盾構工程領域的數據中臺建設研究

文｜陳可 劉綏美 楊夢柳 譚遠良 劉祥

一、引言

新一輪科技革命和產業變革正在迅猛發展，全球經濟正處在一個前所未有的變軌期。其中，數字經濟代表了未來經濟的發展方向，已成為經濟增長的核心要素和企業競爭的關鍵領域。數據價值的日益彰顯，使得數據成為助力經濟轉向高質量發展階段的重要內容。

數字化成為中央企業提升核心競爭力的關鍵。阿里巴巴最初提出數據中臺概念,更多企業聚焦數據資產匯集、數據開發建模、數據服務。數字化轉型是一個通過不斷的“數字變革循環”向更高層次演進的過程。在此大背景下，近年來中國中鐵積極推進“數字中鐵”和“智慧中鐵”建設，力求在實踐探索中推動數字化轉型向縱深發展。2020年8月，國資委印發《關于加快推進國有企業數字化轉型工作的通知》，正式定調數字化轉型為中央企業下一步的工作重點。在宏觀政策背景下，中國中鐵體系下的盾構施工企業也進行了數據中臺的研究。以中臺建設快速匹配企業所需能力的資源，為高頻多變業務需求進行快速響應。中臺的核心是“共享”和“復用”,基于數據中臺收集盾構工程所涉及的不同系統中的相關數據，對其進行清洗、轉換、存儲，并提供數據服務，打破數據壁壘，提升數據價值，是企業數字化轉型尋求高質量發展的核心路徑。

二、盾構施工企業常見的數據問題

企業在發展過程中，會引入各種信息化系統。由于缺少頂層規劃，會出現以下問題：

（一）數據分散存儲于各業務系統中，形成數據孤島

設備管理系統、物資管理、知識共享系統、財務等眾多信息化系統，相互獨立，彼此缺乏聯系，存在數據煙囪。

（二）指標統計口徑混亂

由于各部門所關注的指標視角不同，同一個指標名稱在不同部門可能有不同口徑，且由于缺少統一管理規范和技術規范，造成數據沖突,發生歧義等問題。

（三）KPI上報效率不高，管理者無法便捷直觀地獲取業績指標

通過手工或者半手工方式提供KPI報表，管理層、決策層很難及時獲取所需要的數據指標，而且多個報表未整合一起，數據表達不直觀，問題暴露不明顯。

三、盾構施工企業數據中臺建設方案

盾構施工企業數據中臺建設以“需求驅動、急用先行”分步推進，同時以四層結構為實施方式開展，戰略層次如圖1所示。

圖1 盾構施工企業構建數據中臺的戰略層次

第一層為數據治理與數據倉庫建設，通過數據采集、質量檢測、數據清洗、數據轉換、數據存儲等技術手段形成統一的匯聚到數據中心的標準化、高質量的數據資產庫。

第二層為指標體系、可視化、數據共享等基礎應用建設，通過領導駕駛艙、經營管理報表、盾構項目全景監控、數據服務等數據應用場景，實現數據的初步使用。

第三層為數據挖掘、面向業務場景的數據高級應用，通過深入數據挖掘、人工智能等技術，深入挖掘數據價值實現數據深度應用，例如盾構機的預測性維護與維修、物資供應商的評級與主動推薦等應用場景。

第四層是全面企業運營的數字化支撐建設，使數據中臺完全成為企業數字化轉型的基礎平臺，如企業經營數據的精細化、人員考核績效的可量化和精細化等。在實施數據治理和數倉建設打好數據“地基”的同時，需要從業務需求和應用場景的角度，落實需求驅動，每一階段既有“地基建設”，也有面向業務部門的應用場景，確保每一階段產生實際的應用價值。

四、盾構施工企業中臺的實施路線

以“理、規、治、用”原則開展中臺建設，分別為數據梳理、數據標準、平臺落地、數據服務和數據應用。

（一）數據梳理

通過業務調研和技術調研，結合元數據采集，對盾構施工企業的核心系統的數據字典、數據標準、數據流向等進行梳理，形成數據資產清單、數據流向、血緣分析等初步成果。數據梳理涉及盾構機、工地管理類、企業ERP、商業服務類網站四大類。

（二）標準制定

盾構施工企業相關的主要數據標準，包括盾構機、組織機構、人員、會計科目、合同、項目、客戶、供應商、物資等。以業務部門為主體，信息部門參與，結合行業、上級公司和企業自身發布的標準，形成盾構施工企業特有的數據標準，并采用意見收集、集中辦公等方式細化和明確，通過迭代優化進行數據標準的完善與確認。

盾構施工企業資質等級的標準代碼編碼規則可界定為：總承包、專業承包、勞務分包、無，分別用01、02、03、04表示；具體的工程分類使用順序碼，用2位數字代碼；總承包和專業承包級別中的特級、一級、二級、三級分別用00、01、02、03表示；勞務分中的不分等級、一級、二級分別用00、01、02表示。

（三）平臺落地

以基于大數據平臺結合關系數據庫進行搭建，開展核心數據的抽取和匯聚，盾構機、電瓶車等設備數據通過物聯網發送到數據中心，業務系統（如人力、財務、物資、租賃等）通過ETL工具抽取到數據中心，并按照標準進行數據清洗、轉換和融合，形成統一的、分主題數據資產。經過與企業實際運行情況結合與對比，最終采用分層操作性數據存儲（ODS），綜合數據倉儲（DW）、數據挖掘（DM）技術架構體系來實現。數據資產框架包括：盾構機、工地、物資、配件、工程師、租賃、合同、項目、訂單、科研等主體，基于上述主題來分類組織數據，以便高效、整潔、快速利用數據資產。充分使用大數據平臺的先進產品和組件服務，為前端領導駕駛艙、智慧工地、項目360全景監控、盾構機監控與維修、盾構機租賃、倉儲及配件管理等應用提供數據支撐。

（四）數據應用與數據服務

在數據融合的基礎上，通過盤點梳理和標準約束實現數據資產化，再對高質量資產化數據進行二次加工形成主題模型（如項目、合同、工地、人財物等），提供對內、對外的數據服務，最終達到數據服務化的目標。數據中臺對業務端的支持可以分四條工作主線：

1.

調研梳理各個業務部門和公司管理層關注的指標體系、重點工作指標體系，形成領導駕駛艙，匯總財務、人力、營銷、生產等信息，推進經營管理層及時掌握企業經營情況和重點工作推進進度。建立“用數據說話”的工作環境。

2.

數據中臺的數據可與業務系統相結合，從而提升業務系統的能力，更好幫助到一線員工或生產單位。

（1）強化盾構機的主動維修與服務

如圖2所示，在打通監管平臺、調度平臺、技術支持平臺等多個系統數據的基礎上，結合智能維修系統，以“提升用戶滿意度，變被動服務為主動服務”的原則，通過服務發現、服務策劃、服務過程、服務管理的流程，全面提升主動維修與服務能力，提升客戶滿意度，從而提升企業效益。在將來允許數據接入的基礎上，還可以打通制造廠商與盾構施工企業的數據，以便獲得生產廠商更好的數據支持。

圖2 數據中臺數據應用與服務流程圖

（2）工程全景分析與安全管理

通過整合智慧工地的相關數據，包括：進度管理、質量管理、安全管理、物資管理、人員管理等信息，在數據整合的基礎上進行工程項目的360度全景分析，幫助領導層、管理人員、工程人員實時了解全國各地項目的進度、質量、安全、物資、人員、成本等情況。

3.

通過數據中臺的數據服務層，對接盾構施工企業的內外系統，包括打通內部數據孤島，縱向對接上級公司數據，橫向對接盾構機制造企業、合作伙伴、供應商、政府監管部門數據。在確保安全的基礎上，實現數據的橫縱層面的雙向流動，從而實現產業鏈、生態鏈的整合。內部整合裝備制造企業的生產、維修、零備件等數據，實現對維修服務全鏈條的支持；或整合業主單位系統數據，更好與業主、其他供應商的形成供應鏈互動與合作等，如圖3所示。

圖3 數據中臺數據信息貫通示意圖

4.

作為前三種方式的補充，使用即席查詢功能來快速響應業務部門需求，幫助業務部門“用數據說話”，解決業務部門需要用數據但找不到數據的困境。即席查詢是BI中的核心功能，它能讓用戶根據需要從數據倉庫中獲取所關心的數據，進行分析和處理。

五、盾構施工企業數據中臺資產挖掘應用

在盾構施工企業中臺形成的數據資產和數據服務的基礎上，可進一步進行數據挖掘，從而實現企業數據的資產化和價值最大化，實現盾構工程建設大范圍、全方位、實時準確高效的運行控制與管理：為設計研發提供基于大數據的反向優化設計；為施工單位提供數字化隧道建設工地管理服務和智能化設備的銷售或租賃；提供高效設備預防性維保服務，盤活隧道施工設備零配件供應商的資源；構建企業知識圖譜，形成知識沉淀，大幅度提升盾構產業智能化服務能力。

六、結論

數據中臺的建設是長期性的，收益同樣是長期持續的。首先,針對頂層管理引領不完善問題，開展組織架構建設，構建跨部門、跨業務的數字化建設小組，提升全企業的數據質量意識，培養大數據方面的專業人員，為企業數字化轉型作鋪墊；其次，針對目前業務部門工作過程中的數據孤島、數據不一致，數據多頭錄入，工作效率低等問題，通過數據標準建設和數據貫通，可以有效解決上述痛點，促進各業務部門工作效率的提升；再次,為解決數據資產分散、統一監管難、數據服務難應用等問題，通過對數據盤點梳理、采集匯聚到數據中臺形成數據資產，依托數據應用和數據服務，有效幫助業務部門，提升工作效率和管理水平；最后，針對各老舊系統數據庫資料不完善、數據流向混亂等問題，與各廠商加強溝通，從現有資料出發，形成盾構施工企業的數據資產清單，依托數據中臺、數據服務等平臺資源，優化升級，建立多維度、多領域數據分析挖掘機制，持續產出數據價值。