智慧企業

    在傳統建筑施工企業向智慧企業的升級、轉變過程中，互聯網的作用不只是支持企業業務，更應成為驅動企業轉型的主要動力，影響并幫助企業實現自身業務流程、商業模式的轉變。建筑施工企業應轉變IT部門支持業務的角色，發揮IT技術和互聯網的最大價值，通過建立業務價值導向的互聯網戰略，使管控機制、企業架構、IT能力三個領域深入融合，真正實現業務與IT、互聯網的完美結合，驅動業務發展。物聯網、云計算和大數據對于智慧企業形成和發展至關重要，物聯網是智慧企業互通互聯的基礎，云計算是智慧企業的平臺和支撐，大數據積累和應用是智慧企業的目標。

    ■ 物聯網將成為企業精益管理的基礎

    物聯網可為建筑業推進大數據應用提供技術支撐。大數據分析需要以大量原始數據為基礎，但數據采集工作量巨大，物聯網技術為施工現場各類原始數據的持續采集提供了可能性，利用安裝在施工現場的前端智能傳感設備采集視頻數據、粉塵數據、噪音數據、升降機數據、塔吊數據、溫濕度數據、人員信息數據等。

    物聯網應用于施工全過程主要體現在如下幾方面：

    實現建筑設施自動化控制。對智能建筑內供電設備、空調通風系統、恒壓供水系統、消防系統的運行狀態信息、能耗信息、參數信息等進行監測；對室內的溫度、濕度、空氣質量和照明情況實時監測并進行調控。

    實現大型建筑安全狀況監控。通過傳感器獲得大型建筑安全特征的相關參數，自動采集、傳輸數據，在專業軟件的輔助下對大型建筑安全狀況進行評估和預警，實現遠程實時監控。

    加強大型機械設備的安全管理。利用物聯網技術可對電梯運行安全進行監測，及時上報數據、安全報警，有效落實安全監管職責；可實時監控并記錄大型塔吊的運行狀態，最大程度地減少安全事故的發生，同時也能為事故處理提供有效證據。

    加強施工現場人員管理。工地考勤、門禁設備與項目管理系統集成應用，可采集勞務工人數據信息，實施實名制管理；通過項目管理系統、移動終端設備，利用現場施工人員身份射頻識別裝置，可定位和跟蹤現場施工人員，掌握其工作情況，以便管理人員精準定位掌握人員情況，還可對施工人員超時工作情況自動預警。當現場發生緊急情況時，施工人員可通過標簽按鈕向監控中心呼叫，監控中心可向施工現場發送相應指令。

    加強進場材料和構件管理。對裝配式建筑每個部件的設計、生產、倉儲、運輸、安裝、運維直至拆除，實行全生命周期的質量追蹤管理，保證項目建設過程的質量監督與控制。施工過程中的物料運輸、進場、出入庫、盤點領料等，均可采用射頻電子標簽實施跟蹤和監控。相關數據可直接進入項目管理系統，與BIM模型數據進行比對，完成對施工進度、重點部位、隱蔽工程等部位的材料設備校核工作。

    加強施工現場安全環境管理。通過物聯網技術對建筑工地的環境、大體積混凝土澆筑、鋼結構應力應變、地基、預應力梁、基坑支護以及危險區域進行監測，通過信息系統進行分析預警。此外，還可以在復雜的地質條件下，對地下空間施工進行監測。

    ■ 云計算將成為企業改造現有信息系統的基礎平臺

    利用云計算技術可以在數秒之內處理數以千萬計甚至億計的信息，達到與“超級計算機”同樣強大的效能。建筑業企業和單位需要利用云計算改造提升現有信息系統，以降低信息化投入成本，挖掘云計算在生產、管理方面的應用價值。

    在降低硬件投入、減少維護工作量方面，企業可以選擇基礎設施服務模式，有助于解決硬件問題。完全自動化的部署與運維目前已經相當成熟，很多企業開始了自動化進程，輕松地在云中快速部署和管理應用程序，自動處理容量預配置、負載均衡和應用程序狀況監控的部署細節。云平臺可以消除單點故障，提升應用系統的可用性，應對海量訪問。

    云計算與BIM的結合。云計算為BIM應用提供了強大的硬件資源保障。由于BIM對硬件的要求很高，極大地限制了企業在項目層面的應用。而云平臺可以共享硬件資源，整合運算處理能力，消除企業全面推廣應用BIM的顧慮。同時，BIM技術與協同設計技術將成為互相依賴、密不可分的整體，云計算可以解決協同工作中最基本的標準化及應用程序標準化的問題。

    大數據的分析應用需要依賴于強大的云計算平臺。云平臺可用于海量數據處理計算，讓企業專注數據分析和挖掘，最大化發揮數據價值。云平臺還可提供大數據分析服務，一站式完成海量數據的整合、清洗、加工以及交互式探索分析和深度數據挖掘。

    軟件廠商將軟件系統發布在云平臺上，企業可根據業務需求購買軟件服務，并按照時間與運用模塊向軟件廠商付費，而軟件的維護與升級則由軟件開發商統一在云平臺上進行，提高了軟件服務的使用率，降低了軟件使用成本，有利于行業信息化的推進。

    ■ 大數據將成為企業提升管理效益的重要手段

    在“互聯網＋”的時代，數據的價值和重要性將逐步體現。企業要提高競爭力、實現持續發展，就必須將業務、技術和管理信息全面實現數據化，關鍵是要用“大數據”思維提升宏觀把控和微觀決策水平，充分運用大數據制定企業發展戰略、實施戰略決策。

    大數據應用主要體現在如下幾方面：

    實現企業大數據智能化決策分析。企業通過收集和分析大量內外部數據，獲取有價值的信息，據此預測市場需求，進行智能化決策分析。

    實現項目勞務人員大數據分析。對工地勞務人員進行有效登記注冊，隨時了解其工作狀態；與征信服務平臺對接，可查詢項目勞務隊和勞務人員的征信狀況；對階段用工情況進行數據統計，系統會自動分析出每個項目階段所涉及的班組工種、工日、工時等相關數據；利用用工數據可以分析分包隊伍工作效率以及價格的合理性，通過與其他項目類似數據進行橫向對比分析等，積累成本分析經驗數據。

    實現工程質量監管大數據分析。在工程質量檢測及監管中運用大數據，可以有效提高檢測數據的真實、準確和可靠性。通過深入挖掘檢測數據中存在的共性問題，特別是異常檢測數據的關聯性，對質量問題發出預警信息，更有效地指導施工過程質量控制、實施工程質量監管。

    實現安全環境監測大數據分析。利用物聯網技術對大量監測數據進行篩選過濾，對施工噪音、粉塵等數據進行綜合評估，對大型機械設備運行數據進行分析，可及時進行風險預警，有助于監管部門和工程項目做好施工安全管理和環境監測工作。