本文是一篇项目质量管理论文，本文通过对国内外传统质量管理理论和 BIM 技术文献的相关梳理，以质量管理理论和 BIM 技术为基础，结合扎根理论和多层次灰色综合评价法，以数据中心这一特殊功能需求的建筑为切入点，对 BIM 技术在质量管理中的应用进行了新的探索，为之后 BIM 技术在工程质量管理中的应用提供了新的思路。
1 绪论
1.1 研究背景及研究意义
1.1.1 研究背景
近些年，伴随着我国制造业的腾飞，建筑业已经成为我国经济发展中的支柱产业。根据国家统计局 2021 年发布的《中华人民共和国 2020 年国民经济和社会发展统计公报》，2020 年全社会建筑业增加值 72996 亿元，与去年相比，上升 3.5 个百分点。全国具有资质的建筑业企业利润 8303 亿元，与去年相比，上升 0.3 个百分点，其中国有控股企业实现利润 2871 亿元，与去年相比，上升 4.7 个百分点[1]。我国建筑业体量巨大，是国民经济的重要组成部分。
国家统计局 2019 年 7 月发布的《建筑业持续快速发展城乡面貌显著改善》一文中指出，2018 年全国拥有房屋建筑企业 4.3 万个，土木工程建筑企业 2.4 万家，建筑安装业企业 1.3 万家，建筑装饰、装修和其他建筑业企业 1.5 万家，创造直接就业岗位 5563 万个，上缴税收 7624 亿元[2]。
但与之相对应的是我国的建筑行业重大质量问题仍然频繁出现，2014 年北京市采育自主商品房因工程质量问题，三栋楼拆除重建；2017 年天津市粤翠名邸项目由于工程质量问题，六栋楼拆除重建[3]；2019 年上海市长宁区昭化路厂房坍塌事故，造成 12 人死亡[4]。特别是近些年来高层建筑、新型建筑、复杂建筑项目越来越多，对工程质量管理提出了更高的要求。例如作为数据设备运行场所的数据中心就是一类新型的建筑类型。很多前沿科学领域的研究都要依靠大数据才能取得重大突破，比如机器学习，智慧城市等方面。在这一方面，欧美已经走在了前面。长期以来，美国、英国、澳大利亚都建立了涵盖自然科学、社会科学、艺术、人文等各个领域的数据中心，例如美国国家海洋与大气管理局（NOAA）、澳大利亚国家数据服务中心（ANDS）等，为科学研究活动提供科学数据的管理、存储、传播和再利用。同时，数据中心具有信息复杂程度高、工程量大、参与人员多、资金富集程度高等特点，个别环节一旦出现问题，将造成人民生命和财产的重大损失。
1.2 研究的目的与方法
本文通过相关文献资料的查阅，了解了当前项目质量管理的现状。在此基础上，通过结合 BIM 技术的特点，对传统质量管理进行完善和改良，并对优化成果进行打分，完成对基于 BIM 技术的质量管理方法的量化评价。
主要研究方法有以下几种：
（1）文献研究法
通过查阅国内外文献资料、工程档案数据，了解 BIM 技术和传统工程质量管理理论的发展现状，然后对 BIM 技术在工程质量管理方面的相关研究进行整理和分析。为本文开展“BIM 技术在某数据中心项目质量管理中的应用研究”打好基础。
（2）访谈法
访谈法，又称晤谈法。本次研究需要确定数据中心质量的关键影响因素，通过对参与本项目的各方人员的半结构化访谈，结合扎根理论，总结出在数据中心建设过程中的关键影响因素。通过该方法，摒弃了原先固有的工程质量影响因素理论，并以此为基础，构建了新的质量评价指标量化和权重体系。
（3）专家调查法
专家调查法，又称德尔菲法。本文在对 BIM 技术应用于质量管理过程中的效果进行评价时，对于质量的不同指标的权重，采用了专家调查法。通过征询专家意见，作为确定各评价指标权重的原始数据，该数据是对应用 BIM 技术后项目质量量化的重要依据。
（4）层次分析法
层次分析法，简称 AHP，是指将与决策有关的因素分成若干个层次，然后进行定性和定量分析的方法。本研究中通过层次分析法，确定了工程质量管理的 7 种影响因素的系数，为进一步的研究打下了基础。
2 相关技术理论
2.1 工程质量管理理论
2.1.1 工程质量管理理论的概念
根据《质量管理体系》[7]中的解释，质量是指工程项目满足固有特性要求的程度。而固有特性指的是本来存在的永久特性。工程项目的质量体现在适用性、经济性、安全性、可靠性、耐久性及与环境的协调性六个方面。
工程项目根据使用功能不同可以分为居住建筑、公共建筑、市政工程等等，正是由于建筑的多样性，决定了不同建筑工程项目质量特性的差异，但影响工程质量的因素有着共同的规律。
（1）传统理论中工程质量的影响因素
在传统的质量管理理论中，影响工程质量的要素主要是指 5 个方面，即人员（Man）、材料（Material）、机械（Machine）、方法（Method）、环境（Environments），可以总结为 4M1E 法。
在住宅建筑工程中，学者吴超弼[8]认为影响房屋质量的主要原因是裂缝问题，而引起裂缝的主要原因是混凝土生产不规范、原材料不合格、骨料表面粗糙度不足三个原因，也就是人员和材料两个因素，因此他认为要从人员管理、工程设计、新材料使用三个方面来进行质量管控。学者张庆[9]在论文中指出，影响房屋建筑工程质量的因素主要有人的因素、机械因素、材料因素、工艺因素和环境因素五个原因，并结合具体项目提出了相应的管理办法。阚瑞龙[10]在他的毕业论文中详细阐述了通过施工人员、材料和设备、施工机械、施工方案和施工环境五个因素对项目进行质量管理的策略。
在公共建筑工程中，学者吕聪聪[11]在他的学位论文中指出 LK 学校项目出现质量问题的主要原因是施工人员综合素质不高、施工材料管理存在问题、建筑设备管理存在问题、施工环境存在隐患等原因。学者刘亚超[12]在一文中指出，造成办公楼质量问题的主要因素是人的因素、机械设备因素、材料因素、方法因素和环境因素五个方面。
2.2 BIM 技术理论
2.2.1 BIM 的概念
BIM 发源于 Chuck Eastman 的建筑描述系统（BDS）概念[36]，即通过图形将建筑的内部构造、材质、参数等信息进行展示。而后经过一系列的发展，概念被不断补充、深化，其意义也得到了不断扩充。2002 年，Autodesk 公司 Alex 和 Dave Lemont 第一次将 BIM 术语提出，BIM 这个名词第一次出现在了历史上。此后，得益于计算机技术的迅猛发展，BIM也进入了发展的快车道。
根据美国国家 BIM 标准（NBIMS）对 BIM 的定义[37]，BIM 具有几层概念，一方面它是一个具有物理属性、几何属性、功能特性的数字表达；另一方面它还是一个在建设的不同阶段，沟通各方信息，协调各方利益的协同平台。
中国学者孙传智认为：BIM 技术是一种基于计算机和其他技术的多维模型信息集成技术，以建筑工程相关信息数据建立建筑实际信息模拟模型，可用于工程项目的立项、规划、招投标、施工图设计、施工管理、审计和运营维护等[38]。
综合来看，BIM 模型就是将设计通过三维数字模型模拟出来，包含了建筑物的几乎所有信息，运用于建筑的各个阶段的一种技术。
3 某数据中心项目施工质量影响因素分析 ............................... 19
3.1 影响因素分析的意义 .............................. 19
3.2 基于扎根理论的影响因素调查 ........................ 20
4 质量管理效果评价指标体系的构建 ........................... 30
4.1 设计评价指标 ............................ 30
4.1.1 评价指标设计原则 .......................... 30
4.1.2 评价指标体系 ........................ 30
5 基于 BIM 技术的数据中心质量管理方案的优化 ...................... 37
5.1 基于 BIM 技术的质量管理方案实施思路 ..................... 37
5.2 基于 BIM 技术的项目管理组织结构 ................................... 37
6 案例分析
6.1 项目简介
6.1.1 项目概况
本项目是由浙江省人民政府、浙江大学、阿里巴巴集团共同参与建设，聚焦网络信息、人工智能，以全球视野谋划和推动创新，整合多方资源的新型科研机构。数据中心是其中重要组成部分。
大数据中心位于项目西区的最东面，北侧临湖，是该项目的主要数据处理的核心，同时也承担政府类大数据和商用大数据的存储计算等功能，总建筑面积 45903 平方米。大数据中心分主楼和动力楼。主楼地上 4 层，地下 1 层，层高 5.7m，建筑高度 22.8m，地上建筑面积 32477 平方米，地下 8053 平方米。动力楼地上 3 层，层高 7.6m，建筑高度 22.8m，地上建筑面积 5373 平方米。室内±0.000 相当于黄海高程 11.1m，入口门厅至室外地坪高度 0.9 米。建筑最高点至室外地坪高度 23.7 米。大数据中心按照 GB50174-2017《数据中心设计规范》中的 A 级标准建设，设计 PUE 值小于 1.4，设计容纳服务器机柜 4088 个，其中 804 个 5KW，3096 个 8kw，188 个 20KW。IT 设备总功率 32000kw。
（1）平面功能设计：大数据中心主楼南北对称布置，利于每层机柜的南北分期建设。一层设置门厅、展厅、总控中心、会议室、运维办公室以及 5k
