数据驱动的建筑公司信息化框架外文翻译资料

A framework for data-driven informatization of the construction company

Abstract

With the advent of big data era, the construction industry has focused on processing large quantities of engineering data and extracting their value. However, inaccurate manual entries and delayed data collection have created difficulties in making full use of information. Meanwhile, difficulty sharing data and weak interoperability of data among business information systems also leaves company headquarters without the resource integration that can facilitate decision making. To overcome these challenges, we proposed a big data infrastructure called the enterprise integrated data platform (EIDP) for use by construction companies. We discuss a case study, and offer a framework for future business improvement that contributes to closed-loop construction supply chain management, cost management and control, knowledge discovery, and decision making. The proposed informatization solution provides a theoretical basis for realizing data sharing and interoperability between business management and project management. On this basis, it will help construction companies to improve the efficiency of both company operations and project delivery by optimizing the business process and supporting decision making.

Keywords: Big data; Informatization; Construction industry; Building information modeling; Enterprise resource planning

1. Introduction

The construction industry is highly data intensive. Vast data is generated during the construction process, but its value is far from fully utilized [1]. Because traditional technology was not able to guarantee the authenticity, consistency, traceability, and sharing of the engineering data, the construction industry is facing the challenges of backward management and low efficiency. Project schedule, costs, quality and safety are often not effectively controlled. The emergence of Building Information Modeling (BIM) technology has brought opportunities for the development of the construction industry. It integrates engineering data, processes, and resources from different stages of the project lifecycle into a model. An increasing amount of data from various sources are accumulating routinely in BIM, such as engineering basic data, documents at various stages, records generated during daily management, and data collected by sensors or radio frequency identification (RFID) [2]. In recent years, scholars have studied BIMrsquo;s processing and utilization capability of engineering data. For instance, Cai and Park [3] proposed a WBS-based, dynamic, multidimensional BIM database structure for total construction as-built documentation; Irizarry and Karan [4] integrated BIM and geographic information system (GIS) to improve the visual monitoring of construction supply chain management; Cheng and Teizer [5] proposed streaming data from real-time positioning sensors to a real-time data visualization platform, which is applied to construction safety and activity monitoring. This research renders the data generated by the project life cycle uniformly organized and effectively utilized, allowing project stakeholders to collaborate on a unified platform.

Although BIM has improved the management and collaboration capablities of the projectrsquo;s life cycle, it is still limited to individual projects [6]. A construction company often has many projects simultaneously underway. Because project costs cannot be accurately estimated and procurement prices are difficult to control, budgetary overspending is very common. At present, little emphasis is placed on the informatization of construction companies, especially the management and control of projects at company headquarters. The informatization inherent in construction companies is divided into two dimensions: business management and project management, but the integration of the two has not been satisfactory [7]. The main reason is the lack of data interoperability, so managers are not able to obtain the data relevant to construction project status in real time. Also, for this reason, it cannot support top managers for their strategic decision making.

Some construction companies tried to implement enterprise resource planning (ERP) that was developed from MRP II (manufacture resource planning) of manufacturing industry [8]. Its core idea is to optimize enterprise management processes based on supply chain. In many manufacturing companies, ERP has become a successful management platform supporting business operation and providing decision support for senior managers by realizing the effective integration of logistics, capital flow, and information flow [9]. However, unlike manufacturing, the products in the construction industry are not standardized, and the generation process is not uniform, so it is impossible to produce standard bills of materials (BOM) [10]. As a result of the lack of accurate material requirement planning and project cost information, the ERP system is unable to achieve complete construction supply chain management and budget control. In addition, frequent project changes can change the cost of the project dynamically, but the information in the ERP cannot be updated synchronously because of the lack of reliable data sources from the construction site. That means the ERP can only incorporate project expenditures that have already been made, but the procurement demand and the planned cost are difficult to control effectively. The extensive management mode mentioned above has been an obstacle to improving the construction industry.

Furthermore, both technology and construction management currently relies heavily on individual knowledge and experience. If an experienced engineer or manager leaves the organization for any reason, it is often difficult for their successor to find and utilize the same level of knowledge and experie

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数据驱动的建筑公司信息化框架

摘要：

随着大数据时代的到来，建筑行业开始注重对大量工程数据的处理和价值提取。但是，不准确的手工输入和延迟的数据收集给充分利用资料造成了困难。同时，业务信息系统之间数据共享困难，数据互操作性较弱，也使得公司总部无法进行资源整合，便于决策。为了克服这些挑战，我们提出了一个名为企业集成数据平台(EIDP)的大数据基础设施，供建筑公司使用。我们讨论了一个案例研究，并为未来的业务改进提供了一个框架，有助于闭环建设供应链管理、成本管理和控制、知识发现和决策。本文提出的信息化解决方案为实现企业管理和项目管理之间的数据共享和互操作提供了理论基础。在此基础上，通过优化业务流程和支持决策，帮助建筑企业提高公司运营和项目交付的效率。

关键词：大数据；信息化；建筑行业；建筑信息建模；企业资源规划

1. 介绍

建筑业是高度数据密集型的行业。在建设过程中产生了大量的数据，但其价值远远没有充分利用。由于传统技术无法保证工程数据的真实性、一致性、可追溯性和共享性，建筑行业面临着管理落后、效率低下的挑战。项目进度、成本、质量和安全往往得不到有效控制。建筑信息模型(BIM)技术的出现为建筑行业的发展带来了机遇。它将工程数据、过程和来自项目生命周期不同阶段的资源集成到一个模型中。越来越多的来自不同来源的数据在BIM中不断积累，如工程基础数据、各个阶段的文档、日常管理过程中产生的记录、传感器或射频识别(RFID)收集的数据。近年来，学者们对BIM对工程数据的处理和利用能力进行了研究。例如，Cai和Park提出了一种基于WBS的、动态的、多维的BIM数据库结构，用于总建筑竣工文档；Irizarry和Karan集成BIM和地理信息系统(GIS)，提高建筑供应链管理的可视化监控；Cheng和Teizer提出将实时定位传感器的数据流化为实时数据可视化平台，应用于建筑安全和活动监测。本研究使项目生命周期产生的数据得到统一组织和有效利用，使项目干系人能够在统一的平台上进行协作。

虽然BIM提高了项目生命周期的管理和协作能力，但它仍然局限于单个项目。一家建筑公司经常同时进行许多项目。由于项目成本无法准确估算，采购价格难以控制，预算超支现象十分普遍。目前，对施工企业的信息化，特别是对公司总部项目的管理和控制，重视程度比较低。建筑企业的信息化本质上分为业务管理和项目管理两个维度，但两者的整合情况并不理想。主要原因是缺乏数据互操作性，管理者无法实时获取与建设项目状态相关的数据。此外，由于这个原因，它不能支持高层管理者的战略决策。

一些建筑企业尝试在制造业MRP II(制造资源计划)的基础上发展企业资源计划(ERP)。其核心理念是基于供应链优化企业管理流程。在许多制造企业中，ERP实现了物流、资金流、信息流的有效整合，成为支持业务运作、为高层管理人员提供决策支持的成功管理平台。但是与制造不同的是，建筑行业的产品是不标准化的，产生过程也不统一，所以不可能产生标准BOM (BOM)。由于缺乏准确的材料需求计划和项目成本信息，ERP系统无法实现完整的建筑供应链管理和预算控制。此外，频繁的项目变更可以动态地改变项目的成本，但由于缺乏来自施工现场的可靠数据来源，ERP中的信息无法同步更新。这意味着ERP只能包含已经做过的项目支出，但采购需求和计划成本很难有效控制。上述粗放的管理模式一直是建筑行业发展的障碍。

此外，技术和施工管理目前在很大程度上依赖于个人的知识和经验。如果一个有经验的工程师或经理因为任何原因离开了公司，他们的继任者通常很难找到并利用同等水平的知识和经验。由于缺乏统一的数据资源管理平台，在项目完成后，很难利用项目的历史数据为未来的项目提供价值。因此，建立基于历史数据挖掘的知识管理系统是十分必要的。

针对这些挑战，我们提出了业务数据集成平台(EDIP)框架，以实现工程数据和业务数据在建筑企业的集成和共享。我们讨论了一个总承包建筑公司作为一个案例研究，以及建筑公司潜在的信息化框架。

1. 以某建筑公司为例

建筑企业信息化水平参差不齐。为了给所有的施工企业提供改进的帮助，我们选择了一家信息化水平先进的施工企业作为案例研究。该公司是中国建筑工程总公司的子公司，专门从事一般建筑工程，也提供土木和基础设施工程服务。2007年，公司启动ERP实施项目，实现项目、采购、财务、人力资源的一体化管理。ERP软件选用Oracle的E-business suite (EBS)，总体框架如图1所示。项目部将采购需求计划、用工需求计划、分包进度付款的付款请求录入系统。经相关部门批准后，ERP系统自动生成相应的记账凭证，对项目成本进行核算。经过几年的不断发展，ERP系统已经基本覆盖了公司总部的业务流程。为了推广BIM技术，2012年成立了BIM工作站，目前BIM技术已广泛应用于施工模拟、进度管理、工程量计算、成本规划、分包商协作等项目管理活动中。

图1.案例公司ERP模块图

虽然这家公司越来越多地使用先进的信息技术，但它还没有有效地利用数据资源。在目前的框架下，ERP系统和BIM是孤立的系统，不参与数据交换或相互共享。必要的数据只能手工传输。数据资源的具体缺点和由此产生的管理瓶颈如下:

1. 不准确性

手工处理和输入大量数据会浪费大量的时间和工作，容易出错。而且数据是由利益相关者录入的，这意味着可能存在监管漏洞，数据的真实性难以保证。例如，采购申请表是由项目部手工输入的，因此公司总部很难评估实际的材料需求。

1. 滞后性

大量的数据，如材料的到达和使用，都是在活动结束后输入的。总部无法实时控制施工过程或预算，使得公司领导在每次结算完成后才能确定盈亏。

1. 非共享性

总部和项目部门之间存在数据差距。由于总部在建设过程中往往缺乏对数据的控制能力，很难为公司管理者提供更好的业务决策支持。

1. 不可追溯性

数据间隙还可以使数据不可追踪。例如，财务部门无法从财务账目追踪到施工现场的业务数据，无法查明哪些业务出现异常。

1. 重复使用难

历史数据的积累是企业的宝贵资产。但是每个项目的BIM都是孤立的，存储的数据不能为后续项目提供价值;因此，知识共享几乎是不可能的。

1. 拟议的框架

在此，我们提出了一个大数据基础设施框架，即企业集成数据平台(EDIP)。如图2所示，EDIP主要由五个部分组成：企业资源数据库；施工过程数据库；企业数据仓库；IFC文件转换器；以及数据挖掘引擎。现在将解释这些组件中的每一个。

图2.企业综合数据平台框架

• 1. 企业资源数据库

这是一个公司级的数据库，每个项目的BIM系统都可以共享。包括材料编码、供应商信息、材料价格、企业配额等影响项目成本的关键因素。材料编码涉及建筑材料、设备、人工、租赁、分包等。一份材料对应来自供应商报价、电子商务网站和历史采购价格的多个价格信息。建立公司价格动态数据库可以显著提高投标、预算、结算等成本估算的准确性。

• 1. 施工过程数据库

BIM的一个优点是可以在建设项目中实时收集准确的数据。这些数据将为ERP系统的业务处理提供可靠的数据来源，克服了ERP系统需要手工输入数据的缺点。构建施工过程数据库，提供BIM和ERP之间的数据接口，包含工作分解结构(WBS)、项目资源计划、工程量清单、项目成本、施工过程、项目变更、库存变更等项目信息。

• 1. 企业数据仓库

企业数据仓库是为挖掘数据资源和支持决策而建立的面向主题的数据库，由项目案例库和业务信息库组成。当项目完成时，BIM系统中的数据被存档到项目案例库中，形成可供后续项目重用的大数据资源。业务信息库存储ERP系统的历史业务数据，便于基于大数据进行业务决策。

• 1. IFC文件转换器

行业基础类(IFC)是基于面向对象方法的数据结构，而ERP等企业管理信息系统是基于关系数据库的。为了方便BIM与企业管理信息系统之间的数据集成，在EIDP中设置了IFC文件转换器，将IFC文件与关系型数据库格式之间的数据进行转换。

• 1. 数据挖掘引擎

数据挖掘引擎是一个工具集，其中每个工具都封装了数据挖掘技术，数据分析人员可以调用和定制数据挖掘技术。数据挖掘技术分为两类：通用数据挖掘技术和特定数据挖掘技术。前者被细分为三类：统计、数据分析和机器学习。此外，还需要特定的数据挖掘技术来满足特定的应用。这些应该根据数据挖掘需求进行定制。

1. 在建议的架构下，未来的业务改善
   1. 闭环建筑供应链管理

建筑供应链的管理在很大程度上依赖于信息的流动。只有信息有效流动，供应链中各利益相关者才能和谐相处，建设活动才能稳定高效。在这种方法中，通过EIDP建立了BIM和ERP之间的数据互操作性，使信息可以在供应链利益相关者之间流通。此外，统一的材料编码和价格信息也通过EIDP的企业资源数据库共享。在此基础上，提出了建筑供应链闭环管理流程，如图3所示。

图3.建筑供应链的闭环管理过程

• • 1. 物料需求计划

正如引言中提到的，以前不可能使用ERP来创建材料需求计划，因为建设项目没有标准的BOM。在这种方法中，BIM自动生成的工程量清单(bill of quantities, BOQ)可以作为BOM计算材料需求计划(material requirement planning, MRP)的替代方案。项目资源规划可以在BIM中进行，可以根据工程量清单(BOQ)、WBS、项目进度表生成，也可以参考历史案例进行开发。这个过程不是完全自动的，需要人工干预来优化项目资源计划。ERP利用EIDP完成项目资源计划后，结合库存信息、采购提前期和在运物料计算物料需求计划，然后将这些计划提交到采购需求审批流程。

• • 1. 生产物流流程

经批准的采购申请单被转换为采购订单，射频识别(RFID)标签用于在整个生产和物流过程中识别货物。首先在RFID标签中写入预先分配的数据(如采购订单ID和良好ID)，然后在的生产、存储和运输过程中记录过程数据(如开始时间、结束时间和状态)。当货物进入施工现场时，RFID阅读器自动识别标签，读取其所有数据并发送给BIM。在质量检测和发货后，ERP通过EIDP获取检测报告和收货清单，然后更新库存和生成财务凭证，然后开始付款流程。

• • 1. 数据驱动的供应商评估

价格、质量、交货期和服务是评价供应商的四个主要因素。在这个框架下，EIDP可以为三个因素提供客观的数据支持：历史采购价格、质量检测报告和准时交货率。这样可以克服以往供应商评价数据不准确和主观判断的缺点。

• 1. 数据驱动的成本管理

在传统的成本管理中，企业投入了大量的人员和时间来收集和统计成本数据，但所获得的成本数据仍然不及时准确，从而导致了成本控制的困难。由于EIDP的建立，将BIM在施工过程中收集到的成本相关数据与ERP的财务管理数据进行整合，为这些业务准确高效的成本管理提供基础。

• • 1. 准备企业定额数据库

企业定额是企业根据自身的技术水平和管理水平编制的生产单位产品所必需的各种资源消耗标准，是企业编制投标报价、分包招投标、成本控制的主要依据。企业定额不仅是生产效率的体现，也是企业竞争优势的体现。在提出的框架中，由于EIDP中企业数据仓库的建立，业务定额的编制应以挖掘历史成本数据为基础。每次成本计算的结果将存储在企业数据仓库中，用于进一步的业务分析和企业配额优化。

• • 1. 成本估算

过去，由于在投标报价中缺乏成本指标(价格数据和消耗标准)，会计人员只能依靠个人经验和主观判断进行成本估算。该方法在EIDP中建立了价格数据库和企业配额数据库。价格信息查询后，成本人员根据经验和项目实际情况确定价格。然后根据此、工程量清单和企业配额数据计算项目成本。

• • 1. 成本会计

如第2节所述，虽然ERP系统可以通过整合采购、库存、人力资源和分包来管理项目成本，但目

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