Exploring the transition from BIM to Digital Twins in construction cost management: a systematic review and machine learning approach
A. M. Abdullaha, M. A. Yamusa, R. S. Abdulrahman, A. A. Dandago, F. H. Abanda
a Department of Quantity Surveying, Ahmadu Bello University, Zaria, Nigeria;
b Construction Informatics and Digital Enterprise Laboratory, Leeds Beckett University, Leeds, UK;
c Department of Quantity Surveying, Bayero University, Kano, Nigeria;
d Ecole Nationale Suprieure des Travaux Publics, Yaound, Cameroon
施工项目成本超支问题持续存在。建筑信息模型（BIM）虽提高了成本管理效率，但受限于互操作性差、成本数据库集成不足及缺乏实时生命周期成本反馈。数字孪生作为动态、数据驱动的预测性监测和自适应预算工具正受到关注。本文通过文章系统综述，结合基于机器学习的主题建模、无监督聚类和定性分析，识别出五类效益集群、两类挑战以及从BIM到DT成本管理的五种过渡机制。结果表明，BIM-DT集成是一个分阶段的社会技术演进过程，旨在实现预测性、全生命周期的成本优化。
建筑业成本超支问题严峻，尽管BIM通过几何与非几何信息集成改善了合同前成本估算和成本控制，但其效果受限于互操作性问题、成本数据库整合不足以及缺乏实时成本反馈。数字孪生作为动态的物理-数字同步系统，能够实现实时监测、预测和优化，为成本管理带来新机遇。然而，现有综述多聚焦于BIM或DT的通用应用，缺乏对施工成本管理领域两者转型的系统研究。本文通过系统文献综述（2005-2025年），梳理BIM/DT在成本管理中的效益、挑战、转型路径及未来方向，并回答五个研究问题。
施工成本管理面临设计变更、现场管理不善、数据质量差、协调困难等挑战。BIM通过参数化建模、数据互操作和多维集成支持5D成本估算与控制，但模型静态、更新滞后。数字孪生通过传感器和物联网实现实时同步和双向交互，支持生命周期成本预测和运维预算。现有文献存在三个理论缺口：缺乏将BIM/DT能力与成本管理机制关联的集成概念模型；未将BIM到DT的转型理论化为社会技术变革；对组织与行为条件（如技能、治理、信任）的理论化不足。本文旨在通过实证聚类填补这些缺口。
采用基于PRISMA的系统文献综述，结合机器学习文本挖掘。数据来自Scopus和Web of Science（2005-2025年），检索关键词包括“建筑信息模型”、“数字孪生”、“施工成本管理”等，经筛选最终纳入208篇期刊文章。数据清洗后，使用K-means聚类（肘部法则确定最优k值）和潜在狄利克雷分配（LDA）主题建模，辅以词云可视化。通过领域知识验证聚类结果，四位作者独立标注并达成共识，确保语义解释的可靠性。
本章节采用了一种混合分析方法对文献数据进行分类，主要包括无监督机器学习（K-means聚类）、肘部法则确定最优聚类数、潜在狄利克雷分配（LDA）主题建模以及词云可视化，并结合领域专家的定性解读。
4.1 效益集群（5类）：
①准确性与错误减少（如成本估算精度提升、工程量自动取用）；②效率与成本节约（如节省约1527万美元）；③集成与决策支持（链接成本、设计、进度信息）；④流程与质量提升（实时过程控制）；⑤协作与透明度（虽提及较少，但支持互操作和自动化）。
4.2 挑战集群（2类）：
①技术限制（互操作性问题、方法不成熟、工具性能差、安全隐私）；②组织与情境障碍（缺乏技能、培训不足、高实施成本、文化阻力）。
4.3 BIM到DT的转型（5类）：
①集成BIM与DT；②数据基础与互操作性；③预测监测与自动化；④转型过程与挑战；⑤未来方向与标准化。
4.4 机会与未来方向（2类）：
①技术与方法论机会（AI、自动化、全生命周期优化、实时集成平台）；②系统与情境机会（标准化框架、培训教育、政策对齐、扩展案例研究）。
4.5 方法与实施框架：
现有框架多为概念性或原型验证，缺乏大规模实证；技术集成强调IoT、云和AI，但数据语义和成本本体规范不足；组织治理要素常被作为背景条件而非框架内置组件；生命周期覆盖不均，运维阶段成本管理验证稀缺。
BIM在合同前和施工早期成本管理中贡献显著，但局限于静态过程。技术约束（互操作、自动化不成熟）和组织障碍（成本、技能、变革阻力）共同限制了BIM的效果。BIM到DT的转型正朝着集成、实时同步和预测能力发展，但仍以架构和原型为主，缺乏经过验证的转型路径。未来需将AI、自动化与BIM-DT平台融合，同时推进标准化、教育和政策支持。理论贡献在于：提出了基于实证的BIM-DT成本管理能力分类学；将转型解释为分阶段的社会技术能力演进；将生命周期成本管理重构为数字基础设施、预测分析和组织成熟度协同作用的结果。
BIM在成本估算、准确性、效率和透明度方面带来明确收益，但互操作性缺口、成本数据库集成不足和实时反馈缺失限制了其全生命周期成本超支的解决能力。组织障碍（专业缺乏、高成本、变革阻力）进一步削弱BIM效果。
数字孪生通过物联网、传感器和分析实现预测监测、实时成本智能和生命周期优化，是对BIM的补充和变革。当前研究存在方法缺口（缺乏验证的全生命周期DT成本框架）和情境缺口（采纳准备度、培训、政策支持不足）。
未来应开发并验证集成AI和自动化的BIM-DT平台，扩展至运维和报废阶段，并建立标准化框架、教育整合和政策对齐以促进规模化应用。研究局限包括仅使用Scopus索引期刊、可能遗漏会议论文和行业报告，以及技术快速演进导致证据基础可能过时。
