基于建筑工程质量监督管理信息化建设的几点看法

20世纪90年代，我国少数地区开始了最早的信息化管理。在建筑业信息化发展方面，住房城乡建设部分别于2003年、2011年、2016年发布了《2003—2008年全国建筑业信息化发展规划纲要》《2011—2015年建筑业信息化发展纲要》《2016—2020年建筑业发展纲要》，对建筑业企业信息化、行业监管和服务信息化提出了每个阶段的建设任务。

各个地区也先后建立了工程质量监测、施工现场安全管理、施工图审查等与工程质量安全监管相关的业务系统，为行业监管、决策分析、政策制定提供了一定的支撑，也一定程度推动了工程质量安全监管的发展，但仍存在监管头绪多、数据共享程度低等问题，具体如下：

一是缺乏信息化顶层设计。工程质量安全监管有关的信息系统均各自建设，存在系统标准不统一、业务难以协同、功能不齐全以及信息共享难度大等问题，网络安全保证技术力量欠缺。

二是有待扩大工程监管数据信息化覆盖范围。一些影响质量安全的关键性数据信息尚在采用简单的手工统计和报送方式，造成数据信息采集不科学、不准确、不及时，过程痕迹难保存、难查询，出现问题无法溯源。

三是缺乏施工现场监控手段。工程建设具有项目多、周期长、工艺复杂和责任主体管理水平参差不齐的特点，目前监管力量不足，监管手段单一，发现质量安全问题时，对于施工过程无法进行现场情景追溯和数据溯源，不能有效落实工程质量终身责任制和施工安全主体责任。

四是数据共享程度角度、业务监管头绪较多。工程质量、安全监管及相关的消防、设计、施工图审查、责任主体单位及人员管理的各类信息都是彼此分离、孤立的，无法连通共享，无法及时发现隐患和提前预警，给全省工程建设质量安全带来风险。

针对以上问题，结合工程质量安全监管工作的深入开展，通过建立统一的工程质量安全监管信息化平台，统一行业监管标准、业务管理标准，促进各业务间的数据互联互通，规范行业管理，推进智慧监管，成为工程质量安全信息化建设的重要内容。

工程质量安全监管信息化平台建设

一.平台总体架构

省级工程质量安全监管信息化平台，采用三级监管、四级联网的建设模式，即：省、设区市、区县三级监管；省、设区市、区县和企业级（施工现场）网络互连互通，包括互连互通一张网、信息资源一个库、智慧监管一张图、保障体系一套标准及业务应用N项系统。

二.互联互通“一张网”

基于互联网、政务网，打通政府部门与施工现场各方主体生产信息资源互联互通的通道，提供具备跨部门、跨层级、跨区域的海量数据处理和业务应用基础设施支撑，强化网络安全和运维管理措施，形成相互补充、集约完整、安全可

靠的住建信息化基础设施体系。

三.信息资源“一个库“智慧监管“一张网”

构建集信息资源采集、存储、管理和利用的工程质量监管核心数据库，归集包括工程信息、人员信息、企业信息、数字图纸信息、工程质量监督信息、工程质量检测信息、工程安全监督信息、施工现场监控信息、消防设计审查验收信息、气象、环境监测以及基础地理信息等数据。

形成工程质量安全监管信息资源目录。全面梳理工程质量安全监管相关的数据资源，梳理工程质量安全监管信息系统清单、数据共享责任清单、不予共享清单和公共数据开放清单，形成信息资源目录。横向上建立跨业务、跨行业协同的数据资源目录和数据更新维护机制，纵向上建立省、市、县三级协同联动的数据资源目录和数据更新维护机制。

健全数据汇交、备案和更新机制。在统一的数据体系框架下，不断完善数据汇交、备案和更新机制，形成一套动态完善的工程质量安全监管数据采集标准、对接规范和治理规则。建立数据建设、管理与应用机制，保证对各类采集数据的集成整合，从源头上保障数据真实性和准确性，从汇聚途径上保障数据的时效性和全面性，全面提升数据汇聚效率和质量。

建立工程质量安全监管核心数据库。按照“一数一源”的原则，通过报表报送、业务协同、共享交换、离线汇交、在线调用及服务接入等方式，将工程质量安全监管各业务数据统一汇集，并随日常业务管理完成数据同步更新，形成企业、人员、工程项目、质量监督、安全监督、现场监控及预警等业务基础数据库。

智慧监管“一张图”。基于一张GIS地图，构建工程质量安全监管统一门户，实施获取各业务应用系统和相关部门的信息资源以及互联网、物联网等相关数据，建立多源数据的汇集集成与智能分析机制，形成“智慧监管”的大数据中心，为业务监测、业务预警、统计分析、考核评价、决策分析及综合业务等应用提供数据支撑，从而实现施工现场关键节点的一体化监管，构建“一张图、一本账”。

四.六项基本应用

基于统一平台，构建施工图数字化联合审查管理、工程质量监督管理、工程质量检测监管、工程安全监督管理、安管人员和特种作业人员考试考核、建设工程消防设计审查验收等业务管理应用。

工程质量监督管理系统。以工程项目管理为主线，按照工程质量监督检查的工作程序和工作方法，以国家、各部委和各地方与工程质量有关的法律法规、规范性文件、规范以及强制性标准等为基础，应用移动互联网、大数据等先进技术，实现工程监督备案及监督任务分配、监督交底、日常监督检查、整改通知、竣工验收及监督报告出具等各个环节的全面信息化，形成一个向导型、智能化的业务体系。通过移动巡检、多方信息共享提升工程质量监管效能。

工程质量检测监管系统。工程质量检测监管子系统通过与各检测机构自有的检测试验系统互联互通，实现对检测机构工程质量检测信息上传、不合格报告统计预警、报告二维码防伪、检测机构资质信息以及人员信息等管理，辅助开展检测机构日常监管、监督检查以及机构、人员的动态管理，不断规范建设工程质量检测行为，遏制虚假检测报告的产生，提升检测行业监管效率。

工程安全监督管理子系统。基于工程安全监督管理子系统对全省范围内取得施工许可证的建筑工程实施信息化施工安全管理，主要涵盖安全监督手续办理、安全监督检查、安全自查、危大工程管理、双控机制建设、安全生产标准化考评、起重机械安全管理、安全文明工地及绿色施工示范工程创建等方面。施工安全监管部门、参建各方主体使用该系统线上 *** 作，及时、全面、准确记录和存储安全管理行为、管理结果，并运用信息结果开展各项检查工作，有效地督促施工安全监管部门、参建各方主体履职尽责、落实责任目标，提升监督水平。

安管员和特种作业人员考核管理系统。引入“互联网+”等先进理念，构建以“数字化、网络化、智能化”为特征的安管员和特种作业人员考核管理子系统，实现企业报名、资料审核、考务安排、在线考核、自动评分以及证书维护等全过程、智能化的管理。通过系统整合，实现省市级、企业、考点、考生多方双向数据的互联互通，简化报名手续，规范考核流程、优化考核服务，提高服务效率、节约考核资源。

施工图数字化联合审查管理系统。施工图数字化联合审查管理子系统面向主管部门、建设单位、勘察设计单位以及审图机构提供数字化图纸在线交付、在线审查、多部门联审管理、设计变更留痕、意见在线反馈及预警监控等功能，实现施工图审查的全过程信息化管理，将原先的人工 *** 作全部交由计算机处理，信息查询、汇总、统计更加便捷，审查流程和意见也更加规范，为主管部门监管建筑行业中施工图审查提供了便利，提高工作效率、降低工作成本。

建设工程消防设计审查验收政务服务系统。建设工程消防设计审查验收政务服务子系统运用“互联网+”模式，构建省、设区市、区县（城市）和建设单位四级联动的政务服务系统，实现对建设单位提交的建设工程消防设计审查、消防验收备案以及消防验收申请进行在线受理、审核、归档工作，进一步提升办事效率和服务质量。

平台应用分析

综合运用物联网、云计算、移动互联、大数据等技术和力量，构建政府主导，与建筑市场各方主体互联的工程质量安全监管网络，充分发挥工程建设过程中各类信息资源的支撑作用，实现对工程实体质量和市场各方主体质量行为的动态监管，对施工现场相关人员、机械设备、临时设施等安全信息以及施工扬尘进行监测和有效管控，在工程全生命周期做到信息可查询、责任可追溯，推进落实高质量发展要求，全面落实工程质量终身责任制，构筑防范建筑施工质量安全风险的重要防线。

推进工程质量安全业务监测管理。汇集全省工程质量安全信息，各级工程质量安全管理部门通过系统报送质量安全交底、监督计划、检查巡查记录、问题处理、中止施工、质量投诉、竣工验收及设备记录等数据信息，汇集参建责任主体工程项目建设过程中的质量安全管理数据，为参建责任主体提供便捷的远程业务服务和数据信息查询，为其他相关系统提供数据信息支持。

推进工程质量安全业务预警管理。利用智能监控和物联网技术，在施工现场起重机械设备等技术参数达到阀值时进行预警；在施工现场扬尘数值超过阀值时进行预警。在极端天气、特殊时期、突发情况下，各级主管部门平台向相关人员推送预警提醒。

推进工程质量安全考核评价管理。各级主管部门通过平台应用本辖区省文明工地创建信息，引导企业文明施工，提高施工安全管理水平，预防安全生产事故发生；应用本辖区省结构优质工程信息，引导参建主体创建结构优质工程，促进全省工程建设高质量发展；应用本辖区施工企业、工程项目标准化考评信息，指导建筑施工安全生产标准化工作，促进过程控制、持续改进安全管理机制的形成；通过掌握质量安全机构及监督人员信息，加强质量安全监督队伍的建设，提高人员执法水平。

通过建设工程质量安全监管信息化平台。通过先进的技术手段，归集调取施工现场影像、图纸、质量监测、人员到岗、安全设备运行及扬尘处置等生产信息，形成建设工程质量和安全的“大数据库”，对施工在建项目的情况做到心中有数、一目了然。同时，利用信息化手段进一步促进工程质量监管部门的规范化标准化管理，规范参建单位各责任主体的质量安全行为，真正落实质量安全各方主体责任，全面把好事前计划关、事中过程控制关和事后整改复查关，为建设工程质量安全保驾护航。

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　1数据的结构化处理

很多数据模型和算法是构建在结构化数据基础上的,多源异构数据要更好地与其他数据集融合,结构化处理是必不可少的过程。数据结构化处理首先要对原始数据进行解析,提取出需要的信息,再进一步将其转换成结构化数据。很多非结构化数据、Web数据是以文本形式存在的,需要使用信息抽取技术识别文本中的实体、属性、关系等信息。也有很多数据采用的是结构化强一些的数据模型,如JSO格式,这类数据相对关系型数据更灵活,在结构化转换过程中也需要一些技术上的处理。结构化处理的主要输出形式是二维表或者图数据,它需要用户确定数据在转换过程中采用的规则。

2数据质量评估与数据清洗

结构化处理主要是数据表达形式上的转换,数据结构化之后并不意味着能够直接使用。处理后的数据还要进行质量评估,如果发现数据中存在问题,则采取进一步的数据清洗措施。这个过程称作数据质量评估。一些简单的数据质量问题可以利用自动化的算法发现,因为数据质量问题的多样性和不可预测性,数据可视化技术成为数据质量评估的关键技术。借助可视化技术,对数据语义非常了解的业务人员更容易发现数据存在的质量问题(如缺失、不一致、异常等)。伴随着数据质量问题的发现,用户可以定义一些数据清洗规则,批量化地处理数据中存在的质量问题,提高数据清洗的效率。在数据库研究领域,也有人借助众包的思路提升数据清洗的效率。这种做法也是基于用户在数据清洗过程中发挥的重要作用进行的。在数据清洗过程中,需要多轮次的人机交互,系统的交互界面和交互方式对于数据清洗算法的有效性尤为重要。

3数据规范化

数据清洗还有一项重要的内容是数据规范化,这也是数据准备中常见的问题。规范化有简单的底层数据层面的,如数据类型转换、单位变换、格式表换等,也有较为复杂的数据项规范化处理,如电话号码、邮编、地址等。这类问题的主要成因是自然语言表达上的差异性会造成同一实体存在多种表达形式。比较典型的例子是地址,人们需要对其进行规范化处理,以提升数据的质量。地址的规范化面临的一个比较大的挑战就是粒度的选取,同一个地址可以用不同粒度进行表达。数据的规范化处理需要根据应用的需求特点,确定数据粒度和表达方式。地址规范化处理背后的问题是实体链指问题,即把同一实体的不同表达形式(不同名字)映射到同一个实体名字上,消除实体表达的语义鸿沟,进而通过关联在数据集中不同地方出现的相同语义的实体,达到数据融合的目的。

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