一种基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法及系统，涉及工程管理技术领域，包括：构建BIM模型框架，集成AI模型，部署物联网设备收集数据；通过物联网设备数据及BIM模型数据，实时监控施工进度，AI实时数据比对，多维度偏差分析；基于偏差分析结果，利用遗传算法提出资源重配方案，实施工序调整方案；构建综合管理平台，整合AI分析结果及实时监控信息执行工程进度管理。本发明专利技术提供的基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法实现更准确的进度预测和资源优化。减少了人为错误和决策延迟，提高了管理效率。快速响应突发情况和变化。提高了资源利用效率，减少了浪费和成本，同时增强了项目对风险的应对能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工程管理，具体为一种基于bim和ai大模型的工程进度管理方法及系统。

技术介绍

1、当前的工程项目管理面临着复杂性增加、资源配置优化和进度控制的挑战。常规方法依赖于传统的项目管理工具和技术，这些方法往往无法有效处理大规模数据、实时监控和复杂的决策制定。随着建筑信息模型（bim）和人工智能（ai）技术的发展，传统方法探讨施工生产过程中的技术、质量、进度、资源、现场和信息管理等动态管理工作和控制措施，虽然可以解决装配式建筑施工效率低的技术难题，但是并未对常规数据模型和实际数据模型进行比对，从而无法更加细致地找出进度差距和原因，而且当施工进度出现异常时，也难以准确找出存在异常的任务条并及时处理，存在一定的不足之处。

2、因此亟需一种种基于bim和ai大模型的工程进度管理方法，解决现有进度管理方法无法对常规数据模型和实际数据模型进行比对，从而无法更加细致地找出进度差距和原因，而且当施工进度出现异常时，也难以准确找出存在异常的任务条并及时处理。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本专本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法，其特征在于：所述构建BIM模型框架包括利用Revit软件进行BIM建模；

3.如权利要求2所述的基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法，其特征在于：所述实时监控施工进度包括将收集到的数据与BIM模型中的预定进度和设计参数结合，形成数据集，利用隐马尔可夫模型分析数据集，实时评估当前的工程进度，根据分析结果，将进度状态分为，第一进度状态A1、第二进度状态A2和第三进度状态A3，应用孤立森林算法对实时进度数据进行异常检测，识别与预定进度...

【技术特征摘要】

1.一种基于bim和ai大模型的工程进度管理方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于bim和ai大模型的工程进度管理方法，其特征在于：所述构建bim模型框架包括利用revit软件进行bim建模；

3.如权利要求2所述的基于bim和ai大模型的工程进度管理方法，其特征在于：所述实时监控施工进度包括将收集到的数据与bim模型中的预定进度和设计参数结合，形成数据集，利用隐马尔可夫模型分析数据集，实时评估当前的工程进度，根据分析结果，将进度状态分为，第一进度状态a1、第二进度状态a2和第三进度状态a3，应用孤立森林算法对实时进度数据进行异常检测，识别与预定进度的偏差，结合隐马尔可夫模型的输出，使用arima模型时间序列分析，基于历史和当前数据预测未来的进度走向，根据预测结果，确定最终进度预测分类为，正常进度状态b1、轻微延误状态b2和重大延误状态b3，将分析和预测结果反馈到ai模型。

4.如权利要求3所述的基于bim和ai大模型的工程进度管理方法，其特征在于：所述资源重配方案包括利用遗传算法从bim模型和物联网设备收集的数据中提取关键信息，确定资源配置的关键参数，设计适应度函数评估资源配置方案表现，进行资源微调策略；

5.如权利要求4所述的基于bim和ai大模型的工程进度管理方法，其特征在于：所述进行资源微调策略还包括当最终进度预测为b2时，执行第三资源微调策略，分析效率评分、成本效益评分和风险评分，基于分析结果，执行权重因子设置，基于适应度函数评...

【专利技术属性】
技术研发人员：许书琪，叶娟娟，叶磊，刘辉，袁琥萍，
申请(专利权)人：中亿丰数字科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：