建筑行業就業指導論文

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　　信息化建設已成為建筑施工企業提高競爭力的重要手段之一，其建設水平直接關乎著企業的生存和發展。由于信息化等級劃分標準的缺失，導致施工企業一方面無法準確評估其信息化水平，另一方面片面追求高新技術，信息化效果不理想。建設部已將“如何科學合理地評價建筑施工企業信息化水平，有效促進建筑施工企業信息化建設”設為重要研究課題之一。

　　1建筑施工企業信息化成熟度模型的構建

　　1.1評價指標的構建

　　參考已有研究成果[1]，建立以4個一級共17個二級指標構成的評價指標體系如圖1所示。設各二級指標滿分均為100，其評價要點及評分細則見《建筑施工企業信息化評價標準》。

　　1.2成熟度模型的等級劃分

　　采用階梯式結構，將成熟度劃分為初始、基本、成長、成熟、優化5個等級，分為企業信息化的雛形、形成、發展、迅速增長、自我完善階段[2]。

　　1.3成熟度模型的內部結構

　　將指標體系中的一級指標作為各關鍵過程類，二級指標作為各關鍵過程域，二級指標各評價要點作為各關鍵實踐[3]。

　　1.4成熟度評價方法的選擇

　　將5個等級評分標準分別劃分為[30,50)、[50,65)、[65,80)、[80,90)、[90,100]。以人工魚群算法優化BP神經網絡，求取成熟度總分作為定量評價結果。但其只能作為成熟度等級判定的必要不充分條件，企業還需依據各等級關鍵實踐進行定性檢驗，若某等級所有關鍵實踐均達標才能確定企業信息化成熟度處于該等級[4]。

　　2基于AF-BP的建筑施工企業信息化成熟度評價模型的構建

　　2.1訓練樣本的獲取

　　經專家測評得出各二級指標評分和期望總分構成網絡輸入對，調研30家施工企業的原始數據作為訓練樣本。

　　2.2網絡結構及參數的設置

　　以二級指標評分為輸入，成熟度總分為實際輸出，期望總分為期望輸出；經試驗建立17-20-1的三層神經網絡；BP最大訓練次數、學習率、誤差要求、動量因子分設為2000、0.05、10-4、0.9；AF人工魚數目、可視域、擁擠度因子、步長、迭代次數分設為10、0.5、0.618、0.1、50；分別在BP和AF-BP中訓練做對比。

　　2.3運用MATLAB對網絡進行訓練

　　對原始數據歸一化處理，選前25組為訓練樣本，后5組為測試樣本，在MATLAB中訓練。BP和AF-BP訓練平均次數分為17758、671，可看出AF-BP性能遠優于BP。AF-BP測試誤差表明其與專家評價的擬合性更高[5]。將上述訓練出的AF-BP神經網絡保存，待評企業只需將各二級指標評分輸入網絡，即可得出總分先作定量劃分，再以各等級關鍵實踐定性檢驗，即可得出一個綜合評價結果。

　　3案例分析

　　因保密需要，將該公司命名為A。A公司各指標得分為X=（96,96,92,90,85,90,100,85,100,80,50,70,100，80,90,95,90），將X輸入MATLAB中保存好的模型中，輸出值為0.8650，則A公司信息化成熟度總分為86.50，定量評價結果為成熟級。依據成熟級各關鍵實踐進行定性檢驗，發現A公司存在不足之處，給予如下改進建議：建立并完善電子商務系統；在項目現場安裝遠程視頻監控系統；與軟件供應商合作，建立風險管理信息系統；加強員工信息化培訓力度，確保培訓的制度化和經常化；完善信息化組織，在各項目部設立信息管理責任人；設立BIM中心。

　　參考文獻:

　　[1]JGJ∕T272-2012,建筑施工企業信息化評價標準[S].2012:1-38.

　　[2]王洪艷,朱曉楠.企業信息化成熟度評價體系構建及影響因素分析[J].中國管理信息化,2015,18(24):89-90.

　　[3]張健.大型建筑施工企業信息化評價體系研究[D].北京交通大學,2011.

　　[4]任宏,祝連波.基于組合權法的建筑施工企業信息化水平的多層次灰色評價[J].系統工程理論與實踐,2008,2:82-88.

　　[5]楊淑霞,韓奇,徐琳茜,路石俊.基于魚群算法優化BP神經網絡的電力客戶滿意度綜合評價方法[J].電網技術,2011,(05):146-151.

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