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项目计划和交付的想法与创新

  • April 30, 2020

如何运用你手中的数据?

Andy Sommer
Senior manager, communications

整个工程建设行业对数据持续保持着很高的关注度。相比 “大数据”建设更为成熟的其他行业,工程建设行业仍需进一步落地。数字化转型之路上,工程建设行业常被认为处于劣势地位,但也正因如此,它也具备了前所未有的创新能力。技术变革衍生的新机遇以前所未有的清晰度为整个项目的花费正名。

在我们所处的历史阶段,很难想象建筑工程类企业如何在脱离“大数据”的情况下运营管理,尤其考虑到“大数据”场景下可见的工程控制、透明度、风险预测和问责制度等。整个行业如今都迫切显示出对数据信息的巨大需求,企业也急于探寻数据科学(包括人工智能或机器学习)可以带来的实际用途。

关于数据创新解决方案的讨论也使一些基本的问题浮出水面:建工企业是否忽略了它们已经拥有的数据?这些企业如何利用它们想要的海量数据?它们能否应对更多的数据?但更多的数据就能解决问题吗?

 

被忽略的数据

在人工智能、机器学习,甚至是建筑信息模型(BIM)的概念普及之前,人们已经很熟练地掌握了建设施工这项技能,看一看埃及人、美索不达米亚人或阿茲特克人的历史遗迹就知道了。

事实上,许多建工企业已经拥有了所需的数据,只是并没有意识到这一事实。这些数据从先前的不同的项目和业务活动中日积月累而得,可能被存储在一些初级的系统或表格中。但它们通常不能称作为“大数据”,因为这些数据并没并不需要高价购买,也不用通过商务智能解决方案/人工智能平台集成多个系统以获得新的洞察。但根据我们的经验,不管使用的是何种系统,其储存的数据都可帮助企业实现飞跃式发展。这些数据可能未被集成,是杂乱或不完美的,但它们仍然有价值。关键在于如何提取其价值。

 

利用数据

从数据中提取出价值一般分为三个步骤:

  • 定义目标,设定问题:明确目标和问题极为关键。你们是要改进流程周转时间还是要改进进度绩效?成本飙升只是一个表面问题还是一个潜在风险?这些问题都需要将源系统作为基础,结合长期采集的数据来回答。
  • 找出数据,进行分析:例如,想要系统规划日程的安排,则需要从工程所需的时间等基本数据入手。这有助于提升日程安排的质量,例如准确度,工期的精准度,日程安排的修改及重制等。在这一分析过程将为你积累宝贵经验,便于日后加以运用。
  • 在当前的项目中进行数据分析:这一步很重要,因为它将直接推动改变的发生。例如,经过数据分析,分包商为某类项目安装干墙板的时间超出计划30%。那么下一个项目就应该改变计划的时间,或者改变安装干墙板的方法,或更换分包商。通过总结经验来获得洞察,从而推动改变,这正是使用数据的价值所在。

 

人工智能、机器学习和预测的作用?

在采集、分析和应用了数据之后,这些数据可以在预测项目成果时,用作训练数据集。例如,通过使用历史数据和基于一些指标(实际工期、项目类型和历史活动变量等)的模型,人工智能算法可以自动预测新项目安装干墙板的延迟时间。

通过不断学习用户的反馈和新数据,预测结果将会越来越准确。这一过程中,积累的经验将逐步演变成独特的行业洞察,生成的模型将为日后项目预测打下基础。这其中每一个步骤都可以是独立的,无需机器学习来生成和运用这些经验成果。任何分析工具都可以完成这一工作。

 

增强现实 (AR)、虚拟现实(VR)和物联网(IoT)等的作用?

这些技术在帮助人们实时深入了解现场和非现场项目时,发挥着重要作用。但只有将这些技术应用到整个项目中时,采集的数据价值才能真正地体现。否则,我们无法了解项目的完整状况,观察其与其他项目的相同和不同。同时,我们需要在比较时建立起一个标准基线。

采用这些新技术并不是要获得孤立的数据来源。而是,要将这些数据集成,汇入并统一进企业目前的数据流中。技术的创新可扩大目前已有的数据池,帮助企业获取更丰富、更深入的行业洞察。最终所有这些数据都将被用于获得更深入的洞察,实现更加精准的预测。

 

数据之旅开始于何处?

对于许多建工企业来说,应用数据分析的旅程已经开始了。要想看到数据方法的价值,企业需要探索自己拥有的数据,制订相关策略,明确使用数据的目的。

在考虑AR、VR、物联网和传感器等新技术之前,企业应首先明确自己是否能使用现有数据。如果不能,那么这些技术只会扩大现有数据规模,并且使已有数据变得更复杂。无论是否采用新技术,关键都是要先了解内部目前拥有的资源,在此基础上找到合适的数据方法。和任何复杂的大型项目一样,您的数据策略需要一个坚实的出发点。数据分析所得的新洞察则会随之而来。

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