数据思维在工程招标管理工作中的实践

仲俊松

中国石化镇海基地项目管理部 浙江宁波 315207

2015 年以来，随着国家公共资源交易平台整合、建立并逐步完善，工程招标、投标进一步规范化、透明化，相关交易数据不断汇集, 并形成空前规模。作为招标人，若能有针对性地收集、整理相关信息，培养数据思维习惯，将有利于加强招标风险的事前管控，消除招标结果的不确定性。本文选取大型复杂性石油化工工程招标实践的典型案例，借用信息论工作方法，尝试将数据思维运用于招标管理。

1 案例选择

案例的选择主要基于以下三方面考虑：一是契合信息时代特点，事件的发展具有典型的不确定性；二是便于模拟相对复杂的数据处理场景，具有孕育“大数据”的土壤，存在思维锻炼的环境和空间；三是切入一个相对“小众”的知识领域，使得数据思维运用过程尽可能不受成熟经验的干扰，更具代表性，有利于复制、借鉴。结合笔者当前工作实际，正值一项大型复杂性石油化工工程化学清洗项目准备招标，本文即以此案为例尝试相关实践。

2 案例简介

石油化工行业涉及的化学清洗，按照清洗目的、清洗阶段，主要分为新装置开车清洗和装置检修清洗。本案属于前者，为新建大型复杂性项目投料开车清洗。大型复杂性项目较一般的单一装置项目，存在主项多、装置多、公用工程系统错综复杂等特点，因各类装置、塔器、储罐、锅炉、管道等清洗目的不同，需要建立多种不同清洗方法的组合，详见图1。作为复杂项目管理者和招标管理人员，面临参建单位多、管理界面复杂、总体统筹难度大等困难，对于诸如化学清洗此类存在技术“壁垒”的专业工程或专业服务又缺乏足够的认知。为了有效消解公开招标本身存在的不确定性，只有将风险管控前移，此时招标前的准备工作就显得尤为重要。

图1 化学清洗工艺步骤

3 信息架构

借助数据思维的工作方法，招标管理人员首先进行“信息架构”。按照信息分级顺序，信息架构可“自下而上”进行归类，亦可“自上而下”进行分解。

“自下而上”的信息架构，是指先把已获得的所有信息放在最低层级分类中，然后再按一定的归纳原则将它们逐级归属到较高一级的类别中。例如，电商平台利用真实的客户购买数据，按照行为习惯进行群体分类，并按照不同的群体组织运营，采用的就是“归类”法。

对于本案，由于招标人对化学清洗认知不足，短时间内也无法调集足量的信息，采用“分解”法更为高效。“分解”法，即从“战略层”目标出发“自上而下”开始梳理并架构信息。于是，项目组从招标目标出发，运用风险管理工具，逐级向前倒推式分解风险，并制订针对性和管控措施，逐项消解不确定性。风险管理属于项目管理九大任务之一，推荐阅读《PMBOKR指南》等专业书籍，此处不展开。简单地说，就是通过风险识别、风险评价将招标目标首先分解为“程序合法、管理合规、单位合格、价格合适、风险划分合理”五个次级目标；再按照这五个次级目标，梳理出相应的关键风险控制环节和对策措施，得出一份关键项目控制清单，详见表1。

表1 关键项目控制清单

4 信息采集

按照以上关键项目控制清单，启动“信息采集”工作。信息采集过程中，招标管理人员作为信息架构的“交互设计师”，应起到牵头作用（图2），整合总体统筹、工艺技术、工程设计、施工管理和工程造价等相关专业力量，随时过滤信息，捕捉关键元素，适时架构下一层级的信息数据需求，并启动新的信息采集任务。

图2 团队协作及信息交互

信息采集一般应遵循可靠性、实时性、完整性、准确性、易用性、计划性和预见性等七项原则。结合本案实际需要，重点讨论可靠性、实时性、完整性原则。

4.1 可靠性

在信息论中，“置信度”常被用于讨论信息数据的可靠性。这一概念比较抽象，追根溯源要到统计学中寻找答案。简单地说，在统计学中置信区间是估测总体参数的一个真值（定值），在样本数目不变的情况下，假设我们做100 次试验，有90 个置信区间包含了总体真值，则置信度为90%。置信度越高，则数据越可靠。

本案中，无法采集足量的数据来确保“置信度”，但至少应尽可能通过正规的信息来源保证样本可靠。比如，招标人拟建立一份化学清洗承包商资源名单，可以利用全国公共资源交易信息集中交换的数据成果获取信息。近年来，国家、央企、省市级电子交易公共服务系统已实现互联互通，并广泛推行公开招标，为全社会共享数据提供了极大便利。通过这些法定交易平台，搜索中标候选人公示情况，可以很容易得到一份清洗厂家的“长名单”；再搜索相关项目的招标公告，从搜索结果中提取项目承包范围、投标资格要求、招标人信息等；从中匹配本案项目实际，再与相关招标公司、招标人进行必要的沟通、交流，挖掘更深层次的共享资源，相互借鉴，共同提高。这里推荐一组相对可靠的选商常用信息网站：

（1）中国招标投标公共服务平台，网址：www.cebpubservice.com（含相关对接网络）；

（2）国家企业信用信息公示系统，网址：www.gsxt.gov.cn；

（3）信用中国，网址：www.creditchina.gov.cn；

（4）中国裁判文书网，网址：wenshu.court.gov.cn；

（5）天眼查，网址：www.tianyancha.com；

（6）各级政府、行业主管的建设管理网站；

（7）各相关企业官方网站。

4.2 实时性

实时性原则即保证信息采集的时效。有些信息时效性强，且容易判断，例如搜索行业标准、规范时，应关注相关版本是否“现行”，标识“作废”的版本一定是无效的；有些信息时效性强，但不容易判断，例如以文件形式发布的行业、地方管理规定（办法）等，一般会在最新版本的正文中废止原文号，如若采集到的是过时版本就不太容易判断，因此应进一步确认该版本的有效性方可放心使用；有些信息具有一定时效性，但根据不同用途或有效或无效，有时甚至采集样本的时段越长越有效，比如各地建设工程造价信息大多按“月”公开发布，上个月的数据根据合同约定用于工程款计算时可能已经无效，但是用于评估市场价格走势时，多年前的价格信息或许仍需采集；有的信息看似没有时效性，但是由于信息炒作或知识快速迭代等原因，发布不久就失效了。

以本案为例，化学清洗是一个科技创新相对活跃的行业，清洗工艺本身并不复杂，但根据不同的清洗目的，对应不同的清洗剂、缓蚀剂、还原剂、分散剂、稳定剂、复合添加剂和钝化剂等，不少单位拥有自主研发的品牌技术和专利。招标人若是无法把握当前行业内较为先进、环保的清洗技术和药剂主要配方，技术要求的方向就可能出错，费用控制措施也会失灵。

4.3 完整性

完整性的表层意思是指信息完备，但以人工方式采集数据，这一点难以做到。这里讨论完整性，主要是为了指示两点：一是信息采集过程，应关注“幸存者偏差”，避免被已知信息误导；二是应多维度采集信息，而且各个维度最好是正交的[1]。

“幸存者偏差”原属统计学观点，由二战时期美国哥伦比亚大学沃德教授提出。通俗地讲，是指由于优胜劣汰的作用，未幸存者已无法发声，造成取得的信息仅来自于幸存者，这种情况下采集到的信息可能与实际情况存在偏差。这一观点在本案中提示我们，采集信息时不能只看到经过筛选产生的结果，同时也应关注筛选过程是否正确。招标管理人员应随时检查“关键项目控制清单”作为提纲要领的正确性和完备性，及时补充完善。否则，有可能因为源头缺陷过滤了关键的信息而造成误判。

相比“幸存者偏差”，“多维度”的要求更容易被理解，信息维度越多，越容易在不同层面、不同线条上“正交”，越有利于更加快捷地暴露问题和矛盾，警示管理者修正偏差，有时则直接揭示了正确的方向。孤立的信息是没有使用价值的，本案“关键项目控制清单”中提出的次级目标和关键项目就是基于多个维度，指导各技术团队从不同领域入手开展信息采集工作。当学习了行业标准规范和权威专著，了解了当前较为先进的品牌技术和获奖名单之后，起先通过网络搜索建立的清洗厂家“长名单”已然浓缩为一份优质市场资源“短名单”，接下来就可以在交给公开、公平、公正的市场竞争来“精准定位”。

5 信息分解

信息采集及招标准备过程中，因各种因素交织在一起，工艺技术团队面对的问题最为复杂。为了降低理解难度，按照五“W”原则进行信息因子分解：

（1）工作依据（why）。化学清洗出于何目的，除了设计要求，还有哪些判断依据？

（2）工作内容（what）。众多主项中，哪些设备和管道需要化学清洗？清洗工作量大致有多少，如何分布？

（3）工作方法（how）。酸洗、碱洗、脱脂、除锈、钝化和干燥等哪些工序需要混合使用？哪些为充满清洗，哪些为喷淋清洗？哪些循环清洗，哪些PIG 清洗？合格清洗液的检查标准是什么？针对不同的清洗对象和清洗方法，分别需要执行哪些验收指标和要求？清洗产生的“三废”如何处置？等。

（4）工作进度（when）。各装置计划开车时间尚未明确，化学清洗时间顺序及网络安排如何确定？

（5）工作界面（who）。标包、标段该如何划分？清洗循环流程谁来定义？甲方提供哪些条件？安装单位提供哪些配合？

没有数据思维的人只看结论，有数据思维的人看产生结论的过程。观察这些因子，可以发现它们之间都是独立的，从而可以把相互纠缠的因素分开，使得本质也更容易被理解。从信息的角度看，通过因子分解，原来大量复杂冗余的原始信息就被浓缩精简了[2]。

信息精简之后，首先按照主项清理工作量，并对应到不同的安装工程施工总承包范围，除了系统管线清洗工作由业主独立发包以外，其他清洗工作原则上由原合同范围内的总承包单位分包并承担总承包责任，这样就最大程度地减少了管理界面和交叉作业。

其次，针对塔器、容器、氧气管道、蒸汽管道和机组油管道等不同的清洗对象，明确清洗工序、清洗方式，规定清洗剂主要成分，并按照标包、标段划分方案分别编制专项技术要求。

再次，按照合作共赢、降低风险处理成本的总原则，将风险划归相对具有优势的一方负责，确定甲方可以提供的水、电、气、汽等公用介质，明确污水处理装置允许收纳废液的处理量和各项环保指标。

然后，按照公用工程先行的原则及主装置开车顺利，初步确定清洗网络计划，评估高峰期的集中清洗工作量，查找资源匹配存在的矛盾点，并进一步解决它。

至此，投资控制所需的各项技术条件基本明确。随后，工程造价团队即可开始制订费用控制策略，招标管理团队开始整合关键信息，并同步启动招标文件编制工作。

6 招标准备工作收尾

通过本案，尝试沿着从整体到细节使用数据的思维方式，架构、采集、分解看似杂乱的信息，总结内在相关性，在正确把握总体方向的基础上，落实每一个关键风险点的细节管控，实现目标可期。浓缩后的“短名单”基本提示了市场资源的方向和目标，经过分解测算的“最高投标限价”使得投资可控，明确的技术要求和工作界面划分为招标、履约奠定了良好的基础。但是，正式启动招标前还有几件事情要做：

（1）再次确认，招标文件中关于招标范围、投标资格、报价要求等关键控制点要求是否与底层控制目标一致。

（2）优化评标办法，鼓励、刺激来自投标人的逆向信息传递，进一步消解招标人与投标人之间的信息不对称。

（3）完善招标文件中的合同条款、技术要求。无论采用何种报价方式，报价项目“颗粒度”定义都应与合同约定的调价办法相匹配，避免履约过程中发生争议。

（4）最后，通过合适的法定交易平台发布招标公告，处理好招标、投标、评标过程中的具体实施环节，等待一个好的结果。

7 结语

香农信息论自20 世纪40 年代诞生并发展至今，已深入社会活动的方方面面。如今，我们说的数据思维，不再只是停留在一个维度上进行数据处理，而是一种全新的思维方式和行事方法。工程招标虽然属于经济管理领域，但常常需要用到各种跨学科通用知识。专业管理人员学习信息论、自觉培养数据思维的意义是，当进入一个未知的领域，这项基本功可以帮助我们找到一个基准，以判定大致的工作方法。