一种基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法及系统

技术领域

本发明涉及工程管理技术领域，具体为一种基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法及系统。

背景技术

当前的工程项目管理面临着复杂性增加、资源配置优化和进度控制的挑战。常规方法依赖于传统的项目管理工具和技术，这些方法往往无法有效处理大规模数据、实时监控和复杂的决策制定。随着建筑信息模型（BIM）和人工智能（AI）技术的发展，传统方法探讨施工生产过程中的技术、质量、进度、资源、现场和信息管理等动态管理工作和控制措施，虽然可以解决装配式建筑施工效率低的技术难题，但是并未对常规数据模型和实际数据模型进行比对，从而无法更加细致地找出进度差距和原因，而且当施工进度出现异常时，也难以准确找出存在异常的任务条并及时处理，存在一定的不足之处。

因此亟需一种种基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法，解决现有进度管理方法无法对常规数据模型和实际数据模型进行比对，从而无法更加细致地找出进度差距和原因，而且当施工进度出现异常时，也难以准确找出存在异常的任务条并及时处理。

发明内容

鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的技术问题是：现有的传统工程进度管理方法存在低效率、资源浪费、以及对突发风险反应不足，以及如何有效整合现代信息技术以提高项目管理效率和减少资源浪费的优化问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法，包括：构建BIM模型框架，集成AI模型，部署物联网设备收集数据；通过物联网设备数据及BIM模型数据，实时监控施工进度，AI实时数据比对，多维度偏差分析；基于偏差分析结果，利用遗传算法提出资源重配方案，实施工序调整方案；构建综合管理平台，整合AI分析结果及实时监控信息执行工程进度管理。

作为本发明所述的基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法的一种优选方案，其中：所述构建BIM模型框架包括利用Revit软件进行BIM建模；所述集成AI模型包括确定所需的AI分析目标，根据所述AI分析目标选择算法进行集成，进行算法训练和测试，根据测试结果对AI模型进行迭代优化；在施工现场布置传感器和数据采集设备，实现实时数据监控，将现场采集的数据实时传输到BIM模型中，并与AI算法进行对接；所述AI分析目标包括进度预测、资源优化、成本估算以及风险评估；所述收集数据包括实时位置数据、环境传感器数据、设备运行数据以及资源使用数据；所述BIM模型数据包括设计与计划数据和历史进度数据。

作为本发明所述的基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法的一种优选方案，其中：所述实时监控施工进度包括将收集到的数据与BIM模型中的预定进度和设计参数结合，形成数据集，利用隐马尔可夫模型分析数据集，实时评估当前的工程进度，根据分析结果，将进度状态分为，第一进度状态A1、第二进度状态A2和第三进度状态A3，应用孤立森林算法对实时进度数据进行异常检测，识别与预定进度的偏差，结合隐马尔可夫模型的输出，使用ARIMA模型时间序列分析，基于历史和当前数据预测未来的进度走向，根据预测结果，确定最终进度预测分类为，正常进度状态B1、轻微延误状态B2和重大延误状态B3，将分析和预测结果反馈到AI模型。

作为本发明所述的基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法的一种优选方案，其中：所述资源重配方案包括利用遗传算法从BIM模型和物联网设备收集的数据中提取关键信息，确定资源配置的关键参数，设计适应度函数评估资源配置方案表现，进行资源微调策略；

所述适应度函数表示为，

；

其中，

所述进行资源微调策略包括当最终进度预测为B1时，按照第一资源微调策略执行权重因子设置，评估当前资源配置方案影响，若适应度函数F(x)的评分低于预定第一阈值，启动资源优化循环，识别影响效率最大的资源配置要素，识别影响项目效率的关键资源配置要素进行微调后，按照第二资源微调策略执行权重因子设置，重新计算适应度分数，若微调后适应度评分超过预设微调评分阈值，判断为有效调整，按照预设策略进行正常监控，若微调后适应度评分未超过预设微调评分阈值判断为无效调整，调整最终进度预测分类为B2，进行调整策略。

作为本发明所述的基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法的一种优选方案，其中：所述进行资源微调策略还包括当最终进度预测为B2时，执行第三资源微调策略，分析效率评分、成本效益评分和风险评分，基于分析结果，执行权重因子设置，基于适应度函数评分执行B2工程进度管理；当最终进度预测为B3时，执行第四资源微调策略，分析效率评分、成本效益评分和风险评分，基于分析结果，执行权重因子设置，基于适应度函数评分执行B3工程进度管理。

作为本发明所述的基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法的一种优选方案，其中：所述第三资源微调策略包括通过K-均值聚类算法对历史数据中的各项指标进行分类，识别不同类型的项目特征和行为模式，评估不同项目类型中效率、成本和风险指标之间的关联性，使用如皮尔逊相关系数进行相关性分析，利用贝叶斯网络构建因果关系模型，使用决策树算法进行进一步分析，确定分析顺序。

所述第四资源微调策略包括构建系统动力学模型模拟整个项目的动态流程，通过模拟不同的情景，评估因素对项目的影响，使用复杂网络分析来识别项目中的关键节点和连接，确定项目管理中优先关注的领域；利用蒙特卡洛模拟对项目的风险进行量化分析，将复杂网络分析和量化分析的结果结合，基于综合分析结果，确定分析的顺序。

作为本发明所述的基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法的一种优选方案，其中：所述执行B2工程进度管理包括当适应度函数评分满足预设第一判断条件时，利用遗传算法和模拟退火法，自动寻找资源配置的最优解，实时调整资源分配，结合预测模型的输出和实时项目状态，动态调整工作流程和任务优先级，构建基于场景的BIM模拟，评估不同决策对进度的影响，自动触发缓解措施；所述预设第一判断条件包括若适应度函数F(x)的评分低于预定第二阈值，通过BIM模型获取关键里程碑完成度及延误率信息，若里程碑完成度低于预期阈值且，延误率超过预设阈值，通过物联网设备获取关键资源利用率，若利用率低于预设阈值，判断为满足预设第一判断条件；所述执行B3工程进度管理包括当适应度函数评分满足预设第二判断条件时，使用深度学习算法分析项目延误的根本原因，制定基于数据驱动的恢复计划，自动调整项目里程碑和关键任务安排，模拟不同恢复策略的结果，提供基于风险和成本效益分析的最优决策；所述预设第二判断条件包括若适应度函数F(x)的评分低于预定第三阈值，通过BIM模型获取风险评估模型输出的风险值，若风险值超过项目类型的平均风险值的预设值，判断为满足预设第二判断条件。

本发明的另外一个目的是提供一种基于BIM和AI大模型的工程进度管理系统，其能通过实时数据收集与分析、智能资源优化和动态风险评估，解决了传统方法在项目延期、资源配置不当和风险应对不足方面的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案:一种基于BIM和AI大模型的工程进度管理系统，包括：数据采集模块、分析和预测模块、资源优化模块以及监控反馈模块；所述数据采集模块用于负责从物联网设备、BIM模型收集关于项目进度、资源使用和环境条件的实时数据，采集的数据传输到分析和预测模块；所述分析和预测模块用于利用AI技术处理收集的数据，预测项目进度和潜在风险，将分析的结果指导资源优化模块的决策制定，同时也为监控反馈模块提供分析洞察；所述资源优化模块用于根据分析和预测模块提供的信息制定资源配置和进度调整策略，优化的结果用于监控反馈模块，评估优化策略的有效性；所述监控反馈模块用于实时监控项目进展和资源状态，收集反馈信息用于评估项目执行情况和决策的成效，优化数据采集模块和分析预测模块的准确性。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法的步骤。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法的步骤。

本发明的有益效果：本发明提供的基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法通过融合BIM和AI技术，提升工程进度管理的准确性、效率和灵活性。通过实时收集和分析大量数据，实现更准确的进度预测和资源优化。通过自动化的决策支持，减少了人为错误和决策延迟，提高了管理效率。动态的资源配置和进度调整能力使得项目更具适应性，能够快速响应突发情况和变化。提高了资源利用效率，减少了浪费和成本，同时增强了项目对风险的应对能力。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本发明一个实施例提供的一种基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法的整体流程图。

图2为本发明第二个实施例提供的一种基于BIM和AI大模型的工程进度管理系统的整体结构图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

实施例1

参照图1，为本发明的一个实施例，提供了一种基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法，包括：

构建BIM模型框架，集成AI模型，部署物联网设备收集数据。

通过物联网设备数据及BIM模型数据，实时监控施工进度，AI实时数据比对，多维度偏差分析。

基于偏差分析结果，利用遗传算法提出资源重配方案，实施工序调整方案。

构建综合管理平台，整合AI分析结果及实时监控信息执行工程进度管理。

构建BIM模型框架包括利用Revit软件进行BIM建模。

集成AI模型包括确定所需的AI分析目标，根据AI分析目标选择算法进行集成，进行算法训练和测试，根据测试结果对AI模型进行迭代优化。

在施工现场布置传感器和数据采集设备，实现实时数据监控，将现场采集的数据实时传输到BIM模型中，并与AI算法进行对接。

AI分析目标包括进度预测、资源优化、成本估算以及风险评估。

收集数据包括实时位置数据、环境传感器数据、设备运行数据以及资源使用数据。

实时位置数据包括使用GPS和RFID技术跟踪人员和材料的实时位置。

环境传感器数据包括温度、湿度、天气状况。

设备运行数据包括监控重要机械设备的使用情况，包括运行时间、频率和故障记录。

资源使用数据包括材料消耗、人工投入。

BIM模型数据包括设计与计划数据和历史进度数据。

设计与计划数据包括从BIM模型中提取设计细节、工作分配和预定完成时间。

历史进度数据包括以往类似项目的进度数据，用于训练预测模型。

实时监控施工进度包括将收集到的数据与BIM模型中的预定进度和设计参数结合，形成数据集，利用隐马尔可夫模型分析数据集，实时评估当前的工程进度，根据分析结果，将进度状态分为，第一进度状态A1、第二进度状态A2和第三进度状态A3。

使用物联网设备，通过传感器和摄像头，实时收集现场数据，包括工人的位置和活动、设备的运行状态、材料消耗量。

将收集到的实时数据与BIM模型中的预定进度和设计参数结合，BIM模型提供工程项目的详细蓝图，包括工序计划、资源分配和预期里程碑。

结合实时数据和BIM模型，形成数据集，使用隐马尔可夫模型分析形成的数据集，通过识别数据中的状态转换来评估当前工程进度。

定义模型的状态集合，代表项目的不同阶段，包括“设计阶段”，“施工初期”，“中期”，“尾期”，“完成”阶段，确定每个状态的特征，使用历史项目数据来训练模型，确定不同状态之间的转换概率，输入实时收集的数据，包括工作完成率、资源使用情况、时间线进展到模型中，模型分析当前数据并预测当前最可能的状态，由模型中状态概率的变化识别监测关键状态转换。

根据隐马尔可夫模型的分析结果，将工程进度状态分类为三种不同的状态：第一进度状态A1（按计划进行）：数据显示工程各项活动符合预定进度，没有显著偏差；第二进度状态A2（轻微延误）：模型识别到轻微的进度偏差，如工序延迟或资源短缺，但整体进度仍在可接受范围内；第三进度状态A3（重大延误）：模型识别到严重的进度偏差，可能需要采取重大调整措施。

当所有关键活动和里程碑均按照预定计划进行，没有显著偏差。模型显示高概率处于“按计划”状态，模型显示项目当前状态的特征符合预定进度，判断为第一进度状态A1（按计划进行）。

当预设类型关键活动或里程碑略有延后，但整体进度仍在可控范围。模型指出某个关键环节略有延误，但整体进度未受严重影响，判断为第二进度状态A2（轻微延误）。

当多个关键活动严重落后于计划或出现连锁延误效应。模型分析结果显示由于关键资源长期缺乏，导致主要施工活动无法按计划进行，判断为第三进度状态A3（重大延误）。

应用孤立森林算法对实时进度数据进行异常检测，识别与预定进度的偏差，结合隐马尔可夫模型的输出，使用ARIMA模型时间序列分析，基于历史和当前数据预测未来的进度走向，根据预测结果，确定最终进度预测分类为，正常进度状态B1、轻微延误状态B2和重大延误状态B3，将分析和预测结果反馈到AI模型。

从实时监控系统中收集关键进度数据，使用孤立森林算法对收集的数据进行异常检测。利用隐马尔可夫模型分析数据集，基于当前工程所处的阶段（A1, A2, A3）应用ARIMA模型对历史和当前的进度数据进行时间序列分析，预测未来的进度走向。

若孤立森林算法没有检测到显著异常，且隐马尔可夫模型和ARIMA模型均显示进度符合或超过预期，项目分类为B1。

若检测到轻微的异常，隐马尔可夫模型显示A2状态，且ARIMA模型预测显示短期内可能有轻微延误，项目分类为B2。

若检测到重大异常，隐马尔可夫模型显示A3状态，且ARIMA模型预测表明长期或严重的延误，项目分类为B3。

资源重配方案包括利用遗传算法从BIM模型和物联网设备收集的数据中提取关键信息，确定资源配置的关键参数，设计适应度函数评估资源配置方案表现，进行资源微调策略。

适应度函数表示为，

；

其中，

进行资源微调策略包括当最终进度预测为B1时，按照第一资源微调策略执行权重因子设置，评估当前资源配置方案影响，若适应度函数F(x)的评分低于预定第一阈值，启动资源优化循环，识别影响效率最大的资源配置要素，识别影响项目效率的关键资源配置要素进行微调后，按照第二资源微调策略执行权重因子设置，重新计算适应度分数，若微调后适应度评分超过预设微调评分阈值，判断为有效调整，按照预设策略进行正常监控，若微调后适应度评分未超过预设微调评分阈值判断为无效调整，调整最终进度预测分类为B2，进行调整策略。

进行资源微调策略还包括当最终进度预测为B2时，执行第三资源微调策略，分析效率评分、成本效益评分和风险评分，基于分析结果，执行权重因子设置，基于适应度函数评分执行B2工程进度管理。

当最终进度预测为B3时，执行第四资源微调策略，分析效率评分、成本效益评分和风险评分，基于分析结果，执行权重因子设置，基于适应度函数评分执行B3工程进度管理。

第三资源微调策略包括通过K-均值聚类算法对历史数据中的各项指标进行分类，识别不同类型的项目特征和行为模式，评估不同项目类型中效率、成本和风险指标之间的关联性，使用如皮尔逊相关系数进行相关性分析，确定指标间的关系强度和方向，利用贝叶斯网络构建因果关系模型，使用决策树算法进行进一步分析，确定分析顺序。

对历史数据中的各项指标进行分类收集历史项目数据，包括但不限于工序完成时间、成本支出、安全事故。应用K-均值聚类算法对数据进行分类。根据数据点之间的相似性分组到K个集群中。每个聚类代表一种特定的项目模式或特征。例如，一个聚类可能包含高效率但高成本的项目，而另一个聚类可能包含低成本但延期严重的项目。

相关性分析从聚类结果中选择关键指标，所述关键指标包括工序完成时间、成本支出和安全事故频率。使用皮尔逊相关系数评估这些指标之间的相关性。系数的值介于-1和1之间，值越接近1或-1表示关系越强。分析指标间的关系强度（系数的绝对值大小）和方向（正相关或负相关）。

构建因果关系模型根据皮尔逊相关系数的结果，构建贝叶斯网络，用于表示变量间的因果关系。在模型中输入聚类和关联性分析结果数据。通过贝叶斯网络模型分析，确定可能的因果关系。

进一步分析利用决策树算法对每个聚类中的数据进行深入分析。

基于决策树结果，显示在不同情况下，影响项目进度的主要因素，确定分析的优先顺序，基于确定的优先顺序对效率评分，成本效益评分，风险评分进行顺序分析执行调整策略。

第四资源微调策略包括构建系统动力学模型模拟整个项目的动态流程，通过模拟不同的情景，评估因素对项目的影响，使用复杂网络分析来识别项目中的关键节点和连接，确定项目管理中优先关注的领域，利用蒙特卡洛模拟对项目的风险进行量化分析，根据风险分析的结果，确定哪些风险因素可能导致重大延误，并需要优先处理，将复杂网络分析和量化分析的结果结合，基于综合分析结果，确定分析的顺序。

收集关于项目的工序时间、成本数据、资源使用情况数据。

使用软件构建系统动力学模型，模型中包括项目的各个环节，如设计、采购、施工、监理，以及这些环节之间的相互关系和依赖。

运行模型进行不同场景的模拟，包括资源短缺、工期延误情况，观察变化如何影响整个项目流程。

复杂网络分析包括使用网络分析软件根据项目流程构建网络图，每个节点代表一个工序，边代表工序间的依赖关系，运用网络中心性分析，包括度中心性、接近中心性，识别项目流程中的关键节点，识别工序的延误对整个项目产生的影响。

分析网络流量，识别潜在的流程瓶颈或过载点，预测延误和资源冲突。

量化分析的结果利用项目数据建立风险模型，包括潜在的延误、成本超支、安全事故风险因素。

运行蒙特卡洛模拟，生成大量可能的项目执行情景，量化各种风险的概率和潜在影响。

根据模拟结果，量化不同风险因素的影响，包括延误概率、额外成本预测。

将系统动力学模型的输出、复杂网络分析的结果和风险量化数据进行综合分析，根据分析结果，确定因素对项目成功的影响，确定分析的顺序，基于确定的优先顺序对效率评分，成本效益评分，风险评分进行顺序分析执行调整策略。

执行B2工程进度管理包括当适应度函数评分满足预设第一判断条件时，利用遗传算法和模拟退火法，自动寻找资源配置的最优解，实时调整资源分配，结合预测模型的输出和实时项目状态，动态调整工作流程和任务优先级，构建基于场景的BIM模拟，评估不同决策对进度的影响，自动触发缓解措施，增加关键任务的人力资源或优化供应链。

预设第一判断条件包括若适应度函数F(x)的评分低于预定第二阈值，通过BIM模型获取关键里程碑完成度及延误率信息，若里程碑完成度低于预期阈值且，延误率超过预设阈值，通过物联网设备获取关键资源利用率，若利用率低于预设阈值，判断为满足预设第一判断条件。

执行B3工程进度管理包括当适应度函数评分满足预设第二判断条件时，使用深度学习算法分析项目延误的根本原因，通过异常检测识别关键问题点，制定基于数据驱动的恢复计划，自动调整项目里程碑和关键任务安排，模拟不同恢复策略的结果，提供基于风险和成本效益分析的最优决策。

预设第二判断条件包括若适应度函数F(x)的评分低于预定第三阈值，通过BIM模型获取风险评估模型输出的风险值，若风险值超过项目类型的平均风险值的预设值，判断为满足预设第二判断条件。

实施例2

参照图2，为本发明的一个实施例，提供了一种基于BIM和AI大模型的工程进度管理系统，包括：

数据采集模块、分析和预测模块、资源优化模块以及监控反馈模块；

数据采集模块用于负责从物联网设备、BIM模型收集关于项目进度、资源使用和环境条件的实时数据，采集的数据传输到分析和预测模块；

分析和预测模块用于利用AI技术处理收集的数据，预测项目进度和潜在风险，将分析的结果指导资源优化模块的决策制定，同时也为监控反馈模块提供分析洞察；

资源优化模块用于根据分析和预测模块提供的信息制定资源配置和进度调整策略，优化的结果用于监控反馈模块，评估优化策略的有效性；

监控反馈模块用于实时监控项目进展和资源状态，收集反馈信息用于评估项目执行情况和决策的成效，优化数据采集模块和分析预测模块的准确性。

实施例3

本发明的一个实施例，其不同于前两个实施例的是：

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccess Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

计算机可读介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置）、便携式计算机盘盒（磁装置）、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器）、光纤装置以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。

实施例4

为本发明的一个实施例，提供了一种基于BIM和AI大模型的工程进度管理方法，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证，比较我方发明方法与传统方法在工程进度管理、资源优化和风险管理方面的表现。

选择实验时长为6个月的建筑项目，展现管理方法的效果，选择中等规模的建筑项目，具有多个施工阶段和多样化的资源需求。

数据收集指标为：工程完成率：衡量项目是否按照预定计划完成的百分比，资源利用率：评估资源使用的效率和有效性，成本节约：对比两种方法在减少项目总成本方面的能力，风险响应时间：衡量从识别风险到采取行动的时间，风险解决效率：评估处理和解决风险事件的有效性。实验结果如表1所示。

表1 实验结果对比表

由表1可得，在工程完成率的提升方面，我方发明方法通过实时监控和AI驱动的预测模型允许项目团队提前发现并解决可能导致延误的问题，动态调整资源和进度，适应项目变化，而传统方法缺乏实时数据分析和预测，导致对问题的响应较慢，资源和进度调整通常是静态的，不易适应突发事件。

资源利用率的提升方面，我方发明方法通过AI算法优化资源分配，减少闲置和浪费，数据驱动的方法确保资源按需分配，提高效率，而传统方法依赖经验和直觉进行资源分配，无法做到最优化的分配，缺乏精确的数据支持，导致资源被过度或不足使用。

成本节约的提升方面，我方发明方法采用高效的资源利用和进度管理减少了不必要的成本支出，减少由于延误和资源浪费引起的额外成本，而传统方法缺乏有效的成本控制机制，容易产生浪费，延误和低效管理增加了额外的成本。

风险应对能力的提升方面，我方发明方法通过AI模型预测潜在风险并提前采取措施，实时数据分析支持快速、准确的决策，减少风险影响，而传统方法风险识别和应对通常更依赖经验，缺乏数据支持，反应时间较慢，风险管理效率低下。

相比于传统方法，基我方发明方法通过高级数据分析、实时监控、智能资源优化和动态风险管理，在项目完成率、资源利用、成本控制和风险管理等多个方面展现出明显的优势。这些提升源于本发明方法方法能够更有效地利用数据和技术来驱动决策，而传统方法在这些方面通常受限于手动流程和较慢的反应能力。

应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。