现在施工现场搞BIM做质量管理的，现在是个人都知道的一个流程就是，现场定位手机拍照，用各种质量管控app上传至云端，然后在云端分析大数据。

       Ok，那么问题来了，项目质量检查的根据是什么？分析大数据，大数据又需要怎么分析呢？分析完又有什么用呢？拍照上传的目的又是啥呢？搞BIM做质量管理为什么比之前还累呢？而且不见效果呢？

       其实问题很简单，就是现在的流程不符合工程施工流程，下图：

（画的有点乱，大家凑合看吧）

       简单的说就是事前有标准，事中有控制，事后有处理。

       事前的标准就是依据公司的数据中心的大数据分析本项目的工程特点，是住宅楼还是商场，或者办公写字楼。如果是住宅项目，那么住宅项目容易产生的质量控制的问题点是哪些？通过大数据分析出来，编入质量方案，这些点是质量控制过程中的必查点，重点检查点。对于不容易发生质量问题的地方标记为随机检查点。而且对这些容易发生质量问题的工艺工法制作可视化交底，这样可以让检查有标准可寻，即使质量检查人员不懂专业知识，也可以只通过可视化交底即可进行现场检查。

      事中控制就是过程检查管理，对于《项目质量管理方案》中必查点要集中资源进行重点有针对性的控制，检查；而对于非必查点项目则可以减少资源的投放进行随机检查，这样可以将质量检查变被动为主动，提高了检查效率，同时促进质量的提高。

       而到这个时候才是人们常说的BIM质量管理的那一条流程：现场定位、拍照、上传云端、@相关责任人，整改，重新拍照确认整改完成；而且如果出现质量问题数据应该通知商务部，商务部依据与分包的合同对相关劳务队进行处罚；同时数据积累到公司数据中心。这里有个问题就是为什么一定要用BIM原因方式的流程，这是因为BIM含有信息的元素，可以帮助信息进行传递，为以后的运维等应用提供数据依据。第二个问题就是BIM质量管理一定要跟现场的质量管理流程方式方法相对接才行，保证一条流程线，不然只会越用新方法越类。

       这样一个工程完成之后又能为以后的项目在制定项目质量管理方案时提供数据支撑形成一个闭环，这个闭环可以有效的促进企业项目质量的提高。

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