摘 要：为提升工程造价全过程管控的精准度与效率，本文深入探究了造价管控的理论基础、关键环节剖析以及创新方法与技术。内容涵盖系统工程理论、价值工程理论和风险管理理论在造价管控中的运用，以及决策、设计、招投标、施工和竣工结算等各阶段的造价管控策略。同时，分析了大数据、人工智能和区块链等新兴技术在造价管控中的创新应用，期望为工程管理人员、造价工程师和相关研究人员提供理论指引与实践参考，推动工程造价管理朝着数字化、智能化和精细化方向发展。
关键词：造价；全过程管控；方法
一、引言
随着建设工程规模与复杂度的不断增加，传统的造价管控方法已难以满足现代工程管理的需求。工程造价作为项目管理的核心要素，直接影响着项目的经济效益和社会效益。因此，探寻全过程造价管控的创新方法和技术，构建科学、高效的造价管理体系，对于提高工程投资效益、促进建筑业高质量发展具有重大意义。本文旨在通过理论创新与技术融合，为解决当前造价管控中的痛点问题提供新思路与新方法。
二、造价全过程管控的理论基础
造价全过程管控是一项复杂的系统工程，主要以系统工程理论、价值工程理论和风险管理理论作为理论基础。这三种理论有机融合，为造价全过程管控提供了科学的方法论。
系统工程理论从整体性、协调性和优化性三个方面应用于造价管控。整体性原则将工程项目视为一个有机整体，强调各阶段造价管控之间相互关联。协调性原则注重各子系统之间的平衡与协调，具体体现为各参与方利益与各阶段造价目标的协调。优化性原则指导在有限资源的情况下，通过多目标决策方法实现造价管控的最优化，例如运用层次分析法（AHP）和数据包络分析法（DEA）对造价管控方案进行评估与优化。
价值工程理论从功能分析和价值评价两个方面指导造价管控。功能分析深入剖析工程项目的基本功能和次要功能，明确其价值贡献度，为造价优化提供依据。价值评价通过构建价值指数模型量化工程方案的价值，引入模糊综合评判法建立造价评价体系，实现对方案的科学评估与优选。
风险管理理论在造价管控中涉及风险识别、评估和应对。在风险识别阶段，采用德尔菲法和头脑风暴法等方法全面识别风险因素；在风险评估阶段，运用蒙特卡洛模拟法和敏感性分析等方法进行定量分析评估风险；在风险应对阶段，制定风险规避、转移或承担策略，例如构建基于贝叶斯网络的造价风险预警模型，实现动态监控与预警。
这三大理论相互结合，形成了造价全过程管控的理论体系。系统工程理论提供了整体框架，价值工程理论指明了造价优化的方向，风险管理理论保障了造价的有效控制。在实际应用中，可以构建基于系统动力学的造价管控模型，融入价值评价和风险管理，实现造价的动态优化控制。
三、造价全过程管控的关键环节分析
（一）决策阶段的造价管控要点
决策阶段是造价管控的起点，提升项目定位与投资估算的精准度是首要任务。采用参数估算法结合蒙特卡洛模拟技术，构建多维度投资估算模型，纳入宏观经济指标、区域发展规划、市场供需关系等因素，通过大数据分析和机器学习算法优化参数权重，提高估算精度。同时，引入模糊综合评判法评估项目定位，确保其科学合理。
在可行性研究阶段，造价优化策略聚焦于方案比选和风险评估。运用层次分析法（AHP）结合价值工程理论，建立多目标决策模型，综合考量技术可行性、经济效益、社会效益和环境影响等因素，对方案进行系统评价。引入实物期权理论量化项目的不确定性和灵活性，为决策提供依据。还可以借助系统动力学方法构建全生命周期成本模型，模拟决策对长期造价的影响，优化整体造价结构。
（二）设计阶段的造价管控策略
设计阶段是造价形成的关键环节，实施并优化限额设计对控制造价至关重要。可采用目标成本法，将项目总造价目标逐级分解到各专业、各系统，构建多层次限额指标体系。引入价值流图分析方法，辨别设计中的价值活动与非价值活动，优化设计流程，提升设计效率。运用模糊综合评价法，建立造价评价模型，从多个维度评估设计方案，确保方案在满足功能需求的同时实现造价最优。
BIM技术是提升设计阶段造价管控精度和效率的重要手段。搭建基于BIM的全过程造价管控平台，实现设计与造价信息的无缝对接，通过参数化设计和规则引擎，快速响应设计变更对造价的影响，进行实时造价分析。利用BIM模型的可视化特性，开发三维限额设计工具，助力造价优化。还能基于BIM模型开发智能算量系统，提高工程量计算的准确性和效率，为后续造价管控打下基础。
（三）招投标阶段的造价管控方法
招投标阶段的造价管控直接关系到项目的实际成本。合理确定招标控制价，应立足市场化与精细化。构建基于大数据的动态造价指标体系，实时跟踪原材料价格、人工成本、机械费用等市场变化，保障控制价的时效性和准确性。同时，引入模糊神经网络技术，建立融合项目特征、市场环境、施工难度等因素的智能控制价预测模型，提升控制价的科学性；运用MonteCarlo模拟法对控制价进行风险分析，合理确定浮动区间，增强其灵活性和适应性。
评标方法的创新优化是提升招投标效率和质量的关键。引入多目标规划理论，构建综合评标模型，将技术方案、投标报价、企业信用等多维度指标纳入评价体系。采用数据包络分析法（DEA）评估投标单位的综合效率，避免单纯的价格竞争。引入博弈论设计激励相容评标机制，引导投标人提供更优方案。为应对恶意低价投标，开发基于机器学习的异常投标识别系统，提升评标的公平性和科学性。
（四）施工阶段的造价动态管理
施工阶段是造价管控的重点和难点，建立科学的工程变更管控机制是控制造价的关键。构建基于系统动力学的工程变更影响评估模型，全面分析变更对工期、质量、安全和造价的综合影响。同时，引入模糊层次分析法，建立变更优先级评价体系，科学决策变更的实施顺序。此外，开发基于区块链技术的变更管理平台，实现变更信息的全程可追溯，提高变更管理的透明度和效率。为控制变更成本，可采用价值工程方法，对重大变更进行功能分析和价值评估，确保变更的经济性。
造价信息化管理平台的构建与应用是实现动态造价管控的重要手段。开发集成BIM、物联网、大数据分析等技术的智能造价管理系统，实现施工过程中的实时造价监控。通过BIM模型与实际进度的动态关联，自动生成工程量清单和造价数据，提高造价核算的准确性和及时性。同时，利用物联网技术，实时采集材料消耗、设备使用等数据，构建项目资源消耗的数字孪生模型，为成本控制提供精准的依据。此外，引入人工智能技术，开发造价异常预警系统，及时发现和处理造价偏差，实现造价的闭环管理。
（五）竣工结算阶段的造价精细化管理
竣工结算是造价管控的最后一环，实现结算资料的标准化与数字化管理是提高结算效率和质量的关键。构建基于云平台的结算资料管理系统，实现结算资料的全生命周期管理。通过制定统一的结算资料编码标准和数据接口规范，实现不同参与方、不同系统间的数据互通和信息共享。同时，引入光学字符识别和自然语言处理技术，开发智能结算资料审核系统，提高资料审核的效率和准确性。
构建并应用快速结算模型是实现精细化管理的重要手段。基于机器学习算法，开发智能结算预测模型，通过分析历史结算数据、项目特征和市场因素，快速生成初步结算方案。同时，引入模糊综合评判法，建立结算争议评估模型，对潜在争议点进行科学评估和量化分析，为结算谈判提供决策支持。此外，可开发基于BIM的可视化结算系统，通过三维模型直观展示结算项目和金额，提高结算的透明度和可理解性。为进一步提高结算效率，可引入智能合约技术，在满足预设条件的情况下自动触发结算流程，实现结算的部分自动化。
四、造价全过程管控的创新方法与技术
（一）大数据技术在造价管控中的应用
大数据技术在造价管控中的应用主要体现在造价大数据平台的构建和基于大数据的造价预测模型两个方面。造价大数据平台采用Hadoop生态系统实现分布式存储和并行计算，其架构包括数据采集、存储、处理和应用服务四层。数据采集层运用爬虫技术、API接口和物联网设备获取市场信息和现场数据。存储层结合NoSQL和关系型数据库存储不同类型的数据。处理层利用Spark等框架进行数据清洗和分析。应用服务层提供可视化界面和API接口，以支持造价管理应用。
造价预测模型采用深度学习算法，如LSTM或GRU构建时间序列预测模型，引入注意力机制提高对关键因素的识别能力。图神经网络技术用于融合多维信息，处理异构数据。集成学习方法如随机森林或GBDT综合多个子模型的结果，提高预测的稳定性和准确性。
（二）人工智能在造价管控中的运用
人工智能在造价管控中的运用主要体现在智能造价审核系统和基于机器学习的造价异常识别两个方面。智能造价审核系统采用深度强化学习算法作为核心，通过与专家交互不断优化审核策略。系统架构包括数据预处理、智能识别、规则推理和决策输出四个模块。预处理模块运用NLP技术进行语义理解；识别模块利用计算机视觉技术处理图像信息；推理模块基于知识图谱实现复杂规则的自动推理；决策模块采用模糊逻辑和多准则决策方法生成审核意见。
造价异常识别采用多层次模型，结合统计学方法、无监督学习和有监督学习。统计学层面使用Z-score或箱线图进行初选；无监督学习采用隔离森林或一类SVM识别异常模式；有监督学习运用XGBoost或LightGBM等算法训练高精度分类模型。引入SHAP值分析提高模型的可解释性，并通过联邦学习技术实现跨组织异常模式的共享。这些技术的结合推动了造价管理向智能化、精细化方向发展。
（三）区块链技术在造价信息共享中的应用
区块链技术在造价信息共享中的应用主要体现在基于区块链的造价信息溯源系统和智能合约在造价管理中的应用两个方面。造价信息溯源系统采用联盟链模式，实现多方参与、权限可控的信息共享。系统核心包括智能合约层、共识机制层和数据存储层。智能合约层定义信息操作规则，确保一致性和可追溯性。共识机制层采用PBFT算法，实现高吞吐量和快速确认。数据存储层使用分布式文件系统（如IPFS）提高访问效率。零知识证明技术用于平衡信息共享和隐私保护。
智能合约在造价管理中的应用基于以太坊或高性能公链开发，实现自动化结算、支付和审核。合约设计遵循模块化和可升级原则，包括价格调整、进度支付、变更管理和争议解决等模块。通过预言机技术引入外部数据，实现动态价格调整。多重签名机制确保重大决策的多方确认。形式化验证方法用于提高合约的安全性。这些技术的结合推动了造价管理向去中心化、自动化方向发展，为行业带来了革命性变革。
五、结束语
综上所述，通过系统分析造价全过程管控的理论基础、关键环节和创新技术，构建了一个综合性的造价管控框架。研究表明，将系统工程、价值工程和风险管理理论有机结合，并融入大数据、人工智能和区块链等新兴技术，可显著提升造价管控的精准度、效率和可信度。未来，可进一步探索跨学科理论的深度融合，如将复杂系统理论、博弈论等引入造价管控研究；同时，应加强新技术在实际工程中的应用验证，特别是人工智能和区块链技术的落地实施，推动造价管理数字化转型。
（文 / 魏宏禄）
（作者简介：魏宏禄，甘肃福博源建设工程有限公司，本科。主要研究方向：工程投资概算，工程造价）
参考文献
[1]刘元元.关于全过程工程造价管控要点研究[J].建筑发展,2021,5(4):17-18.
[2]贾慧婷,王卿霞.浅谈工程造价全过程管理控制要点[J].农家科技（下旬刊）,2018(11):225.
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