
互联网+大数据让建筑工地“聪明”起来
提到建筑工地,你能想到的是什么?漫天飞扬的尘土、胡乱堆放的建材、暗藏危机的角落……经过高科技、数字化武装后的工地,绝对不是你想的那样!
7月6日,全市质量安全提升行动暨“智慧工地”现场观摩会在两江新区“智慧工地”示范项目龙湖昱湖壹号工地举行,重庆日报记者得以进入这个到处都是高科技的“智慧工地”一探究竟。
人脸识别、红外线预警、黑匣子,“智慧工地”高科技多
要进“智慧工地”可不是你想象的那么容易!门口的电子门禁需要特殊密码才能通行。这个特殊密码一是人脸,另一个就是安全帽。人脸识别加上安全帽上的电子芯片合二为一双重验证,通过验证之后才能通过门禁走进工地施工区。
进个门还需要双重验证,搞得跟进保密单位一样?原来,这种严格认证方式既可核实在岗工人数量,还能确保工人着装符合安全规范,也能保障施工现场安全。
走进施工区域,正前方是一块电子监控显示屏,上面清晰地显示着当日工地上PM2.5、扬尘、噪音等实时监测数据。“万一扬尘超标了怎么办?”重庆日报记者忍不住问。
“如果扬尘超标了,工地上安装的自动喷淋装置就会喷洒水雾进行降尘,噪音超标也会发出警示。”龙湖昱湖壹号工地相关负责人回答。
转弯处,悬挂着几个高清摄像头。一名工作人员为了演示,有意将安全帽取下。广播里立即响起了警告声:“请注意,你没有佩戴安全帽!”与此同时,一条预警短信也发送到管理人员手机上。
工地相关负责人告诉重庆日报记者,像这样既能“抓人”还会“说话”的摄像头在工地一共有9个,它们能“揪出”不戴安全帽的不规范着装者。
电梯井是工地上最危险的地方之一。只要有人进入非安全区域,红外线监控仪就能侦测到,及时发出警报。至于电梯、塔吊这些大型特种设备,不通过指纹识别,你休想让这些大家伙听从指挥。
同时,塔吊还配备有“黑匣子”,一旦操作过程中数据有偏差,“黑匣子”也会发出预警……“过不了多久,无人机、测绘机器人将代替人工,实行全面自动化监测。”该工地相关负责人表示。
数字化管理建筑空间,让工地拥有“超级大脑”
昱湖壹号工地的设备、设施让人大开眼界。一项项看得到的高科技,让这个工地成为真正的“智慧工地”。
近年来,随着工程信息化管理技术的发展和大数据、智能化、BIM(即建筑信息模型)、物联网等集成应用与施工现场深度融合,“智慧工地”应运而生。
依托数据化管理平台这个“超级大脑”,“智慧工地”从项目设计、建造、运维,全周期智能化介入,将每一个建筑单元标签化,依托手机、IPAD等移动终端,将建筑图纸电子化,并利用大数据精细化管控建造过程,实现每一户建造数据可追溯性。
这就好比给整个工地装上了智慧大脑,让它长出“眼睛”“耳朵”“鼻子”,看得见违章、听得见噪音、嗅得到隐患。
四个APP,在“超级大脑”指挥下管理工地
在“超级大脑”指挥下,“智慧工地”的管理还与工程管家、工序管理、工程检查、实测实量这四个APP息息相关,它们都是龙湖的“秘密武器”。
工程管家APP是名副其实的“管家”,工程管理人员通过手机就可以监控整个施工进度,相当于把整个工程都掌握在手机里,随时可查看进度,了解情况。
工序管理APP则让施工单位通过手机拍照方式对已完成工作发起验收,监理人员手机即会收到待办,验收完成同样以拍照方式上传。整个验收过程,手机APP都会记录在案,管理人员一目了然。
工程检查APP像一位严厉的“老师”,通过问题检查、派发、整改、销项等程序,实现对现场质量风险、安全文明的整体把控。
实测实量APP更像一位“安检员”,将每一个建筑构件的实测数据与标准数据进行自动比对,不合格的地方将自动标记并匹配责任人,同时限定整改期限,实现自动化追踪。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09