数字空间驱动智能建造

面对复杂的内外部环境与百年未有的大变局，个性化制造特征突出又规模巨大的中国建筑业，亟待充分利用数据资源这一生产要素，优化资源配置、推动智能建造，更好地承担国家支柱产业的责任。本书聚焦建筑企业高涨的数字化需求，着力探讨数字化转型背景下的智能建造与数据要素工程化应用。

全书共分3篇，从理念、路径到实践，帮助建筑企业明确智能制造与数字化转型之间的关系，通过建设“数字空间”的体系与方法，梳理智能建造的愿景和核心诉求，以及企业数据管理的核心架构、核心要素和设计原则，形成基于全局数据库、数据资源平台、智慧运营中心的数字思维，解决智能生产、智慧应用等实际问题，具体包括基于数据空间的建筑全产业数字中台、面向全集团的BIM服务中心、装配式构件智能生产、融合中台能力的智慧工地应用、依托中台能力构筑5G智能检测、建设工程材料智能化检测、依托中台能力构筑智慧社区、智慧城市排水设施监测预警系统等内容。

《数字空间驱动智能建造》既可以作为广大读者全面认知数字化转型与智能建造的知识读本，也可作为企业信息管理人员、企业CIO\CTO\CEO开展智能建造项目的常备工具书，还能为数字化转型研究人员调研智能建造提供参考。

耿凌鹏，广东省建筑工程集团有限公司，集团副总工程师兼科技信息部部长。毕业于清华大学建筑结构专业，现任广东省建筑工程集团有限公司集团副总工程师兼科技信息部部长，教授级高工，中国土木工程学会理事，广东省土木建筑学会常务理事。

《数字空间驱动智能建造》共分3篇16章。第1篇理念篇，内容包括智能建造与数字化转型、建筑行业智能建造之路、建筑企业数字空间。第2篇路径篇，内容包括数字空间概念认知与总体架构、全局数据库、数据资源平台建设、智慧运营中心：数字化转型第一步。第3篇实践篇，内容包括、数字空间理想框架及实践思路、基于数据空间的建筑全产业数字中台、面向全集团的BIM服务中心、装配式构件智能生产、融合中台能力的智慧工地应用、依托中台能力构筑5G智能检测车、建设工程材料智能化检测、依托中台能力构筑智慧社区、智慧城市排水设施监测预警系统。

序

这是一本探讨数字化转型背景下的智能建造与数据要素工程化应用的书籍。

放眼世界，我们面对的是百年未有的大变局。随着经济全球化、逆全球化、新冠疫情、地缘政治冲突、新技术与创新带来的竞争，复杂的内外部环境变化使数字化转型成为企业的一道必答题，而不是选择题。

农业社会的生产要素是技术、土地和劳动力，生产模式是手工的单件生产；工业社会的生产要素增加了资本、管理和知识，生产模式是批量化的制造；数字化时代，数据资源成为新的生产要素，带来的生产模式是批量化的个性化制造，高效地满足生产、生活的个性化需求。

中国建筑业规模巨大，是国家的支柱产业，但在行业总产值不断扩大的同时，利润总量的增速却在放缓，利润率持续下降。建筑行业是典型的个性化制造，充分利用数据资源这一生产要素，优化资源整合配置、推动企业精细化管理、推动项目精益制造、推动智能建造、实现数字化转型已经成为共识。

智能建造离不开IT的支撑，IT的本源就是利用各种技术处理流程和数据，产生各种不同类型的应用。只不过信息化条件下，IT以管理的流程化为核心，而数字化条件下更强调数据赋能，也称为DT。从本源上来说，信息化是将手工作业用系统替代，记录了整个业务过程，保证了业务过程的规范化；数字化是在此基础上，对过程涉及的物理对象、虚拟对象在计算机空间内建立映射，让大家能够看得见、看得清企业、工程上的人和事，及其演变过程，达到各项工作的全程可见、高度协同，提升服务客户、用户的能力，高效地满足个性化需求，从而提高企业的核心竞争力。

数据无处不在，但杂乱无章的数据就像未经挖掘的金矿，很多企业都遇到不知如何收集、管理数据，收集了数据却又不知如何使用的问题。本书提出了建筑企业建设“数字空间”的体系与方法，探讨、尝试解决以下问题：

（1）智能建造的愿景和核心诉求是什么？

（2）企业数据管理的核心架构、核心要素和设计原则分别是什么？

（3）如何集中管理建筑企业各应用间的共享数据，保证基础数据的一致性？

（4）如何建立企业数据持续利用的机制，让数据“活起来”？

（5）如何利用指标数据建立企业数字思维，并迈出智能建造的步伐？

本 书 内 容

本书共分为3篇，第1篇（第1～3章）为理念篇，第2篇（第4～7章）为路径篇，第3篇（第8～16章）为实践篇。各章详细内容如下：

第1章探讨企业数字化转型的愿景与智能建造的关系，这是一个业务向数字化业务转变的过程，建筑企业应该从操作体验的提升、运营指标的可视、运营效率的提升、商业模式的转变这几个方面推进数字化转型，并以智能建造为抓手实践数字化转型。

第2章探讨建筑企业智能建造之路，包括其背景与目标，以及通过IT架构的转型、建设企业数字空间支撑数字化转型的必要性。

第3章介绍建筑企业“数字空间”的理论基础与核心要素，阐述建筑信息模型BIM的定义特征与发展历程，以及从工具BIM、工程BIM到数据BIM、智慧BIM的演进过程，并概要介绍建筑数字空间的关键技术。

第4章揭示数字空间与数据中台一体两面的本质，并厘清数字空间与数据资产、业务中台等诸多概念之间的区别，提出建设数字空间的“一库、一平台、一中心”的核心架构。

第5章提出以“全局数据库”集中存储各业务共享的数据，包括人、组织、项目等主数据信息和描述物理空间的BIM、CIM，并在不同数据间建立关联、建立数据版本，实现数字孪生（Digital Twin）和数字溯源（Digital Thread）。

第6章阐述“数据资源平台”的实践方法，通过建设一套可持续的“让企业数据用起来”的机制，在“集、联、治、用”实施方法论的指导下，以产品化的思维实现企业内部“投、融、建、管、营”数据与外部生态数据的双融合，不断将原始数据变为资产，为业务赋能提供一站式工具集。

第7章提出“智慧运营中心”的建设思路，通过建立战略、控制、操作各层级的指标体系，从目标结果与过程效率两个维度可视化反映企业经营和工程建设情况，帮助企业逐渐形成数字化思维，以用促建，站稳数字化转型的第一步。

第8～16章分享基于某建工集团等企业实践总结的数字空间理想架构及思路，具体解决包括基于数据空间构建的建筑全产业数字中台、面向全集团深化BIM应用在内的智能生产、智慧应用实战问题，实现装配式构件智能生产，打造智慧工地管理系统、5G智能检测平台，通过智慧社区方案提升居民幸福感，优化智慧城市治理等。希望与读者共同探讨如何发挥数据资源的价值，实现业务的数字化变革。

本书是我们对未来建筑企业数字化发展的思考，也是我们对智能建造与数字化转型的目标、场景以及数据要素工程化应用的实践总结，希望能对读者有所助益。

笔　　者

2023年5月

第1篇 理 念 篇

第 1 章 智能建造与数字化转型 3

1.1 数字化转型的逻辑起点是需求的巨变 4

1.1.1 生态协同的个性化制造 4

1.1.2 技术驱动的服务实时化 4

1.1.3 敏捷创新的降维式竞争 5

1.2 数字化转型目标：体验和效率的提升 7

1.3 数字化转型基础：数据要素工程化应用 8

1.4 数字化转型高级阶段：智能化时代 11

1.5 数字化转型愿景：企业大脑驱动企业运营 12

1.6 数字化转型起点：从数字化应用开始 14

1.7 数字化转型抓手：智能建造 16

第 2 章 建筑行业智能建造之路 17

2.1 建筑行业的智能建造之缘由 17

2.1.1 市场环境的大势所趋 17

2.1.2 变老变少的建筑从业者 18

2.1.3 建筑行业的现实困境 19

2.1.4 建筑转型的现实需要 19

2.2 建筑行业智能建造之困 20

2.2.1 建筑行业全流程工业化水平低 20

2.2.2 总体信息化程度较低 21

2.2.3 建筑行业产业链较长 21

2.2.4 建筑行业数字化起点较低 21

2.3 建筑行业智能建造之路 22

2.3.1 投资和融资升级：借助数字科技提效传统投融模式 22

2.3.2 建造和管理升级：整合云平台形成科学施工和管理 24

2.3.3 运营和维护升级：集成全量数据实现精细运维管理 26

2.3.4 体验和生态升级：互动与协同提升体验、打造生态 28

2.4 建筑行业智能建造之术 30

2.4.1 建筑行业数字化转型的关键：建设企业大脑 30

2.4.2 企业大脑：主动运营型企业的指挥中枢 30

2.4.3 企业架构与中台：企业大脑的顶层设计 31

2.4.4 数字中台：企业大脑的物理载体 34

2.4.5 数字空间：企业实现数字中台的基础 37

第 3 章 建筑企业数字空间 40

3.1 数字空间的理论基础 40

3.1.1 物理空间、虚拟空间和数字空间 40

3.1.2 数字空间的运行逻辑 43

3.1.3 数字空间的数据分类框架 44

3.1.4 数字空间的工程化管理特征 48

3.1.5 基于数字空间的数据应用 52

3.2 建筑行业数字空间的核心要素BIM 54

3.2.1 从MBD到建筑信息模型 54

3.2.2 建筑信息模型的定义 55

3.2.3 建筑信息模型的特征 56

3.2.4 建筑信息模型应用的演进 58

3.3 数字空间支撑BIM深化应用 59

3.3.1 从工具BIM到工程BIM 61

3.3.2 从工程BIM到数据BIM 61

3.3.3 从数据BIM到智慧BIM 65

3.4 建筑数字空间关键技术要素 68

3.4.1 大数据 68

3.4.2 人工智能 69

3.4.3 物联网 71

3.4.4 区块链 72

3.4.5 云计算 74

3.4.6 GIS技术 76

第2篇 路 径 篇

第 4 章 数字空间概念认知与总体架构 81

4.1 数字空间与数据中台 81

4.2 数字空间/数据中台与其他概念的关系 82

4.2.1 数字空间与数据资产 82

4.2.2 千人千面的数据中台 85

4.2.3 狭义数据中台与广义数据中台 87

4.2.4 数据中台与业务中台 90

4.2.5 数据中台与数据仓库 91

4.2.6 数据中台与主数据 95

4.3 数字空间与数据中台的核心架构 97

4.3.1 业务数据化、数据业务化、数据资产化 97

4.3.2 数字孪生、数字溯源 99

4.3.3 核心架构 100

第 5 章 全局数据库 104

5.1 集团企业基础数据管理面临的挑战 104

5.1.1 基础数据不统一导致数据不可信 104

5.1.2 模型数据难以贯穿建筑全生命周期 106

5.2 全局数据库的价值框架 106

5.2.1 数模分离支撑数据协同 106

5.2.2 流程简化降低运营成本 108

5.2.3 新型基础设施增强架构灵活性 108

5.3 全局数据库核心架构 109

5.3.1 全局数据库与业务系统的关系 109

5.3.2 全局数据库与主数据、数据仓库的关系 110

5.3.3 主数据管理的能力框架 111

5.3.4 主数据平台建设模式 112

5.4 主数据实施框架 113

5.4.1 场景梳理定方向 114

5.4.2 数据普查摸家底 114

5.4.3 数据识别破孤岛 119

5.4.4 分类编码建标准 120

5.4.5 价值运营促应用 123

5.5 主数据能力框架 124

5.5.1 数据模型定义能力 124

5.5.2 数据版本管理能力 126

5.5.3 数据集成抽取能力 126

5.5.4 数据分发共享能力 127

5.5.5 数据权限管控能力 127

5.5.6 数据全生命周期管理能力 127

5.5.7 数据血缘分析能力 127

5.6 主数据参考示例 128

5.6.1 客户主数据 128

5.6.2 物料主数据 129

5.6.3 组织主数据 131

5.6.4 工程项目主数据 132

第 6 章 数据资源平台建设 134

6.1 数据资源平台价值主张 135

6.2 数据资源管理实施路径 136

6.2.1 数据资源之“集” 137

6.2.2 数据资源之“联” 138

6.2.3 数据资源之“治” 139

6.2.4 数据资源之“用” 145

6.3 数据资源平台的核心架构 147

6.3.1 避免技术驱动的数据平台 147

6.3.2 分布与集中的数据架构 149

6.3.3 混合式存储的技术架构 151

6.3.4 治理运营一体的功能架构 152

6.4 数据资源平台的能力框架 153

6.4.1 数据建模：以模型驱动数据运转 153

6.4.2 元数据：数据资源摸家底 155

6.4.3 资源目录：全要素关联的资产掌控 157

6.4.4 数据服务：服务封装响应数据需求 160

6.4.5 知识图谱：构建智能化数据应用 162

6.5 基于现有数据构建数据分析模型 164

6.5.1 原始数据加工为分析数据 164

6.5.2 分析数据的基本概念模型 166

6.5.3 构建分析数据模型 169

6.5.4 四色原型梳理存量数据 170

6.5.5 基于梳理构建分析模型 173

6.5.6 宽表方式数据分析 176

6.6 数据编织 177

6.6.1 数据资源目前还无法“随心而用” 177

6.6.2 基于数据资产的多源虚拟视图 178

6.6.3 虚化与物化的智能化转换 179

6.6.4 多级递进的数据筛选编排 180

6.6.5 模拟现实的虚拟数据库 181

6.6.6 系统集成形成整体数据生态 181

第 7 章 智慧运营中心 183

7.1 数据可视化培养企业数据思维 183

7.1.1 数据可视，对外对内两张大屏 183

7.1.2 以用促建，建立企业数据生态 184

7.1.3 关注结果，也要关注过程优化 184

7.2 智慧运营中心的核心架构 185

7.2.1 运营中心业务框架 185

7.2.2 运营中心数据架构 186

7.2.3 运营中心的指标体系 187

7.3 敏捷迭代的运营中心指标实施路径 189

7.3.1 厘清指标与技术实现的关系 189

7.3.2 敏捷、迭代的指标实施过程 191

7.3.3 管控场景化，规范化指标梳理 192

7.3.4 指标全景图，可视化指标构建 193

7.3.5 可视化指南，标准化原型设计 195

7.4 面向复杂指标体系的指标治理 196

7.4.1 基于指标族谱的指标治理 196

7.4.2 指标命名规范 199

7.4.3 相似指标归并 200

第3篇 实 践 篇

第 8 章 数字空间理想架构及实践思路 205

8.1 基于成熟技术的完整体系 205

8.2 基于总体规划的逐步实践 207

第 9 章 基于数据空间的建筑全产业数字中台 209

9.1 健全数字体系 209

9.2 建立指标体系 211

9.3 形成数智决策 213

9.4 创造核心优势 214

9.5 夯实数字底座 216

9.6 中台牵引创新 217

第 10 章 面向全集团的BIM服务中心 218

10.1 广泛拓展领域 218

10.2 立足提质显效 220

10.3 BIM贯穿全程 220

10.4 进步源于实践 224

第 11 章 装配式构件智能生产 226

11.1 面临的问题 227

11.2 研制的内容 228

11.3 积极意义 235

第 12 章 融合中台能力的智慧工地应用 236

12.1 融合BIM打造数字孪生 237

12.2 面向用户打造友好应用 238

第 13 章 依托中台能力构筑5G智能检测平台 239

13.1 基于5G融合前沿技术 240

13.2 实现多端协同多设备协作 241

13.3 广泛的应用场景 242

第 14 章 建设工程材料智能化检测 243

14.1 突破核心关键技术 244

14.2 经济社会价值 245

14.3 引领行业标准 245

14.4 成果广泛应用 246

第 15 章 依托中台能力构筑智慧社区 247

15.1 产业推动打造智慧社区 248

15.2 标准先行促进平台落地 250

15.3 覆盖广泛场景服务民生 252

15.4 探索开放式智慧社区运营模式 254

第 16 章 智慧城市排水设施监测预警系统 256

16.1 针对需求实现多项系统功能 257

16.2 分层服务体现总体设计考量 259

16.3 打造多维技术优势 260

后记 263