智慧工地实践案例：用数智应用破解土石方工程效率与成本难题

​在传统建筑施工场地，土石方管理长期以来主要依靠纸质台账来进行记录和管理。然而，这种管理模式存在着诸多棘手的难题，例如工作流程效率低下，记录信息容易出现偏差甚至失真，监督管理环节存在漏洞，以及在审计过程中面临诸多不便等诸多问题。
袋鼠云数智应用跟进建筑、工程行业的数字化转型大趋势，推出智慧工地土石方管理系统，系统引入物联网（IoT）、BIM+GIS、大数据分析、云计算与AI，构建从爆破计划发布到土石方离场的全流程闭环监控流程。通过土石方管理系统，工程企业可将传统粗放式管理模式升级为精细化、数据驱动的现代管理体系，显著提升项目综合效益。
土方石的概念及关键环节

什么是土方石

在工程建设行业中，土石方是指建筑、道路、水利工程等施工中，对土壤和岩石进行挖掘、运输、填筑和压实等相关工作的总称。涵盖场地平整、基坑开挖、沟渠挖掘等环境，是工程前期重要环节，为后续施工提供基础条件。
系统主要涉及环节

土石方挖掘和土石方运输是两个关键环节，紧密相连且相互影响，共同推动工程顺利开展。本系统主要围绕这两个环节展开建设：
土石方挖掘：挖掘机操作手将爆破后破碎后的岩石铲起并初步堆放在基坑内的一侧，为后续运输创造条件。
土石方运输：装载机将挖掘机堆起的土石方装入自卸汽车，司机在装车过程中会注意车辆的载重平衡，避免超载。运输车辆按照预定的路线行驶，到达指定的弃土场后，按照弃土场管理人员的指挥，有序卸载土石方，以便再次投入运输。整个运输过程高效、有序，确保土石方能够及时运离施工现场，为后续挖掘作业提供空间，保障土石方工程的顺利推进。
人工经验下的土石方困局：低效、粗放、合规隐忧

在信息化技术广泛应用之前，传统土石方管理体系主要依赖人工操作和经验判断，存在以下突出问题，直接影响工程效率、成本及合规性：

1. 数据采集与计算效率低、误差大

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测量误差易累积，导致土方量计算偏差（如挖填方量与实际差异可达10%～20%）。进度数据依赖人工填报和纸质报告，汇总周期长，管理层难以及时掌握现场情况，延误决策。引发工程返工或成本超支。

1. 土方调配与资源管理粗放

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土方运输路径、堆放点选择多凭施工人员经验，易造成运输距离过长、重复搬运，增加燃油和机械成本。常出现设备闲置或超负荷运转，降低整体效率。

1. 合规风险突出

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土方运输缺乏轨迹追踪，非法倾倒问题难以追溯责任。纸质单据（如运土凭证、验收记录）易丢失或篡改，审计和合规检查时举证困难。
数字赋能破局：土石方精准质控新生态

BIM+GIS+定位设备，让车辆的运行轨迹“说话”

根据项目前期的工程勘察与设计图纸，对现场地形进行建模，定位挖掘点与土石方卸载点与运输线路。通过数字化固化土石方业务流程。定义挖掘－装载－运输－卸货全闭环的业务行为特征。算法根据车辆定位数据自动识别业务行为，记录业务结果。算法搭载校验机制，识别重复搬运行为，自动纠偏。
AI图像识别技术，辅助算法纠偏

在卸货点入口等现场关键点位安装监控。实时识别车牌号与车载土石方图像。通过AI大模型对土石方装载量是否满车进行判断，避免对空跑车辆重复记录装卸量。及时对土石方挖运工作量进行自动纠偏。
业务结果智能分析

建设土石方业务关键指标体系，围绕车辆出勤数据（入场闲置车辆数、车辆场内运行平均运行时长等指标）、挖掘业务数据（土石方挖掘方量、挖掘机数量等指标）、运输量（土石方运输方量，运输次数等指标）等。构建面向业务主管的指标分析平台，掌握全局业务情况。
轨迹即数据：智慧工地土石方管理新解法

袋鼠云数智应用团队发挥行业数字化转型的业务知识与技术知识沉淀，推出智慧工地土石方管理应用。本应用包含以下核心场景。
构建地图与车队信息库

建立车队－车辆－司机的多维度车辆管理信息库，并圈定电子围栏，形成地图区域与车队信息库。打通车辆定位系统，实时获取所有场内车辆的定位轨迹数据。形成业务分析算法基本数据库。

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基于车辆定位数据的货运业务算法

通过引用现场电子围栏与车辆定位轨迹数据、识别车辆装载土石方行为特征，输出车辆挖运记录数据明细。在准确记录车辆挖掘－运输行为的同时，通过监控图像AI，精准确识别仅路过等例外场景，保障了挖运业务算法的准确性。

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当前，智慧工地班组应用已成功在国家重点项目上落地应用。在已有项目中，对于定位设备正常的车辆，统计准确率高于99%。完成了从线下手工台账传统粗放式管理模式，到线上定位数据驱动的精细化管理的转变。袋鼠云数智应用将每台挖掘运输车化作智慧工地一个个动态坐标，把每条运输路线转化为实时更新的数据流，推动传统土石方作业从经验驱动到算法驱动的范式变革。
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