征求意见稿-智慧工地物联网与大数据技术应用指南

1T/UNPXXXX—2024智慧工地物联网与大数据技术应用指南本文件提供了智慧工地物联网与大数据技术的应用框架、应用场景、应用流程和数据安全方面的指本文件适用于工地物联网与大数据技术的应用活动。2规范性引用文件本文件没有规范性引用文件。3术语、定义和缩略语3.1术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1.1物联网internetofthings；IoT通过感知设备,按照约定协议,连接物、人、系统和信息资源,实现对物理和虚拟世界的信息进行处理并作出反应的智能服务系统。[来源：GB/T36468—2018，3.1]3.2缩略语AI：人工智能（ArtificialIntelligence）BIM：建筑信息模型（BuildingInformationModeling）4应用框架智慧工地的应用框架主要由以下几层构成：a)感知层：通过传感器、摄像头等设备实时采集施工现场的人员、设备、环境等数据；b)网络层：利用无线网络或有线网络将感知层采集的数据传输到云平台或本地服务器；c)平台层：负责数据的存储、管理和处理，通常包括大数据平台和云计算技术；d)应用层：基于大数据分析和人工智能技术，提供决策支持、智能预警、自动化管理等功能。5应用场景5.1物联网技术5.1.1实时项目状况监控智慧工地物联网技术宜应用于实时项目状况监控方面，具体内容包括但不限于：a)具备实时环境监控功能，通过在施工现场部署各种传感器，实时监测环境条件，比对实时环境与最佳施工环境；b)具备远程访问功能，传感器与云端相连，管理人员通过云端远程访问数据；c)具备工地储藏区材料状况实时监控功能。5.1.2人员设备管理智慧工地物联网技术宜应用在人员设备管理方面，具体内容包括但不限于：a)利用人脸识别技术，记录员工考勤、培训情况，实施工地人员实名制管理；T/UNPXXXX—20242b)通过智能头盔或可穿戴智能设备，实现人员定位；c)智能设备管理，清点设备数量，记录设备维修、使用状况；d)监测设备运行参数，预防设备超载或操作不当。5.1.3工地安全监控智慧工地物联网技术宜应用于工地安全监控方面，具体内容包括但不限于：a)人员安全监控：通过智能穿戴设备，快速定位人员位置，实现危险状况下的即时通讯和逃生指导；监测施工人员生命体征，及时发现异常情况并报警；b)设备安全监控：实时监控塔吊、施工电梯等大型设备及设备运行参数，及时发现异常并报警；通过传感器实现设备之间的防碰撞预警功能；c)环境安全监控：具备噪音、有害气体浓度监测功能；具备气象监测预警功能，对恶劣天气提前发出预警，提醒人员采取防护措施；d)施工安全监控：高处作业，通过智能摄像头和传感器，实时监控高处作业人员的安全带佩戴情况、防护栏设置情况；利用传感器监测临边防护栏的完整性，及时发现异常情况并报警；e)消防安全监控：安装烟雾传感器和温度传感器，实时监测施工现场的火灾隐患，及时发现异常并报警；对施工现场的消防设施（如灭火器、消防栓等）进行状态监测，记录设施维修使用情况，及时发现异常并报警；f)危险区域安全监控：通过设置电子围栏和传感器，对施工现场的危险区域（如深基坑、高压线区域等）进行监控，人员或设备进入危险区域，系统自动发出警报；并根据施工进度和现场情况，实时调整危险区域的范围和监控策略。5.1.4施工效率与成本控制智慧工地物联网技术宜应用在施工效率与成本控制方面，具体内容包括但不限于：a)劳动力资源优化：利用人员定位和考勤系统，实时掌握施工现场的劳动力分布和工作状态，根据实际需求动态调整人员配置；b)物资设备资源管理：实现物资和设备的实时库存管理，通过传感器监测物资的使用情况和库存水平，及时补充物资；优化设备调度和使用，提高设备利用率，降低设备租赁成本；c)施工质量监控：通过智能检测设备和传感器，实时监控施工质量，及时发现质量问题并反馈，减少返工成本，提高施工效率；d)施工方案优化：利用物联网技术收集施工过程中的数据，结合大数据分析和人工智能算法，对施工方案进行优化，通过模拟不同施工方案的效果，选择最优方案；e)能耗管理与优化：监测施工现场的能耗情况，包括电力、水资源等的使用情况。通过数据分析优化能耗管理，根据实际需求自动调节照明和空调系统。5.1.5智能施工与自动化智慧工地物联网技术宜应用于智能施工与自动化方面，具体内容包括但不限于：a)自动化施工设备：利用机器人、无人机等自动化设备执行重复性高、危险性大的施工任务，如喷涂、焊接、搬运等，提高施工效率并减少人为错误；b)AI辅助施工与智能预测：利用人工智能技术分析施工现场数据，预测施工进度、设备维护需求，优化人员和资源调度，减少施工延误。5.2大数据技术5.2.1施工进度与质量管控智慧工地大数据技术宜应用于施工进度与质量管控方面，具体内容包括但不限于：a)实时数据采集与分析：与物联网技术结合，通过传感器实时采集施工现场的各种数据，包括材料质量、施工环境参数、设备运行状态等；通过大数据分析技术，对采集到的数据进行实时分析，及时发现潜在的质量问题；T/UNPXXXX—20243b)质量预测与预警：借助机器学习和数据分析算法，对历史数据和实时数据进行分析，预测施工过程中可能出现的质量问题；通过分析材料的使用情况和施工进度，提前预警可能出现的质量隐患；c)材料质量管控：利用大数据技术对建筑材料的采购、存储和使用进行全程监控，通过分析材料的性能数据和使用情况，及时发现并处理不合格材料；d)质量评估与反馈：基于大数据分析，对工程质量进行量化评估，生成工程质量报告为项目管理者提供了科学的决策依据，及时调整施工策略；e)协同管理与信息共享：大数据技术结合BIM（建筑信息模型）技术，实现设计、施工和运维阶段的全生命周期管理，各参与方及时获取最新的质量信息，提高协同管理效率。5.2.2人员设备管理智慧工地大数据技术宜应用于人员设备管理方面，具体内容包括但不限于：a)人员动态管理：通过人员动态管理系统，实现人员信息的全面集成和动态更新；与物联网技术相结合，实现人员定位、历史轨迹查询和实时监控，记录施工过程中的不规范操作，分析当事人后续的安全状态和工作表现，对人员进行数字化智能管理；b)设备信息管理：结合物联网技术，记录设备设施的使用情况、维护情况，利用大数据分析技术对设备进行智能调度和优化配置，减少设备闲置和浪费，基于设备运行数据的大数据分析，预测设备的维护周期，合理安排维修计划和使用计划；c)数据驱动的决策支持：通过大数据平台对人员和设备的多维度数据进行分析，包括人员工种分布、设备使用效率，为管理决策提供科学依据，利用数据大屏展示关键数据，辅助管理人员进行远程指挥和决策。5.2.3施工安全预测智慧工地大数据技术宜应用于施工安全预测方面，具体内容包括但不限于：a)实时监测预警：结合物联网技术，对施工现场的数据进行实时分析，对于异常数据即时报警并提供智能解决方案，施工现场数据包括但不限于人员位置、大型施工设备运行状况、施工现场环境参数；b)风险预测与决策支持：基于大数据分析技术，对历史数据和实时数据进行综合分析，预测施工过程中可能出现的隐患和安全风险，通过数据驱动的决策支持系统，辅助管理人员提前采取预防措施，并从多维度对预防方案进行分析和打分，辅助管理人员进行决策；c)视频监控与行为分析：结合AI视频监控功能，自动识别违规操作和潜在危险行为，及时报警并给出智能解决方案。5.2.4智能施工与自动化智慧工地大数据技术宜应用于智能施工与自动化方面，具体内容包括但不限于：a)智能机器人与自动化设备集成管理：智能设备通过物联网技术与大数据平台连接，实现远程监控和自动化操作；利用无人机进行工地测绘和巡视任务，并将数据传输至大数据平台，协助进行工程进度的可视化分析；b)BIM模型与大数据深度融合：通过将BIM（建筑信息模型）模型与实时数据集成，实现从设计到施工的无缝连接；通过大数据分析，实现建筑项目的全生命周期管理，包括项目设计、施工以及后期运维。6应用流程6.1数据采集6.1.1通过传感器和智能设备采集施工现场数据。6.1.2数据采集内容：a)人员信息采集：包括人员基本信息（姓名、身份证号、工种等）、考勤记录、定位信息、健康监测数据等；T/UNPXXXX—20244b)设备状态采集：采集设备的运行参数（如负载、转速、温度等）、维护记录、故障报警信息c)环境参数采集：实时监测施工现场的温湿度、粉尘浓度、噪音水平、有害气体浓度等；d)施工进度与质量信息采集：采集施工进度数据（如实际进度与计划进度对比等）、质量检测数据（如材料质量、施工工艺质量等）；e)物资材料信息采集：包括物资的基本信息（编号、名称、规格型号等）、进场验收信息、库存信息、使用与退场信息等。6.1.3数据采集方式：a)自动采集：利用物联网传感器、智能设备（如智能安全帽、智能地磅、环境监测设备等）实现数据的自动采集；b)人工采集：对于无法自动采集的数据，支持人工记录或通过移动端设备进行数据录入；c)数字化采集：对于计件类和计重类材料物资，支持数字化采集方式，如智能点验和数字地磅。6.1.4数字采集频率宜分为实时采集和定期采集，对于关键数据（如人员定位、设备运行状态、环境参数等）实现实时采集，对于非关键数据（如物资库存盘点、施工进度周报等）根据实际需求定期采集。6.1.5采集数据宜准确无误、完整覆盖施工过程中的各个环节，对于不同来源的数据宜保持数据格式一致。6.1.6在数据采集、传输和存储的过程中，宜对敏感数据进行加密处理。6.1.7数据采集系统宜有访问权限控制。6.1.8采集的数据宜支持本地存储或上传至远程服务器。6.1.9宜定期对采集的数据进行备份。6.1.10宜建立完善的数据管理体系，包括数据的分类、标签化、检索等功能。6.2数据传输6.2.1采集到的数据宜通过网络传输到云平台或本地服务器。6.2.2宜支持有线传输和无线传输，对于布线困难或维修难度大的场景，采用无线传输方式，其余情况优先采用有线传输。6.2.3宜使用安全的传输协议（如HTTPS，SSL/TLS）进行传输，对于敏感信息宜采用加密算法进行数据传输。6.2.4采用数据备份和恢复措施，定期备份数据并存储在安全的位置。视频监控数据宜保存至少30d，关键区域或重要事件的存储周期宜延长。6.2.5数据传输频率宜支持实时传输和周期性传输，对于关键数据（如人员定位、设备运行状态、环境参数等）宜实现实时传输。6.3数据处理与存储6.3.1宜对数据进行清洗、格式化等预处理，并存储在数据库中。6.3.2宜提供对结构化数据、非结构化数据、半结构化数据的处理功能。6.3.3宜提供对不一致数据、脏数据、冗余数据的清洗、过滤功能。6.3.4宜提供数据同步功能。6.3.5宜提供数据校验功能。6.3.6宜对数据进行分层、分域聚合，构建数据仓库、数据集市。6.3.7宜提供集中式存储或分布式存储功能，支持存储结构化数据、非结构化数据、半结构化数据，支持存储实时数据、历史数据。6.3.8宜采用私有云方案，存储就业人员个人信息、供应商、企业用户名单等敏感数据。6.4数据分析与决策支持6.4.1利用大数据分析和人工智能算法对存储的数据进行分析，为管理人员提供决策支持。6.4.2数据分析内容宜涵盖施工进度、材料使用、人员分布、设备运行状态、环境参数等多个维度，数据宜全面覆盖工地情况。6.4.3决策支持宜支持施工进度监控与预测、工地安全监控与预测、资源调度与管理、质量管控。6.4.4宜提供数据专题分析功能，支持对统计数据、分析结果进行显示汇报。T/UNPXXXX—202456.4.5分析结果支持可视化展示，并支持授权用户进行编辑。6.5结果反馈与应用将分析结果通过可视化工具展示给管理人员，帮助其做出决策，并将决策结果反馈到施工现场，实现自动化管理。7数据安全7.1数据分类智慧工地宜根据数据的敏感性和重要性，将数据分为个人数据、企业数据和公共数据，并进一步分级为一级数据（高敏感性）、二级数据（中敏感性）和三级数据（低敏感性）。一级数据（高敏感性）宜为一旦泄露或未经授权访问，会对个人隐私、企业利益或公共安全造成严重损害的数据。包括施工人员的生物识别信息、健康数据、企业财务数据、关键设备的运行参数等。二级数据（中敏感性）为一旦泄露或未经授权访问，会对企业运营或个人权益造成一定影响的数据。包括施工人员的考勤记录、设备维修记录、施工进度数据等。三级数据（低敏感性）为公开或泄露后对企业和个人影响较小的数据，如施工现场的公开环境数据、气象数据等。7.2数据保护根据数据分类和分级，制定以下保护策略：a)加密处理。1)一级数据宜采用强加密算法（如AES-256）进行加密存储和传输；2)二级数据宜采用中等强度的加密算法（如AES-128）进行保护；3)三级数据宜根据需要选择是否加密。b)访问控制。1)一级数据宜仅限授权的高级管理人员和技术人员访问，采用多因素认证（如密码+指纹2)二级数据宜限授权的项目管理人员和相关工作人员访问，采用强密码认证；3)三级数据宜允许更广泛的访问权限，但仍记录访问