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    數字策略“闖進”智慧建筑生態圈

    2022-10-11 10:31 物聯傳媒
    關鍵詞:智慧建筑

    導讀:隨著經濟社會的發展以及消費需求的提高,現代建筑工程項目越來越復雜,對工程管理工作的要求也越來越高了。當下,在這個萬物互聯的時代里,得益于信息技術的快速發展,將數字化引進建筑工程項目中,已是建筑行業市場的運行趨勢。

    隨著經濟社會的發展以及消費需求的提高,現代建筑工程項目越來越復雜,對工程管理工作的要求也越來越高了。當下,在這個萬物互聯的時代里,得益于信息技術的快速發展,將數字化引進建筑工程項目中,已是建筑行業市場的運行趨勢。

    “2020年,更好的數據策略可能會為全球建筑行業節省1.85萬億美元(1.58歐元),以此減少安全事故、變更訂單、項目延誤、預算超支和重復工作?!边@是Autodesk和FMI公司在2021年的一份報告里對此事進行了深入的探討,并把它概述為建筑行業公司制定正式項目數據策略的原因和方式。

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    “數據圈”帶來的挑戰與機遇

    伴隨著物聯網技術以及智能傳感器的不斷發展與成熟,增強現實(AR)、數字孿生、智能建筑技術、BIM(建筑信息建模)工具等先進技術的出現,建筑行業以及整個AEC行業正在快速實現數字化發展,而參與建筑環境項目的參與者們也在潛移默化中加速數字化轉型的步伐,從而導致數據量的急劇增長,不可避免地促成了建筑行業“數據圈”的出現。

    面對建筑行業數字化趨勢下數據的增加,除了收集數據的直接功能和目標之外,同時也帶來了其他的發展機會,如下:

    數據密集型建筑4.0方法,數據驅動的洞察力能夠識別風險和潛在問題,同時數據驅動的洞察力能夠創造新機會的可能性,使得建筑行業的轉型有時被稱為工業4.0。

    生態系統和數據交換/協作模型,不僅可以提高效率,還可以在整個建筑行業價值鏈和已建成的資產生命周期中實現創新。

    然而,“數據圈”的增長并不僅僅只是帶來新的發展機遇,同時也面臨著數據管理方面的一些挑戰。例如:1)大量數據不可用;2)大多數的公司在決策過程中容易忽略數據;3)使用數據策略意識薄弱。

    在此,不得不提及“不良數據”一詞。不良數據即不準確、不完整、無法訪問、不一致或不合時宜(因此無法提供可操作的見解)的數據。在Autodesk和FMI公司的報告中,其估計了不良數據可能會在2020年給全球建筑行業造成高達1.85萬億美元(1.58歐元)的損失。

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    來自:全球建筑行業不良數據的成本-歐特克和FMI的完整報告

    “不良數據”的性質和原因

    出于正確的意圖,但在收集數據上可能產生了錯誤,從而導致數據的不準確/不正確;工程項目中,因其上下文的特定數據缺失,導致收集了錯誤的數據來實現特定目標……由于種種原因,導致“不良數據”的出現,這也就造成了錯誤的數據不被允許做出決策和改進,從而無法避免問題的出現。

    其中,不準確/不正確的數據、缺失的數據以及錯誤的數據是導致項目數據不良的最常見因素,而數據輸入不一致是導致不良數據的最大原因。

    值得注意的是,僅是這些“不良數據”的產生,就導致了成本的增加。如果出現超過一半的不良項目數據,那么在50%的情況下就會導致決策的不善。而基于不良數據的決策,將使該行業在返工方面花費886.9億美元,而這就占了2020年所有返工的14%。

    不過,我們要清楚地認識到,數量并不是數據中唯一重要的事情,質量才是第一位,特別是要避免使用不準確的數據而做出錯誤的決策。這也是為什么從本質和基礎開始的漸進式數據戰略方法通常是最好的眾多原因之一。

    建筑公司應該做什么?

    隨著建筑行業數字化的快速發展, Autodesk和FMI指出,在過去三年中,可用的項目數據量翻了一番。其中,項目數據包括模型數據、照片、文本文件、傳感器數據和衛星圖像等。

    事實上,數據策略也不僅僅只跟數字工具有關,正式的數據策略的實施還與積極的項目成果、成本節約和競爭優勢息息相關,而建筑公司在這其中發揮著重要的作用。那么,建筑公司應該做什么呢?

    Autodesk建筑解決方案歐洲、中東和非洲地區總監邁克·佩蒂內拉指出:“數據策略的成功不僅與數字工具有關,建筑公司也需要合適的公司文化,以及對技術熟悉和自信的人才?!?/p>

    首先,建筑公司在項目中要采用數據策略,可以消除許多可避免的建設成本,包括直接成本和間接成本。而其中最為明顯的是,使用良好數據做出的決策,可以更好地推動企業達到更高的績效水平。

    除此之外,數據管理在數據策略的實施中也發揮著重要的作用。建筑公司可以通過收集、管理和使用數據來支持決策活動,從而改進公司的數據實踐。

    與此同時,以下是“在施工中利用數據優勢”報告新聞稿中的一些建議:

    數據戰略和數字業務戰略齊頭并進。首先,定義數據策略,使施工團隊和組織能夠處理相關、準確和完整的數據集,以做出始終如一的高質量數據驅動型決策。其次,確定最重要的因素,采取循序漸進的方法,選擇有意識的數據策略,支持一致的數據驅動決策。

    遵循建筑公司的數據實踐。建筑公司的實踐是將項目數據納入其決策,包括定期的數據質量審查;標準化的數據收集、報告和監測做法;在通用數據環境中構建數據,實現集中訪問。

    確保團隊具備適當的數據管理和分析技能。在組織及其合作伙伴的生態系統中,倡導數據文化至關重要,而數據管理和分析技能的存在對于有效工作發揮著重要的作用。

    為現場做出決策的人員提供實時數據的支持。在數據實踐中,這意味著要在正確的數據策略和準確的數據之上,通過關注移動、云端等應用程序來提供實時數據。其中,智能手機就有大量的解決方案可以實現數據采集。

    接受數據策略的培訓。通過腳踏實地的方法,展示數據策略的優勢,讓建筑公司的高管們認識數據策略的優越性,并讓團隊接受培訓。

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    在2021年建筑中利用數據優勢--信息圖報告Autodesk和FMI

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