盾构工程领域的数据中台建设研究

文｜陈可 刘绥美 杨梦柳 谭远良 刘祥

一、引言

新一轮科技革命和产业变革正在迅猛发展，全球经济正处在一个前所未有的变轨期。其中，数字经济代表了未来经济的发展方向，已成为经济增长的核心要素和企业竞争的关键领域。数据价值的日益彰显，使得数据成为助力经济转向高质量发展阶段的重要内容。

数字化成为中央企业提升核心竞争力的关键。阿里巴巴最初提出数据中台概念,更多企业聚焦数据资产汇集、数据开发建模、数据服务。数字化转型是一个通过不断的“数字变革循环”向更高层次演进的过程。在此大背景下，近年来中国中铁积极推进“数字中铁”和“智慧中铁”建设，力求在实践探索中推动数字化转型向纵深发展。2020年8月，国资委印发《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》，正式定调数字化转型为中央企业下一步的工作重点。在宏观政策背景下，中国中铁体系下的盾构施工企业也进行了数据中台的研究。以中台建设快速匹配企业所需能力的资源，为高频多变业务需求进行快速响应。中台的核心是“共享”和“复用”,基于数据中台收集盾构工程所涉及的不同系统中的相关数据，对其进行清洗、转换、存储，并提供数据服务，打破数据壁垒，提升数据价值，是企业数字化转型寻求高质量发展的核心路径。

二、盾构施工企业常见的数据问题

企业在发展过程中，会引入各种信息化系统。由于缺少顶层规划，会出现以下问题：

（一）数据分散存储于各业务系统中，形成数据孤岛

设备管理系统、物资管理、知识共享系统、财务等众多信息化系统，相互独立，彼此缺乏联系，存在数据烟囱。

（二）指标统计口径混乱

由于各部门所关注的指标视角不同，同一个指标名称在不同部门可能有不同口径，且由于缺少统一管理规范和技术规范，造成数据冲突,发生歧义等问题。

（三）KPI上报效率不高，管理者无法便捷直观地获取业绩指标

通过手工或者半手工方式提供KPI报表，管理层、决策层很难及时获取所需要的数据指标，而且多个报表未整合一起，数据表达不直观，问题暴露不明显。

三、盾构施工企业数据中台建设方案

盾构施工企业数据中台建设以“需求驱动、急用先行”分步推进，同时以四层结构为实施方式开展，战略层次如图1所示。

图1 盾构施工企业构建数据中台的战略层次

第一层为数据治理与数据仓库建设，通过数据采集、质量检测、数据清洗、数据转换、数据存储等技术手段形成统一的汇聚到数据中心的标准化、高质量的数据资产库。

第二层为指标体系、可视化、数据共享等基础应用建设，通过领导驾驶舱、经营管理报表、盾构项目全景监控、数据服务等数据应用场景，实现数据的初步使用。

第三层为数据挖掘、面向业务场景的数据高级应用，通过深入数据挖掘、人工智能等技术，深入挖掘数据价值实现数据深度应用，例如盾构机的预测性维护与维修、物资供应商的评级与主动推荐等应用场景。

第四层是全面企业运营的数字化支撑建设，使数据中台完全成为企业数字化转型的基础平台，如企业经营数据的精细化、人员考核绩效的可量化和精细化等。在实施数据治理和数仓建设打好数据“地基”的同时，需要从业务需求和应用场景的角度，落实需求驱动，每一阶段既有“地基建设”，也有面向业务部门的应用场景，确保每一阶段产生实际的应用价值。

四、盾构施工企业中台的实施路线

以“理、规、治、用”原则开展中台建设，分别为数据梳理、数据标准、平台落地、数据服务和数据应用。

（一）数据梳理

通过业务调研和技术调研，结合元数据采集，对盾构施工企业的核心系统的数据字典、数据标准、数据流向等进行梳理，形成数据资产清单、数据流向、血缘分析等初步成果。数据梳理涉及盾构机、工地管理类、企业ERP、商业服务类网站四大类。

（二）标准制定

盾构施工企业相关的主要数据标准，包括盾构机、组织机构、人员、会计科目、合同、项目、客户、供应商、物资等。以业务部门为主体，信息部门参与，结合行业、上级公司和企业自身发布的标准，形成盾构施工企业特有的数据标准，并采用意见收集、集中办公等方式细化和明确，通过迭代优化进行数据标准的完善与确认。

盾构施工企业资质等级的标准代码编码规则可界定为：总承包、专业承包、劳务分包、无，分别用01、02、03、04表示；具体的工程分类使用顺序码，用2位数字代码；总承包和专业承包级别中的特级、一级、二级、三级分别用00、01、02、03表示；劳务分中的不分等级、一级、二级分别用00、01、02表示。

（三）平台落地

以基于大数据平台结合关系数据库进行搭建，开展核心数据的抽取和汇聚，盾构机、电瓶车等设备数据通过物联网发送到数据中心，业务系统（如人力、财务、物资、租赁等）通过ETL工具抽取到数据中心，并按照标准进行数据清洗、转换和融合，形成统一的、分主题数据资产。经过与企业实际运行情况结合与对比，最终采用分层操作性数据存储（ODS），综合数据仓储（DW）、数据挖掘（DM）技术架构体系来实现。数据资产框架包括：盾构机、工地、物资、配件、工程师、租赁、合同、项目、订单、科研等主体，基于上述主题来分类组织数据，以便高效、整洁、快速利用数据资产。充分使用大数据平台的先进产品和组件服务，为前端领导驾驶舱、智慧工地、项目360全景监控、盾构机监控与维修、盾构机租赁、仓储及配件管理等应用提供数据支撑。

（四）数据应用与数据服务

在数据融合的基础上，通过盘点梳理和标准约束实现数据资产化，再对高质量资产化数据进行二次加工形成主题模型（如项目、合同、工地、人财物等），提供对内、对外的数据服务，最终达到数据服务化的目标。数据中台对业务端的支持可以分四条工作主线：

1.

调研梳理各个业务部门和公司管理层关注的指标体系、重点工作指标体系，形成领导驾驶舱，汇总财务、人力、营销、生产等信息，推进经营管理层及时掌握企业经营情况和重点工作推进进度。建立“用数据说话”的工作环境。

2.

数据中台的数据可与业务系统相结合，从而提升业务系统的能力，更好帮助到一线员工或生产单位。

（1）强化盾构机的主动维修与服务

如图2所示，在打通监管平台、调度平台、技术支持平台等多个系统数据的基础上，结合智能维修系统，以“提升用户满意度，变被动服务为主动服务”的原则，通过服务发现、服务策划、服务过程、服务管理的流程，全面提升主动维修与服务能力，提升客户满意度，从而提升企业效益。在将来允许数据接入的基础上，还可以打通制造厂商与盾构施工企业的数据，以便获得生产厂商更好的数据支持。

图2 数据中台数据应用与服务流程图

（2）工程全景分析与安全管理

通过整合智慧工地的相关数据，包括：进度管理、质量管理、安全管理、物资管理、人员管理等信息，在数据整合的基础上进行工程项目的360度全景分析，帮助领导层、管理人员、工程人员实时了解全国各地项目的进度、质量、安全、物资、人员、成本等情况。

3.

通过数据中台的数据服务层，对接盾构施工企业的内外系统，包括打通内部数据孤岛，纵向对接上级公司数据，横向对接盾构机制造企业、合作伙伴、供应商、政府监管部门数据。在确保安全的基础上，实现数据的横纵层面的双向流动，从而实现产业链、生态链的整合。内部整合装备制造企业的生产、维修、零备件等数据，实现对维修服务全链条的支持；或整合业主单位系统数据，更好与业主、其他供应商的形成供应链互动与合作等，如图3所示。

图3 数据中台数据信息贯通示意图

4.

作为前三种方式的补充，使用即席查询功能来快速响应业务部门需求，帮助业务部门“用数据说话”，解决业务部门需要用数据但找不到数据的困境。即席查询是BI中的核心功能，它能让用户根据需要从数据仓库中获取所关心的数据，进行分析和处理。

五、盾构施工企业数据中台资产挖掘应用

在盾构施工企业中台形成的数据资产和数据服务的基础上，可进一步进行数据挖掘，从而实现企业数据的资产化和价值最大化，实现盾构工程建设大范围、全方位、实时准确高效的运行控制与管理：为设计研发提供基于大数据的反向优化设计；为施工单位提供数字化隧道建设工地管理服务和智能化设备的销售或租赁；提供高效设备预防性维保服务，盘活隧道施工设备零配件供应商的资源；构建企业知识图谱，形成知识沉淀，大幅度提升盾构产业智能化服务能力。

六、结论

数据中台的建设是长期性的，收益同样是长期持续的。首先,针对顶层管理引领不完善问题，开展组织架构建设，构建跨部门、跨业务的数字化建设小组，提升全企业的数据质量意识，培养大数据方面的专业人员，为企业数字化转型作铺垫；其次，针对目前业务部门工作过程中的数据孤岛、数据不一致，数据多头录入，工作效率低等问题，通过数据标准建设和数据贯通，可以有效解决上述痛点，促进各业务部门工作效率的提升；再次,为解决数据资产分散、统一监管难、数据服务难应用等问题，通过对数据盘点梳理、采集汇聚到数据中台形成数据资产，依托数据应用和数据服务，有效帮助业务部门，提升工作效率和管理水平；最后，针对各老旧系统数据库资料不完善、数据流向混乱等问题，与各厂商加强沟通，从现有资料出发，形成盾构施工企业的数据资产清单，依托数据中台、数据服务等平台资源，优化升级，建立多维度、多领域数据分析挖掘机制，持续产出数据价值。