大數據對綜合型基建企業生產運營模式影響的研究
——以某集團為例分析

文｜上海隧道工程股份有限公司 劉立慧

0 引言

從數據的全生命周期管理角度來看，大數據技術主要包含數據的采集、數據的預處理、數據的存儲、數據分析等幾個核心技術。在2014年徐宗本等人提出大數據技術能夠幫助企業管理者提高決策效率，并對企業管理機制和決策模式產生重大影響。

綜合型基建企業的生產運營過程較為復雜，在產業鏈上涵蓋了投資、規劃、設計、技術研發、施工、采購、運營等一系列生產運作行為，在建筑產業涵蓋隧道、橋梁、道路、機場、水務、能源、房地產等基礎設施建設?；ㄐ袠I中，產業的多元化、產品的獨特化發展，導致設計工藝、生產工藝、制造工藝過程的日益復雜；同時各生產部門亦面臨著工藝流程改進優化，生產環節有效銜接，資源優化配置等多重壓力；本文在數字化轉型的大環境下，從綜合型基建企業生產運營管理的視角出發，分析大數據技術對企業的投資、設計、技術研發、施工、運營等環節的影響。

1 大數據技術對基礎設施規劃設計環節的影響分析

在規劃設計環節基建企業的數字化應用較早。上世紀80年代，國內城市基礎設施建設帶動了基建企業設計環節的數字化應用，部分大型設計院引進了計算機輔助制圖，然而當時受計算機、通信技術水平的限制，不具備網絡共享功能，很多設計軟件只能在一臺機器上使用。到20世紀90年代，隨著CAD制圖軟件內各組件日漸研發成熟，在設計領域和施工領域都開始逐步推廣，也有少數國內大城市上線了城市規劃管理系統，但都處于應用工具化階段；如何將CAD圖紙數據、城市規劃管理系統數據等重新整合分析，在當時對任何企業來說都是一項巨大挑戰。

1.1 打通設計端到運營端的雙向數據鏈

規劃設計環節所有數據都只能在設計軟件中獨立存儲，無法實現多項目多維度的綜合性分析功能，更無法實現從設計到運維環節的數據分析；由于基礎設施項目大多屬于大型項目，從項目設計到施工到運營各環節的數據時有丟失，無法從運營端完整地將數據反哺給設計端、改進設計端的失誤，減少基礎設施整個生產環節中人員、材料的資源耗損。因此各環節數據鏈雙向銜接是大數據時代需推進的工作。

2020年，李克強總理在國務院政府工作報告中指出，重點支持包括新一代新型基礎設施與各行業的新聯通。將先進技術融入到傳統基礎設施行業，可以促進基建設施建造與運營行業具備新功能，呈現新形態。城市已建設施在服役過程中因受力不均勻造成結構構件的健康受損、機電設施的磨耗受損等，基建設施的運營企業在維護運營中獲取了大量的城市基礎設施維護數據，如何將所采集的數據加以提煉分析反饋到設計端，并形成設計運維價值數據，是亟待解決的問題；經過對運維數據的挖掘分析，將有助于設計院更合理的規劃布局及安全設計。在大型城市基礎設施幾近飽和的狀態下，城市的更新賦能尤為重要。

1.2 打通規劃設計環節中各細分領域的數據鏈

因各地區土質情況的不同，城市地理環境的差異，各大城市的橋梁、隧道、高架均是個性化定制，設計院所設計的產品都屬于個性化定制。在傳統的設計工藝模式下，只能實現單一項目的初步外形、結構深化、受力分析、機電排布、節能環保、審圖等設計環節的單一或組合，當某一個環節數據變更后，不具備高效率及時更新，同時信息傳遞的延遲性和不同人員理解的差異性，可能會出現多次反工現象，由于設計步驟銜接復雜，所以整個設計流程的效率并不高。大數據和三維圖形驅動的個性化智能設計，可以結合所需要設計產品的情況對人力資源和設備資源進行合理調配，對涉及工藝過程進行動態優化管理，柔性化的資源管理可以降低設計工藝的運作成本，提高定制化設計產品的產出效率及性價比。

大數據技術必將帶來基建設計企業的流程變革，可以從根本解決設計產品從概念到成型產品輸出的產品效率，有效實現個性化定制和生產資源合理利用之間的均衡。

2 大數據技術對基礎設施生產施工環節的影響分析

由于基礎設施項目的龐大，一般呈現出的表象是其生產施工環節與設計環節之間信息銜接脫節，在施工前期，負責生產施工的企業經常需要與設計企業開展大量溝通會議，根據溝通結果，再規劃和配置各類生產資源，在確保過程質量的前提下，保證項目實施的進度和成本，并要時刻降低實施過程的風險、減少人員行為造成的安全事故，由于大型基建項目的工藝復雜，將會涉及多個生產管理部門，其協調資源的復雜性也倍增。大數據分析技術可以幫助企業打通生產環節的各部門之間的信息壁壘，實現項目建造過程的智能化運作管理。

2.1 生產過程中各環節的數據分析

基建類企業所承接的項目呈現地域廣、類型多、風險多等特點，亟需企業以柔性組織架構來適應高效、便捷的管理，兼容集中和分散并重的管控模式，通過對工程地域、類別、經營、技術重要程度和當前風險狀態等各類數據分析和甄別，以達到智能化識別其狀態，并按照管理層級、技術專業進行針對性推送和目標性管控。根據項目進展狀態，分析原材料庫存和設備情況，引入大數據挖掘算法，建立基于大數據的智能管理決策，實現項目績效和現場安全態勢等維度評估，幫助各層管理者在可視化圖表分析中發現項目的難點和弱點，推動基建企業建設管理水平提升。

2.2 合理配置生產資源

在基建類企業中比較難協調的資源主要是人力、設備、原材料等，有些企業為了經營拓展的需要，經常不計人力物力開展項目投標，完成經營指標后，發現以企業現有的生產資源無法滿足生產調動。此時，大數據分析可幫助企業在各個部門之間協調并建立實時更新的動態數據共享中心，實時查詢在建項目人員配置、人員資歷、設備使用情況等；改變傳統項目管理模式，解決生產資源周轉導致的信息滯后，從而實現各環節的無縫銜接，提高生產資源調動效率。其次，不必要的冗余環節也將在大數據分析中提煉出來，并總結成優化施工工藝的新方法，從而節省同類工序時間和不同工序的實施周期。

3 大數據技術對基礎設施建造和運營中采購環節的影響分析

基建企業采購環節與其他行業的采購環節大同小異，基本是對原材料和供應商的搜索、詢價、篩選的過程，因行業差異性，尚未形成良好的資源對接平臺。在信息不對稱情況下，采購過程會耗費較多的人力物力，效果一般并費時費力。此時可以借助大數據分析技術來建立行業供應鏈平臺，簡化采購全流程，將復雜的采購管理從人為驅動轉變成數據驅動，降低采購過程的尋租成本，提升采購過程監管的科學管理水平。

3.1 建立完善的內外部供應鏈體系

在各協作環節的松耦合管理模式下，在產業頭部企業的優勢引導下，實現行業的原材料、預制混凝土構件等聚散制造模式，改善產業技術不均衡所造成產品質量的不穩定性。借助大數據采集和存儲相關技術，整合基建行業產業鏈上下游企業，搭建行業采購協同平臺，實現垂直供應鏈配送路線優化，實現點站互聯協同效應，通過資源共享和成本遞減，形成供應鏈與價值鏈的高效協作。

3.2 建立公開公正的采購供應鏈評價體系

為提升企業與行業采購產品的質量，可以基于采購協同平臺的數據對不同企業提供的產品效率、產品質量、服務質量進行多維度分析，通過產業鏈數據在供應鏈環節的流通下沉，用透明化數據縮短供應鏈環節中供應商選擇時間，同時也為市場提供優質的產品供應企業，從而確?；ㄐ袠I供應鏈端產業質量和能級提升。

4 大數據技術對基礎設施運營環節的影響分析

城市管理其中一個復雜場景就在于城市交通狀況、城市在建設與運營同步開展時的管理協同一致性。對基建建設運營綜合型企業來說，從傳統的粗放型轉向精細化管理是城市管理中非常重要的命題，通過精細化劃分管理單元，劃分責任落實到崗到人，同時又形成跨崗位跨工種的信息協同。對于參與城市基礎設施運營的企業來說，應通過大量數據分析來指導大中小三類修復和養護工作計劃。通過新型感知技術所采集的車流數據、地表環境監測數據的綜合匯聚分析，形成高架、橋梁、隧道、高速公路等基礎設施結構健康的綜合體檢報告，為運營管理者的運維養護計劃提供數據支撐，同時也為新一輪設施規劃設計時所考慮地質承載提供分析數據。

5 結論與建議

在大數據時代下，企業數字化應用的發展突飛猛進。然而，對企業來說內部的生產運營數據容易協調，但外部資源的獲取較難，因此如何與各類外部合作單位實現數據實時共享，捕捉原材料供應市場的變化，從而幫助企業規避風險、提高預測分析能力，制定相應的策略應對外部環境變化，具有舉足輕重的意義。不同環節的數據分析可以幫助企業提高各環節生產運營的信息透明度，不斷優化管理流程、去冗化簡，提升企業生產運營效率，但企業還需要注意的是大數據所帶來的其他問題，例如數據經過匯聚后需提升的數據涉密等級等；企業需要大數據分析平臺建設的同時，也應及時建立起相應的數據管理制度和風險控制制度，防控因技術漏洞可能造成的經濟損失，未來大數據分析勢必為基建類企業的可持續發展保駕護航。