信息超载：为善用施工数据采取审查措施

我们追求的目标，是让大量的施工数据具有可操作性和预测性。

然而，要实现这一目标则另当别论。

首先，这些数据来自方方面面 — 建筑机械、建筑信息建模、现场和办公软件等等。要让所有数据都能很好地结合在一起，足以提供所需的洞察力，这很有难度。其次，承包商很可能根本没有使用现在可用的所有数据。

沃尔沃建筑设备公司连接服务区域经理 James Bretz 说：“数据和可操作信息之间是有区别的。数据要简单、可操作且可用，同时无需承包商投入大量资源。”

约翰迪尔连接产品经理 James Leibold 说：“我们目前真正的难点在于如何将数据点结合起来，让客户易于理解。大多数机器就像是履带上的巨型计算机，如何以容易理解的方式显示这些数据，是我们这个行业真正需要克服的障碍。”

当然，设备数据仅仅只是所有现场和办公室输入数据中的一部分。

约翰迪尔的 James Leibold

约翰迪尔的 James Leibold：“我们目前真正的难点在于如何将数据点结合起来，让客户易于理解......如何以容易理解的方式显示这些数据，是我们这个行业真正需要克服的障碍。”

AEM致力于发挥积极作用，审视和塑造未来建筑业的共同愿景，从而提供设备解决方案和见解，帮助建筑业取得成功。为支持这一目标，我们发布了《建筑业的未来》白皮书，重点介绍了未来几年影响建筑业的最重要趋势。

施工数据是做出明智决策的基础。

Trimble数据和分析主管 Anne Hunt 表示，目前的难点在于向人们提供实时数据，以便其做出明智的决策。她说：“自动收集数据收集将有助于把现场数据传到后台办公室，并创建一个后续持续发展的虚拟循环。”

Trimble公司增长与创新高级总监 Michael Smith 表示，无论数据来自哪里，决策者需要的是对他们有意义的数据。

例如，Smith 表示，虽然现场人员有时会对技术持怀疑态度，但奇怪的是，他们并没有将电话视为一种技术。“这并不可怕，因为他们每天都在使用。因此，使用的媒介是有意义的。

FMI合伙人 Gregg Schoppman 则表示，数据结果仍然需要人工审查。“你需要坐下来讨论战略。数字只是答案的一部分。”他补充道。

哪里存在数据脱节？

“暗数据”即指闲置的可用数据。

Leibold表示，这可能是一种有用的机器功能，但这种功能未被使用，原因是：a) 操作员不知道它的存在；b) 机器的所有者不知道数据是否可用以显示该功能是否正在使用中。

例如，约翰迪尔的刀片翻转装置允许平地机操作员将刀片从一侧翻转到另一侧，反映出对应的横坡。Leibold 说：“如果将刀片位置与发动机负荷结合起来，实际上就可以判断操作员何时可以进行生产，而不是毫无目的地闲逛。”这两个数据点可以与其他数据点叠加到一起，反映出材料的运输量。

承包商系统中还存在其他数据脱节的情况。建筑设备车队管理平台 Tenna 的首席业务开发官 Russ Young 表示，仍有一些大公司依赖纸质流程。

Young说：“他们让操作员在纸上写下自己的工时，然后由监理将其送到办公室。或者，他们正在制作一个漂亮的 Power BI 仪表板，但输入的数据是错误的。这其中有很多数据孤岛存在。”

施工数据可以清晰展现项目的具体情况。

Smith表示，对于现场人员而言，关键数据集中在劳动力、材料、设备和生产等方面。如果他们能将产量和成本增加的情况与项目估算进行比较，结果将更加清晰地显现出来。

将这些信息传送到移动设备上，就能让班组长在工作滞后时立即采取行动。Smith 说：“这不再是被动作出反应，而是积极采取行动。”

Smith表示，在办公室，关注的重点则转移到哪些项目以及有多少项目应该参与竞标。他说：“承包商可以看到他们在哪些方面中标最多，哪些项目利润最高或最低，他们需要以 X 的利润率竞标多少个项目才能中标？”

Hunt则补充道，还可以利用基准数据。例如，Trimble 可以通过其非住宅数据库，深入了解当地建筑经济的发展情况。用户可以找到支持其市场决策的数据，而不是仅仅依赖于街头巷尾议论的话题。

Smith说：“我们可以真正开始关注预测数据，以及如何帮助客户更好地实行经营战略管理。”例如，承包商可以利用传入的数据为每个项目进行健康评分，确定出战略风险和机遇。

Bretz表示，还要认识到数据可以帮助我们发现新的挑战。他说：“数据会显露出那些不一定与数据本身相关的事项，比如需要对操作人员进行更多培训，或者需要重新布置现场。”

必须分阶段打通数据通路。

具体提到设备数据时，Young 说：“如果要在一个仪表板上显示所有信息，你必须从捕捉基本数据开始。”

这包括位置、时间、预防性维护间隔和维护等信息。Young 说：“我坐进车内，我的妻子就知道我在哪里，但建筑公司却不知道价值 12 万美元的设备在哪里，这让我大吃一惊。”

他认为，企业在设备数据化的道路上经历了四个不同的阶段，从使用手动白板到采用一些自动化技术，再到承包商实现与企业资源规划系统完全集成的第三阶段。

那么第四阶段呢？Young 说：“现在有点科幻小说的味道。你将看到一个显示真实数据的仪表板，它与自主机器、机器人、电气化、无人机等技术相结合，构建出一套真实的业务智能系统。预测性分析应运而生，可以让您预测问题并提出解决方案。”

正确的数据会带来什么？

Schoppman已经看到承包商利用他们的整体项目数据来识别潜在风险，例如过度使用分包商。

Schoppman说：“不同的工作岗位有着截然不同的传入信息。”数据可以更早地提示风险状况，而不是依赖团队成员之间的信息交流。

Schoppman表示，要记住数据并不只是数据。它不仅能让你了解发生过什么，而且能让你了解自己是如何走到这一步的，甚至让你知道下次如何做得更好。

他说：“你可以对着可量化的数据看一整天，但它也应该提供一些方法论，帮助你实现自己想要达成的目标。”

Trimble 的 Anne Hunt

Trimble 的 Anne Hunt：“自动收集数据收集将有助于把现场数据传到后台办公室。并创建一个后续持续发展的虚拟循环。”

施工数据如何演变发展？

Leibold表示，在设备方面，承包商现在寻求的是整体作业洞察力，而非单台机器的分析结果。这包括查看所有机器的性能状况、哪些机器利用率过低或过高以及是否达到了生产目标。

Bretz表示，随着行业向电气化和自动化转型，数据输入也将发生变化。例如，电池容量和充电周期将成为电动设备的关键衡量指标。虽然怠速运行时间是柴油动力设备的一个关键衡量指标，但对电动设备来说并不是。

另一个考虑因素是，随着 5G 及以上电信技术的发展，需要保持这些机器联网。

Bretz说：“为了让这一切发挥作用，你必须保证可靠连接。机器的使用寿命预计至少为 10 年，而大约每两到三年就会发生一次技术革新。保持机器联网是一场持久战。这可不像送给它们一部新手机那样简单。”

现场和办公室数据将更加一体化。

Leibold表示，现场和办公室之间数据的来回传送将日趋实现一体化：“有很多技术将开始集成到远程信息处理平台中。”

最后，Smith 表示，人们不应该害怕使用数据，而应该把它看成一种钢铁侠般的探索体验。

“他在屏幕上翻来覆去，玩得不亦乐乎。我们希望每个人都能这样看待数据。数据可以帮助我们做出更好的选择。我们正在让人类强大起来，而这是一件大事。”

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