BIM成功应用路线图

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1、功应用路线图文陈磊 鲁班咨询 高级咨询顾问术在项目管理中应用成功与否，相关的 软件系统是基 础，配套的 专业人员、管理制度、 应用流程等才是关键。成功的应用 案必不可少。术在项目管理中应用成功与否，相关的软件系统是基础，配套的专业人员、管理制度、应用流程等才是关键。俗话说得好：没有最好，只有最合适。企业中的应用也是如此，只有适合企业的才是最好的选择。根据新鲁班杂志的调研（见图 1） ，施工企业中有近 90%的人员觉得 价值非常大，没有人认为 有价值。但目前大部分企业都苦于无从下手，或者还处在尝试摸索的阶段，如何成功实施 为目前大家普遍关注的问题。图 1 价值单单通过采购 件系统是难以真正成功应

2、用。企业 践中会发现软件系统的操作学习相对比较简单，通过一定时间培训，大部分企业员工都会操作。问题在于如何跟自己的工作相结合，如何利用 供的数据进行管理。甚至有些应用需要其他岗位来提供基础 型和完善 型，以保证基础数据的准确性和及时性。用的过程为“创建” 、 “管理”和“共享” 。不同的岗位在整个应用过程中承担着不同的角色，使用不同的软件系统，只有每个人整体应用才能发挥出价值。现实情况是，企业员工对新事物会有本能的抵触心理，而且会改变平时的一些工作习惯，因此一碰到问题都归结于软件和系统的功能不行。同时企业高层也没有看到成功案例，缺少推行的决心和信心，导致项目最后失败。直接使用 件系统的应用方案

3、已经证明不可行，只有制定完善有效的实施步骤 能在企业中落地开花。通过大量成功项目的实施经验总结，也吸取了大量失败项目的教训，我们制定了 功应用路线图（见图 2） 。当然并不是所有企业按照线图实施就一定能成功，因为这里还涉及到很多客观因素，至少在成功路线图的指引下企业知道该如何来做，可以帮助企业提高实施应用的成功率。聘 请 专业项 目试 点成 立建立 体系普 及推 广建 立 企业 级 基础 数 据库与图 2 功应用路线图聘请专业 队随着 念的普及以及 用案例的增加，企业对 解的程度也在相应提升，但这种认识还存在着片面性以及杂乱性。通过短时间的学习，企业通过书籍、培训、观摩等各种途径获得了大量的

4、息，但如何对这些 息进行归纳和梳理，结合自己企业形成一套可行性的方案，大多数企业还是一筹莫展。这时候聘请专业 问团队可以使企业少走很多弯路，利用专业 队的研究成果，案例经验，结合企业自身的情况，制定 用短期和长期计划。专业 队可以帮助企业进行 用规划、目试点标杆树立、础培训、培养才、建立企业 用体系、解决过程中的 问、对 用过程纠偏等等。图 3 用架构项目试点根据新鲁班杂志的调查显示，目前施工企业在尝试项目中应用 术和准备一年内开始尝试项目使用 术的占到了 76%（见图 4） 。说明施工企业已经有这个意识，开始在项目中试点 术，但如何宣传合适的项目也是决定 续能否在企业中落地开花的关键。没 有

5、 且 一 年 没不 准 备 应 用,29%没 有 但 一 年 内准 备 应 用, 24%有, 47%是 否 在 项 目 中实 施 是否在项目中实施 用过程中切忌完美主义。过分追求 术的细枝末节，考虑应用的方方面面，一定要有 100%的把握才去行动，结果往往会是原地踏步。 为一项新技术，其发展和成熟会有一个过程，现阶段 定还存在一定缺陷，例如设计、施工、运维三个阶段 用相对独立，各专业 型接口还不完善等等。但是我们要看到目前 为企业解决的问题价值已经非常大，是先做起来，利用 有价值帮助企业提升，还是等企业都应用成熟了才开始尝试？用最佳的切入点还是通过项目的实际应用，在应用过程中掌握和熟悉 养自己

6、的 立适合企业的 理体系。通过试点项目在企业内形成标杆，通过 目的成功应用消除大家的疑惑和抵触，坚定大家应用的决心和信心。同时把试点项目的成功应用经验推广应用到其他项目中。对于试点项目的选择需要遵循几个原则：一是项目越早启动 果越好，价值在于事前，对于已经施工的部分，值就很难发挥出来。另外在正式施工前进入有利于做好各项基础准备工作，有利于专业 队和项目管理人员进行磨合。在项目施工过程中实施 场管理人员的精力和时间有限，对 利开展会产生影响。二是项目体量和难度需达到一定规模，体量越大和复杂度越高的项目中价值体现越明显，普通的项目管理相对简单和轻松，即使 功应用也很难起到标杆价值。例如住宅项目，难

7、度很小，类似工程大家做了很多，已经驾轻就熟，很多施工工艺和复杂节点在住宅项目上也很难体现，例如安装的管线综合。因此在大型复杂项目上，管理人员在施工管理中会有力不从心的感觉，因此他们对 习和配合的热情度会更高。成立 心在试点项目的过程中就可以根据企业情况建立 目组，由项目部和总部管理人员组成，并且增加企业需要培养的 才，通过项目试点过程中对人员进行培训，并且以这部分人员为班底成立企业心。企业 心的职能：1） 创建和管理公司所有项目的 型；2） 建立基于 企业级基础数据库；3） 培训和指导各部门和各项目部 用；4） 对各级部门 用进行考核和检查；5） 完善和整理企业 用管理制度；6） 配合企业项目

8、投标中 应用（商务标、技术标） ；7） 研究和尝试 合企业更多应用价值（包括运维阶段应用等） ；8） 心的成立价值在于建立企业级基础数据库，形成基于 型的协同和共享平台。解决上下信息不对称的局面，解决企业内部管理系统缺少基础数据的困境，为企业各职能部门的管理提供数据作为支撑，让企业管理人员可以随时、准确、快速获得项目相关数据。建立 理体系术只有跟企业管理相结合起来才能真正应用，发挥巨大价值。 应用不是简单工具软件的操作，它涉及到企业各部门、各岗位，涉及到公司管理的流程，涉及到人才梯队的培养和考核，需要配套制度的保障，需要软硬件环境的支持。因此企业引入 是采购几套软件就完事了，需要通过聘请专业

9、队，开展 目试点，以企业 心为基础，结合企业自身情况，建立适合企业的理体系。系需要包括的内容：1） 企业 用总体框架（地位、价值、目标等）2） 关岗位工作手册；3） 用与岗位的培训和考核；4） 用嵌入公司各管理流程（材料采购流程、成本控制流程等） ；5） 各专业 模和审核标准；6） 型维护标准；7） 用注意事项；8） 用软硬件要求和操作说明；9） 普及推广用在全公司普及应用有个过程，从单个项目的试点到所有新签项目试点或者部分项目试点，最后扩展到公司所有项目。在普及推广的过程中对企业 理体系也不断进行完善。普及推广的过程中肯定会遇到不理解、抵触和反对的情况，所以之前的项目试点、心的建立以及 理体

10、系的建立就起到至关重要的作用，等于在推广过程中理顺了应用思路，并且告诉公司所有人员 用是有价值而且已经应用成功，无形中减少了很多阻力。普及推广的过程中，前期需要制定详细的推广方案，并且重点抓推广过程中的培训以及考评。建立企业级基础数据库解决市场与现场的对接、生产与成本的融合、计划体系的建立和实物量的控制，这是每家企业信息化建设的四大任务。要做好这四大任务，归结起来，就是数据源头的问题、数据创建标准的问题。企业内部管理系统目前在企业内部实施和应用比较普及，不过仍需深化项目管理的信息化，项目基础数据现阶段靠人工处理，创建、计算、管理、共享困难。这就导致：1） 项目部工作量大、效率低；2） 数据的及

11、时性、对应性、准确性、可追溯性差；3） 精细化管理程度提升不高；4） 协同效率低，错误多。真正要解决这些问题，让企业内部管理系统的价值进一步提升，企业须建立自己的基础数据库，这些数据库中最主要的就是 据库，以及其他跟 套的数据库例如标准构件库、企业定额库、指标库、价格库等。并且这些数据库保存在企业服务器中，可以跟 管理系统打通，形成企业真正的信息一体化。这块数据库的建立将为企业今后项目成本控制、历史数据积累、项目管理决策等提供重要支撑。图 5 鲁班软件企业基础数据库拓扑图与 通从新鲁班杂志的调研情况来看（见图 6） ，大家最期待的还是 后能与项目管理软件有效集成，占到了 企业信息化是一个整体，

12、 其中重要的一个环节，因此在 功应用之后，与项目管理软件的（通势在必行。图 6 对未来 期待用的最终目标是 业内部整体应用成功后，与企业 管理系统形成数据对接，实现企业内部信息化的协同管理。例如材料管理，前期先通过 型计算工程量，然后根据当地定额或者企业定额来分析出工程项目所需要的材料计划量。通过数据接口把材料计划量根据要求导入到 统中，型可以根据 统要求对材料计划量进行细分，按单体工程或单层或单个施工段等等。在材料实际领用过程中也可以利用 型对材料使用进行控制，例如领用施工班组领用 20 层镀锌钢管要 350 米，库管员可以快速在 型中查询 20 层镀锌钢管共用量是 306 米，根据技术人员

13、核对，加上损耗实际控制领用为 320 米，实际领用的数据则进入 统。项目过程中还可以对已经完成的工作，按节点对材料进行审核，通过 调取基础和地下一层的相关材料量，跟原来的计划进行对比分析，找出哪些材料控制中有问题，然后采取措施对后续材料管理进行改进。根据目前市场 接情况来看，需要对接的具体数据分为企业级数据和项目级数据。企业级数据：分部分项工程量清单库、定额库、资源库、计划成本类型等数据。项目级数据：项目信息、项目 目 位工程、业务数据。具体数据对应关系如图 7 所示：图 7 基于 造价基础数据与 统对接基 于 价 基 础 数 据 系 统单 位 工 程资 源 信 息分 部 分 项 工 程量 清 单 库 项 目 信 息费 用 类 型 单 位 工 程资 源 信 息工 程 项 目项 目 部项 目 分 项 结 构定 额 库 企 业 定 额项 目 清 单 定 额预 算 类 型 计 划 成 本 类 型业 务 数 据 业 务 数 据分 部 分 项 工 程量 清 单 库项目级数据企业级数据