建設工程業務數字化轉型路徑探索

高瑞娟

(中國鐵建港航局集團有限公司)

1.智慧城市建設與建設工程業務數字化轉型概述

1.1 智慧城市建設

智慧城市是通過信息技術和互聯網技術，以城市基礎設施為基礎，整合各種數據和信息資源，提升城市管理和服務水平，提高城市的綜合運行效能和居民生活質量的城市發展模式。智慧城市的建設旨在通過數字化、網絡化、智能化的手段，實現城市各個領域的高效運行、資源合理利用和環境可持續發展。不同領域和部門的數據得以整合，實現數據的共享和交流，為城市管理和服務提供全面的信息基礎。數字平臺促進市民對城市事務的參與，可以提高城市治理的公共參與度。智慧城市建設的目標是提高城市的整體運行效率、提升居民生活質量、促進城市可持續發展。在數字化轉型的過程中，各種技術的綜合應用和城市治理的創新是推動智慧城市發展的關鍵。

1.2 建設工程業務數字化轉型

傳統建設工程涉及多個專業領域，包括勘察、測繪、監測、檢測、物探等。隨著社會科技的不斷進步，傳統建設工程正經歷著專業化和數字化生產的深刻變革。其實質在于以數據驅動為核心、數據加工為手段、數據產品為目標的數字化服務體系。以數據驅動為核心意味著整個建設工程過程將更加依賴數據的獲取、處理和應用。數字化服務體系的目標是生成高質量的數據產品，這些產品可以為決策者、工程師和相關利益方提供準確、實時的信息。數字化轉型使得建設工程從傳統的手工操作逐漸演變為高度自動化、信息化的現代工程模式。

2.智慧城市視域下建設工程業務數字化轉型的內在邏輯

2.1 戰略規劃引領組織變革

（1）理解智慧城市的發展趨勢

在數字化轉型的過程中，建設工程企業需要深刻理解智慧城市的發展趨勢和需求，明確其在這一大背景下的定位。這包括了對數字技術的充分理解，以及對智慧城市中建設工程的具體應用場景的洞察。基于這一理解，制定明確的數字化轉型目標，以確保與智慧城市的發展方向相一致。在制定數字化戰略時，考慮到建設工程業務的特殊性，可以明確采用的關鍵技術，如物聯網、人工智能、大數據分析等，以提高工程效率、減少風險，并確保工程的安全性和可持續性。數字化戰略的制定需要綜合考慮技術投資、人才培養、合作伙伴關系等方面。

（2）明確數字化轉型的戰略方向

戰略先行意味著在組織內部首先確立并明確數字化轉型的戰略方向和目標。這些戰略決策將為組織提供一個明確的愿景，指導組織朝著數字化轉型的方向前進。戰略的制定不僅僅包括數字化技術的選擇，還包括組織文化、流程優化等多個方面，都將直接影響到組織的變革。戰略規劃為數字化轉型提供了一個全局的框架，明確了數字化轉型的具體目標、重點任務、實施路徑等。這一框架為組織變革提供了基本的藍圖，使得變革過程更加系統和有序。戰略先行和組織變革之間形成了一種動態的、相互促進的關系，共同推動著數字化轉型的成功實施。

（3）確保數字化技術支持業務需求

戰略與業務流程的一體化，要求確保數字化戰略與業務流程相一致，使得數字化技術能夠有機地嵌入到建設工程的各個階段，提升整體業務流程的效率。這可能涉及到對現有業務流程的重新設計和優化，以適應數字化轉型的要求。推動數字化轉型需要組織內部的文化變革，使得員工能夠接受并適應新的數字化工作方式，包括培訓和教育計劃，以提高員工對數字技術的理解和應用能力，鼓勵創新和實踐。建立專門的數字化團隊，負責技術研發、系統集成、數據分析等方面的工作。該團隊需要與建設工程業務團隊密切合作，確保數字化技術能夠有效地支持業務需求。

2.2 協同共享提高數據治理效能

（1）建立協同共享機制

建立數據集成與共享平臺，將建設工程業務涉及的各類數據整合到一個統一的平臺上。這包括地質勘探數據、監測數據、施工數據等。通過集成平臺，不同部門和業務領域的數據能夠更加流暢地進行交互和共享。確保不同數據源和系統之間的數據能夠有一致的標準和格式，可以避免數據不一致性和集成難題，提高數據的可靠性和可用性，有助于不同建設工程項目之間的數據比較和共享。

（2）制定數據治理規范

建立完善的數據治理政策，明確數據的收集、存儲、處理和分享規則。這包括數據的合規性、質量標準、數據生命周期管理等方面的規定，以確保數據在整個生命周期內都受到有效的管理和監控。組建專門的數據管理團隊，負責執行數據治理政策、監督數據質量、解決數據相關問題。該團隊需要跨職能合作，與建設工程業務團隊、IT 團隊等協同工作，共同推動數據治理規范的執行，確保數據的準確性、完整性、一致性和及時性。

2.3 數字生態構建賦能業務決策

（1）數字生態構建

利用各種傳感器和監測設備收集實時的地質、工程和環境數據，建立廣泛的數據采集網絡，能夠為建設工程提供更為全面、準確的信息，為決策提供更強大的數據支持。數字化平臺構建，基于數據共享和開放，促進建設工程業務與其他相關領域的數據交流，與城市規劃、建筑設計、環境監測等部門建立連接，形成數字生態系統，實現信息的共享與整合。通過機器學習算法識別潛在風險、優化工程方案，為業務決策提供智能化支持。

（2）數字轉型升級

業務管理可以基于事實和趨勢做出更準確的決策，將數據作為業務決策的核心驅動因素，通過數字化生態系統提供的數據，優化資源配置，降低風險，并迅速響應市場變化。將數字化技術整合到業務管理系統中，能夠實現各個環節的協同工作。例如，將數字化的地質勘探數據與項目管理系統相連接，實現信息的實時更新和共享，提高項目的整體管理效能。數字化生態系統和業務管理不斷調整，逐步提高數字化轉型的水平，確保數字技術與業務管理的緊密結合。

3.智慧城市視域下建設工程業務數字化轉型的實踐路徑

3.1 多元數據感知

多元數據感知是數字化轉型的基礎，能夠提供更全面、準確的信息支持建設工程業務的決策和管理。這需要綜合運用傳感器技術、地質勘探、BIM、大數據等多種技術手段，實現對建設工程過程的全方位感知。

（1）傳感器實時監測與地質信息感知

在建設工程項目中部署各類傳感器，包括地質監測、結構監測、環境監測等，以實現多維度數據的實時采集。建立實時監測系統，能夠即時接收傳感器生成的數據，包括振動、溫度、濕度等數據。應用先進的地質勘探技術，如衛星遙感、地質雷達等，獲取地下結構和地質信息。構建地質信息數據庫，整合不同來源的地質數據，為建設工程提供準確的地質背景信息。

（2）BIM 應用與人工智能分析

使用BIM 技術對建設工程進行數字化建模，包括地下管線、地質結構等，以便更好地理解工程環境。促使相關方（設計師、建筑師等）通過共享BIM 模型，實現協同設計，減少信息斷層。建設大數據平臺，匯聚傳感器、地質、BIM 等多源數據，以便進行綜合分析。利用機器學習算法分析大數據，提取潛在的關聯和規律，為建設工程提供智能化的決策支持。

（3）云計算與物聯網技術整合

利用云計算平臺存儲和處理海量數據，實現數據的高效管理和共享。在工程現場部署邊緣計算設備，實現即時響應和降低數據傳輸延遲。將工地設備、傳感器等通過物聯網連接，實現設備之間的信息共享。利用物聯網技術，實現對工程現場的遠程監控，提高管理效率。

（4）標準化數據格式與數據安全

制定建設工程數據的標準格式，以確保不同數據源之間的兼容性，便于數據的集成和共享。管理數據的元數據，包括數據的來源、采集時間、質量等信息，提高數據的可信度和可用性。采用先進的安全技術，包括數據加密、身份認證等，確保數據的安全性。制定隱私保護政策，保護敏感數據，合法合規地進行數據處理。

3.2 數據協同共享

在智慧城市視域下，建設工程業務數字化轉型的實踐路徑中，數據協同共享是關鍵的一環。通過協同共享，不同部門和業務領域的數據能夠更加流暢地進行交互，從而提高整體的效能。

（1）建設數據集成平臺，制定統一的數據標準

建立數據集成與共享平臺，使得各類建設工程數據能夠被集中管理、整合，并確保不同系統之間的數據能夠無縫流通。制定數據接口標準，以確保數據在平臺上的交換是準確、高效的，促使不同系統和設備的協同工作。制定統一的數據標準和規范，包括數據格式、數據命名規則等，以便在整個建設工程業務中保持一致性。

（2）引入數據訪問機制，建立數字化團隊

引入有效的身份認證和授權機制，確保只有授權人員能夠訪問敏感數據，保障數據的安全性。在數據傳輸和存儲過程中使用加密技術，防止數據在傳輸和存儲中的被非法獲取。建立數字化團隊，涵蓋建設工程專業、信息技術和數據管理等多個領域，以推動數字化轉型的協同進行。

（3）實施數據治理規范，構建合作伙伴關系

制定明確的數據治理政策，包括數據的收集、存儲、處理和分享規則，以確保數據的安全和質量。實施數據治理，設立監督機制，及時發現并糾正數據治理中的問題，確保數據協同共享的順暢進行。與其他城市管理部門、建筑設計公司、環境監測機構等建立合作伙伴關系，實現建設工程數據與其他領域數據的協同共享。

（4）推動開放數據，建設管理機制

推動建設開放數據平臺，將建設工程業務的相關數據向外界開放，促進城市各個領域的協同創新，鼓勵社區、學術界等外部機構參與數據的共享和分析，推動更廣泛的數據開放與創新。設立反饋機制，及時調整數據協同共享機制，確保其能夠適應業務的發展變化。

3.3 動態預測分析

（1）實時數據采集整合，大數據分析建模

強化傳感器網絡，實現實時監測和數據采集，涵蓋地下水位、地表沉降、溫度等建設工程關鍵參數。構建數據整合平臺，將來自不同傳感器和數據源的數據進行整合，確保數據的一致性和準確性。建設大數據平臺，以存儲和處理海量建設工程數據。運用機器學習算法，對歷史數據進行學習和建模，以預測未來的地質變化、施工風險等。

（2）實時監控反饋，空間數據挖掘

引入實時監控系統，監測施工過程中的各項指標，確保工程的實時狀態可視化。設立即時反饋機制，當監測到異常情況時，能夠及時通知相關人員并采取必要的措施。利用地理信息系統技術，將建設工程數據與地理空間信息相結合，實現對地質和工程結構的動態分析。

（3）虛擬現實仿真，人工智能監控

進行數值模擬，通過計算和模擬地下水流、土體變形等情況，預測建設工程在不同條件下的響應。利用虛擬現實技術，進行工程施工和地質條件的虛擬仿真，以便更好地預測可能的風險和變化。引入人工智能技術，對監測數據進行實時分析，自動發現和識別潛在問題。結合動態分析的結果，為管理層提供智能決策支持，以便更好地應對工程挑戰和變化。

（4）應急預案制定，定期報告機制

制定建設工程數字化轉型的應急預案，包括針對不同風險和突發事件的處理方案。設立靈活的調整機制，使得建設工程團隊能夠根據動態預測的結果及時做出調整和優化。使用數據可視化工具，將動態預測的結果以直觀的方式呈現，便于相關人員理解和決策。建立定期報告機制，向相關利益相關者提供動態預測的結果和分析報告。

3.4 數據集成應用

（1）建設數據集成平臺，實現實時數據分析

建立數據集成平臺，支持多種數據源的接入和集成，包括傳感器數據、地質勘探數據、BIM 數據等。制定數據接口標準，確保各類數據能夠以統一的格式進行傳輸和交互。部署實時數據處理技術，確保從傳感器和其他數據源獲取的數據能夠實時傳輸和處理。引入流數據分析技術，對實時數據流進行分析，捕捉可能的問題和機會。

（2）整合不同數據類型，實施數據質量控制

將地理信息、地質勘探數據、工程設計數據等不同類型的數據整合，形成全面的建設工程信息。整合BIM 和GIS 數據，使得建筑設計和地理信息能夠更好地結合，提供更全面的視圖。設計數據清洗流程，處理不一致、不完整或錯誤的數據，確保數據的質量和一致性。實施數據質量監控機制，定期檢查和評估數據的質量，及時發現并糾正問題。

（3）引入中間件應用，實踐數據虛擬化

引入中間件技術，簡化不同系統和應用之間的數據傳輸和交互。開發應用程序接口（API），促使不同系統能夠相互連接和通信，實現數據的高效集成。利用數據虛擬化技術，將分布在不同地方的數據呈現為一個統一的視圖，提供更方便的訪問方式。提供統一的查詢接口，使得用戶能夠通過一個界面獲取到不同來源的數據。

（4）數據業務應用集成，建設數字孿生模型

將數據集成到業務應用中，實現數據在業務流程中的協同工作。重新設計業務流程，使得各個環節能夠更緊密地協同工作，提高整體效率。利用數字孿生技術，將真實世界的建設工程映射到數字模型中，實現對實際工程的實時監測和仿真分析。定期更新數字孿生模型，確保其與實際工程的狀態同步。

4.總結

在智慧城市視域下，建設工程勘察業務數字化轉型實現了勘察業務生產過程的高效化。數字化工具的應用使得數據采集、分析和管理變得更為迅速和精準，有效縮短了項目周期，提高了生產效率，為勘察業務提供了更為靈活和可持續的管理手段。通過數字化技術，報告的生成過程更加自動化和標準化，增加了對項目數據的綜合分析能力，從而為決策者提供了更全面、準確的信息基礎。