运用物联网技术实现施工机械精细化管理

胡 纲 曹 阳 孙鹏飞 颜志杰 叶泽浩

苏州二建建筑集团有限公司 江苏 苏州 215122

在市政工程中，通常面临工程机械数量多、作业面积大、作业区域分散、受周边环境影响大等问题[1]，常规管理模式下，容易存在工程机械怠速时间长、机械安排饱和度不够、人工统计工作量比较烦琐等问题。所以，如何高效利用工程机械，减少管理人员不必要的精力浪费，一直以来都是市政工程管理领域的痛点与难点。

信息化的飞速发展，促使我国在物联网产业上的迅猛突进。物联网（IoT，Internet of Things）指的是利用各类传感器，实现对物体的声、光、电、位置等信息的采集，然后利用各类协议将这些信息联网，实现对物体的智能识别、感知与管理[2]。

将物联网技术与工程管理领域结合，已经在多个方面，如信息平台应用[3]、安全管理[4]、材料养护[5]等领域有了诸多成效。在物联网技术的支持下，改变传统的现场工作人员面对面的管理模式，将工程机械联网，进行远程监督，同时精细化记录运行数据，从数据中挖掘可改进的管理方法，也是一个非常值得尝试的方面。

鉴于传统管理模式产生的问题，我单位与南京智鹤电子科技公司展开合作，采用了一套软硬件相结合的工程机械物联网管理系统——机械指挥官，并在由我单位承建的苏滁现代产业园2019年度第二批市政项目进行试点，取得了良好的效果。

1 项目概况

试点项目位于安徽滁州苏滁现代产业园，项目包含南北走向的湖州路约1.65 km，以及东西走向的子美路约1.75 km，整体项目呈T字形。

项目作业面积逾20万 m2，含5个道路交叉口，数座小桥，2条道路的一侧均配有驳岸工程。整个项目填方较多，土方作业量较大，整体如图1所示。

该项目工程机械以包月租赁为主，由项目部直接管理，项目部负责燃油供给。除施工现场以外，距离施工区域2、3、7 km处，有2个出土场和1个卸土点也需配备相应工程机械。

项目位置如图2所示，其中，蓝色线是7 km处的土场向施工现场运土，红色线是7 km处的土场卸土，黄色线是2 km处的土场向施工现场运土。

图2 项目位置示意及土方运输情况

2 物联网设备部署情况

“机械指挥官”硬件部分包含智能终端与油位监测仪。终端固定于机械顶部，太阳能供电，内置加速度传感器、GPS和物联网卡，可将采集到的数据上传到云端，通过算法判断机械工作状态（运动、静止、怠速），自动统计工时，记录GPS，实时更新至管理员界面。油位监测仪可采集实时油位，通过终端一并传输信息。软件部分包含微信小程序端和网页端，可供查看数据。软硬件结合，实现对工程机械的远程实时监控。

试点项目共在挖掘机上安装16套、推土机3套、压路机1套，总计20套。2020年5月起，挖掘机与推土机的管理均借助该套物联网管理系统，使用该系统的工时统计功能中的有效工时（扣除怠速的工时）作为工程机械工作时长的计算依据。

3 案例分析

现根据实际使用过程中的6个典型案例，探讨将物联网系统与工程管理结合后带来的管理方式、管理思维转变。

3.1 案例一：怠速时长判断，减少无效工时

怠速是指工程机械发动机在无负荷的情况下运转。利用油位监测仪进行一定试验后得出，小松等大功率挖掘机正常工作时油耗约19 L/h，怠速油耗可达13 L/h，相当于小功率挖掘机正常工作时的油耗。所以管理机械的不合理怠速对节约燃油、减少不合理工时有很大意义。在未安装物联网监控系统时，虽规定严禁无故怠速，但在实际实施过程中，难以有效监督，主要依靠驾驶员的自觉性。

其次，怠速的管理也不能一刀切，需要考虑是否为合理怠速。机械工作中，不可能即开即用，也存在热机，或者短暂的等待施工条件等情况。于是，经过综合考虑，项目部决定设置怠速状态持续时间大于5 min后，软件系统才会将其计入怠速。而在实际使用过程中，5 min的缓冲时间基本自动排除了非合理怠速。同时，在出现怠速记录后，项目部也会与现场工作人员核实，是否为合理怠速。

例如4号挖掘机负责修河道，有时需保持怠速状态（20 min以上）更换不同大小的挖掘机铲斗，8号挖掘机有时需吊装模板以及配合混凝土浇筑，也会保持20 min以上不动等，都属于合理怠速。此类怠速基本只出现在特定机械上，极好分辨。但如果确实为不合理怠速，按项目部规定，月末统计工时时，怠速时长将不计入工作时间中，并且以50元/h进行罚款。若有特别恶劣的怠速磨洋工现象，必将重罚甚至勒令退场。

系统投入第1天，在驾驶员尚不知情的情况下，发现11号挖掘机有明显异常的50 min长怠速情况，如图3所示。查询其工作日志，上午的工作内容为内倒装车。原定上午8：00开始，但环保车未按时到达，驾驶员便在原地怠速候车。现场工作人员同因环保车未至，未在该区域协调工作，故未直接观察到11号挖掘机的怠速。

图3 11号挖掘机某日工时统计

可见，实时记录机械工作状态可作为重要的管理依据，但同时也对管理人员提出了要求，需要其主动使用该系统进行远程监督。

3.2 案例二：工作状态记录，判定机械工作饱和度

系统试行后，部分司机反馈，为避免怠速，工作时被迫存在反复开关机的情况，会导致油门损伤松动。考虑到项目部已经设置了5 min的怠速缓冲时间，如果在5 min内驾驶员能接上工作就不会显示怠速，因此，司机选择关机则说明是工作衔接不上，工作状态不饱和。

图4是测试期2020年4月24—25日夜间土场作业挖掘机工时统计表，当晚3台挖掘机于土场装车。

图4 4月24—25日夜间土场作业挖掘机工时统计

可见，仅有1台挖掘机处于满负荷工作，余下2台间歇性停机，该情况一直持续至25日凌晨01：00。显而易见，凌晨01：00前挖掘机的数量安排偏多，导致另2台工作未饱和，因此需要对施工组织进行优化。

在协调优化环保车数量与运输地点顺序后，在4月28日开始尝试新方案，情况如图5所示。

图5 4月28—29日夜间土场作业挖掘机工时统计

可见，当晚机械不饱和现象获得很大缓解，进一步佐证合理机械工作安排的重要性。

3.3 案例三：工时自动统计，减少管理成本

由于5月的天气情况较好，5月下旬机械工时开始接近包月上限240 h，多调用工时还远未达到240 h的机械，可减少不必要的超时支出，实现利益最大化。

相比之前的管理模式，采用“机械指挥官”后可实时掌握各机械工时，机械定位，便于管理人员协调。现将安装前后数据进行对比（均为工作满1个月的机械），如表1所示。

表1 安装前后工时统计均值与方差

在本案例中，方差越小就说明各机械的工时越平均。相比于安装前而言，安装后的挖掘机与推土机的工时、挖掘机的工时呈现的方差数值要明显低于安装前，这说明在安装后，对机械安排的工时更加平均。

3.4 案例四：根据机械特性，合理安排工作

通过一段时间的使用，为各品牌机械的油耗情况提供了一定数据支撑。例如小松PC200-7型号的挖掘机，功率大，工作效率高，同时油耗也大。经测试，其怠速油耗可达13 L/h。三一215、现代215c-9等韩国品牌，功率小于小松，怠速则在10 L/h。国产山重GC208的怠速则为7 L/h。所以对于吊装重物、拆除模板对功率要求低的工作应该倾向选择山重牌等小功率挖掘机。

3.5 案例五：效率指标化，管理数据化

判断工作效率可借助一定的衡量指标。现在利用“机械指挥官”的工时统计功能与环保车运输趟数统计管理小程序“苏州二建土方管家”的数据，拟定指标化参数：装车效率。通过计算，抽取部分数据作为示例，具体情况如表2所示。

通过数据比对，极大地方便项目管理人员判断当日工况。随后可根据当日装车系数的高低总结吸取教训。经过一段时间的使用，装车效率最高时可达8.9车次/h，最低时只有6.3车次/h，二者相差接近30%[通过(8.9－6.3)/8.9=0.29计]。利用该指标化系数，可直观观测施工效率，可见仍有很大的可改进空间。

3.6 案例六：安装前后对比，震慑作用显著

通过对安装前后机械油耗情况进行分析。5月和6月（6月份有效工作日大约为10 d）已安装系统，故直接获取数据，3—4月的数据利用原机械工时台账与加油记录单数据进行计算统计得出，结果如图6所示（仅展示装有油位仪的机械）。

观察上图，除了4号和14号以外，其他所有挖掘机均为3—4月油耗最高，5月最低，6月有所增长。基于以上数据，在项目部进行了充分讨论后，作出以下几点解释：

1）3—6月均处于土方工程阶段，工作内容无太大变化。5月份中下旬天气逐渐炎热，机械陆续开启空调，在不考虑其他因素的影响下，5月油耗应略大于3—4月，6月大于5月份，但是仅后者满足数据表现。

2）需明确，怠速的减少在油耗上不会有很大的体现。每月长达40 h的怠速才会和正常工作模式下（0.5 h怠速）形成1.15 L/h的油耗差异。

在做出上述逻辑并进行推理后，5月油耗相对于3—4月油耗而言应上升才能满足上述2个结论。但数据显示5月挖掘机油耗却不升反降。

3）在安装完“机械指挥官”后，项目部有组织驾驶员会议，介绍了“机械指挥官”的远程监控功能。因此推测，5、6月份油耗相比之前降低，很有可能是驾驶员们受到了一定威慑，在工作时都使用了合理的油门挡位。经计算，图6中5月油耗相比3—4月，总油耗下降了1.23 L/h，其中3—4月份挖掘机的平均油耗为16.50 L/h，相当于下降了7.45%。考虑到5月份中下旬天气已经较为炎热，机械基本都开启空调，所以实际上油耗下降可能更多，甚至可能达到10%以上。

4）4号和14号挖掘机是仅有的2台与其他挖掘机油耗趋势不同的机械。其中，4号挖掘机是公认的技术及工作态度最好的驾驶员。所以推测在安装“机械指挥官”前后，对于4号挖掘机驾驶员而言，他的工作状态始终如一。其油耗变化完全符合推论1，进而逐步增长。而对于14号挖掘机，是由于5月份工作内容发生变化才引起油耗改变。

工程领域中不可控因素多，原因复杂，要想准确分析出因果可能并不容易，但是仅从结果上来看，在保证效率一致的前提下，整体油耗确实有所下降。

4 问题与改进

在产品的使用过程中，也发现了一些问题。首先是该系统需投入一定精力学习与维护。每当机械进退场，都需要安装和拆卸硬件套件，并同步软件端操作。虽步骤不复杂，但考虑到一些年长的机械管理人员学习能力较弱，尤其涉及到软件操作，需要更加年轻化的队伍来使用这类新型设备。其次，加注燃油时，需人工填写加注值对传感器数据进行校正。经测试，油位监测仪的准确率一般大于95%，满足一般的数据分析要求，但不可作为结算依据。同时一段时间内不校正，误差会增大。若能配套自动读取并录入加注量的加油枪，整体的用户体验将会更好，既可免去人工输入，还可实现燃油自动化结算。再者是设备信号问题，包括信号延迟及设备离线。为保证低功耗运作，数据每5 min发送一次，信号不佳时，终端会保存这5 min的数据，在下次一并传出。部分市政工程地处偏远，智能终端虽已配备三网物联网卡，但免不了部分作业区域长时间无信号，导致信号产生半小时以上延迟。长期信号丢失会导致终端离线。实际上，离线原因诸多，如终端被损毁、终端被强行拆除等，无信号覆盖仅是原因之一。所以每次发生离线，都需人为确认，明确是否遭到破坏。可能的解决方案是要求当地运营商加装基站，或由生产商提供额外的信号传输方式，并提供对应的接收装置安装于施工现场。最后，项目部对所采集的数据深层挖掘能力有限。大部分管理人员都只是使用其最基础的功能，例如查找定位、查询工时、查看机械活动状态等。需要有更高素质的管理人员加入团队，对数据进行分析，产生更大效益。

5 结语

数据的高效准确采集是实现施工现场机械精细化管理的基础。机械的精细化管理并非耗费大量人力、物力，事无巨细地监督机械工作，而是借助传感器、大数据、物联网等手段进行多维度、多角度的数据采集。与传统管理方式相比，基于物联网的数据采集系统，不仅能极大减少采集数据的重复劳动，而且能通过技术手段获取更多、更精确的数据。运用这些技术将机械设备数字化，再利用数据挖掘等技术，便可帮助管理人员做出更好的决策，节约管理成本，让管理工作更有效率，并带来一定的经济效益。

本文一共挑选了6个案例，对测试该系统过程中的真实事件进行概括分析。案例借助“机械指挥官”判定机械活动状态、工作时长、怠速时长、定位信息、油耗数据等功能，加上项目管理人员本身的经验，“苏州二建土方管家”微信小程序，以及之前积累的数据提炼总结而成。案例主要是将之前施工过程中，不易获取的数据、信息等通过“机械指挥官”自动化采集，并将之前需要借助烦琐的电子表格实现的机械台账管理极大简化，节约管理成本，提高管理效率，让管理人员能够从多维度进行观察，实现精细化管理。除此之外，“机械指挥官”还具备一定威慑作用，督促机械驾驶员减少怠速，节省燃油，带来一定的经济效益。

虽然该系统仍然存在一些问题，但是总体来说已经比较成熟。使用该系统后，在管理效率方面，节约了管理成本，提高了管理效率；在经营业绩方面，除了直接的支出节约，由管理效率提升带来的经济效益将更为可观；从人员素质方面，新设备新技术将会冲击管理人员的理念，促使其拥抱先进科技；从增强企业品牌和社会影响力方面，表明了建筑企业积极采用新技术的决心，有勇气推动新技术与传统土木的结合。