智慧工地安全管理影響因素研究
——基于灰色加權關聯模型

朱嘉豪，李欣，方星月，朱修辰，項宏宇，畢妍

（安徽建筑大學，安徽 合肥 230601）

建筑業蓬勃發展的同時伴隨著建筑安全事故的高頻發生，不僅會帶來人身和財產的損失，也在一定程度上制約著社會的發展，故有效提高建筑安全生產水平是實現建筑業高質量發展的關鍵。2017 年3 月，住房城鄉建設部辦公廳在《進一步加強建筑施工安全生產工作的緊急通知》中明確指出，要督促建筑施工企業加大安全生產投入，嚴格遵守各項安全標準和要求，進一步加強和規范企業安全生產管理工作，推進企業全員、全方位、全過程的安全管理。在“物聯網”“互聯網”技術廣泛應用的今天，將其引入到建筑項目施工現場，用以防范施工安全事故的發生。目前在許多大型的施工現場都開展了以“互聯網”技術為核心，以“物聯網”技術為輔助的智慧工地信息系統的運用[1]。

1 智慧工地安全管理系統應用現狀

智慧工地安全管理系統是基于大數據飛速發展的時代背景下而產生的一款新型軟件應用監管系統，主要以《智能建筑設計標準》（GB 50314-2015）、《民用建筑電氣設計規范》（GB 51348-2019）、《視頻安防監控系統工程設計規范》（GB 50395-2007）、《入侵報警系統工程設計規范》（GB 50394-2007）等各類行業設計規范標準為依據[2]，遵循“政府主導、企業主體、總體規劃、分步實施”的設計原則，通過建設一體化智慧系統為政府、企業及施工現場的工程管理提供先進的技術手段，并在建筑施工作業現場安裝各類傳感裝置，構建智能監控和防范體系，有效彌補傳統方法和技術手段在監管中的不足，實現對人、機、料、法、環的全方位實時監控，變被動“監督”為主動“監管”。通過管理人員、施工人員和器械設備的三級聯動來全方面提高安全管理水平，實現資源高效利用，降低施工事故發生頻率，提升污染防控能力，以期待實現工程效益最大化、價值最大化。

智慧工地系統的運用為安全生產監督管理引入新理念，體現“安全第一、預防為主、綜合治理”的安全生產方針。但目前智慧工地系統在應用過程中還存在大量的問題，不少專家學者在此領域也進行了相應研究。晉書元等[3]通過使用問卷調查等方法找出影響智慧工地建設的主要障礙性因素，通過使用模糊層次分析法將其分為直接影響因素、間接影響因素等四個層級；賈美珊等[4]篩選出20 項指標并使用AHP 與ISM 綜合的方法識別出各相應因素的層級關系及影響效度，最終找出主要影響因素，并提出針對性意見；葉躍斌[5]通過分析傳統建筑工地安全管理現狀及存在問題，闡述將智慧工地系統運用到建筑施工現場，以期提高建筑安全生產質量；李華等[6]從生命周期視角出發，對智慧工地的安全度進行評價研究，利用C-OWA 算子對所提取的16 個指標計算權重，為智慧工地的本質安全度計算建立了一種有限的模型；劉潔等[7]通過使用解釋結構模型將影響智慧工地發展的阻礙性因素進行分層研究，找出直接因素、關鍵因素和根源因素。

目前已有不少學者在此領域進行深入研究，但大部分都是采取單因素分析法，以定性研究為主，幾乎很少涉及多因素聯動的方法?；诖?，本文在前人研究的基礎上，提取出八個影響智慧工地管理的主要因素，采用AHP 與灰色關聯法相結合的模型，找出智慧工地在安全管理中存在的主要問題并提出相對應的建議，利用智慧工地的安全管理推動我國建筑業的高質量發展。

2 智慧工地安全管理因素指標體系構建

智慧工地系統在建筑行業應用逐漸廣泛，但是在不同的建筑工地根據建筑項目特點大多只注重某些方面的安全防范而缺少系統全面性，通過對相關文獻資料的整理可以歸納出目前智慧工地系統在應用及發展過程中主要存在如下幾個方面問題。

施工機械設備管理因素（X1）：工地現場往往會使用許多大型器械設備，此類器械設備在使用過程中，需要同步安全管理，避免因機械故障或人員操縱失誤造成損失。

施工作業人員安全意識因素（X2）：智慧工地安全管理系統需要施工現場各級人員互相配合，很多工程管理人員及施工人員安全意識薄弱，容易忽視智慧工地安全管理的重要性，導致智慧工地安全管理系統在施工現場得不到充分利用，從而未起到提升安全管理水平的作用。

企業投入的資金情況（X3）：相對于傳統的工程項目建設，智慧工地的建設需要企業投入大量的資金，當企業資金緊張，則打造智慧工地過程中資金流將會受到限制，那么該因素在一定程度上也影響著智慧工地的安全管理。

施工現場用電安全管理因素（X4）：根據相關統計，在各類施工事故中，因用電不當所引發的安全事故不在少數，用電安全隱患一直是項目現場需要重點控制的，通過改善項目現場的用電安全水平，在一定程度上也能提高項目的收益水平。

政府相關政策、規范的引導（X5）：由于智慧工地的開展雖然在一定程度上可以減少安全風險的發生，但同時也消耗企業的人力、物力，因此在推廣智慧工地的使用中，政府可以對積極推廣智慧工地的企業給予適當的資金獎勵，對于不按規定執行的企業采取相應的懲罰措施。

施工現場作業人員流動性大（X6）：在一個項目的建設過程中通常會涉及土建、安裝、裝飾等分項工程，尤其對于較大規劃的項目而言還會劃分不同的作業標段，所以導致現場作業人員多、人員流動性大，從而加大現場的管理難度。

現場技術處理水平因素（X7）：智慧工地安全管理系統在使用過程中需要一定的技術支持，在智慧工地安全管理系統的使用過程中，需要配備相應的技術人員，以便施工現場系統出現相關技術問題時，可以及時提出解決方案，避免因技術問題處理不當而釀成施工安全事故。

施工作業現場人車管理因素（X8）：工地施工作業人員繁多，各類車輛進出門檻低，無法形成有序管理，給施工現場增添了許多安全隱患，降低了工程管理效率，加大了現場管理難度，不利于智慧工地的開展。

3 模型建立

本文擬采用AHP-灰色關聯法計算綜合權重，運用主客觀賦權的方式，克服指標評價過程中主觀方法的片面性以及客觀方法信息不對稱的缺陷。

3.1 灰色關聯法分析步驟

確定關聯系數：根據上述闡述的智慧工地應用系統中存在的八個問題，由于各問題存在主次關系，在智慧工地管理系統應用分析中，對各問題進行賦值，可得到有序數列為XK={Xk1，Xk2，Xk3，…，Xkn}，如施工機械設備管理問題X1={X11，X12，X13,…,X1n}、人員管理系統性問題X2={X21，X22，X23，…,X2n}等。將此數據數列作為比數列，同時設參考數列X0={X01，X02，X03，…，X0n}，初始矩陣如下：

進行無量綱化處理：根據所選取的主要問題各量綱與單位均不同，不能直接進行比較，所以現對各指標數據進行無量綱化處理，處理后的矩陣為Yi(k)，計算公式如下：

計算關聯系數：

其中，ρ為分辨系數，通常在（0,1）之間取值。為使所選取的數據具有說服力，本文通過查閱相關書籍，借鑒學者鄧聚龍教授[8]的研究，最終確定分辨系數取值為0.5。

3.2 AHP層次分析法模型建立步驟

構造判斷矩陣：對各元素進行賦值，采用1 標度法進行打分，然后兩兩進行比較。

計算影響因素權重：通過上述的判斷矩陣，將各行相乘再開n次方根，即可得到一個新的向量，最后將其歸一化處理，即為影響因素權重。具體表達式如公式（4）所示。

3.3 建立灰色加權關聯模型

通過上述求得的關聯系數i(k)和影響因素權重Wi，通過計算加權關聯度可以得出各影響因素關聯度的大小，其中Ri越大，表明其對智慧工地的安全管理影響越大。

4 實證分析

4.1 計算智慧工地安全管理因素的關聯系數

根據現場走訪與文獻研究，邀請了現場項目管理工作人員4 名、高校教研工作人員4名，共計邀請8名專家對上述影響智慧工地系統的問題進行打分，并采取十分制，最終將打分結果匯總如表1所示。

表1 專家打分記錄表

通過運用公式（2），進行無量綱化處理，得到表2。

表2 無量綱化處理后數據

運用公式（3）計算差序列與關聯度系數，結果如表3、表4所示。

表3 差序列

4.2 影響因素權重的計算

同時邀請上述專家，對各指標的重要性進行打分，采用1 標度法對各因素進行對比，通過整理最終得到的數表如表5 所示，經過計算判斷矩陣的系數如表6所示。

表5 判斷矩陣原始數表

表6 判斷矩陣的權重

根據表6 數據，可以計算出λmax=8.3396，根據3.2 章節的公式，計算出CI=0.0485，當n=8 時，通過查表RI=1.41。所以，CR=0.034＜0.1，通過一致性檢驗。

4.3 灰色加權關聯度計算

根據上述灰色加權關聯度公式，可以計算出對智慧工地管理影響因素的灰色加權關聯系數，R=（0.924，0.912，0.791，0.829，0.703，0.780，0.712，0.674）。通過關聯系數的大小，可以達到的序列關系為R1＞R2＞R4＞R3＞R6＞R7＞R5＞R8，分別對應的影響因素為施工機械設備管理因素、施工作業人員安全意識因素、施工現場用電安全管理因素、企業投入的資金情況等。

5 加強智慧工地安全管理的對策建議

針對上述研究知道目前智慧工地在安全管理應用過程中還存在較大的問題，鑒于此，本文針對上述研究要素提出針對性意見和方法，旨在促進智慧工地安全管理系統發展。

5.1 加強設備機械安全管理，提高智慧工地安全生產水平

對于工程項目來說，部分大型機械設備的監管始終是重要問題，因機械設備監管不當引發的安全事故十分常見，例如塔吊、升降機、地磅、卸料平臺等設備，推薦使用“人-機”雙測模式[9]?？稍谥腔酃さ叵到y的塔吊界面增添監測、預警模塊，對塔機的載重情況以及人員的操作進行全過程實時監測[10]，預警模塊可以切實防范意外發生。升降機結合人臉識別技術，記錄操作人員和班次，同時在每臺施工升降機上安裝重量感應器實現對施工升降機載重的監控。另外，加裝智能地磅方便車輛進場時完成毛重稱重后將數據自動存入系統，減少人力資源消耗的同時也避免人為記錄可能造成的誤差，方便管理者審核、監督稱重車輛及事故追溯[11]。當車輛存在異常行為，系統將暫停卸貨，確保人員與貨物的安全，從而降低人身傷害及經濟損失風險。

5.2 提高施工作業人員安全意識，加強現場安全防范管理

施工人員的安全意識是影響安全事故發生頻率的重要影響因素之一。目前智慧工地系統在應用過程中，仍存在許多管理問題[12]，施工作業人員對安全管理不以為然，需要通過一些信息手段提高作業人員安全意識。推薦使用“2h 虛擬-現實”的教育管理方法，即在工人的實名制的基礎上建立VR 視頻安全教育專區[13]，將虛擬視頻與文字結合形成常規安全教育、相關工程安全案例視頻及安全注意事項，此方式讓工人可以更好地吸收和內化安全教育。通過互聯網記錄數據可以實時查詢個人安全意識程度，安全員也可直接從系統上觀察工人學習情況，保證施工人員安全意識強度。此外，可以在系統上及時更新國家及地方地區相關安全管控法律法規，便于規范各類安全管理問題。

5.3 加強施工現場用電安全管理，助力項目平穩健康發展

建筑項目施工現場往往存在電氣設備安裝不恰當、使用不合理、維修不及時等問題，這不僅會造成資源浪費，甚者會引發電氣火災事故，造成人員傷亡，帶來重大損失，故將“24h-EM”模式引入到智慧工地安全監管系統中意義重大。通過用電安全智能設備實現24h 對電氣線路的電壓、電流、功率、漏電情況等數據的實時監測[14]，系統可根據提前設置好的閾值進行安全預警，通過聲光報警、短信報警、手機APP 端、電話通知等方式提醒用戶用電系統安全狀況，實現用電安全隱患事前預警、事中報警、事后管理。管理員也可隨時通過手機或電腦等移動端了解關聯設備的用電情況，有效預防用電安全事故發生，以實現智慧工地用電安全的動態監管。

6 結語

現階段智慧工地安全管理系統雖然在建筑項目現場逐步開始使用，但是仍有很多亟待完善的地方，例如大數據背景下智慧云服務、運營管理等，而建設單位正需要一個能夠不斷完善和建立信息化、數字化、智能化的系統?；诖?，本文通過建立灰色加權關聯模型，找出智慧工地安全管理系統中存在的影響因素，在原有智慧工地的基礎上提出部分改進優化意見，旨在進一步推動傳統建筑施工安全管理。未來會保持對智慧工地系統的持續關注，對安全管理方面存在問題進行更加系統的分析研究，為建設項目人員安全、設備安全、環境安全和工程安全等保駕護航，助力推動建筑業高質量發展。