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新基建来了“新基建”驱动工程建设行业数字化转型

本文作者:售前情报站 文章来源:售前情报站 2020-06-19 11:17

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当前,工程建设行业在5G通信、大数据、云计算、物联网和区块链等“新基建”技术的融合下,正逐渐向数字化、信息化和工业化的方向变革。越来越多的数字化技术运用在工程建设中,贯穿从前期策划到运营维护的整个建筑全生命周期。对于工程建设行业而言,无论是基于大数据、区块链、人工智能、数字孪生等新一代数字技术融合应用的增量市场,还是作为传统产业转型升级的存量市场,都将迎来数字经济带来的战略机遇期。同时也是“新基建”在“老基建”(传统工程建设领域)转型升级过程中,基于融合基础设施方向的重要发力点。


一、“新基建 ”是传统工程建设行业生产智能化与数字化的机遇


首先,让我们从 “新基建”与工程建设行业的四大融合应用领域分别展望一下可能带来的新趋势和数字化技术。


工程机械的智能化应用


随着工程建设行业向数字化、智能化转型,传统的人力密集型工程建设模式正逐渐向智能化、自动化工程机械现场施工模式转变。通过构建智能化工程机械管理服务平台,把智能机械设备的使用方、运维方和制造商通过物联网、5G通信技术及实时的建造运行数据紧密联系起来,可以帮助工程建设企业和设备运营企业大幅度提升工程一线的机械化生产建设效率,同时构建高效的数字化设备资产管理体系,重塑项目、企业和工程建设产业链整体运营模式。工程机械智能化应用案例如下:


· 建筑墙体施工机器人。可实现施工防护、自动加载施工模版、自助式现浇钢筋混凝土墙体等多种施工作业。具有施工速度快、效率高、安全可靠等多重优点。

· 塔式起重机智能监控技术。通过基于IoT的高精密度传感器、高清摄像头、无线网络技术、5G通信技术、云计算、数字孪生等多项技术的综合应用,实现了塔式起重机运行状态全程、实时数字化在线和运行过程中的各项安全指标监控及预警。


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· 智能监工机器人。通过内置激光雷达和高清摄像头的探测车和无人机,实时、多角度地对施工现场进行扫描和监控。然后通过AI人工智能、ML深度学习技术以及MR虚拟现实混合技术,准确跟踪和分析现场土建、管道、通信、电气等各专业的工程质量、安全风险、实际进度和完工计划预测。可极大提升现场数据采集的效率,保证工程进度、成本、质量和安全管控效果。


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图片来源:BIMBOX


建筑工业化的关键标志就是大规模的现场施工智能机械化,因此工程机械的智能化与数字化应用,既决定了工程建设行业数字化转型的高度,也是“新基建”与工程建设行业融合创新的核心基础领域。


工程建设的物联网应用


工程建设行业的物联网应用,主要集中在施工现场作业、物流运输环节及工厂加工等环节,目的是在提高安全管理和工程建设生产率的同时,获取实时、精确的动态数据资产以支撑精细化、敏捷化、智能化工程管理体系,是一种工程实体的数字化实况直播。工程建设物联网应用案例如下:


· 建构筑物质量监控。通过物联网技术实现对构筑物和施工作业的不间断监测,预知高层建筑、桥梁、隧道、水坝等主体结构局部的载荷及形变状况,并对突发状况进行紧急响应。这项技术的应用可将工程质量检测的不利影响降到最低。


· 智慧工地人员管理。基于数字孪生技术的物联网应用可以大大改善现场人员管理效果:如使用RFID技术、GPS可穿戴设备和数字孪生系统精确识别每个人员的空间位置,借助AI分析其是否符合施工作业规定、是否在危险区域、是否有安全隐患,并同步预警信息和实时发布安全调度指令。


· 工程物资运输及现场库存管理。通过RFID可以实现设备材料或预制构件从工厂制造、装箱发货、物流运输、开箱检验、验收入库到调试安装的全程自动识别和进度检测,借助GPS或CNSS系统可以对车辆、船舶位置进行有效跟踪和行程预测,并实时调度和解决物流突发事件和变化以保障现场施工和使用需求。


物联网是工程建设行业实现数字孪生的必由之路,而“新基建”中的5G通信技术则是物联网技术得以在工程建设行业快速发展的数字基础。未来的智慧工地必将通过5G、物联网等“新基建”技术的综合应用,构建起工程项目数字孪生的智慧化运行环境,同时支撑企业级的数字化运营及智慧企业管理架构。


工程建设的大数据与AI应用


工程建设行业的AI人工智能和大数据应用可以覆盖工程建设全周期的各个阶段,以及从公司总部到施工现场管理的各个层级。其对于加快工程建设进度,提升成本管控效果,优化QHSE管控成果,打破传统项目管理手段,实现数字化、智能化、科学化工程管理,推动工程建设行业向管理智慧化、工业化方向发展具有深远意义。工程建设大数据与AI应用案例如下:


· AI智能辅助工程设计。目前AI智能设计师通过海量设计方案学习,即可实时智能设计并按优先级推荐多种可行的设计方案。其最大价值在于对海量设计方案的穷举和智能推荐,并针对二维图纸和BIM 3D模型进行精确检查,找出设计错误和设计漏点,有效降低后期设计变更。


· AI智能辅助现场安全管理。充分结合AI、RFID、高清摄像头和数字孪生等技术,可以协助随时了解现场各类安全情况,监测工人工作状态和违规行为,实现安全风险防患于未然。可以对现场工人进行身份识别、空间定位和安全装备检查以及作业行为能力检查,保证工人具备安全作业条件。


· AI智能辅助项目采购供应链管理。AI整合大数据、物联网及区块链的应用,因其天然具备的对于供应链泛在网络结构化和非结构化数据的采集、关联、深度学习和分析能力,造就了AI能够更快、更准确、更智能地决策采购供应链业务,并使用户获得最大收益。例如跟踪和预测供应链网络的中断,实时预测大宗建筑材料的需求计划、采购计划、库存水平和补货计划,保障企业和项目级动态采购方案最优、动态采购成本最底。


· AI智能辅助大型国际化工程建设企业供应链管理。综合运用AI、大数据、云计算、区块链和物联网等技术,能够重新构建工程建设产业链上下游企业间的相对关系,通过数字化方式将离散的客户、供应商、需求、材料、物流、项目状态、天气、市场等信息整合成为相互关联的数字化、产业化智慧供应链平台,能够最大程度地优化资源配置、降低运营成本、提升供应链业务执行效率和管控效果。


· AI智能辅助工程成本管理。通过整合BIM、云计算技术,AI可在一小时内完成工程量清单列项的计量计价工作, AI能够给出最优的施工建议方案和最佳投标报价,能够根据实际资源和成本消耗实时、准确预测项目未来时点的预计成本。这将极大提升项目成本管控和风险防范能力,提升企业制定精确、合理及最优的中长期资金管理方案的能力。


· 动态、多源、异构的工程建设大数据。大数据时代的建筑工程项目管理中,需要应用5G通信技术、无人机技术、VR/AR/MR虚拟/增强/混合现实技术、RFID 射频识别技术、AI识别技术、BIM 建筑信息模型化技术、Digital Twin数字孪生等高新技术,我们需要掌握各类数据收集、分析与应用的技术和能力,利用大数据处理技术实现建筑工程项目的科学、高效管理。各异构系统的数据呈现海量、动态、多源的特点,需进行加工处理、分析、判断和降噪后,得到有价值的数据结果。大数据的应用为建筑工业化的实现以及现代化的工地现场管理提供了强大的技术支撑,从而能够在更加广阔的时空范围内实现数字化的智慧工程管理。


因为大数据是AI取得快速发展的关键,而工程建设行业的数据量尚未达到大规模机器学习和深度学习的量级。这就更需要整个行业借助项目管理、数字孪生等技术,大量、持续地获取建设过程中的各类数据信息并集中存储、共享云端,为下一步工程建设各领域的深度学习和AI产品成熟创造条件。


工程建设的数字孪生应用


“Digital Twin”数字孪生,是由美国NASA首先提出的,工程建设行业的数字孪生一般包含如下含义:在数字空间内,使用高度精确的数字模型来描述和模拟现实世界中的实体工程,通过实时采集真实信息并反映到数字模型以确保数字模型与实体工程的实时一致性和真实性,同时我们可以对数字模型进行全过程仿真模拟、分析和优化,从而做出更明智的决策、改善管理过程和现实世界。工程建设行业的全过程数字仿真不仅包含建筑产品本身,更要把生产设备、施工工艺、人员、材料、机械、工期、质量记录等各种信息包含进来,形成建造过程的完整记录。工程建设数字孪生应用案例如下:


· Digital Twin辅助设计优化。在设计层面,Digital Twin除了可以完成建筑场地规划、3D正向设计、日照测算、能量负荷测算、碰撞检测等任务外,还可以借助其强大的仿真模拟能力和云计算能力优化设计。


· Digital Twin辅助施工组织方案优化及模拟。Digital Twin可根据已有施工组织方案,将各模型构件按照施工工艺、工序和工期要求关联生成施工模拟动画。业主、施工及相关各方可通过此施工模拟动画研讨施工组织的进度安排、场地安排、工序安排、各类资源安排的合理性及问题,并进行优化和调整。


· Digital Twin辅助计量支付管理。实际工程中,业主和施工方对于计量的矛盾是很多工程的通病。在Digital Twin理念的指导下,通过综合应用“新基建”各项技术,实际工程将轻松地获取工程各专业实际进度、材料用量、质量检查情况及现场安全情况。通过Digital Twin平台可以辅助施工方自动完成工程量结算及相关费用的计算工作,并归集到适宜的构件颗粒度,接着就可以直接指导完成在线支付相关工作。


· Digital Twin辅助建筑运维管理。Digital Twin的一大关键进步是可以通过数字化手段,将原先无法保存的专家经验进行数字化,并提供保存、修改、复制和转移的能力。例如针对建筑设备运行过程中出现的各种故障特征,可以将传感器的历史数据通过ML训练出针对不同故障现象的数字化特征值,并结合专家处理记录,将其形成未来对设备故障进行精准判决的依据,并可针对不同的新形态的故障进行特征库的丰富和更新,最终形成自治化的诊断和判决。


· 通过Digital Twin平台实现项目各方协同管理和信息整合。传统项目在执行过程中,业主、总包、设计、施工、供应商等各方分别使用各自的专业IT系统工作,导致信息标准和精度不一致,无法在各方顺畅流转和共享,更谈不上构建数字孪生模型。通过Digital Twin平台的构建,即使各方使用的系统不同,但可在Digital Twin平台的规定下使用统一的数据交换标准,并逐渐形成整个项目的数字孪生模型。


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图片来源:百度


目前来看,数字孪生是解决工程建设行业建筑产品全生命周期管理的终极武器,而现场施工阶段在相当长一段时期内将依然是劳动密集型作业模式,因此工程建设的数字化实现路径也必定是漫长而充满荆棘的。


二、“新基建”将加速工程建设行业的数字化转型之路


虽然工程建设行业作为一个既古老又传统的行业已经存在了上千年的历史,但当前国家全力推行的“新基建”规划,已将传统的工程建设产业推向了数字化转型的风口浪尖。其中工程总包方和施工承包商无疑是工程建设产业链条中数字化转型的重中之重。


笔者认为,在数字化转型的过程之中,无论是工程总承包企业还是建筑施工企业都可以按照企业级和项目级两个层级来认识和践行数字化转型之路。


· 项目级的数字化转型。指以工程项目的数字孪生为目标,充分利用“新基建”中5G、IoT、区块链、大数据、AI、云计算等各类技术,实现数字化设计、采购、施工、运维和数字化无缝协同及项目全过程管控,并同时完成与企业级的实时数据联通和数字资产移交、支撑企业级数字化运营管控。


· 企业级的数字化转型。指在“新基建”的高质量融合基础设施体系支撑下,实时、全面的共享项目级数字孪生的各类数据资产,构建贯穿企业各层级的数字化战略执行管控体系,自上而下包括战略管控、经营管控和项目管控。工程建设企业的数字化转型,就是以拉通企业战略、经营到项目管控为核心目标,将人、设备资产、业务过程和企业运营管控都紧密地整合在企业级数字孪生模型中,支撑企业战略和关键决策信息及时、准确地在企业决策层、经营管理层、项目管理单元直至作业执行层的同步,同时以财务经营视角和业务视角检测战略执行的成效,从而辅助决策层优化战略、达成企业目标。


相信通过“新基建”在融合基础设施方向上对工程建设行业的持续赋能,工程建设行业的数字化和智能化转型路径必将更加清晰且越走越快。


作者介绍

陈龙(Leo Chen)  SAP中国工程建设行业资深顾问

陈龙先生有超过18年的基础设施、石油化工、民用建筑、核电及电力、航空航天、IT研发等项目密集型行业的工程建设及项目管理实践、咨询服务、企业业务及IT架构经验。有着丰富的工程项目管理咨询,进度管控、成本管控、合同管理、文档管控、采购管理、施工管理等方面的经验;熟知SAP、Oracle等国内外工程项目管理系统及工具软件的应用情况。




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