恩典埃利斯
虽然现在大多数承包商使用数字工具和技术来收集和跟踪项目信息，但许多承包商缺乏一致和可靠的收集和记录过程。这会影响他们分析和识别问题、改进流程以及积极影响结果的能力。
问题不再是承包商是否在使用技术，而是他们如何使用技术，并对数据标准和流程产生积极影响。
最近一项来自Autodesk和Dodge Data & Analytics看着建造业的标准和程序．有趣的是，表示获取数据已经成为标准做法的总承包商(62%)几乎是贸易承包江南官网平台商(36%)的两倍。然而，顶级专业承包商喜欢麦金斯而且Rosendin正在提高整个行业设定数据标准的门槛。
为了了解顶级专业承包商是如何标准化的，我们询问了来自McKinstry和Rosendin的四位建筑思想领袖和专家，提供他们的见解:
- 布莱恩Peguillan，产品经理，McKinstry
- 鲦鱼坎贝尔他是McKinstry建筑产品管理总监
- 弗雷德Meeske罗森丁副总裁
- Jad Chalhoub博士，技术解决方案实施主管，Rosendin
深入了解他们的见解。
你认为标准化施工数据和流程的主要好处是什么?
布莱恩:的主要好处标准化确保整个组织中的每个人都在同一页面上运行。每个人都知道在哪里可以找到最新的信息，以及这些信息到底有多新鲜。人们可以从一份工作换到另一份工作，而不必重新学习一个全新的流程。让每个人都在同一页面上，可以防止代价高昂的错误，保持团队的士气高涨，并有利于项目的整体健康发展。有了标准化的信息，领导层可以准确地了解项目的执行情况，并为他们的业务做出明智的决策。
联合应用开发:重要的是要记住，一般来说，标准化，尤其是数据标准化，是一种工具，而不是目标。当单变量变化的重复测量基本不可能进行时，数据标准化在允许进行比较方面发挥着重要作用，这对施工有独特的好处。
众所周知，没有两个项目是相同的，也没有两个任务是完全可重复的:人员变化，经验增长，围绕任务或项目的元素一直在变化。
标准化为Rosendin提供了几个好处，这取决于它应用的地方。例如，标准化我们正在收集的数据点允许我们创建参照点进行比较，特别是在集成新过程或比较多个项目的性能时。在建设过程中，即使是同一个项目，数据也很少是静态的和直接可比较的，因此标准化收集的数据点可以将项目的结果与目标进行比较，也可以与其他项目进行比较。
鲦鱼:标准化我们的数据和流程直接有助于减少浪费和返工，并最终帮助我们降低风险，避免项目减记，并在充满挑战的市场中保持我们公司的财务健康。它使我们能够在整个业务运营中保持流动性和支持员工的流动，最大限度地减少与入职和重新定位任何特定工作地点的新劳动力相关的停机时间。此外，它使我们能够持续地分析和报告跨项目、市场和地理位置的项目绩效，使我们的领导者能够跟上总体盈利能力的步伐，并将资源集中在正确的领域，以支持可能需要额外支持的任何项目。
您认为收集项目标准化数据最具挑战性的方面是什么?
布莱恩:一个具有挑战性的方面是，不仅在不同的业务之间，而且在不同的项目团队之间存在大量的差异。每个项目经理都有自己的工作方式，改变这种方式似乎比维护旧的过程更加困难。不同的业务线都有自己独特的需求，这些需求可能不会与其他业务线重叠。最大的问题是，作为一个分包商，我们经常在GC的心血来潮中，使得任何标准化的过程看起来更像是双重工作。
联合应用开发:标准化数据类型更具挑战性，但它也允许我们从不同的软件和数据源连接到不同的数据源。拥有一个访问所有数据的单一点可以更容易地报告和高级数据分析。
收集标准化数据的主要挑战之一是弄清楚我们想要将数据用于何处，以及随后需要收集哪些数据以及收集的准确性如何。不同类型的应用程序需要不同的公差和收集方法，因此理解用例是极其重要的。
同样重要的是要记住，标准化只是一种工具，并非在所有场合都可用:虽然我们可以对收集的数据应用相同的标准化技术，但这并不一定会使数据具有可比性。例如，项目中的劳动/非劳动分割是标准化的度量标准，但是比较不同部门、不同规模的项目或不同地理位置的这些分割可能不合适。总有另一层可以标准化，知道何时停止以及如何使用工具箱中的其他工具是很重要的。
鲦鱼:尽管作为专业承包商，我们经常被要求遵循总承包商要求的标准工具和流程，但我们正在努力标准化我们在云中存储和管理项目数据的方式。目前，我们的数据存储在太多的平台上，以太多的格式和方式。我们面临的挑战是为我们的许多项目团队开发统一的体验。
我们的目标是将其简化为仅在两个环境中存储数据，利用BIM 360(和Autodesk Construction Cloud)用于我们的模型和图纸，同时利用Microsoft SharePoint(和Teams)用于其他项目数据(文本文档、电子表格、pdf等)。通过这种方式，我们希望利用每个平台进行数据控制，并分析与这些平台关联最好的文件/数据类型。我们还面临进一步的挑战，以一种满足当前项目和历史项目数据需求的方式对这些信息进行标准化，其中数据必须在存档中进行标准化，以便快速搜索、检索和分析。
你目前是如何在你的项目中实施数据标准的?
弗雷德:目前，Rosendin收集了许多用于活动项目和度量过程性能的标准化数据。这些度量标准使我们能够理解项目与其既定目标相关的性能。例如，如果我们将标记放在某个项目上，或者将项目与历史功能进行比较。
在整个Rosendin项目中有无数使用数据的例子:在BIM部门中，它使新的管道布线软件、吊架放置过程以及跨部门审查和讨论的使用和实现成为可能。罗森丁开创的一个主要区别是将多个数据源连接到一个漏斗中，这使我们能够获得跨越多个部门和业务单位的洞察力，这在以前是不可能的。
布莱恩:我们目前收集挣值数据(使用工具和挣值工作簿一起自我报告和估计)，财务数据(从报告的小时数和采购中捕获)，以及对我们的项目的每日报告影响数据(通过专门的现场和详细人员的每日报告工具捕获)。值得注意的是，每个业务单元都有自己的EV方法。
鲦鱼:我们有一个标准化的工作分解结构(WBS)和阶段代码，支持标准的数据输入、收集、分析和报告。我们正在开发一个“模型数据跟踪器”工具，允许我们在工作从设计到细化阶段时跟踪文档中数据的质量和数量，并将工作范围与原始估计进行比较，以验证任何与细节级别相关的差异，而不是范围的增加。江南足球直播在线观看我们还在努力统一我们的现场报告，在以下方面关联和利用相同的数据:轮班开始时的规划和预测工作(任务前规划);报告轮班结束时所完成的工作(每日报告);比较两者，并探索任何差异的根本原因(计划完成百分比);将工作与进度支付联系起来(挣值跟踪)。为了以这种方式真正统一报告，我们正在利用内部软件工程师开发一个标准的移动应用程序，从工具中收集和集成数据。
如果你在你的项目中使用标准化的数据和流程，它是否帮助你解锁任何有价值的分析或见解?对于开始构建更好的数据标准和流程的团队来说，有哪些最佳实践?
弗雷德:首先，罗森登收集了关于其内部流程的标准化指标，特别是在考虑使用新工具和软件对其进行更改或更新时。一般来说，很容易被“魔术”所迷惑，或者被引入的新解决方案背后的酷因素所迷惑。标准化的度量允许更直接、分析性和客观的分析和反馈，允许我们不断地改进和量化这种改进。
其次，对于开始构建数据标准和流程的团队来说，重要的是要记住两件事:首先，建立一个跨学科的团队，专注于容易实现的目标。这将使你在学习的同时还能提供即时的价值。更复杂的问题，需要更多的努力和时间，可以产生更大的影响，但当开始时，没有什么比直接的影响更重要的了。一旦建立了动力，并且问题得到了很好的定义，团队就可以开始解决更难的问题了。
最后，可能更重要的是，构建灵活的度量标准。
有一种误解，认为数据是非常严格和静态的，但实际上，数据是非常流动的，特别是从可以收集和生成数据的地方。
将尽可能多的不同数据片段连接在一起，以便在未来实现尽可能多的互联性和更深入的洞察，这是至关重要的。永远记住，从长远来看，良好的基础会为你节省大量的时间和精力，而不是重复一件事多次。
布莱恩:在很多情况下是的。我们收集的数据提供了项目健康状况的早期和持续指标，并确定了潜在的风险因素。我们目前正在确定现有的标准和流程，并了解痛点。在此之后，我们可以开始查看潜在的改进领域、标准创建和解决方案构想。
鲦鱼:我们的内部产品管理组织(PdMO)是这些标准化工作取得成功的关键资源。PdMO倡导的最佳实践包括“先诊断后开药”的方法，以及一个彻底的发现过程，以确定没有数据标准的痛点、根本原因和影响。通过从业务价值的角度对这种痛苦进行限定和量化，我们可以在整个企业的其他重要流程和技术改进中明确并优先考虑标准化数据的需求。
