新时期，勘察设计企业如何做好数据协同？

基于行业多年协同工作探索与实践，协同设计从交互方式上大体可以分为以下两类：一是以文件传递交互方式的文件级协同和建立数据标准；二是以数据共享、分析处理为基准的数据级协同。

近年来，随着信息技术的迅速发展，很多勘察设计企业从不同方向、不同程度进行协同应用发展方向和解决方案的探索，已实现前期经营、项目管理、设计、校审、出图、归档、发送的信息化管理，建立各类业务应用系统和协同工作模式，并取得了一定成效，但是基本上还处在文件级协同的阶段。特别是国内各大勘察设计企业，无论是二维CAD设计还是三维BIM设计，协同设计工作的开展基本上还是以图纸文件或模型文件为基础，单位间、专业间以外部文件引用或互提文件作为协同工作的推进手段，只有少部分企业在进行数据级协同的摸索及应用。

本文结合国内部分勘察设计企业协同设计的实际情况，分析当前存在的问题，从数据协同方向切入，研究数据协同的工作模式，以期通过新的思路、新的技术实施数据协同，让企业内部各组织数据互通更加标准、快捷，协作联动更加高效，实现数据价值高效利用，助力企业高质量发展。

数据协同问题分析

近年来，信息技术的快速发展给工作带来了极大的便利。随着信息产业的高速蓬勃发展，全球信息技术进入新一轮加速期，大数据、云计算、物联网、虚拟现实、5G网络、人工智能等信息技术快速演进，企业中各种类型的数据也急剧增长。工程勘察设计行业企业体量大、设计工作量大，每天会产生大量业务数据，数据膨胀现象尤为明显。

各类数据种类杂多、标记不明、结构差距大、检索目的性差、变化过于频繁、流向无法追踪、缺乏安全保障、无法有效共享等情况时有发生，导致大量数据泛滥，出现数据隐患。此外，计算机辅助设计工具的推广与应用在给设计人员提供便利的同时，也会产生大量电子数据，需要耗费大量时间和精力用于数据查找、资料整理。为了解决生产项目管理、设计中的种种顽疾，引入数据级协同理论，运用新理念、新技术的支撑，有利于帮助勘察设计企业实现精细、协同、高效管理，为企业真正实现全过程数字化目标奠定坚实基础。

数据协同的必要性

企业数据协同以满足项目全生命周期信息协同管理的需要而产生，帮助企业内部各层级参与人员在项目的全生命周期内实现对管理、设计、交付等数据进行协同有效管理。大数据时代，海量、实时、多样的数据将像能源一样，成为战略性资源，一旦对数据进行聚合、专业性分析，就能相互作用、相互补充，形成数据网络，激发出“1+1＞2”的价值效应，提供新的预见和决策支持。

谁掌握数据、数据通道或利用数据产生价值的方法，谁就拥有了行业话语权。随着各类数据的不断累积和数据分析、治理、利用能力的不断提升，数据预见性将指导企业前进的方向，掌握了数据也就掌握了竞争力。正因为如此，数据协同能力及成熟度，成为各大企业的核心竞争力之一。

数据协同工作模式

当前，部分勘察设计企业文件协同工作模式基本上还是以流水线性作业过程协同方式为主：上游专业完成本专业设计工作后，提交给下游专业，下游专业在此基础上进行设计。一张设计图的完成时间，基本上是所有参与专业设计时间加起来的总和，并未发挥协同工作模式带来的生产效率提升的效用。

数据协同就是要改变当前低效工作模式，是协同设计的高级工作方式，将所有协同设计过程中产生的工作数据进行无缝共享。通过企业内部建立统一数据标准，以各应用数据为基础、以数据中心为核心、以业务流程为总线、以场景应用为目的，对数据进行归类、标记，将不完整、错误、重复的数据进行清理，对非结构化、半结构化数据进行转换，实现数据输入、处理、输出的一致性，使各单位、各专业、各应用系统、各终端间的数据实现数据协同。

数据协同路径探索

数据协同将改变企业当前的工作模式，包括组织机构调整、岗位职责重新划分、关键技术及设备应用、平台化配套建设等。数据协同是一个企业整体协同工作解决方案，需要从整体到细节进行多方面梳理，并通过持续优化完善，才能真正起到提质增效的应用效果。

整体策划

数据协同设计不只是针对图纸设计人员或某一部分特定人员，而是针对企业内部所有人员，是一个整体性解决方案。工作职责划分为三层：最底层主要用于帮助一线设计人员切实提高工作效率，其中包括快速设计、快速校审、快速提资、快速出图、快速归档等，不仅可以提高工作效率，同时还会持续产生大量真实有效的设计数据。

这些大量基础数据通过网络传输技术汇集到数据中心，为企业内部跨单位、跨专业、跨岗位高效协同工作提供数据支撑。以协同设计平台为核心、数据中心为集散地，从项目管理、设计全生命周期过程中收集全专业数据，以数据为载体，连接经营、生产、设计过程中的进度、合同、成本、质量、安全、交付、归档等所有信息，形成数据网络，为项目管理、监控提供数据支撑，从而达到减少设计变更、缩短工期、控制成本、提升质量的目的。

中间层是管理层，一个企业拥有多个项目，所有项目都在统一的协同设计平台上运行及管理，项目数据能通过协同平台进行多维度、多场景直观展示。管理人员能够通过项目的动态信息，快速分析出多个项目的进度是否延期、成本是否超支、安全风险隐患等数据，有效进行项目的资源调配、进度监控，为企业各业务间数据协同打下基础；最顶层提供完整真实的项目信息，便于企业通过多维度的信息归总、分析，为正确经营和决策设定方向。

建立数据标准

企业针对图纸设计内容发布相应的设计标准，但只停留在电子文档中，没有进行数据标准化，无法直接在设计过程进行自动化匹配。在图纸设计过程中，设计人员各自为政、随意设定，一方面可能造成设计成果下游专业理解障碍，加大沟通成本；另一方面也容易造成大量的资源浪费。因此，针对设计范围和业务特点，需完善企业设计标准，同时进行数据化转换，将设计活动或过程标准化。

设计标准化的内容主要包括：设计企业不同领域对专业的叫法不一，为保障多组织、多专业协同，需将专业进行专业名称代码数据标准化；阶段名称代码数据标准化；规范项目文件命名及存档方式，包括图纸及各种文档资料；设计成果版本数据标准化；分专业制定统一的项目设计模板，设计模板中包含各专业图层、字型、线形等；制定标准的项目计划进度表、提资模板、校审记录等；按项目设计类型归纳设计标准图，设计标准化对外可以保证高质量的设计成果，对内可以提高工作效率、降低成本。同时，协同与标准化两者可以成为一个整体，配合协同工具一并做到标准化设计。

在企业内部，制定统一的相关标准，协同设计平台各业务子系统之间以及与其他信息管理业务系统之间，所有数据都按照统一数据格式进行导入、处理、输出，基于统一标准接口解决数据对接、数据互通的基础问题。

数据中心建设

互联网时代，大量人员行为数据、业务数据如何存储、利用成为一个重大问题。如果采用现有的磁盘和服务器存储方式，不仅在数据保障、存储安全上存在重大隐患，也不利于高效提供数据管理及应用。建设统一存储、管理及应用于一体的数据中心，为企业提供优质高效的服务、降低成本、提高效益，成为未来发展趋势。

数据中心提供以下几种能力：

数据集成能力。通过数据中心与各业务系统集成，将各业务系统提供的管理数据、生产数据、设计数据统一汇总，为数据中心提供全面基础数据来源。

数据融合能力。进入数据中心的数据都被转化为统一标准的数据，并且和原有数据有机融合在一起，形成一张巨大的数据和信息网。一旦数据网中的某个数据发生变化，与其关联的数据所有者会接收到变更信息。

数据追踪能力。对数据版本进行管理，使得各专业能方便查找和追溯到任何关键的历史数据，从而避免数据版本错乱或丢失。

多维存储能力。原始存储方式只能进行电子化图档文件存储，对于多维数据存储无能为力。数据中心用以存储结构化、非结构化、半结构化的设计成果，取代电子化存储成为设计企业的基础资料库、信息库。

关键技术应用

一是数据分析技术。通过大数据分析技术，对项目全生命周期过程中产生的结构化、非结构化、半结构化等多维度海量数据分析处理。通过建立相关的业务管理模型，进行企业数据分析、处理，从中挖掘潜在的价值，并结合分析结果进行预测反馈。随着设计企业协同设计的实施推广，项目管理过程的数据也将成倍增加。对这些数据进行收集沉淀、分析再利用，有利于企业更好地预测项目风险，优化项目管理过程，帮助设计人员提取设计经验及问题，并为相关后续项目提供借鉴。

二是分布式存储技术。国内设计企业机构多、分散在全国各地，人员众多，产生的数据量大、吞吐量高，普通数据集中式管理存储存在性能及扩展瓶颈，采用设计企业总部—分支机构多地建设数据中心分布存储模式可以解决，通过将存储设备按组织机构分散地域分布部署，数据按最近数据中心原则就近存储，将数据分散存储于多个数据中心，各个数据中心通过专线网络相连，对这些数据中心的资源进行统一管理，从而大大缓解带宽压力，消解传统的本地文件系统在文件大小、文件数量等方面的限制。

平台化建设

设计成果数据是设计企业的显著特征和重要价值，从数据集成价值最大化的角度出发，只有建立协同设计平台，以项目执行全过程为主线打通管理过程与设计过程，以制度和规范调动各参与部门能动性，通过数据中心融合各专业数据，才能实现多专业数据协同设计。

通过数据协同设计平台实时获得真实有效的数据，同时建立和形成企业的公共数据库，形成企业的数据资产，通过信息技术手段对数据进行处理分析，基于数据驱动进行经营管理和决策。通过企业数据协同设计平台，实现企业各级组织在项目各阶段的任务协同、业务协同、数据协同，进而实现组织各方的共享协作，逐步形成高效协同设计工作平台。

结语

对于国内勘察设计行业而言，数据协同设计当前主要用于实现信息与资源的共享、整合及利用，可以帮助设计企业降低成本，提高管理效率、管理水平、设计效率、设计质量。作为一种高级协同工作方式的集中体现，国外诸多设计企业通过数据协同设计的有效实施，实现了由量变到质变的提升。由此证明，数据协同设计是行之有效的。通过数据协同的实施，管理者能够通过数据判断流程和工作安排的合理性、有效性。

从而在问题中不断进行业务、人员的调整优化，借助数据处理分析的能力，基于现实运行的业务、流程、人员等进行综合分析，做出关于未来形势布局的理性化判断；通过全面企业数据分析，为高层管理者呈现企业运营的全场景数据视图，辅助其进行科学决策。未来，数据协同设计的应用有助于提升企业核心竞争力，推动我国勘察设计行业在更广阔的舞台上成就更大梦想。

文章来源：中国勘察设计日志；

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