建设工程业务数字化转型路径探索

高瑞娟

(中国铁建港航局集团有限公司)

1.智慧城市建设与建设工程业务数字化转型概述

1.1 智慧城市建设

智慧城市是通过信息技术和互联网技术，以城市基础设施为基础，整合各种数据和信息资源，提升城市管理和服务水平，提高城市的综合运行效能和居民生活质量的城市发展模式。智慧城市的建设旨在通过数字化、网络化、智能化的手段，实现城市各个领域的高效运行、资源合理利用和环境可持续发展。不同领域和部门的数据得以整合，实现数据的共享和交流，为城市管理和服务提供全面的信息基础。数字平台促进市民对城市事务的参与，可以提高城市治理的公共参与度。智慧城市建设的目标是提高城市的整体运行效率、提升居民生活质量、促进城市可持续发展。在数字化转型的过程中，各种技术的综合应用和城市治理的创新是推动智慧城市发展的关键。

1.2 建设工程业务数字化转型

传统建设工程涉及多个专业领域，包括勘察、测绘、监测、检测、物探等。随着社会科技的不断进步，传统建设工程正经历着专业化和数字化生产的深刻变革。其实质在于以数据驱动为核心、数据加工为手段、数据产品为目标的数字化服务体系。以数据驱动为核心意味着整个建设工程过程将更加依赖数据的获取、处理和应用。数字化服务体系的目标是生成高质量的数据产品，这些产品可以为决策者、工程师和相关利益方提供准确、实时的信息。数字化转型使得建设工程从传统的手工操作逐渐演变为高度自动化、信息化的现代工程模式。

2.智慧城市视域下建设工程业务数字化转型的内在逻辑

2.1 战略规划引领组织变革

（1）理解智慧城市的发展趋势

在数字化转型的过程中，建设工程企业需要深刻理解智慧城市的发展趋势和需求，明确其在这一大背景下的定位。这包括了对数字技术的充分理解，以及对智慧城市中建设工程的具体应用场景的洞察。基于这一理解，制定明确的数字化转型目标，以确保与智慧城市的发展方向相一致。在制定数字化战略时，考虑到建设工程业务的特殊性，可以明确采用的关键技术，如物联网、人工智能、大数据分析等，以提高工程效率、减少风险，并确保工程的安全性和可持续性。数字化战略的制定需要综合考虑技术投资、人才培养、合作伙伴关系等方面。

（2）明确数字化转型的战略方向

战略先行意味着在组织内部首先确立并明确数字化转型的战略方向和目标。这些战略决策将为组织提供一个明确的愿景，指导组织朝着数字化转型的方向前进。战略的制定不仅仅包括数字化技术的选择，还包括组织文化、流程优化等多个方面，都将直接影响到组织的变革。战略规划为数字化转型提供了一个全局的框架，明确了数字化转型的具体目标、重点任务、实施路径等。这一框架为组织变革提供了基本的蓝图，使得变革过程更加系统和有序。战略先行和组织变革之间形成了一种动态的、相互促进的关系，共同推动着数字化转型的成功实施。

（3）确保数字化技术支持业务需求

战略与业务流程的一体化，要求确保数字化战略与业务流程相一致，使得数字化技术能够有机地嵌入到建设工程的各个阶段，提升整体业务流程的效率。这可能涉及到对现有业务流程的重新设计和优化，以适应数字化转型的要求。推动数字化转型需要组织内部的文化变革，使得员工能够接受并适应新的数字化工作方式，包括培训和教育计划，以提高员工对数字技术的理解和应用能力，鼓励创新和实践。建立专门的数字化团队，负责技术研发、系统集成、数据分析等方面的工作。该团队需要与建设工程业务团队密切合作，确保数字化技术能够有效地支持业务需求。

2.2 协同共享提高数据治理效能

（1）建立协同共享机制

建立数据集成与共享平台，将建设工程业务涉及的各类数据整合到一个统一的平台上。这包括地质勘探数据、监测数据、施工数据等。通过集成平台，不同部门和业务领域的数据能够更加流畅地进行交互和共享。确保不同数据源和系统之间的数据能够有一致的标准和格式，可以避免数据不一致性和集成难题，提高数据的可靠性和可用性，有助于不同建设工程项目之间的数据比较和共享。

（2）制定数据治理规范

建立完善的数据治理政策，明确数据的收集、存储、处理和分享规则。这包括数据的合规性、质量标准、数据生命周期管理等方面的规定，以确保数据在整个生命周期内都受到有效的管理和监控。组建专门的数据管理团队，负责执行数据治理政策、监督数据质量、解决数据相关问题。该团队需要跨职能合作，与建设工程业务团队、IT 团队等协同工作，共同推动数据治理规范的执行，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。

2.3 数字生态构建赋能业务决策

（1）数字生态构建

利用各种传感器和监测设备收集实时的地质、工程和环境数据，建立广泛的数据采集网络，能够为建设工程提供更为全面、准确的信息，为决策提供更强大的数据支持。数字化平台构建，基于数据共享和开放，促进建设工程业务与其他相关领域的数据交流，与城市规划、建筑设计、环境监测等部门建立连接，形成数字生态系统，实现信息的共享与整合。通过机器学习算法识别潜在风险、优化工程方案，为业务决策提供智能化支持。

（2）数字转型升级

业务管理可以基于事实和趋势做出更准确的决策，将数据作为业务决策的核心驱动因素，通过数字化生态系统提供的数据，优化资源配置，降低风险，并迅速响应市场变化。将数字化技术整合到业务管理系统中，能够实现各个环节的协同工作。例如，将数字化的地质勘探数据与项目管理系统相连接，实现信息的实时更新和共享，提高项目的整体管理效能。数字化生态系统和业务管理不断调整，逐步提高数字化转型的水平，确保数字技术与业务管理的紧密结合。

3.智慧城市视域下建设工程业务数字化转型的实践路径

3.1 多元数据感知

多元数据感知是数字化转型的基础，能够提供更全面、准确的信息支持建设工程业务的决策和管理。这需要综合运用传感器技术、地质勘探、BIM、大数据等多种技术手段，实现对建设工程过程的全方位感知。

（1）传感器实时监测与地质信息感知

在建设工程项目中部署各类传感器，包括地质监测、结构监测、环境监测等，以实现多维度数据的实时采集。建立实时监测系统，能够即时接收传感器生成的数据，包括振动、温度、湿度等数据。应用先进的地质勘探技术，如卫星遥感、地质雷达等，获取地下结构和地质信息。构建地质信息数据库，整合不同来源的地质数据，为建设工程提供准确的地质背景信息。

（2）BIM 应用与人工智能分析

使用BIM 技术对建设工程进行数字化建模，包括地下管线、地质结构等，以便更好地理解工程环境。促使相关方（设计师、建筑师等）通过共享BIM 模型，实现协同设计，减少信息断层。建设大数据平台，汇聚传感器、地质、BIM 等多源数据，以便进行综合分析。利用机器学习算法分析大数据，提取潜在的关联和规律，为建设工程提供智能化的决策支持。

（3）云计算与物联网技术整合

利用云计算平台存储和处理海量数据，实现数据的高效管理和共享。在工程现场部署边缘计算设备，实现即时响应和降低数据传输延迟。将工地设备、传感器等通过物联网连接，实现设备之间的信息共享。利用物联网技术，实现对工程现场的远程监控，提高管理效率。

（4）标准化数据格式与数据安全

制定建设工程数据的标准格式，以确保不同数据源之间的兼容性，便于数据的集成和共享。管理数据的元数据，包括数据的来源、采集时间、质量等信息，提高数据的可信度和可用性。采用先进的安全技术，包括数据加密、身份认证等，确保数据的安全性。制定隐私保护政策，保护敏感数据，合法合规地进行数据处理。

3.2 数据协同共享

在智慧城市视域下，建设工程业务数字化转型的实践路径中，数据协同共享是关键的一环。通过协同共享，不同部门和业务领域的数据能够更加流畅地进行交互，从而提高整体的效能。

（1）建设数据集成平台，制定统一的数据标准

建立数据集成与共享平台，使得各类建设工程数据能够被集中管理、整合，并确保不同系统之间的数据能够无缝流通。制定数据接口标准，以确保数据在平台上的交换是准确、高效的，促使不同系统和设备的协同工作。制定统一的数据标准和规范，包括数据格式、数据命名规则等，以便在整个建设工程业务中保持一致性。

（2）引入数据访问机制，建立数字化团队

引入有效的身份认证和授权机制，确保只有授权人员能够访问敏感数据，保障数据的安全性。在数据传输和存储过程中使用加密技术，防止数据在传输和存储中的被非法获取。建立数字化团队，涵盖建设工程专业、信息技术和数据管理等多个领域，以推动数字化转型的协同进行。

（3）实施数据治理规范，构建合作伙伴关系

制定明确的数据治理政策，包括数据的收集、存储、处理和分享规则，以确保数据的安全和质量。实施数据治理，设立监督机制，及时发现并纠正数据治理中的问题，确保数据协同共享的顺畅进行。与其他城市管理部门、建筑设计公司、环境监测机构等建立合作伙伴关系，实现建设工程数据与其他领域数据的协同共享。

（4）推动开放数据，建设管理机制

推动建设开放数据平台，将建设工程业务的相关数据向外界开放，促进城市各个领域的协同创新，鼓励社区、学术界等外部机构参与数据的共享和分析，推动更广泛的数据开放与创新。设立反馈机制，及时调整数据协同共享机制，确保其能够适应业务的发展变化。

3.3 动态预测分析

（1）实时数据采集整合，大数据分析建模

强化传感器网络，实现实时监测和数据采集，涵盖地下水位、地表沉降、温度等建设工程关键参数。构建数据整合平台，将来自不同传感器和数据源的数据进行整合，确保数据的一致性和准确性。建设大数据平台，以存储和处理海量建设工程数据。运用机器学习算法，对历史数据进行学习和建模，以预测未来的地质变化、施工风险等。

（2）实时监控反馈，空间数据挖掘

引入实时监控系统，监测施工过程中的各项指标，确保工程的实时状态可视化。设立即时反馈机制，当监测到异常情况时，能够及时通知相关人员并采取必要的措施。利用地理信息系统技术，将建设工程数据与地理空间信息相结合，实现对地质和工程结构的动态分析。

（3）虚拟现实仿真，人工智能监控

进行数值模拟，通过计算和模拟地下水流、土体变形等情况，预测建设工程在不同条件下的响应。利用虚拟现实技术，进行工程施工和地质条件的虚拟仿真，以便更好地预测可能的风险和变化。引入人工智能技术，对监测数据进行实时分析，自动发现和识别潜在问题。结合动态分析的结果，为管理层提供智能决策支持，以便更好地应对工程挑战和变化。

（4）应急预案制定，定期报告机制

制定建设工程数字化转型的应急预案，包括针对不同风险和突发事件的处理方案。设立灵活的调整机制，使得建设工程团队能够根据动态预测的结果及时做出调整和优化。使用数据可视化工具，将动态预测的结果以直观的方式呈现，便于相关人员理解和决策。建立定期报告机制，向相关利益相关者提供动态预测的结果和分析报告。

3.4 数据集成应用

（1）建设数据集成平台，实现实时数据分析

建立数据集成平台，支持多种数据源的接入和集成，包括传感器数据、地质勘探数据、BIM 数据等。制定数据接口标准，确保各类数据能够以统一的格式进行传输和交互。部署实时数据处理技术，确保从传感器和其他数据源获取的数据能够实时传输和处理。引入流数据分析技术，对实时数据流进行分析，捕捉可能的问题和机会。

（2）整合不同数据类型，实施数据质量控制

将地理信息、地质勘探数据、工程设计数据等不同类型的数据整合，形成全面的建设工程信息。整合BIM 和GIS 数据，使得建筑设计和地理信息能够更好地结合，提供更全面的视图。设计数据清洗流程，处理不一致、不完整或错误的数据，确保数据的质量和一致性。实施数据质量监控机制，定期检查和评估数据的质量，及时发现并纠正问题。

（3）引入中间件应用，实践数据虚拟化

引入中间件技术，简化不同系统和应用之间的数据传输和交互。开发应用程序接口（API），促使不同系统能够相互连接和通信，实现数据的高效集成。利用数据虚拟化技术，将分布在不同地方的数据呈现为一个统一的视图，提供更方便的访问方式。提供统一的查询接口，使得用户能够通过一个界面获取到不同来源的数据。

（4）数据业务应用集成，建设数字孪生模型

将数据集成到业务应用中，实现数据在业务流程中的协同工作。重新设计业务流程，使得各个环节能够更紧密地协同工作，提高整体效率。利用数字孪生技术，将真实世界的建设工程映射到数字模型中，实现对实际工程的实时监测和仿真分析。定期更新数字孪生模型，确保其与实际工程的状态同步。

4.总结

在智慧城市视域下，建设工程勘察业务数字化转型实现了勘察业务生产过程的高效化。数字化工具的应用使得数据采集、分析和管理变得更为迅速和精准，有效缩短了项目周期，提高了生产效率，为勘察业务提供了更为灵活和可持续的管理手段。通过数字化技术，报告的生成过程更加自动化和标准化，增加了对项目数据的综合分析能力，从而为决策者提供了更全面、准确的信息基础。