《数字化应用在工程管理中的实践》
数字化工具在工程管理中的原则、方法及实践
【课程背景】
随着数字化转型的加速，工程管理领域正经历深刻变革。传统的管理方式面临效率低下、信息孤岛和决策滞后等问题。数字化工具（如BIM、IoT、AI）为工程管理带来了新的可能性，但也伴随着技术选型、数据治理和组织变革等挑战。本课程旨在帮助学员掌握数字化工具的核心逻辑与落地方法，提升其在工程行业管理过程中的效率与决策能力。
【课程收益】
掌握数字化工程管理的基础知识与核心工具；
熟悉BIM、IoT、AI等技术在工程管理中的应用场景；
了解数据管理与分析的基本方法；
具备实际数字化项目管理经验；
独立制定和实施数字化管理方案；
提升职业竞争力与技术创新能力；
掌握团队协作与数字化转型推动技巧
【课程特色】
紧凑实用，逻辑严密；科学方法，直指核心；注重实战，学以致用；案例生动，学习投入。
【课程对象】
项目经理、工程师和技术专业人员、业决策者与团队领导者、工程管理专业学生。
【课程时间】一天6小时
【课程设计亮点】
实战导向：每个理论模块搭配真实案例（正面/反面）；
层教学：从理论到实践，适应不同岗位需求；
互动形式：设置小组讨论与模拟演练，增强参与感。
【课程大纲】
1.数字化工程管理概述
数字化为何成为必然趋势（成本超支、工期延误、信息孤岛）；
jrhz.info数字化演进的四个阶段（电子化→信息化→智能化→生态化）；
数字化与传统管理的核心差异（从“经验驱动”到“数据驱动”）；
案例：中建某局从传统CAD到BIM集成的转型路径。
2.数字化核心技术工具
BIM（建筑信息模型）深度应用（3D→4D→5D→6D）；
物联网（IoT）与智能工地（传感器、AI摄像头、人员定位）；
云计算与协同平台（Autodesk BIM 360、Microsoft Teams）；
案例：某项目BIM协同设计避免300+管线冲突。
3.工程数据管理与分析
助理135数据采集与治理（设计图纸、施工日志、传感器数据）；
3725数据分析与可视化（Power BI驾驶舱仪表盘）；
6637数据驱动的决策优化（机器学习预测材料价格波动）；
案例：某EPC项目利用数据回溯减少15%机械闲置时间。
4.案例：项目级的数字化管理实践
1.人工时管理
数据采集：通过移动终端或IoT设备实时记录工人工时；
数据分析：利用Power BI生成人工时效率报告，识别低效环节；
案例：某石化项目通过人工时数据分析减少10%人力浪费。
2.进度管理（P6与Power BI整合）
数据整合：将Primavera P6中的进度数据导入Power BI；
可视化分析：生成甘特图、关键路径图及进度偏差预警；
案例：某基建项目通过P6与Power BI整合实现进度偏差实时监控。
3.质量管理
数据统计：利用移动端App记录质量检查结果（如焊缝合格率、混凝土强度）；
趋势分析：通过Power BI生成质量趋势图，识别高频问题；
案例：某核电项目通过质量数据分析将缺陷率降低20%。
4.综合驾驶舱
多维度数据整合：将人工时、进度、质量、成本数据统一展示；
实时决策支持：通过Power BI驾驶舱实现“一键式”项目管理；
案例：某EPC项目通过综合驾驶舱提升管理效率30%。
5.工程企业的数据化实践
成功案例：
中建某局：BIM技术减少80%图纸冲突，工期缩短10%；
中石化EPC项目：P6与Power BI整合，进度偏差控制在5%以内；
某地铁项目：AI监控与无人机巡检，安全事故率降低30%。
挑战与应对：
数据孤岛：建立统一数据平台，制定标准化规范；
技术选型：从试点项目入手，采用SaaS模式；
组织变革：制定激励机制，提供系统培训；
数据安全：采用混合云架构，遵守隐私法规。
小组讨论：如何解决数据孤岛问题？如何说服传统团队接受数字化工具？
6.未来趋势与实施策略
前沿技术展望（5G+边缘计算、元宇宙、区块链）；
企业实施路径（评估现状→试点项目→规模化推广）；
伦理与风险（数据隐私、技术依赖风险）；
课程总结与Q&A。
