企业级工程大数据服务平台研究与应用

张林 陈滨津 蒋绮琛 何平

（中国建筑第八工程局有限公司，上海 200122）

引言

随着数字化变革的不断发展，各行各业都加大数据资源整合和信息共享推动力度，数字资产越来越成为企业的核心资产，加快推进数字资源建设，充分挖掘数据价值，以数据驱动发展成为社会的普遍共识。

大数据技术的应用不断为建筑行业数字建造赋能，提高全行业的资源整合与配置能力，大大提升建造各阶段的管理能力和整体工作效率，能够更好的发挥企业的规模优势[1]。

在工程建设过程中，中建八局累计了大量经营生产、成本、工期、质量安全及绿色施工等数据资源，随着工程规模数量不断加大，企业数据量也飞速增长，据统计，一个普通单体建筑所产生的文档数量就达到了104 数量级，这些数据不仅涉及施工生产过程中产生的数据，还包含在企业经营过程中管理数据，然而，在工程建设过程中，如此体量的数据要实现数据集成是艰难的[2]，比如项目层级或者企业层级各部门之间数据集成共享往往存在管理权限的问题，数据之间的结构逻辑关系比较复杂，因此，需要通过系统性战略规划，高效的数据处理，分析数据的特征、类型以及之间的逻辑关系，将数据应用到业务流程和决策过程中，将低价值的数据通过整合汇总形成高价值的企业信息资产[3]。

1 企业级工程大数据服务平台研究

1.1 总体架构

工程大数据服务平台总体架构分为数据源层、数据治理存储层、应用服务层，数据源层级主要是数据集成获取，通过工程现场数据采集以及业务系统数据流入，形成中建八局自有的数据源；同时按照数据之间逻辑关系，关键字段梳理[4]，从而实现数据字段的标准化、数据储存的标准化；通过处理后的数据按照数据特性储存在数据库中，根据不同工程业态不同业务类型归类，形成数据储存层；工程大数据平台通过批量输出、数据归口针对性共享等方式为需求目标提供数据服务[5]，通过整合治理后的数据在满足共享需求的同时亦可实现信息的多终端展示，例如软件移动端、WEB 端、PC 端以及大屏展示等，针对不同的工程不同的业务需求，可实现平台驾驶舱、指标分析界面以及目标分析界面的展示需求，最后，实现中建八局工程大数据服务平台的数据资源管理，如图1 所示。

图1 工程大数据服务平台总体架构图

1.2 数据源构建

根据各个数据源系统的特点，以现有中建八局业务体统管理数据、工程项目管理文档数据以及人工处理数据为数据源，针对系统的数据格式，进行数据源构建和兼容。

文档数据的构建，通过导入固定样式Excel 表格，自动识别表格内容，将数据修改后的相同格式表格作为数据源再次上传即可完成更新，如图2 所示，不需要手动更改；多系统数据的提取[6]，针对SQLServer、MySQL 等关系型数据库以及NoSQL 非关系数据库特点，工程大数据平台连接各业务源系统数据库主动抽取数据，将数据写入接口表，两方系统约定接口规范，在不影响源系统正常业务使用的情况下，做到大批量数据获取；同时，针对工程复杂程度以及特殊性，为保证数据的真实性，亦可通过语音处理等方式获取人工处理数据，如图3 所示，以及为获取企业外网络有效数据，可通过网络爬虫的形式，获取针对性网络信息数据。

图2 工程大数据服务平台数据源创建界面

图3 语音自动识别处理

1.3 数据标准化存储

根据前面需求分析，针对中建八局的工程大数据平台，将要处理百亿、千亿级的海量数据进行治理；将所有工程按照体育场馆、机场航站楼、基础设施、超高层以及医疗等项目业态进行分类，针对设计、科研、技术、质量和生产工期等进行关键字段细化，在此基础上，通过合并、删除和增补；以“业主类、咨询类 、设计类、采购类、施工类、运维类”为数据类型，面向“总部领导、子企业领导、项目领导”等不同层级的使用者，完成数据“关键字段”细化，并形成6 大域、18 子项的数据源格式文件。

六大基础域分为业主域、咨询域、设计域、采购域、施工域、运维域，并针对各大域二级字段划分，形成18 子项，举例体育场馆类施工域，将体育场馆类工程施工技术按照分部分项工程进行汇总分析，如罩棚工程的环向索整体提升施工技术、累积滑移施工技术、液压同步整体提升施工等；体育工艺的训练场、主场田径场跑道及辅助区，室外运动场面层、围网安装、体育场训练场田径场及室外运动场基层等工艺，形成施工域施工技术选型子项，通过分析该子项施工技术的适用条件、快速建造优缺点、工期、成本等信息，为工程目标人员在相对应的分部分项阶段提供有效的经验参考以及施工技术选型数据支撑；针对设计技术选型，将建筑、结构、机电以及基坑工程等设计数据归为项目设计数据子项，对该业态各环节材料技术进行分析筛选，如金属屋面体系全干式施工，是体育场馆快速建造优先采用的屋面体系，金属屋面设计按以下归类筛选，顺应结构选型进行屋面材料的选型、顺应当地气候条件进行屋面材料的选型、根据排水设计的特点进行节点设计等。

经过对基础域数据进行数据重组、数据挖掘等治理方式，可构建各数据域的基础数据指标，形成局部业务的数据指标，可按照地域、所属机构以及时间线进行局部指标分析，如对某省级地域内某分公司工程施工方案优化指标、单位体量勘察费用、单位体量能耗指标分析等，通过对已有工程数据指标分析，新开项目在同类型同筛选条件下，可形成有指导意义的整体数据指标，如建造成本、工期指标等，如图4 所示。

图4 工程大数据服务平台数据治理层级图

根据目标维度统计汇总数据，通过业态、日期、分部分项等维度对总体业务数据进行分析计算后存储。

1.4 数据展示

以数据标准化储存层为基础，综合信息展示模块可支持背景和展示内容自定义，展示企业不同层级的统计信息，对企业下全部项目信息进行分类统计和展示，支持自定义展示内容，可对项目不同方面数据分析对比和展示；同时将企业与项目各层级数据贯穿打通，支持图表数据联动、数据下钻、数据跳转；对选中控件内容按条件进行钻取，展示该内容不同维度下的详细信息，对仪表板中某一控件进行钻取时，该仪表板中数据来源相同的其他控件可自动进行钻取操作。根据数据集中数据统计，展示数据集中的相关数据，自定义各类可视化组件，同时根据坐标数据，于地图中形成项目空间信息，并链接所属项目全部数据，如图5 所示。

图5 工程大数据服务平台数据展示界面

2 企业级工程大数据服务平台应用

目前工程大数据平台已面向全局18 个分公司，涵盖体育场馆、机场航站、会议会展类项目，以全局竣工项目为载体，完成工程大数据(业主类数据、咨询类数据、采购类数据、设计类数据、施工类数据、运维类数据)的搜集和海量存储。为竣工项目所积累的管理经验和技术成果被移植和借鉴到新建项目夯实基础。在此基础上，将工程项目拓宽至所有在建项目，扩大工程大数据的收集和存储。

在数据源构建方面，将全局所有工程按照业态进行归类分析，以体育场馆业态成都凤凰山体育公园项目为例，首先对体育场馆按照规模、赛事等级、罩棚、看台结构形式及连接关系等进行分类，如刚性结构罩棚的空间桁架结构、空间网格结构、拱式结构以及柔性结构罩棚的弦支穹顶结构、索膜结构，该工程规模为特大型（60 000 座），罩棚形式为索穹顶结构+现浇看台，根据工程特点分析其结构体系的优缺点；在采购域数据源构建时，将采购物资、设备分A、B、C 类，A 类是加工周期较长（生产周期30 天以上体育场常用特有材料），对工期影像较大，B 类为采购选择面少，C 类为常规材料、设备，同时针对各类物资设备按其加工周期、品牌厂家、单价等进行数据源构建；设计域数据源构建，以建筑、结构、机电、装饰设计参数以及做法进行分类，如凤凰山项目，对其金属屋面体系、罩棚、基础、外保温、看台等设计做法进行数据源搭建，共形成53 项关键设计做法，同时按按方案设计、施工图设计以及设计管理进行分类，对设计单位的资质、设计人员信息以及该工程设计体量、设计周期、设计费用信息进行数据采集，并根据其现场图纸问题配合、设计交底、设计变更等情况进行评价分析。

在施工域数据源构建时，主要考虑其项目基本信息，如地域、承包模式、合同计价方式、管理目标、项目人员等基本信息，工程施工组织信息、科技研发信息、施工技术选项信息以及指标控制信息等等，如施工技术选项，根据项目特点施工不同阶段，对项目关键施工技术进行数据采集，凤凰山项目共形成关键施工技术67 项，为后期体育场馆类项目施工提供了丰富的施工经验参考；在咨询域数据源构建时，将监理、勘察、审计、造价咨询、全工程咨询、设计、招标代理等单位名称、资质以及人员信息进行采集，同时对其在施工过程中的配合程度进行评价，为后期相同单位进场时，新开工程可以根据其以往施工过程管理水平进行针对性的选取。

在运维域数据源构建时，对设备设施运行、能耗管理、租赁管理等情况进行数据采集；在业主域数据源构建时，根据业主单位信息、是否为二次客户、是否为战略客户、招投标情况、付款情况等进行数据源搭建。工程大数据数据源构建如图6 所示。

图6 工程大数据服务平台数据源界面

在数据储存展示方面，以体育场馆类设计域为例，对数据源进行分析形成各项数据集，可按照项目规模、业态、地域、等级进行数据储存展示，如图7 所示。

图7 工程大数据服务平台数据筛选

按照体育场馆类项目筛选后，可对全局体育场馆类项目设计域的设计优化率、设计承包模式等情况进行统计分析，通过设计不同可视化组件，可直观展示设计相关数据，不仅可在整体界面展示的总量数据趋势，也可对选中的模块进行数据钻取，获取不同模块的细部信息，如图8 所示。

图8 工程大数据服务平台数据展示

结合地图坐标信息，如施工域内可展示体育场馆类项目总数量、合同总额、项目总体体量规模以及整体指标完成情况等等，同时按照不同层级人员，可根据所关注的目标点差异化展示数据内容，如项目管理人员更关注施工具体信息，包括同类项目施工技术的选型情况，施工组织情况以及施工方案的内容等，而公司领导层级更关注各类项目履约和指标完成情况等，故针对不同层级人员，在界面展示方面采用了模块组件自定义筛选，同时通过数据不断钻取，可进入单个项目展示界面，与整体展示界面不同的是，单项目数据展示，更聚焦项目过程数据集成，汇总展示了项目工期、设计、施工、采购以及业主咨询单位的信息，项目人员能够从分部、分项工程的各个维度，对新建项目“人、机、料、法、环、测”的配置情况进行快速定性与定量寻优配置。

全面拓展全局在智慧建造、快速建造中的覆盖领域和应用深度。通过“计算机辅助分析和决策”的方式，为全局“智慧建造、快速建造”效益的最大化提供坚实的人才储备和技术支撑。

3 结论

工程大数据服务平台通过整合重大项目的设计、分包、产品采购供应链资源、施工组织、重难点工程的技术方案、新技术资源以及运维阶段的数据资源。充分发挥企业的规模优势[7]，实现各类工程建造资源的整合和共享，使各类工程建造资源更好地服务于工程总承包管理，助力企业实现低成本运营和高质量发展[8]。

全面辅助提升各级管理人员在工程总承包管控中的工作方式，从微观的角度夯实工程总承包管控的“智慧化”技术基础。将显著提升全局在工程总承包管控中的信息化水平和标准化水平[9]；降低工程总承包管控的风险；优化工程总承包管控的成本[10]；增强企业履约的科技含量；拓展企业的整体品牌声誉，全面提升企业的核心竞争力。