智能建造背景下工程项目管理成熟度评价指标体系构建

撰文／王凯 张延敬 孙森浩

智能建造背景下建立科学、合理、可测的工程项目管理成熟度评价指标体系，确保评价指标体系能够在工程项目全生命周期内进行定期评价和完善优化，为工程项目管理水平提供系统科学的评价工具，有利于完善智能化管理模式，进而提升工程项目管理水平。

2017年，国务院办公厅印发的《关于促进建筑业持续健康发展的意见》（国办发〔2017〕19号）明确提出，要以高效的建造工艺技术和建筑方式不断改善我国建筑业的产品质量，促进我国建筑业可持续发展。同年，《建筑业发展“十三五”规划》再次明确要推动以“互联网+”、信息化等工程技术为支撑的新型工程建造模式。2021年，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》指出，培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业，加快发展智能建造。

智能建造是利用区块链，大数据，云计算，建筑信息模型BIM，物联网，虚拟现实和3D 打印等新技术对工程建造过程赋能，实现建筑系统的感知、分析与控制，最终实现新技术与工程建造深度融合的新型建造方式。上述政策的出台表明，智能建造已成为建筑业转型升级的重要手段和高质量发展的驱动力，并对现阶段工程项目管理提出了更高要求。

目前，诸多建筑企业的工程项目管理以经验管理为主，面对智能建造新要求尚存在以下三个方面的问题：一是不能全面满足智能建造对工程项目管理提出的新要求；二是对工程项目智能化管理模式的未来发展方向不够清晰；三是缺乏全面衡量工程项目智能化管理水平的评价方法和指标体系。这些问题阻碍了智能建造理念在工程项目管理中的应用与发展。在此情况下，构建智能建造背景下工程项目管理成熟度评价指标体系以服务工程项目管理的发展，从而达到工程项目智能化管理最终效果有比较和可衡量的目标，并对工程项目管理进行科学、客观和准确评价，就是一件很有意义的事。

工程项目管理成熟度评价研究现状

传统工程项目管理成熟度评价研究

方媛（2011）以我国工程项目经营管理业务能力和成熟度综合评价体系为研究对象，以成熟度综合评价体系模型研究为理论基础，构建了一套我国工程项目经营管理业务能力和成熟度的综合评价体系模型，归纳了成熟度模型应用过程中的模糊综合评价方法。冯剑（2014）以综合应用法，层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），模糊评价法及成熟度理论为基础，建立了立足于业主视角的项目管理成熟度模型，并论证了模型的科学性和实用性。潘培艳（2018）以工程项目管理理论为基础，借鉴项目管理成熟度模型，构建了房地产项目管理的成熟度模型。关婧（2019）以工程项目管理理论为依据，构建了工程项目管理成熟度模型及其评价指标体系，综合采用模糊评价法和AHP，将模型应用于具体案例中，为案例中的企业主体找出工程项目管理技术能力不足之处提供指引。

工程项目信息化管理评价研究

包锐（2012）通过参考诺兰模型和米歇模型，建立了信息化战略分层能力成熟度评价模型框架，包含项目成熟度评价等级、评价指标体系和综合评价指数，能够科学地反映企业的工程项目信息化管理水平。姚辉彬（2018）通过构建技术应用现状、智慧施工方案、施工区智能化、企业后勤保障四个层面评价指标体系，考量工程项目承包商的智慧建造能力，并评价了工程项目承包商在智慧建造领域的应用。刘伟军、彭思惠（2019）以BIM 能力成熟度模型（BIM Capability Maturity Model，BIMCMM）和组织级项目管理成熟度模型（ Organizational Project Management Maturity Model，OPM3）为理论基础，构建了一套公路工程项目BIM 技术应用的成熟度模型，以AHP 为主，确定了该指标框架体系中指标的权重及BIM 在公路工程项目中的应用成熟性等级。罗斯玛丽·斯托克代尔（Rosemary Stockdale，2016）等人引入多层前馈神经网络（Back Propagation，BP）模型构建了工程建设领域信息化评价指标体系。

综上所述，国内外学者对工程项目智慧化管理的成熟度的研究推动了工程项目管理的发展演变，但对智能建造背景下工程项目管理评价研究略显匮乏与单一。在智能建造背景下，我们亟须一套完整的评价指标体系来衡量工程项目管理成熟度水平，以期挖掘企业主体在此背景下工程项目管理中的薄弱之处，进而高效推动工程项目智能建造的快速发展。

智能建造背景下工程项目管理成熟度模型构建

项目管理成熟度是为了实现企业最初设定的战略意图，在项目建造与运行过程中所凸显的管理能力。项目管理成熟度模型是根据企业项目管理需求，评估企业的项目管理水平，依据评价结果提出对策建议，进而提高其项目管理能力的一种工具和方法。项目管理成熟度模型经国内外研究学者不断探索和拓展，形成多种典型模型和等级，成熟度模型理论在我国工程、教育、软件开发等诸多领域得到了广泛应用。

智能建造背景下，工程项目管理成熟度研究涉及不同主体、不同种类的工程项目，不仅局限于单个项目。通过分析现阶段常用的项目管理成熟度模型，OPM3 适用于所有项目管理领域，因此本文研究团队参照OPM3 进行工程项目管理成熟模型构建。将OPM3 中的“四个梯级”维度对应工程项目管理成熟模型的“成熟度等级”维度，将OPM3 中的“十大知识领域和五大过程组”维度对应以项目管理知识领域为基础的“评价指标体系”维度，将OPM3 中的“三大板块”维度依据工程项目管理特点对应“工程项目组合管理”维度，工程项目管理成熟度模型框架如图1所示。

图1 工程项目管理成熟度模型框架

工程项目管理成熟度评价指标选取原则

为了得到科学实用的工程项目管理成熟度评价指标体系，保障评价指标体系的整体质量，本文研究团队遵循工程项目管理成熟度评价指标体系构建规律，提出如下评价指标选取原则。

（1）可比性与独立性原则。可比性原则是指各级评价指标或同级指标之间能够进行互相比较，在时间和内容维度进行拓展和延伸，实现工程项目管理水平的横向比较。独立性原则是指各项评价指标之间必须保持相互独立，内容上不存在重叠，所有指标按层次和逻辑进行归纳分类。

（2）全面性与科学性原则。全面性原则是指对评价对象进行分解，全面梳理并识别所有相关要素，保障所筛选指标能够综合反映被评价对象。科学性原则是指研究者建立评价指标体系应遵循统一规范，以前人科学论证的成果为基础，并与实践相结合。

（3）系统性与动态性原则。系统性原则主要指将评价指标体系作为一个新的整体，在系统评价中，指标之间既相互关联，又相互制约，共同支撑评价指标体系。动态性原则是评价指标体系应满足行业市场不断变化的动态规律，保障评价指标体系动态调整和更新。

（4）定性与定量相结合原则。定性与定量相结合原则是指既要以评价方法、理论基础、关键准则、关系探究等定性描述为基础，又要引入数据等定量内容，满足目标评价的全面性要求。

工程项目管理成熟度评价指标体系构建

成熟度评价初始指标体系

本文研究团队依据指标选取的原则和“物理—事理—人理”（Wuli-Shili-Renli，WSR）系统方法，将智能建造背景下工程项目管理成熟度一级指标划分为物理指标、事理指标和人理指标三个维度；通过参考PMI 的《项目管理知识体系指南》（第六版）、《中国项目管理知识体系（C-PMBOK 2006）》（修订版）、《建设工程项目管理规范》（GB/T 50326—2017）的知识领域，以及《住房城乡建设科技创新“十三五”专项规划》的智能建造理念，将智能建造背景下工程项目管理成熟度二级指标划分为12 个指标；对工程项目管理成熟度评价指标体系研究成果进行梳理，结合相关专家学者在理论与实践方面的成果，初步确定29 项三级指标，于是得到智能建造背景下工程项目管理成熟度评价初始指标体系。

成熟度评价指标体系

本文研究团队针对工程项目管理成熟度评价初始指标体系，通过问卷调查方法对三级指标层次要素进行改进，利用数据分析软件——自动化统计产品和服务软件（Statistical Product and Service Software Automatically，SPSSAU）对调查回收的数据进行信度和效度检验。最后，通过信度和效度检验，依据各指标的问卷得分平均值，筛除平均分小于三分的指标，即删除初始指标体系中的网络性能水平、企业战略智能化深度两项三级指标，最终确定的评价指标体系如表1 所示。

表1 智能建造背景下工程项目管理成熟度评价指标体系

工程项目管理成熟度评价指标权重

基于AHP的主观权重

按照层次分析通常采用的萨蒂（Satty）标度法给出的1～9 标度计算方法，本文研究团队对工程项目管理领域的专家进行了问卷调查，对专家的赋值数据进行了统计分析，运用AHP 软件yaahp 获得各个指标的主观权重。

基于熵权法的客观权重

本文研究团队选择熵权法对各评估指标进行客观权重确定，将问卷发放于建筑企业内具备一定工作经验的管理人员，被调查对象根据指标的重要性程度分别对各级指标按1～9 进行打分。之后，对回收的问卷数据通过自动化统计产品和服务软件SPSSAU 对指标进行熵值法计算，得出各指标的熵权。

组合权重确定

组合权重确定是指将通过AHP 所确定的主观权重与熵权法所确定的客观权重按照计算法则进行加权集成，从而获得更有说服力的指标权重值。

智能建造背景下工程项目管理成熟度等级评价规则

成熟度得分计分规则

（1）三级指标成熟度得分计算。根据加权平均计算法则，由最底层指标推算出上级指标，在智能化管理成熟度调查问卷时，设立问题依据是三级指标，每个问题对应一个三级指标，三级指标分数计算规则如下：

式中：P是某三级指标成熟度得分；a、b、c、d分别代表该指标下选项得分，分别为100、75、50、25 的有效答卷人数；n为总的有效答卷人数，即n=a+b+c+d。

（2）一级、二级指标成熟度得分计算。在获得各个三级指标得分与各级指标权重后，依据加权计算法即可依次获得一、二级指标成熟度的得分，计算一、二级指标成熟度得分的公式如下：

式中：I表示某指标成熟度得分；Pi表示该指标下第i个分指标的得分；Wi表示该指标下第i个分指标的权重，所有指标的权重和为1，如一级指标物理指标IA=PA1×WA1+PA2×WA2，二级指标IA2=PA21×WA21+PA22×WA22。

成熟度等级总评分区间及关键特征

企业对智能建造背景下工程项目管理成熟度进行定量评价，在建立成熟度评价指标体系的同时，尚需一个完整的成熟度等级评分区间。评分区间能够将指标分值与成熟度等级清晰地对应起来，直观、明确地反映出工程项目管理成熟度等级和状态，工程项目管理成熟度等级总评分区间如表2 所示。

表2 工程项目管理成熟度等级总评分区间

企业根据工程项目管理成熟度模型进行等级评价的同时，可以根据成熟度等级总评分区间看出其发展所处等级，通过评价指标体系反映其项目管理水平，从而明确需要保持或改进的方向和内容。

结语

智能建造背景下工程项目管理成熟度评价指标体系的确定不仅是一项复杂的系统工程，而且是一项非常具有挑战性的任务。本文以智能建造背景下工程项目管理成熟度为研究对象，运用WSR 方法论建立以“物理指标—事理指标—人理指标”的工程项目管理成熟度评价指标体系，聚焦评价过程，以期为评价工程项目智能建造管理成熟度水平提供参考。