采用加密算法对传输与存储的数据进行保护，并设置严格的访问权限控制；其次，在管理层面，建立健全的数据安全管理制度，定期开展安全审计与风险评估；最后，加强员工的数据安全意识教育，防止因人为疏忽导致的安全隐患。
6. 数字化监管体系未来发展展望
6.1 与新兴技术深度融合
随着科技的不断进步，数字化监管体系与新兴技术的深度融合将成为未来工程质量监管的重要发展方向。例如，区块链技术以其不可篡改、分布式存储的特点，能够为建筑工程数据的真实性与安全性提供保障，确保监管数据的可信度与透明度[8]。同时，5G技术的高速率、低延迟特性可以显著提升数据传输效率，支持更多实时监测设备的同时运行，从而增强监管体系的响应速度与覆盖能力。此外，人工智能与物联网技术的进一步融合，将使得施工现场的智能化水平大幅提升，实现对复杂施工环境的精准感知与智能决策，为工程质量监管带来全新的技术支撑与应用场景。
6.2 跨项目跨区域协同监管拓展
在建筑行业日益全球化的背景下，实现跨项目跨区域的协同监管具有重要的现实意义。数字化监管体系通过其强大的数据处理与整合能力，为跨区域协同监管提供了技术基础。首先，通过建立统一的数据标准与共享机制，不同项目与区域之间的监管数据可以实现无缝对接，从而打破信息孤岛现象，提高监管效率。其次，数字化监管体系的扩展性使其能够适应不同规模与类型的项目需求，为跨项目协同监管提供灵活的支持。未来，随着云计算与边缘计算技术的进一步发展，数字化监管体系有望在更广泛的范围内实现资源优化配置与协同管理，推动建筑工程质量监管向更高层次迈进。
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作者简介：续慧（1988—）女，汉族，山西太原人，本科，研究方向为建筑工程。
