马克老师《工程项目及企业数字化管理》

️《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）；

aspcms.cn

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。