引言

阐述新形势下建筑行业面临的市场环境变化、政策要求以及技术发展趋势，强调建筑经济成本管理对于企业生存和发展的重要性。引出本论文将围绕建筑经济成本管理存在的问题、优化措施以及AI和深度学习技术的应用展开研究。

1建筑企业经济成本管理存在的问题

传统核算方法难以应对复杂多变的项目成本构成，数据收集和处理存在误差。在建筑项目实际运作中，成本核算精准度不足已成为制约企业效益提升的关键瓶颈。传统核算方式主要依赖人工台账记录与Excel表格统计，面对现代工程项目中不断变化的材料价格波动、频繁的设计变更以及突发性施工调整，这种静态核算模式暴露出明显局限性。

由于缺乏实时成本跟踪，核算结果常落后于实际，加剧了管理难题。大多数企业仍实行月度或季度核算，无法迅速反映施工中的成本变化。建材价格波动、施工方案调整或不可抗力影响时，财务部门的成本数据通常比实际施工进度慢1-2个月。这种延迟使得项目管理者难以及时了解关键成本信息，如混凝土用量异常和模板周转率下降，导致预算控制与现场施工脱节。

1.2成本监督机制不科学

监督流程存在不规范，导致监督盲区和重复监督。在建筑项目成本监督中，流程设计缺陷和执行偏差形成双重制约。一些企业未建立标准化监督程序，职能部门采用不同检查标准，造成监督结构性矛盾。例如，物资部门和财务部门监督重点不同，导致材料质量验收监管缺失和供应商资质审查重复。

监督手段落后，主要依赖人工检查，导致效率低且易出错。技术滞后限制了管理效能的提升。许多企业仍使用传统纸质核对和现场盘点，面对大量数据和复杂工序时显得不足。例如，核查钢筋用量需要3名监理人员2天时间，且存在5%-8%的误差。这种监督方式难以及时发现材料浪费，通常在验收时才暴露问题。此外，过度依赖人工判断可能导致管理漏洞，如虚报机械台班，增加项目成本。

1.3施工设备成本未能有效控制

设备采购和租赁决策缺乏科学依据，导致成本浪费。在施工设备成本控制环节，决策机制缺陷与管理疏失形成双重成本漏洞。设备采购与租赁环节普遍存在论证不足的问题，部分项目管理人员未结合工程特点进行设备选型分析，往往依据经验或供应商推荐直接决策。

设备维护管理不当导致维修成本和停机损失增加，缺乏管理体系加剧了成本风险。施工现场普遍缺少规范保养，操作人员忽视维护。混凝土泵车因未及时更换液压油滤芯，关键部件磨损严重，维修费用高昂，作业中断36小时。设备档案管理不规范，影响预防性维护。

2新形势下建筑经济成本管理的优化措施

2.1加强成本核算的精细化管理

引入先进的成本核算软件和工具，利用大数据技术实现成本数据的精准收集和分析。通过建立多维度的成本分析模型，系统可自动识别异常成本波动并追溯问题根源。装配式建筑项目应用智能分析平台后，成功发现预制构件运输环节存在隐性成本损耗，通过优化物流路线使运输成本降低。这种基于数据挖掘的成本优化方式，使得管理人员能够突破经验主义局限，从海量数据中提取有价值的决策依据。

建立成本核算动态模型，实时反映项目成本的变化情况，为决策提供及时准确的信息。通过BIM技术与成本数据库的集成应用，可实现工程量清单与成本科目的智能关联。建筑项目中，当设计变更导致幕墙面积调整时，系统自动更新相关的人工、材料成本预算，并将偏差数据实时推送至管理层移动终端。这种即时反馈机制显著提升了决策响应速度，使成本控制与施工进度保持同步。

2.2成本管理制度需具备一定的科学性

优化监督流程，明确各部门和岗位的监督职责，避免监督漏洞和重复劳动。通过部署物联网传感设备与智能分析平台，可实现对施工全过程的动态监控。在混凝土浇筑作业中，智能传感器实时采集材料消耗量、机械能耗等数据，自动生成《工序成本日报表》。建筑项目应用此系统后，及时发现某施工段存在模板损耗异常情况，经核查为操作不当导致，较传统人工检查提前5天发现问题，避免成本损失扩大。系统内置的预警模块能自动识别超预算支出，当钢筋加工损耗率超过预设阈值时，即时向项目管理层推送预警信息。

利用信息化加强成本监控，实现成本管理的实时监控和预警。建立成本管理信息平台，同步成本数据、监督信息与施工进度，确保决策的科学性和时效性。例如，脚手架安全管理中，RFID技术用于材料标识追踪，云平台数据分析实现成本与效率监控。系统在脚手架使用周期或损耗异常时自动预警，预防事故和成本浪费。信息平台支持跨部门协同，物资、财务、安全部门共享数据，提升管理效能。

2.3施工设备成本的控制

运用AI算法对设备采购和租赁方案进行优化，根据项目需求和设备使用情况做出科学决策。在施工设备成本控制领域，智能化决策系统的应用正在改变传统管理模式。通过构建AI辅助决策平台，可有效解决设备采购与租赁方案选择难题。系统通过输入工程规模、施工周期、设备性能参数等关键数据，自动生成多套备选方案并模拟成本效益。

建立设备全生命周期管理系统，利用物联网技术实时监测设备运行状态，提前进行维护和保养，降低设备成本。设备管理系统的智能化改造还体现在使用数据的深度挖掘。系统自动记录每台设备的运转日志，形成包含故障类型、维修记录、能耗曲线的电子档案。

2.4推动AI和深度学习在成本管理中的应用

利用AI进行成本预测，通过分析历史数据和项目特征，准确预测项目成本走势。在建筑项目成本管理领域，人工智能技术的应用正开启新的可能性。通过构建智能预测模型，系统能够自动分析历史工程数据中的成本规律，结合当前项目的结构特征、材料价格走势等关键参数，生成动态成本预测曲线。

应用深度学习算法对成本管理中的风险因素进行识别和评估，提前制定应对措施。通过构建多维风险评价模型，系统可自动扫描合同条款、供应商资质、施工日志等结构化与非结构化数据，识别潜在风险点。

开展员工培训，提高企业内部人员对AI和深度学习技术的应用能力，促进新技术与成本管理的深度融合。技术落地需要同步推进人才能力建设。企业应建立阶梯式培训体系，针对管理层开设AI决策原理课程，帮助理解技术应用逻辑；面向操作层开发模拟训练系统，通过虚拟项目演练掌握智能平台操作方法。

结语

本研究成果揭示了建筑经济成本管理在新形势下所面临的挑战，并针对这些问题提出了一系列优化措施。通过加强成本核算的精细化管理、完善成本管理制度的科学性、有效控制施工设备成本，以及积极探索AI和深度学习技术的应用，我们为建筑企业提升成本管理水平、实现可持续发展提供了理论支撑与实践路径。

展望未来，建筑经济成本管理将更加注重数据驱动与智能化决策的结合，以实现对成本的全链条、全方位、全周期管理。同时，随着绿色建筑、智能建造等理念的深入人心，建筑企业还需在成本管理中融入更多环保与可持续发展元素，以适应市场的新需求、新挑战。我们期待，通过持续的研究与实践，能够推动建筑经济成本管理领域取得更多创新性成果，为建筑行业的繁荣发展贡献力量。

参考文献

［1］班利霞．新形势下建筑经济成本管理中的问题及优化措施探究［Ｊ］．河南建材，2022（8）：124－126．

［2］李振震．新形势下建筑经济成本管理中的问题及优化措施探究［Ｊ］．中国集体经济，2021（36）：143－144．