大数据对综合型基建企业生产运营模式影响的研究——以某集团为例分析

文｜上海隧道工程股份有限公司 刘立慧

0 引言

从数据的全生命周期管理角度来看，大数据技术主要包含数据的采集、数据的预处理、数据的存储、数据分析等几个核心技术。在2014年徐宗本等人提出大数据技术能够帮助企业管理者提高决策效率，并对企业管理机制和决策模式产生重大影响。

综合型基建企业的生产运营过程较为复杂，在产业链上涵盖了投资、规划、设计、技术研发、施工、采购、运营等一系列生产运作行为，在建筑产业涵盖隧道、桥梁、道路、机场、水务、能源、房地产等基础设施建设。基建行业中，产业的多元化、产品的独特化发展，导致设计工艺、生产工艺、制造工艺过程的日益复杂；同时各生产部门亦面临着工艺流程改进优化，生产环节有效衔接，资源优化配置等多重压力；本文在数字化转型的大环境下，从综合型基建企业生产运营管理的视角出发，分析大数据技术对企业的投资、设计、技术研发、施工、运营等环节的影响。

1 大数据技术对基础设施规划设计环节的影响分析

在规划设计环节基建企业的数字化应用较早。上世纪80年代，国内城市基础设施建设带动了基建企业设计环节的数字化应用，部分大型设计院引进了计算机辅助制图，然而当时受计算机、通信技术水平的限制，不具备网络共享功能，很多设计软件只能在一台机器上使用。到20世纪90年代，随着CAD 制图软件内各组件日渐研发成熟，在设计领域和施工领域都开始逐步推广，也有少数国内大城市上线了城市规划管理系统，但都处于应用工具化阶段；如何将CAD 图纸数据、城市规划管理系统数据等重新整合分析，在当时对任何企业来说都是一项巨大挑战。

1.1 打通设计端到运营端的双向数据链

规划设计环节所有数据都只能在设计软件中独立存储，无法实现多项目多维度的综合性分析功能，更无法实现从设计到运维环节的数据分析；由于基础设施项目大多属于大型项目，从项目设计到施工到运营各环节的数据时有丢失，无法从运营端完整地将数据反哺给设计端、改进设计端的失误，减少基础设施整个生产环节中人员、材料的资源耗损。因此各环节数据链双向衔接是大数据时代需推进的工作。

2020年，李克强总理在国务院政府工作报告中指出，重点支持包括新一代新型基础设施与各行业的新联通。将先进技术融入到传统基础设施行业，可以促进基建设施建造与运营行业具备新功能，呈现新形态。城市已建设施在服役过程中因受力不均匀造成结构构件的健康受损、机电设施的磨耗受损等，基建设施的运营企业在维护运营中获取了大量的城市基础设施维护数据，如何将所采集的数据加以提炼分析反馈到设计端，并形成设计运维价值数据，是亟待解决的问题；经过对运维数据的挖掘分析，将有助于设计院更合理的规划布局及安全设计。在大型城市基础设施几近饱和的状态下，城市的更新赋能尤为重要。

1.2 打通规划设计环节中各细分领域的数据链

因各地区土质情况的不同，城市地理环境的差异，各大城市的桥梁、隧道、高架均是个性化定制，设计院所设计的产品都属于个性化定制。在传统的设计工艺模式下，只能实现单一项目的初步外形、结构深化、受力分析、机电排布、节能环保、审图等设计环节的单一或组合，当某一个环节数据变更后，不具备高效率及时更新，同时信息传递的延迟性和不同人员理解的差异性，可能会出现多次返工现象，由于设计步骤衔接复杂，所以整个设计流程的效率并不高。大数据和三维图形驱动的个性化智能设计，可以结合所需要设计产品的情况对人力资源和设备资源进行合理调配，对涉及工艺过程进行动态优化管理，柔性化的资源管理可以降低设计工艺的运作成本，提高定制化设计产品的产出效率及性价比。

大数据技术必将带来基建设计企业的流程变革，可以从根本解决设计产品从概念到成型产品输出的产品效率，有效实现个性化定制和生产资源合理利用之间的均衡。

2 大数据技术对基础设施生产施工环节的影响分析

由于基础设施项目的庞大，一般呈现出的表象是其生产施工环节与设计环节之间信息衔接脱节，在施工前期，负责生产施工的企业经常需要与设计企业开展大量沟通会议，根据沟通结果，再规划和配置各类生产资源，在确保过程质量的前提下，保证项目实施的进度和成本，并要时刻降低实施过程的风险、减少人员行为造成的安全事故，由于大型基建项目的工艺复杂，将会涉及多个生产管理部门，其协调资源的复杂性也倍增。大数据分析技术可以帮助企业打通生产环节的各部门之间的信息壁垒，实现项目建造过程的智能化运作管理。

2.1 生产过程中各环节的数据分析

基建类企业所承接的项目呈现地域广、类型多、风险多等特点，亟需企业以柔性组织架构来适应高效、便捷的管理，兼容集中和分散并重的管控模式，通过对工程地域、类别、经营、技术重要程度和当前风险状态等各类数据分析和甄别，以达到智能化识别其状态，并按照管理层级、技术专业进行针对性推送和目标性管控。根据项目进展状态，分析原材料库存和设备情况，引入大数据挖掘算法，建立基于大数据的智能管理决策，实现项目绩效和现场安全态势等维度评估，帮助各层管理者在可视化图表分析中发现项目的难点和弱点，推动基建企业建设管理水平提升。

2.2 合理配置生产资源

在基建类企业中比较难协调的资源主要是人力、设备、原材料等，有些企业为了经营拓展的需要，经常不计人力物力开展项目投标，完成经营指标后，发现以企业现有的生产资源无法满足生产调动。此时，大数据分析可帮助企业在各个部门之间协调并建立实时更新的动态数据共享中心，实时查询在建项目人员配置、人员资历、设备使用情况等；改变传统项目管理模式，解决生产资源周转导致的信息滞后，从而实现各环节的无缝衔接，提高生产资源调动效率。其次，不必要的冗余环节也将在大数据分析中提炼出来，并总结成优化施工工艺的新方法，从而节省同类工序时间和不同工序的实施周期。

3 大数据技术对基础设施建造和运营中采购环节的影响分析

基建企业采购环节与其他行业的采购环节大同小异，基本是对原材料和供应商的搜索、询价、筛选的过程，因行业差异性，尚未形成良好的资源对接平台。在信息不对称情况下，采购过程会耗费较多的人力物力，效果一般并费时费力。此时可以借助大数据分析技术来建立行业供应链平台，简化采购全流程，将复杂的采购管理从人为驱动转变成数据驱动，降低采购过程的寻租成本，提升采购过程监管的科学管理水平。

3.1 建立完善的内外部供应链体系

在各协作环节的松耦合管理模式下，在产业头部企业的优势引导下，实现行业的原材料、预制混凝土构件等聚散制造模式，改善产业技术不均衡所造成产品质量的不稳定性。借助大数据采集和存储相关技术，整合基建行业产业链上下游企业，搭建行业采购协同平台，实现垂直供应链配送路线优化，实现点站互联协同效应，通过资源共享和成本递减，形成供应链与价值链的高效协作。

3.2 建立公开公正的采购供应链评价体系

为提升企业与行业采购产品的质量，可以基于采购协同平台的数据对不同企业提供的产品效率、产品质量、服务质量进行多维度分析，通过产业链数据在供应链环节的流通下沉，用透明化数据缩短供应链环节中供应商选择时间，同时也为市场提供优质的产品供应企业，从而确保基建行业供应链端产业质量和能级提升。

4 大数据技术对基础设施运营环节的影响分析

城市管理其中一个复杂场景就在于城市交通状况、城市在建设与运营同步开展时的管理协同一致性。对基建建设运营综合型企业来说，从传统的粗放型转向精细化管理是城市管理中非常重要的命题，通过精细化划分管理单元，划分责任落实到岗到人，同时又形成跨岗位跨工种的信息协同。对于参与城市基础设施运营的企业来说，应通过大量数据分析来指导大中小三类修复和养护工作计划。通过新型感知技术所采集的车流数据、地表环境监测数据的综合汇聚分析，形成高架、桥梁、隧道、高速公路等基础设施结构健康的综合体检报告，为运营管理者的运维养护计划提供数据支撑，同时也为新一轮设施规划设计时所考虑地质承载提供分析数据。

5 结论与建议

在大数据时代下，企业数字化应用的发展突飞猛进。然而，对企业来说内部的生产运营数据容易协调，但外部资源的获取较难，因此如何与各类外部合作单位实现数据实时共享，捕捉原材料供应市场的变化，从而帮助企业规避风险、提高预测分析能力，制定相应的策略应对外部环境变化，具有着举足轻重的意义。不同环节的数据分析可以帮助企业提高各环节生产运营的信息透明度，不断优化管理流程、去冗化简，提升企业生产运营效率，但企业还需要注意的是大数据所带来的其他问题，例如数据经过汇聚后需提升的数据涉密等级等；企业需要大数据分析平台建设的同时，也应及时建立起相应的数据管理制度和风险控制制度，防控因技术漏洞可能造成的经济损失，未来大数据分析势必为基建类企业的可持续发展保驾护航。