计划工程师必读：大语言模型（LLM） 在施工计划编制中的最佳实践与操作技巧

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施工计划是项目管理中的核心环节，涉及任务分解、时间安排、资源分配和风险管理等。大语言模型（LLM）作为一种强大的自然语言处理工具，可通过自动化和优化这些步骤显著提升效率，尤其在复杂工程项目中。

施工计划是指为实现工程建设目标而制定的详细任务序列和时间表。它通常包括需求收集、任务分解、时间和资源估算、依赖关系分析以及风险评估等步骤。传统上，这些工作依赖人工完成，耗时且容易遗漏细节。大语言模型（LLM），如ChatGPT、D或Grok，能够理解和生成人类语言，具备生成文本、回答问题和组织信息的能力，因此被认为可加速这一过程，以下列举目前可以借助大模型工具加快进度计划编制的一些场景，供同行们交流：

大语言模型（LLM） 在施工计划编制中的应用场景

1.理解项目需求

大语言模型（LLM）可帮助解读项目规格书、设计文档或口头描述，提取关键信息。过去那种花费大量时间查阅招标文件和技术文件才能找出进度计划编制边界条件的时光已经一去不复返了，例如，当你将某个项目的技术文件导入到了知识库，那么你就可以使用大模型从项目施工方案中总结 “建一座4跨的交通桥，主要施工内容有哪些？” 节省项目经理阅读大量文本的时间。实践案例：通过LLM帮助计划工程师快速建立任务分解结构。​

2.任务识别与分解

施工计划的关键步骤是将项目目标分解为可管理的小任务。大语言模型（LLM）可根据项目描述生成初步任务列表，并按类型分类（如设计、采购、施工）。

• 研究支持：论文“Investigating the Use of ChatGPT for the Scheduling of Construction Projects”(Investigating the Use of ChatGPT for Construction Scheduling)显示，ChatGPT可生成任务分解，参与者评价其逻辑性良好，但需调整。
• 具体示例：对于挡土墙墙项目，LLM可能生成“任务1：测量场地，任务2：采购材料，任务3：基础施工”等。
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3.时间和资源估算

LLM可根据自身学习的数据提供初步任务时间和资源需求估算。例如，建议“基础施工需2人，3天”，但因项目差异较大需要进一步验证。

局限性：LLM可能遗漏细节，如等强时间，或估算偏差较大（如基础施工实际需4天）。国外研究表明，参与者反馈ChatGPT时间估算偏差在±1天，资源需求估算最大偏差+2人，最小-1人。

4.依赖关系识别

施工任务通常有依赖关系，LLM可根据逻辑建议顺序。例如，“墙体施工需在基础完成后进行”。大模型能识别基本依赖（如门安装需在墙体完成后），但有时顺序不理想（如门安装应在抹灰后）。下面这张图演示了借助大模型分析和识别施工任务的依赖（逻辑）关系，很明显，大模型不光给出了依赖关系，而且详细的分析了原因。

5.风险评估与应急规划

LLM可根据项目描述识别潜在风险，并建议解决方案。例如，当你询问在地震活跃区域开展工程建设，LLM可能建议“包含抗震设计”或“制定自然灾害延误计划”。 令人惊讶的是，LLM不仅能生成任务，还能识别方案中如”设备短缺”等问题，扩展其在规划中的角色。

6.生成甘特图或时间表

LLM可生成初步时间表或甘特图数据，但当前主要为文本输出，需导入软件（如Microsoft Project）可视化。目前面临的技术挑战：LLM生成可视化图表能力有限，需结合传统工具。

7.更新与调整计划

项目进展中，计划需根据实际进度更新。LLM可处理进度报告，建议调整。例如，延误时建议重新安排任务顺序。

8.其他方面

• 交互性 研究显示，LLM支持用户通过对话修改计划，如“增加电插座任务，需2人，4小时”。
• 沟通与协作
  LLM可生成清晰的进度报告，辅助团队沟通。例如，生成“每日任务清单”或“关键路径分析”，便于与利益相关方分享。

技术细节与参数调整

LLM的输出受多个参数影响：

• 温度（Temperature）：设置0-0.1时输出稳定，适合逐步规划；设置1.2时输出更具创造性，适合探索性任务。
• 模型选择：GPT-3.5-turbo经济适用，适合初步规划；GPT-4在复杂场景下表现更好，但成本更高，deepseek，kimi等国产大模型费用低廉，中文用户使用效果更佳。
• 输出格式：通过指定XML或JSON格式，确保结构化输出，便于集成到项目管理工具。

实验与案例分析

• 以下是ChatGPT在施工计划中的应用：论文“Investigating the Use of ChatGPT for the Scheduling of Construction Projects”(Investigating the Use of ChatGPT for Construction Scheduling)测试了ChatGPT生成简单隔墙项目计划（4m x 4m房间，分为两部分）。结果显示：
  • 生成11个任务，逻辑性好，但遗漏细节（如门框安装）。
  • 时间估算偏差±1天，资源需求估算最大偏差+2人，最小-1人。
  • 参与者（6人，背景为土木工程、施工管理）评价交互体验为“良好至非常良好”，认为可自动化初步任务，但需进一步开发。
  • 示例任务：任务1（1-2人，1天），任务4（安装CMU，2人，3天，基准；ChatGPT估2-4天）。
  • 总工期15.5天（含周末，11.5工作日），ChatGPT输出需校正如拆除和基础工作错误（3/6案例）。
• 约束分析：论文“Utilizing Large Language Models to Illustrate Constraints for Construction Planning”(Utilizing LLMs for Construction Constraints)使用LLM分析规划会议中的约束（如材料、劳动力），帮助建立约束日志，诊断规划问题。
• 未来方向：论文“On the Prospects of Incorporating Large Language Models (LLMs) in Automated Planning and Scheduling (APS)”(LLMs in Automated Planning and Scheduling)提出，LLM与传统符号规划器结合（神经符号方法）可提升精度，未来可能更深度集成。

潜在挑战与解决方案

• 准确性问题：LLM可能生成不准确内容，如遗漏门框安装或错误估算时间。解决方案：通过提示工程明确约束（如“仅限技术任务”），并进行人工验证。
• 上下文依赖：LLM需足够信息输入，否则输出泛泛。用户需提供详细项目描述和约束条件。
• 计算成本：复杂项目多次调用LLM成本高。使用本地模型如Llama 3.1可降低费用，但性能可能不如云端模型。

当前工具与商业化

当前，商业施工调度软件（如Procore、Microsoft Project）尚未明确集成LLM，但部分工具（如ClickUp的ClickUp Brain）可能使用AI辅助。研究显示，LLM尚未广泛应用于商业软件，但未来可能改变。用户可实验使用通用LLM（如Grok、ChatGPT）辅助调度。

最佳实践

• 提供清晰提示：输入详细项目描述，明确输出要求。
• 行业数据微调：若可能，用施工行业数据微调LLM提升准确性。
• 人工审核：始终由项目经理验证LLM输出。
• 迭代优化：生成初步计划后，根据反馈逐步调整。
• 关注技术进展：随着LLM发展，其能力将提升，需保持更新。

LLM在施工计划中的应用示例

总结与展望

LLM可显著加速施工计划编制，尤其在任务分解、时间估算和风险评估方面。未来，随着提示工程和框架发展，LLM有望更深度集成到项目管理工具中，实现端到端的自动化规划。计划工程师们也要主动学习，掌握先进工具，加速转型升级。

本文中使用到的大语言模型或者工具：

• 腾讯IMA知识库
• Grok
• Kimi

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