中圖分類號：U415.1 文獻標志碼：A

0 引言

在“十四五”新型基礎設施建設及《交通強國建設綱要》的戰(zhàn)略指引下[]，我國路橋工程加速推進全生命周期數字化管控轉型。然而，傳統(tǒng)管理模式因協同低效、風險滯后及資源配置僵化等問題，難以應對數據密集型、場景復雜化的管理需求[2]

當前行業(yè)面臨4大系統(tǒng)性挑戰(zhàn)：其一，跨組織協同機制失效[3]，多方參與主體因目標沖突、信息孤島及權責模糊導致決策內耗，返工成本顯著增加;其二，動態(tài)風險感知薄弱[4，進度管理依賴靜態(tài)工具，質量管控體系碎片化，風險預警過度依賴人工經驗，導致工程損失頻發(fā);其三，資源配置模型僵化[5]，傳統(tǒng)線性規(guī)劃難以適應動態(tài)需求，設備閑置與重復性問題突出;其四，技術賦能深度不足，建筑信息模型（BuildingInformationModeling，BIM）、地理信息系統(tǒng)（GeographicInformationSystem，GIS）與物 聯網（InternetofThings，IoT）數據融合不足，數字孿生仿真功能受限，人工智能應用成熟度低。

上述問題凸顯了重構管理組織體系的緊迫性。數字孿生技術通過虛實映射與智能決策，為破解多主體協同、動態(tài)資源優(yōu)化等難題提供了新路徑。本研究立足技術賦能與管理創(chuàng)新，旨在構建集約化、可配置的新型管理框架，推動行業(yè)治理能力升級。

1管理組織體系建設的關鍵技術研究

1.1基于統(tǒng)一過程模型的迭代建模技術

針對路橋項目管理中的動態(tài)性與復雜性[，需采用適應性強的過程模型實現全周期精準管控。統(tǒng)一過程模型（RUP）通過“迭代開發(fā) + 用例驅動”框架，將項目拆分為起始、求精、構建、移交4個階段。同瀑布模型不同，統(tǒng)一過程模型認為需求、分析和設計、實現、測試等在時間上不是截然分開的階段，而是每項活動在整個開發(fā)周期的每個階段都或多或少地存在，但所占的比例不同，如圖1所示。在數字孿生技術賦能下，RUP可進一步融合BIM與GIS數據流，構建由需求建模、場景仿真、決策優(yōu)化組成的閉環(huán)鏈路[7]。基于橋梁健康監(jiān)測數據動態(tài)調整施工計劃，通過虛擬仿真驗證方案可行性，降低返工風險。該技術突破了傳統(tǒng)瀑布模型的線性局限，實現了跨階段知識復用與多目標動態(tài)平衡，為復雜工程提供彈性管理框架。

1.2多維度進度協同管控技術

路橋項目進度管理需突破單一工具局限[8]，構建覆蓋多維度的立體化體系。以甘特圖為核心可視化工具，結合關鍵路徑法（CriticalPathMethod，CPM）識別工期瓶頸節(jié)點，通過蒙特卡洛模擬量化不確定性影響。進一步引入數字孿生平臺，實時接入施工機械狀態(tài)、環(huán)境數據與人力分布信息，動態(tài)生成最優(yōu)資源調度方案。在橋梁鋼構吊裝階段，通過虛實映射分析天氣、設備負載與人員技能匹配度，自動生成容錯性施工窗口期建議。該技術實現了從靜態(tài)計劃到動態(tài)聯控的跨越，實現進度偏差率的降低，顯著提升復雜場景下的管理韌性。

1.3質量全鏈條閉環(huán)保障技術

質量管控需從碎片化檢驗轉向全流程標準化治理9]?；谫|量管理體系標準（IntermationalOrganizationforStandardization9O00，ISO90oO）質量管理體系與能力成熟度模型（CapabilityMaturityModel"Integration，CMMI）[10]，文章構建了整合目標分解、過程監(jiān)控、反饋優(yōu)化的全鏈條機制，通過數字孿生平臺集成設計規(guī)范、施工日志與監(jiān)測數據，自動比對實際參數與理論閾值，實時觸發(fā)偏差預警。在混凝土澆筑環(huán)節(jié)，利用傳感器數據同步孿生模型，動態(tài)調整振搗頻率與養(yǎng)護方案，確保結構強度達標。同時，結合區(qū)塊鏈技術實現質量溯源，固化責任邊界。該技術將質量問題的發(fā)現節(jié)點從驗收階段前移至施工過程，降低缺陷率，推動質量管理從被動應對轉向主動預防。

圖1迭代過程

1.4風險智能預警與防控技術

傳統(tǒng)風險防控依賴人工經驗判斷[]，難以應對動態(tài)非線性風險耦合效應?；跀底謱\生技術[2]，文章構建由風險識別、量化評估、智能決策組成的三級防控體系：首先，通過自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）解析歷史案例庫，提取地質異常、設備故障等風險因子；其次，采用貝葉斯網絡建模多風險關聯性，計算事件發(fā)生概率與影響等級；最后，結合強化學習算法生成最優(yōu)應對策略。在山區(qū)橋梁施工中，實時融合地質雷達數據與氣象預報，預測山體滑坡風險并自動調整支護方案。該技術將大幅縮短風險響應時間，形成“數據驅動、人機協同”的主動防控范式。

2路橋項目管控的管理組織體系建設

2.1多主體協同治理機制設計

面向路橋項目多參與方的復雜協作需求，須構建權責明晰、信息共享的協同治理框架?；跀底謱\生平臺的數據集成能力，文章建立業(yè)主主導、多方聯動的扁平化組織結構：以業(yè)主單位作為核心決策節(jié)點，統(tǒng)籌設計、施工、監(jiān)理及運維單位；各參與方通過統(tǒng)一接口接入孿生平臺，實時同步工程數據與任務進度。設計單位基于動態(tài)監(jiān)測數據優(yōu)化結構參數，施工單位依據虛擬仿真結果調整施工工藝，監(jiān)理單位通過人工智能（ArtificialIntelligence，AI）算法自動核驗質量合規(guī)性。同時，采用智能合約技術固化權責邊界，明確變更審批流程與風險分擔規(guī)則，避免目標沖突與責任推諉。該機制通過技術賦能打破組織壁壘，實現跨層級、跨專業(yè)的無縫協作，提升協同效率。

2.2全周期動態(tài)管控流程重構

傳統(tǒng)項目管理流程的線性特征難以適配動態(tài)工程場景，須重構迭代優(yōu)化、閉環(huán)反饋的管控范式。以統(tǒng)一過程模型RUP為基礎，文章將項目劃分為需求分析、模型構建、仿真驗證、實施優(yōu)化4大迭代階段，每個階段輸出可量化交付物并觸發(fā)下一輪迭代，如圖2所示。在數字孿生平臺支撐下，各階段數據自動沉淀為知識圖譜，支持智能檢索與經驗復用。在施工階段，可通過實時采集機械運行數據與環(huán)境參數，動態(tài)修正進度計劃并生成風險預案；在運維階段，可基于歷史數據訓練預測模型，實現結構健康狀態(tài)的超前預警。此外，該流程引入區(qū)塊鏈技術實現文檔版本溯源與審批留痕，確保流程透明性與合規(guī)性。因此，該流程重構將大幅提升工程變更響應速度，顯著降低管理熵增風險。

2.3智能決策支持系統(tǒng)構建

為突破人工決策的局限性，須構建數據驅動、模型賦能的智能決策支持系統(tǒng)。系統(tǒng)架構包含3層，底層為多源數據湖，集成BIM模型、IoT傳感器數據及歷史案例庫；中間層部署機器學習算法與仿真引擎，支持進度預測、資源優(yōu)化與風險推演；應用層提供可視化交互界面，生成多維決策建議。在資源調度場景中，系統(tǒng)結合設備狀態(tài)、人員技能庫與工期約束，自動生成最優(yōu)人力同設備匹配的方案；在風險防控場景中，通過貝葉斯網絡量化地質災害發(fā)生概率，推薦最佳應急路徑。該系統(tǒng)通過“感知、分析、決策、執(zhí)行”的路徑方案，將提高管理決策的科學性，減少主觀經驗依賴導致的偏差。

圖2全周期動態(tài)管控流程

2.4標準化績效評價體系完善

傳統(tǒng)績效評價多聚焦結果指標，忽視過程可控性與組織成熟度。因此須建立涵蓋效率、質量、創(chuàng)新、可持續(xù)性的四維評價模型，結合CMMI成熟度框架量化管理能力。效率維度包括進度偏差率、資源利用率等；質量維度涵蓋缺陷密度、合規(guī)率等；創(chuàng)新維度評估技術應用深度與知識轉化效率；可持續(xù)性維度關注碳排放強度與社會效益。基于數字孿生平臺，該體系將自動采集數據并計算指標，生成動態(tài)評價報告并基于施工過程數據實時計算質量合規(guī)率，觸發(fā)預警閥值時自動啟動整改流程。該體系通過客觀量化與持續(xù)改進，推動管理組織從“經驗驅動”向“數據驅動”轉型，為行業(yè)標準化提供可廣泛推廣的評價基準。

3 應用案例分析

為驗證本文提出的管理組織體系在實際工程中的適用性與有效性，本章選取貴州某山區(qū)高速公路橋梁建設項目進行實證研究。

3.1項目背景

貴州某山區(qū)高速公路橋梁項目全長 15.3km ，包含3座特大橋及多處高邊坡工程。項目地處喀斯特地貌區(qū)，地質復雜，雨季施工窗口期不足8個月。參建方包括業(yè)主單位、設計院、3家施工企業(yè)及2家監(jiān)理單位，初期因協同低效與地質風險，進度滯后率達18% ，亟須管理組織體系優(yōu)化。

3.2管理挑戰(zhàn)與需求

項目實施過程中暴露的核心問題與本文引言部分提出的系統(tǒng)性挑戰(zhàn)高度契合。首先，跨組織協同低效問題突出，設計變更頻繁（平均每月4次），但施工方與監(jiān)理方信息同步率僅為 65% ，導致返工率高達12% 。其次，動態(tài)風險響應滯后，邊坡支護方案因地質雷達數據更新延遲（平均滯后5天），引發(fā)2次滑坡事故，直接經濟損失超500萬元。此外，資源配置模型僵化問題顯著，大型架橋機受天氣預測偏差影響，閑置率高達 40% ，設備調度成本增加 27% 。

3.3管理組織體系的應用方案

基于本文提出的框架，項目組部署了多項技術與管理創(chuàng)新。首先，構建數字孿生平臺，集成BIM模型（模型精度400）GIS地質數據庫（分辨率 0.5m 及IoT傳感器網絡（包括邊坡位移監(jiān)測儀、氣象站、設備狀態(tài)采集終端），形成虛實映射的施工場景。通過統(tǒng)一接口實現跨組織數據共享，設計院與施工方實時同步變更信息，數據共享率提升至 95% 。其次，采用RUP，將項目劃分為需求分析、模型構建、仿真驗證、實施優(yōu)化4大迭代階段，每2周進行一輪虛擬仿真與方案調整。數字孿生平臺動態(tài)修正進度計劃，使關鍵路徑工期偏差率從 18% 降至 5% 。此外，構建風險智能防控系統(tǒng)，基于貝葉斯網絡融合地質雷達數據（采樣頻率1次/小時）與氣象預報（更新頻率1次/6小時），預測山體滑坡概率（精度達 92% ），并結合強化學習算法生成應急資源配置方案，將風險響應周期從72小時縮短至6小時。

3.4實施成效分析

通過管理組織體系的全面應用，項目取得顯著成效。信息共享率從 65% 提升至 95% ，返工率由 12% 降至 4% ，進度滯后率從 18% 縮減至 5% ，設備閑置率由40% 降低至 15% ，風險響應周期從72小時縮短至6小時，總工期壓縮至34個月，如表1所示。具體而言，智能合約固化變更審批流程后，設計變更同步時間從3天壓縮至2小時，溝通成本降低 40% ；系統(tǒng)提前12小時預警潛在滑坡風險并自動調整支護方案，未再發(fā)生重大安全事故；基于數字孿生的動態(tài)調度算法使架橋機利用率提升至 85% ，設備調度效率提高30% 。經濟效益方面，累計減少直接經濟損失約1200萬元，間接節(jié)省工期成本800萬元。

表1關鍵管理指標對比

4結語

在“十四五”新型基礎設施建設與交通強國戰(zhàn)略背景下，路橋工程面臨數字化轉型的迫切需求。傳統(tǒng)管理模式因協同低效、風險滯后及資源配置僵化等問題，難以適應復雜工程場景。本研究以數字孿生技術為核心，重構了涵蓋協同治理、動態(tài)管控與智能決策的管理組織體系并通過貴州山區(qū)橋梁項目實證其有效性。

研究表明，基于BIM、GIS和IoT的多源數據融合技術，實現了跨組織數據共享與動態(tài)資源優(yōu)化，協同效率提升 46% ;RUP迭代模型與智能防控技術的結合，使風險響應周期從72小時縮短至6小時，工程韌性顯著增強；標準化指標（如設備閑置率 ?15% ）為行業(yè)治理提供了量化基準。未來研究須進一步深化技術融合，攻克多源異構數據協同分析瓶頸;同時加快行業(yè)標準制定與復合型人才培養(yǎng)，完善數據驅動管理的制度保障。本成果不僅為路橋工程破解復雜場景治理難題提供了理論框架，更通過實證案例驗證了技術路徑的可行性，為交通基礎設施高質量發(fā)展注入新動能，具備廣泛的行業(yè)推廣價值。

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（編輯戴啟潤）

Design of management organization system based on road and bridge project control

LUO Jing'，XIAO Deguang'，MEI Jinxiu2 （1.Guizhou Expressway Group Co.， Ltd.，Guiyang 55Oooo， China; 2. Guizhou Zhongnan Transportation Technology Co.， Ltd.， Guiyang 55Oooo， China）

Abstract：To addressystemicchallenges inroadand bridge projects，suchas inefficient collboration，delayed risk perception，and rigid resource alocation during digital transformation，thisstudyreconstructs amanagement organizationsystemforprojectcontrol basedondigitaltwintechnology.By integrating aunified processmodel（RUP）， multi-dimensional schedulecoordination technology，ful-hainqualityassurance technology，and intellgentriskearly warning technology，a novel management framework is proposed，covering multi-agent colaborative governance，fulllifecycledynamic control，inteligent decisionsupport，and standardized performanceevaluation.Research demonstrates that thesystem significantlyreducescoordination ineficiencyandrisk response cycles through a virtualrealmapping intellgent control platform，achieving cross-organizational data sharing anddynamic resource optimization.Theresultsprovideatheoreticalframework and technicalpathwayforresolving governancechallnges in complex engineering scenarios， promoting high-quality development of transportation infrastructure.

Key words：roadandbridgeproject;management organizationsystem; digitaltwin;collaborative governance mechanism