数字策略“闯进”智慧建筑生态圈

2022-10-11
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摘要 随着经济社会的发展以及消费需求的提高,现代建筑工程项目越来越复杂,对工程管理工作的要求也越来越高了。当下,在这个万物互联的时代里,得益于信息技术的快速发展,将数字化引进建筑工程项目中,已是建筑行业市场的运行趋势。

随着经济社会的发展以及消费需求的提高,现代建筑工程项目越来越复杂,对工程管理工作的要求也越来越高了。当下,在这个万物互联的时代里,得益于信息技术的快速发展,将数字化引进建筑工程项目中,已是建筑行业市场的运行趋势。

“2020年,更好的数据策略可能会为全球建筑行业节省1.85万亿美元(1.58欧元),以此减少安全事故、变更订单、项目延误、预算超支和重复工作。”这是Autodesk和FMI公司在2021年的一份报告里对此事进行了深入的探讨,并把它概述为建筑行业公司制定正式项目数据策略的原因和方式。

“数据圈”带来的挑战与机遇

伴随着物联网技术以及智能传感器的不断发展与成熟,增强现实(AR)、数字孪生、智能建筑技术、BIM(建筑信息建模)工具等先进技术的出现,建筑行业以及整个AEC行业正在快速实现数字化发展,而参与建筑环境项目的参与者们也在潜移默化中加速数字化转型的步伐,从而导致数据量的急剧增长,不可避免地促成了建筑行业“数据圈”的出现。

面对建筑行业数字化趋势下数据的增加,除了收集数据的直接功能和目标之外,同时也带来了其他的发展机会,如下:

数据密集型建筑4.0方法,数据驱动的洞察力能够识别风险和潜在问题,同时数据驱动的洞察力能够创造新机会的可能性,使得建筑行业的转型有时被称为工业4.0。

生态系统和数据交换/协作模型,不仅可以提高效率,还可以在整个建筑行业价值链和已建成的资产生命周期中实现创新。

然而,“数据圈”的增长并不仅仅只是带来新的发展机遇,同时也面临着数据管理方面的一些挑战。例如:1)大量数据不可用2)大多数的公司在决策过程中容易忽略数据3)使用数据策略意识薄弱

在此,不得不提及“不良数据”一词。不良数据即不准确、不完整、无法访问、不一致或不合时宜(因此无法提供可操作的见解)的数据。在Autodesk和FMI公司的报告中,其估计了不良数据可能会在2020年给全球建筑行业造成高达1.85万亿美元(1.58欧元)的损失。

来自:全球建筑行业不良数据的成本-欧特克和FMI的完整报告

“不良数据”的性质和原因

出于正确的意图,但在收集数据上可能产生了错误,从而导致数据的不准确/不正确;工程项目中,因其上下文的特定数据缺失,导致收集了错误的数据来实现特定目标……由于种种原因,导致“不良数据”的出现,这也就造成了错误的数据不被允许做出决策和改进,从而无法避免问题的出现。

其中,不准确/不正确的数据、缺失的数据以及错误的数据是导致项目数据不良的最常见因素,而数据输入不一致是导致不良数据的最大原因。

值得注意的是,仅是这些“不良数据”的产生,就导致了成本的增加。如果出现超过一半的不良项目数据,那么在50%的情况下就会导致决策的不善。而基于不良数据的决策,将使该行业在返工方面花费886.9亿美元,而这就占了2020年所有返工的14%。

不过,我们要清楚地认识到,数量并不是数据中唯一重要的事情,质量才是第一位,特别是要避免使用不准确的数据而做出错误的决策。这也是为什么从本质和基础开始的渐进式数据战略方法通常是最好的众多原因之一。

建筑公司应该做什么?

随着建筑行业数字化的快速发展, Autodesk和FMI指出,在过去三年中,可用的项目数据量翻了一番。其中,项目数据包括模型数据、照片、文本文件、传感器数据和卫星图像等。

事实上,数据策略也不仅仅只跟数字工具有关,正式的数据策略的实施还与积极的项目成果、成本节约和竞争优势息息相关,而建筑公司在这其中发挥着重要的作用。那么,建筑公司应该做什么呢?

Autodesk建筑解决方案欧洲、中东和非洲地区总监迈克·佩蒂内拉指出:“数据策略的成功不仅与数字工具有关,建筑公司也需要合适的公司文化,以及对技术熟悉和自信的人才。”

首先,建筑公司在项目中要采用数据策略,可以消除许多可避免的建设成本,包括直接成本和间接成本。而其中最为明显的是,使用良好数据做出的决策,可以更好地推动企业达到更高的绩效水平。

除此之外,数据管理在数据策略的实施中也发挥着重要的作用。建筑公司可以通过收集、管理和使用数据来支持决策活动,从而改进公司的数据实践。

与此同时,以下是“在施工中利用数据优势”报告新闻稿中的一些建议:

数据战略和数字业务战略齐头并进。首先,定义数据策略,使施工团队和组织能够处理相关、准确和完整的数据集,以做出始终如一的高质量数据驱动型决策。其次,确定最重要的因素,采取循序渐进的方法,选择有意识的数据策略,支持一致的数据驱动决策。

遵循建筑公司的数据实践。建筑公司的实践是将项目数据纳入其决策,包括定期的数据质量审查;标准化的数据收集、报告和监测做法;在通用数据环境中构建数据,实现集中访问。

确保团队具备适当的数据管理和分析技能。在组织及其合作伙伴的生态系统中,倡导数据文化至关重要,而数据管理和分析技能的存在对于有效工作发挥着重要的作用。

为现场做出决策的人员提供实时数据的支持。在数据实践中,这意味着要在正确的数据策略和准确的数据之上,通过关注移动、云端等应用程序来提供实时数据。其中,智能手机就有大量的解决方案可以实现数据采集。

接受数据策略的培训。通过脚踏实地的方法,展示数据策略的优势,让建筑公司的高管们认识数据策略的优越性,并让团队接受培训。

在2021年建筑中利用数据优势--信息图报告Autodesk和FMI

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