建筑企业数字化运营“大模型”构想

数字化转型“深水区”五大进阶问题  

平台系统林立未联通。企业在数字化转型过程中缺乏平台化思维，系统建设往往采用购买第三方产品的方式，无系统数据接入标准，导致企业内部系统林立，数据重复录入，无法实现统一集成管理。后续再进行系统的集成打通，却因组织架构、数据标准等问题带来更多的重复性工作和更高的建设成本，企业内部对数字化转型产生怀疑和抱怨。

组织业务变革停表面。大部分企业信息化部门或人员逐渐转变为系统管理员、视频会议管理员或“网管”角色，无法使数字化在企业产生更大价值。企业对数字化转型仍没有达成共识，只做一些表面的业务变革，围绕着多年前建设的ERP、OA等系统做一些简单优化，或者做一些与企业主营业务无关的小应用，不敢迈开步子进入“深水区”去搏击，对企业的价值微乎其微。

各级报表编制量繁重。企业由于一些管理的原因，业务部门从各自的立场出发，报表的编制和录入仍然采用大量的手工线下填报，而且对一些关键数据的定义有所差别，导致公司一套帐、项目一套账、报税一套账。信息化管理部门没有建立标准化的数据治理体系，企业层面数据统一难，导致了基层报表工作繁重，不能实现线上取数，只能对不同部门上报不同数据，甚至出现重复填报现象，无法提高基层工作效率。

基层数字业务难落实。一方面，在数字化转型过程中，由于数字化技术的迭代更新，形成了数字化技术高度的先进性与基层员工数字能力不匹配的矛盾，员工躺平、年龄大、素质差、流动性高、日常管理松散等问题，导致系统应用难、数据收集难、数据准确性和及时性无法保障等问题。

另一方面，建筑企业的业务本身存在高度的复杂性、不透明性，项目建设过程构成要素多、参与方多，相互关联复杂且动态变化，导致项目业务标准化、场景化难，基层无法真正实现数字化管理，无法真正摆脱手工作业，使得基层更加对数字化抵触，不信任。

风险过程管控不生效。企业数据来源多元化，包括集团（局）统建数据、公司自建数据、外部市场数据等，数据分散在不同的组织和系统中，缺乏有效整合，导致利用率低。不同系统之间存在数据孤岛，企业层面收集到数据后，由于数据共享难、集成难，各级管理人员使用数据的意识转变难，加之缺乏科学的监测预警指标体系和日常检查机制，对企业经营的跟踪监测不到位，使得数据质量参差不齐，无效数据多、错误数据多，无法形成有效的数据资产，最终导致了企业有数据、难分析，风险预警永远停留在理论中，数据不能辅助企业决策和经营风险的预控，对企业经营的跟踪监测不到位，无法付诸于实践。

建筑企业数字建造运营方略

企业在管理上追求提质增效的同时，在信息化进程上要持续推进“标准化、信息化、数字化、智能化”的“四化进阶”，定位企业在“四化进阶”模型中的阶段与特征，以技术赋能管理、管理推动生产，不断提升企业的数字建造与运营管理水平。

建设数字底座，提升项目精细化管理能力。工程项目是建筑产业的业务原点，所有支撑业务开展和管理决策的数据同样大都来自于项目一线。在建筑业转向高质量发展的大背景下，将行业转型升级的重点聚焦在项目一线，以业务与技术深度融合建设项目数字底座，运用物联网、智能设备、移动终端等，采集到精准、有效的成本、进度、质量、安全等项目数据汇聚数据中台，形成标准化的数据资产和运营指标体系；然后基于大数据对项目全周期生产运营进行多角度汇总和分析，实现一键成本归集和生产履约自动预警等目标，使经营决策从“业务驱动”向“数据驱动”转变，最终提升项目的精细化管理能力。

变革管理模式，重塑企业数字化管理能力。通过对项目的建筑实体、作业过程、生产要素的数字化，监控企业内部各业务流程运行过程，重新设计与优化管理流程实现流程简化，提升工作效率。对于企业运营产生大量的可供深加工和再利用的数据，做强以数据中台为支撑的“数据底池”，做到“数出一源，一源多用”，从项目一线采集数据至数据中台，通过数据清洗、数据治理形成系统化的指标体系，梳理常态化报表进行报表减化，实现数据自动抓取、报表一键生成、任务主动提醒、工作闭环处置等，为基层工作松绑减负。在企业海量数据的基础上，利用大数据分析为企业提供精准的市场预测、客户画像等支持，重塑业务流程，建立高效的经营决策体系，带动管理方式的变革。

拉通经济与生产线，提升企业集约化管理能力。围绕项目全生命周期管理，拉通项目生产和经济线数据，通过合同管理、结算管理以及供方在线协同，打破岗位、线条之间的壁垒，推动工程设计、采购、建造、调试、运维等各环节的无缝衔接、高效协同与优质履约，实现生产与经济数据融通与共享，构建互联互通的一体化业务流、数据流，达到企业“决策层—管理层—项目层”纵向数据连通穿透、管理信息高度融合、关键流程节点实时管控的目的，赋能企业提质增效、风险管控、价值创造等多重实效，提升企业全周期数字化管理和数智化运营能力。

挖掘数据价值，提升企业风险管控能力。在激烈的市场竞争环境下，建筑企业面临战略、市场、投资、运营、财务、法律、合同及项目管理等诸多风险。企业要细化数据治理体系，以“谁产生，谁负责”为数据管理权责划分原则，明确各数据的主责部门，通过数据中台建立风险监控预警体系，从不同业务线与不同层级梳理风险管控指标，根据管控的业务逻辑，设计所需指标的可视化图表，以及风险预警模型，及时掌握、分析关键风险的变化趋势，向决策层及时发出预警信息并提前采取预控措施，实现对关键风险的动态管理和有效管控，最终把风险控制在企业风险承受度的范围之内，为企业的可持续发展保驾护航。