工程项目管理预算管理论文

【摘要】本文主要简单介绍了工程项目管理的内涵以及工程预算的概念，并针对工程预算在项目管理中所遇到的问题作出各项分析，叙述了在项目管理中工程预算发挥的作用以及对各种问题的解决方法，以确保工程造价的准确性。下面是小编整理的《工程项目管理预算管理论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。

工程项目管理预算管理论文 篇1：

大数据挖掘在工程项目管理中的运月

近年来，传统的工程项目管理模式已经无法满足新形势下工程项目管理模式的需求，探索工程项目管理新模式具有十分重要的现实意义。本文基于大数据挖掘技术，针对工程项目管理中所存在的问题，尝试把大数据挖掘技术应用于工程项目管理中，并从不同的方面提出了优化工程项目管理的具体措施，希望本文的研究能够有助于大数据挖掘在工程项目管理中更好的应用。

伴随科学技术的不断进步与发展，大数据技术也不断完善，大数据技术在我国工程项目管理中的运用，推动工程项目管理朝向知识化、信息化方向发展。在大数据时代背景下，工程项目管理拥有着前所未有的历史性机遇，同时也面临着严峻的挑战。采用传统的管理方法已经不符合时代的发展潮流，无法满足目前工程项目建设的需要，提升工程项目管理水平，创新工程项目管理模式已经成为了当务之急，需要作为一项重点内容来抓。所谓的工程项目管理，是指为实现工程项目整体目标而实施的一系列系统管理方法，尤其是在工程项目逐渐朝向系统化、动态化方向发展的当下，工程项目管理也需要朝向系统化、动态化的方向改变。只有这样，才能够满足时代的发展需求。

一、大数据时代背景下工程项目管理中存在的问题

第一，我国的市场需求越来越朝向动态化、多元化的方向发展，为了最大限度的满足市场需求，生产出个性化的工程产品至关重要。但是，在工程产品设计过程中，需要遵守一成不变的附性以及惯性，这导致所生产的项目产品市场需求的贴合过于理想化。如果不及时处理上述问题，就会导致对市场的需求信息解读不准确，工程设计无法高度贴合市场需求。

第二，由于对市场需求数据的误判，会导致所生产的工程产品不被市场接受。久而久之，产品被市场淘汰是在所难免的。因此，伴随市场需求的多元化、多样化，以及市场信息数据的井喷式增长，将导致工程项目管理陷入困境，迷失方向，面临着严峻的危机。

第三，由于我国社会经济正处于快速转型期，整个社会大环境日新月异。因此，工程项目管理也存在着诸多的不确定性，时刻面临着风险。与此同时，科学技术也不断的更新，为整个社会经济大环境带来新的变化，这也为工程项目质量、工程项目的进度、工程项目安全以及工程成本等方面带来巨大的挑战。例如，在不断扩大工程项目的规模过程中，所需要的资金投入也必然随之增加。在不久的将来，将会出现大量的资金数据以及大量的成本数据。而如果工程项目管理的模式一成不变，采用传统的工程预算管理方法将无法满足工程项目建设的需求。不论是工程项目成本还是工程的施工进度，都会受到影响，同时，工程项目的规模不断扩大，一些基础性的数据就会受到影响，信息膨胀在所难勉。在这种情况下，如果依然坚持使用传统的施工管理方法，将会为工程的整体质量埋下严重的安全性隐患。

总之，工程设计无法贴合市场需求，对市场数据信息的误判以及社会大环境变化而对工程项目管理带来的挑战等，是大数据时代背景下工程项目管理中存在的主要问题，需要引起社会各界人士足够的重视。

二、工程项目管理中大数据挖掘应用分析

上文主要分析了大数据时代背景下工程项目管理中所存在的诸多方面的问题，针对这些问题，本文尝试探讨将大数据挖掘技术应用于工程项目管理中，进而推动工程项目管理水平得到有效提升，具体如下。

首先，构建大数据挖掘项目组。构建大数据挖掘项目组，有助于推动工程项目，实现最佳的质量效果。并且，尽可能的节约资源，降低工程项目的成本。从总体上来看，本文中所介绍的大数据挖掘项目组构建包括工期进度数据挖掘项目组构建，工程质量数据挖掘项目组构建和完成成本控制数据挖掘项目组的构建三种类型。

第一，完成工期进度数据挖掘项目组的构建。通过完善控制制度，整合资金数据、供应商数据、工程计划数据等，来推进工期进度。第二，完成工程质量数据挖掘项目组的构建。通过整合物流仓储数据，施工基础数据，质量检测数据以及工期进度数据等，建立并完善与之相对应的控制制度，以确保工程验收的科学性、规范性，避免盲目抢工期现象的发生。工程设计本身存在缺陷也会引起工程质量的失控，要注重工程设计的科学性和合理性。第三，完成成本控制數据挖掘项目组的构建。通过整合物料数据数据，工程进度数据，成本核算数据以及质量控制数据等，建立并完善与之相对应的控制制度，以确保工程如期进行以及工期质量得到保障。

其次，构建大数据挖掘的制度结构和管理层次。第一，根据分层管理以及集中控制思路，首先确立项目公司，然后完成数据信息收集。需要强调的是，在集团公司发出数据要求以后，项目公司要立刻采集数据，而集团公司从数据采集的进度采集的质量、成本等多个方面对采集的数据进行分析和决策，以确保数据的完整性。第二，数据的采集要严格遵守管理集中原则、数据集中原则以及业务集成原则等，构建数据处理中心建立，并完善与数据处理相关的不同部门沟通制度。与此同时，施工现场人员也会根据具体的项目部门业务往来，来完成各类数据的生成、识别以及整理，录入信息中心，并由数据处理中心对总体数据进行进一步的挖掘，为领导者提供决策依据。

总之，本文主要从构建大数据挖掘项目组和构建大数据挖掘的制度结构和管理层次两个方面对工程项目管理中大数据的挖掘应用进行分析，还需要相关领域的专家学者从更多的层面展开深入的分析与研究。

综上所述，在大数据时代背景下，工程项目管理中依然存在着诸多层面的问题，需要引起相关领域专家学者足够的重视。从构建大数据挖掘项目组以及构建大数据挖掘的制度结构和管理层次等方面，推动大数据挖掘技术在工程项目管理中更好的运用。在未来，基于大数据挖掘技术，工程项目管理水平将会得到有效提升。

作者：郑金睿

工程项目管理预算管理论文 篇2：

工程预算在项目管理中的问题探讨

【摘要】本文主要简单介绍了工程项目管理的内涵以及工程预算的概念，并针对工程预算在项目管理中所遇到的问题作出各项分析，叙述了在项目管理中工程预算发挥的作用以及对各种问题的解决方法，以确保工程造价的准确性。

【关键词】工程预算，项目管理，问题，对策，原因

一．工程预算在项目管理中的作用

1.工程项目投资额的确定依据

建筑工程一般都具有以下特点：用途各异，结构复杂，形态多样，体积庞大，材料消耗巨大且繁杂，生产周期长。所以建筑工程不似其他工程那样有国家规定统一价格，而是根据施工设计图纸，间接费定额，预算定额单价等各方面的预算来确定工程造价。建筑工程造价决定了建筑项目的定价。

2.进行项目管理的重要依据

工程预算是施工合同的签订，进行招标、投标和竣工后结算等一系列项目管理的重要依据。在进行工程承包合同签订时，可以通过基本建设工程预算以明确经济承包价值。招标工程编制标底与投标单位进行投标报价可运用预算报价来决定。

3.衡量工程合理设计方案的重要依据

衡量设计方案是否经济与合理亦要采取工程预算，并且是衡量的重要手段之一。待一套较为完整的建设项目出台后，然后进行经济比较，可利用各项工程项目的造价指标、单位产品成本指标、造价指标、总造价指标等基本建设工程预算找出各个设计方案中所存在的不足之处，方便设计人员做进一步的修改与设计，以提高设计方案的水平，促进工程的进一步完善。实物消耗量与设计进行技术分析是基本建设工程预算的主要分析对象，从而将原材料消耗度降到最低。

4.企业准核算经济、成本控制的关键

工程预算对工程预算造价进行了准确的计算，从而反映出企业产品的预算成本，从而促进企业对人力，材料进行限额定量管理，以节省人力物力财力等风方面的经费。是企业内部经济核算加强，成本降低并增加原始积累。工程预算是企业能够进行有效管理的重要依据。施工预算因为其具有较强的政策性和经济性，能够促进企业严格按照国家的规定控制费用标准和成本开支范围。工程预算能够提高企业财务核算的准确性，帮助企业控制成本，并按有关规定提供相依的资料及依据。

建设工程项目管理的首要任务就在于控制且合理确定工程造价，保证工程造价的准确性，从而加强建设工程项目管理。

二、工程预算在项目管理中所存在的各种问题及原因

1.就预算管理而言，我国现行的管理模式正处于阶段性，因此在建设项目全过程综合管理意识上较为缺乏。造价管理目标和相互沟通，建设单位、施工单位以及设计单位较难达到统一。建设单位没有采取相应措施以促进设计单位进行限额设计和精心设计，大多数工程项目没有进行全面的设计招标，也没有优选设计方案。工程监理单位仅局限于施工阶段的进度与质量管理，忽视了对投资决策的分析。在进行施工招标阶段，标底和标价估算欠准确，从而使得在施工进行时因缺乏资金，或者是成本控制不严，导致投资管理失控。

2.设计管理制度完善力度不够，不能全面推行限额设计。设计单位虽然在设计阶段进行了一系列工程概算，甚至是细化到预算。可是因为在设计方案造价指标上缺少控制约束，导致投资偏高，设计还依然保守。大多数单位不具备完善的管理体制，只注重片面的设计工作量和经济效益，忽视了精品设计意识。

3.各个参建单位管理人员在技术和经济方面不统一。在我国，很多工程技术人员总是将工程造价当做是财务和预算人员的责任，自己只需负责工程设计。倘若技术人员将工程造价忽略掉，但是因工程造价人员并不懂得工程技术方面的问题，所以将会导致工程造价上很难做到合理确定和有效控制。

4.在施工的过程中随意变更。大多是建设单位因为急于项目动工，但又没有做好充足的准备。再加上没有严格把关投资额度，建筑标注，设计深度，招标文件和承包合同，完善程度，导致在施工的过程中不断变更，工程随意更改。有的项目修改不休，就是因为没有监督更改的合理性与必要性，对更改造成的损失没有及时采取措施做出相应的责任制约。

三．加强工程预算过程控制管理的对策

就对策上而言，下面就以当今的热点问题——加油站的建设来展开论述。加油站项目施工现场主要涉及到工艺管道，加油机，卧式油罐等重大作业，并且同临时破土，用火，用电清罐等多项作业密切相关。企业新标准建设加油站工程项目管理范围已不仅限于进度报表和计划的生成，工程管理人员在满足工期、成本、质量等要求的同时要随时准备好处理各种突发性的难题。因此，为了很好的完成项目管理的目标，要以保证质量为基础来寻找成本和进度最优的解决方案。加油站项目工程建设的计划与预算方面，在项目动工之前都要制定一份详细的项目建设预算，将预算分解到每个分项工程分解得尽量细致，详细到每个实物工作层次，为每个工作包建立总的预算成本TBC（Total Budgeted Cost）。工程预算的第二部便是分配TBC到每个工作包的整个工期中去。根据各工作包的各分项工作量进度计划来对每个工期的成本计划作出确定。工期的每个区间由每个工作包所需的工程量来进行分配，从而确定什么时候需要的预算是多少。这一数字通过截止到某期的过去每期预算成本累加得出，即累积计划预算成本CBC（Cumulative bugeted cost）或BCWS。由此可以看出在工程预算的项目管理上要采取的主要对策可归纳为以下两点：

1.合理确定工程造价预算定额以及费用构成结构

依据产品价值构成分析得出，建筑工程造价由三个部分组成：盈利、物质消耗支出、劳动报酬支出，工程预算造价要将产品价值构成的三个方面充分反映出来。就目前来看，工程造价费用构成所采用的是将劳动消耗部分分成管理人员的劳动消耗计入现场经费和间接费，生产工人劳动消耗计入直接费用两个部分，这样一来就促使了工程预算取费的复杂化。另外，随着当今经济市场的飞速发展，我们应该区分物化劳动与活劳动，促使预算费用结构变得进一步简单化且便于操作，同时还有利于推动企业进行用工制度改革，使我国建筑工程造价费用构成与国际接轨，进而更加符合国际化的标准。

2.做好工程预算的监督与校审工作

如何加强工程预算的监督与校审。第一，要将工程预算校审的阶段和重点区分清楚，从而定制好工程预算校审程序，对承包方、发包方、贷款银行、工程造价管理部門、预算中介机构在工程预算校审中所发挥的职能和承担的责任要明确；第二，对于工程预算校审工作纪律要十分之严格，以此防止工程预算校审只注重于形式，从而造成工程预算校审不能落到实处，形同虚设；第三，作为工程校审人员，要求其自身必须拥有十分丰富的工程预算经验，才能充分担当起工程校审的职责。

综上所述，工程预算在项目施工的项目管理、成本测算、投标报价和变更补差应该得到广泛的运用。在项目施工中，灵活、科学、准确地应用好工程预算，从而促进工程投资效益和企业综合经济效益的提高，并对此有着极为重要和深远的意义。

【参考文献】

1.刘霞建筑工程预算编制的分析与控制[期刊论文]-中国外资 2010(7)

2.晏传举浅议建筑企业预算管理与经济效益的关联[期刊论文]-现代经济信息 2010(13)

3.翁家金如何提高工程预算管理的几点对策[期刊论文]-科技与生活 2010(9)

4.李玉娜浅谈建筑施工工程预算管理中存在的问题及对策[期刊论文]-科技信息 2009(32)

5.林颖波试论建筑工程预算存在的问题及对策[期刊论文]-沿海企业与科技 2008(1)

作者：张秀萍

工程项目管理预算管理论文 篇3：

探究大数据挖掘在工程项目管理中的应用

【摘要】    近年来，在社会经济快速发展的同时，科学技术也取得了长足的进步，计算机、互联网、物联网、大数据等技术不断涌出，极大的改变了人们的生活及生产方式，信息技术时代已然到来。在这样的背景下，如何借助技术手段促进工程项目管理质量的提高，成为了相关人士普遍关注的话题。鉴于此，本文将对大数据挖掘在工程项目管理中的应用展开分析和探究，以供交流和借鉴。

【关键词】    大数据    数据挖掘    工程项目    工程管理

引言：

新时期，社会在发展，时代在进步，工程项目管理也应当与时俱进，积极应用大数据技术，在管理模式上以及管理内容上作出创新和改进，以此来适应社会的发展，满足现代工程项目管理的需求。出于这样的目的，本文就大数据挖掘在工程项目管理中的应用进行研究，具有一定的实践价值和现实意义。

一、大数据挖掘技術对工程项目管理的重要意义

大数据技术在社会各领域得到了广泛的应用，有力的促进了生产力的提高。当然，项目管理工作也不例外。由于工程项目管理本身就具有管理全面性、数据形式多样性等特点，所以工程项目管理方法的创新不得不说是一种思维上的突破。具体来说，在项目工程管理工作中应用大数据挖掘，不仅可以使管理效率得以进一步提高，还能在众多数据库中快速的筛选出所需要的数据予以系统性的分析，科学性的优化，确保工作人员的工作质量，从而对项目工程管理过程中存在的安全隐患予以有效的规避。大数据挖掘作为一种新型管理方式，其为工程管理工作注入新鲜的血液，使得企业内部各项资源得到了合理的优化，极大的提升了企业的内部管理水平。

二、大数据背景下工程项目管理困境

在大数据时代背景下，企业工程项目管理困境主要可分为两方面进行论述：其一，随着市场经济的不断深入，生产的产品难以满足市场多样化的需求。具体来说，工程设计不能紧贴用户需求，市场评估不能切合实际，最终导致工程产品不能与市场潜在需求相适应。在大数据背景下，市场各种需求都以数据化的形式表现出来，如不能及时的了解和掌握这些数据，并作以科学的分析，必然会使企业陷入困境[1]。比如说，不能对数据进行充分解读，导致工程评估和设计不能与市场需求高度匹配，造成工程产品不不能对市场需求予以充分满足;又比如，对数据信息误判，使得生产出来的工程产品与实际市场需求完全相背离，这将难以被市场接受，从而给企业带来巨大的经济损失。其二，经济环境无时无刻不在发生着变化，正因为如此，使得工程项目存在着各种不确定性，工程管理风险也在与日剧增。具体来说，随着科学技术的不断变革，引起社会经济环境变化的因素也越来越多，这使企业对工程项目的进度、成本、质量等方面的管理难度也有了明显的提高。比如，工程规模扩大，所需资金也必然“水涨船高”，这也将随之带来大量的资金数据和成本数据。随着工程建设的体量越来越大，涉及内容越来越多，传统工程预算管理模式已经难以适用。若不能在管理方法上进行改进和优化，将会严重影响施工进度的正常进行以及施工质量的稳步提升。因此，如何在多变的经济环境中做好工程项目管理工作，是众多企业值得深思的问题。

三、大数据挖掘技术对项目工程管理的优化对策

3.1构建大数据挖掘的制度结构和管理结构

首先，根据分层管理和集中控制的思路，确立集团公司为数据决策者、项目公司作为数据收集者的框架模式。以数据为控制载体，项目公司需按照集团公司的数据要求进行数据的全面收集，以便集团公司在对项目的成本、进度、质量等多个方面的科学预测和合理决策提供数据支持。这里所说的数据，包括有集团公司采录的外部数据以及项目公司采集的内部数据，以使数据的完整性及全面性得以充分保证。其次，在业务、数据以及控制等方面，应做到集中管理，并建立相应的数据处理中心和数据沟通制度，确保项目施工、业务审批以及公司决策能够相互联系，并紧密配合，推动项目工程的有序开展。值得一提的是，对于项目部与施工人员业务往来数据，应进行详细收集，并通过项目部识别和整理之后，再将其录入到信息系统中心[2]。同时，总体数据应通过数据处理中心进行深入挖掘，以便获取其中的关键信息，从而为管理层的科学决策提供必要支持。另外，企业各职能部门都可调用和管理项目数据，当然项目部也能根据数据相关提示及各项指标更规范的开展各项施工管理工作。

3.2 构建大数据挖掘小组

大数据挖掘小组，其任务目标是：通过对现有资源的分析，在对其合理应用的基础上，使工程项目能够以最快的速度、最低的成本，最好的施工质量，完成整体施工，并顺利通过验收。为实现这样的目标，可着重从以下三方面入手：其一，工程进度数据挖掘小组需落实到位，以便对工程管理中所涉及的各种数据，如资金数据、计划数据、施工基础数据等进行有效整合，并借助数据挖掘手段进行相应控制体系的构建，以保证施工作业可以正常进行下去;二是建立工程质量数据挖掘项目组。对涉及施工质量的相关数据（如工程进度数据、施工工艺数据、材料设备使用数据等）进行有效整合，挖掘其中的潜在信息，并建立相应的控制体系，以便对施工中的各个环节进行有效的把控，防止安全隐患或意外事故的发生。其三，建立成本控制数据挖掘小组。对与项目成本有关的数据（如资金数据、物料数据、成本核算数据等）进行深度挖掘，针对其中不合理的地方或存在的问题，建立相应的控制体系，防止因资金链断裂或材料供应不到位，导致工期延误、工程质量难以通过验收的情况发生。

四、基于数据挖掘的工期进度控制模型

在工程项目管理之中，以工期进度最难控制。之所以这么说，是因为有多种因素会对工期造成影响。如，设计方案不合理、前期准备不足、管理工作未能有效落实等，都会使工程进度受到阻碍。在实际施工过程中，导致不能按时完成工期的原因并不是必然的。比如说，下雨等不良天气状况会使施工进度受到影响，这应该是大多数人的普遍认知[3]。但需要注意的是，并非雨天就一定会影响工程施工进度，也会存在别的原因，但却往往被人们所忽略。在具体施工中，客观存在着一些因果关系，但施工人员并不了解，这就需要深入挖掘工程项目中的管理数据，在对各类数据进行全面分析的基础上，作出科学的决策，确保施工管理工作有序的进行下去。

要想数据挖掘工作发挥出应有的价值和作用，需进行相关管理机制和部门的建立，以便后方管理层能够实时接收到施工现场传来的数据，并进行归纳整理，对其内所蕴含的关键信息予以深度挖掘。同时，可采用集团总部——地区公司——项目公司——前线这种行政管理机制，进行层层监管，分步进行，确保工作的效率和质量。项目部与施工人员业务往来密切，其相关数据将会被项目部识别与筛选，并将一些有用的信息在建立好的信息系统中录入，以使其能够在公司数据库中及时上传。当然，在项目部需要分析相关数据时，公司数据库中的信息也可以被调出，以供参考和借鉴，从而为项目的合理开展提供科学依据。

不同类型的工程，其工程管理数据特点存在较大差异。因此，要想有效挖掘数据中的关键价值和潜在信息，就需要对各种数据予以合理分类。在进行结构化数据的挖掘时，应整合各个专业工程领域，在遵循一定关联规则的基础上，建立统一的数据库，以便提高分析精度。具体如表1所示。

对于非结构化数据的挖掘，可通过检索技术对种类繁多的工程项目进行分类。

进度汇总权重估值的确定，可借助数据挖掘这个手段从特征面向属性进行整理归纳，将项目进度以数据化的形成呈现出来，以此来获得此项目的汇总权重。举例来说，一工程项目，花费了20天完成了打地基作业，水泥浇筑用了30天，项目既定工期总共有30天，地基打完后，总项目完成了40%，则项目还需50×60%=30天才能完成。经过合理设计，对工作量进行精确划分。通过计算工作量来确定工程进度才是精确的。假设完成一个以上子项目所花費的时候高于总任务量，则总项目进度汇总的精确性将无法保证。就比如，在建筑施工的前中期，采购物资、调动设备等工作，都可能出现完成时间大于工作量的情况。对此，必须要借助数据挖掘来获得各个子项目的工作权重估值，以便在进度汇总时得到更准确的项目进度结果。

五、结束语

综上所述，大数据挖掘在工程项目管理中的应用，解决了传统管理模式与现代工程项目不相适应的问题，其不仅能对工程项目的全过程进行动态管理，还能为现场管理人员在项目成本、进度、质量、安全等方面进行全面分析和科学决策提供重要依据。因此，作为相关企业，应予以重视，并在今后的工程项目管理工作中加大大数据挖掘技术的应用力度，以此来进一步提升工程项目管理水平。

参  考  文  献

[1]曾涛，阮彬. 大数据挖掘与分析在项目管理中的机遇与应用——以Python技术为例[J]. 中国管理信息化， 2020， v.23;No.437（23）：117-119.

[2]梁俭萍. 大数据挖掘在工程项目管理中的应用分析[J]. 数码设计（下）， 2019， 000（007）：236-237.

[3]李琛. 大数据挖掘技术在工程项目管理中的应用探讨[J]. 数字技术与应用， 2018， v.36;No.336（06）：234+236.

作者：魏丽