帆软工程建筑企业数字化解决方案_工程云助手_工程项目进度管理系统-云巴巴

帆软工程建筑企业数字化解决方案

帆软工程建筑企业数字化解决方案通过业务流程在线化，把手机端、二维码、物联网等数据连通，大幅度提升一线人员与供应商、分包商的工作效率。将行业标准、制度规范、管理流程等业务经验预装在软件内部，从而指导业务人员进行专业化工作。将对工程项目管理有价值的企业内部数据资料与互联网上的商业资讯结合，形成企业信息共享中心。

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背景思考

关于核心价值
A.管理工具

B.业务平台

关于需求实现
A.还原需求

B.创新提升

关于多层级组织
A.标准统一

B.个性适配

关于长期使用
A.二次开发

B.灵活迭

整体规划

传统系统的局限
传统项目管理系统都是管理工具，一线人员不好用、用不好，数据真实性、时效性难保证

用户为先
随着近几年人员成本高、员工年轻化，工程企业逐渐意识到应该重视一线业务人员工作效率：「用户体验」「移动化」「降本增效」等成为关键词

顶层设计
但是重视用户体验的产品，不一定和管理诉求契合，所以如何在用户长期使用前提下，提炼企业管理需要的数据，需要有一个考虑周全的顶层设计

如何做好整体规划

01
优先从一线用户的需求出发，保证产品的生命力，再回归管理

02
管理者无需知道细枝末节，重点是关键数据的准确及时反馈

03
建设团队需要有丰富的行业经验，了解一些「特殊」业务逻辑

04
建设团队要对企业本身的管理特点了如指掌，把控管理平衡度

企业当前业务与管理水平 icon

外部经验经验借鉴，结合自身业务特点逐步转化，一些管理创新点学习、试点、推广

过分拔高
过分追求业务在线化、管理精细化以及各种高精尖技术，忽视了企业当前的发展阶段，导致系统编程「空中楼阁」难以落地

适当提升
除了对现有的需求还原以外，结合企业现状，适当对整体或局部的小规模优化，在系统上线的过程中，实现一轮管理提升

管理平移
按照目前企业业务现状与管理模式，完全还原，当前的需求得以，但是无法匹配企业长期发展的成长预期

无法满足
由于规划、需求沟通、设计、技术开发、推广上线等环节的考虑不周全，导致实际系统与业务偏离度较大，无法实现预期价值

应用模式

场景应用

低/零代码技术

问题解答

关于核心价值
管理工具的前提是需要用户可长期持久地使用系统，所以在建立管理工具之前，要建立一个人人可用、人人好用的业务平台

关于需求实现
最优路径是依据企业内部业务现状，进行小幅度的数字化调优，而不是大幅度提升或维持现状，但是要建立可持续迭代的机制，敏捷地通过数字化提升业务与管理水平

关于多层级组织
在数据层面要形成统一的数据标准，而在管理末端，要尊重业务的个性化，通过“场景应用”的形式进行填充，最后通过统一的数据标准，再去汇集数据加以利用

关于长期使用
工程建设行业的业务变化速度是飞快的，数字化平台的运维成本未来会远大于建设成本，所以必须通过低/零代码的形式建立一个更多人可以参与进来的数字化体系

应用架构与价值

业务提效

通过业务流程在线化，把手机端、二维码、物联网等数据连通，大幅度提升一线人员与供应商、分包商的工作效率

经验指导

将行业标准、制度规范、管理流程等业务经验预装在软件内部，从而指导业务人员进行专业化工作

信息共享

将对工程项目管理有价值的企业内部数据资料与互联网上的商业资讯结合，形成企业信息共享中心。

管理支撑

通过目标监控、流程约束、数据分析等管理措施，利用软件帮助管理者提升工程项目经营效益、降低风险发生概率

应用模块

营销云
外部市场信息

投标全流程管理

营销资源库

工程定价测算

商务云
合同全流程管理

签证索赔管理

成本管理

经济活动分析

进度云
项目计划与执行

WBS管理

产值管理

现场生产协同

分包云
分包劳务采购

分包现场协同

劳务现场管理

分包劳务验收与结算

物资云
物资设备采购

材料收发存

机械设备现场管理

项目资产调度

现场云
技术方案管理

质量管理

试验测量管理

HSE管理

生态集成
供应商优选平台

BIM-体化

智慧工地集成

劳务实名制

工程云助手-营销云

工程云助手-商务云

工程云助手-进度云

工程云助手-分包云

工程云助手-物资云

工程云助手-现场云

工程云助手-生态集成 icon

数据架构图

主数据体系

数据流通-跨表单

关联其他表单关联其他表单数据是指，在一张表单的下拉框/下拉复选框中，调用其他表单中某个字段录入的所有数据作为选项。数据联动数据联动是指在一个表单中调用另一个表单或聚合表中满足一定条件的数据。当某一个字段的内容需要跟着上一个字段的变化而自动填写或自动改变选项的时候，就可以使用数据联动功能。

数据流通-跨应用

数据工厂简道云中加工和处理数据的工具(ETL)，可以将各应用中分散的数据整合到一起，再进行汇总计算，输出的结果可用于仪表盘展示，也可在表单中调用。智能助手智能助手可以在满足指定的触发条件后，自动在目标表单中新增、修改、删除数据，或执行插件。如在进销存管理的采购入库环节，当采购单新增数据时可通过智能助手在入库单里自动新增一条数据。跨应用跨应用即可以调用其他应用的数据。比如在仪表盘分析时选择数据来源的时候可以选择其他应用的表数据；在表单设置中数据联动、公式、关联查询、关联数据等功能均支持跨应用。

数据流通-跨系统

实时数据传输

零改造下实现从源系统到目标库的实时增量同步

数据服务

将结果数据通过API方式发布出去供其他人员进行使用

接口数据解析

支持对接接口数据，解析JSON /XML结构的数据，将其输出为行列格式

Sparksql算子

更兼容，性能更强的万能数据处理算子；利用FDL强大的计算性能，数据不落库便能高效处理

敏捷任务运维

实时进行任务运维监控管理，详尽的任务运行记录，快速掌握平台任

务运行情况

数据资产沉淀路径

梳理业务数据价值资产、构建数据模型模型并向数据中台输出。

业务拓扑解构
从市场、生产、技术、财务各条线对业务的拓扑解构，将各条线的业务拆解到最细的业务单元，梳理出对应的业务报表，形成业务主题域。

业务指标梳理
从业务报表出发，梳理基础数据和过程数据，形成标准化业务指标，并与业务实体进行对照，输出业务实体框架，构建数据、业务之间的关联关系。

数据仓库构建
基于梳理完成的基础数据和过程数据构建物理据模型，形成主题式数据库，以数据表单的形式为载体，明确业务数据流向，并与实际流程对照。

数据资产输出
依托集团报表中心/企业BI中心，将现有的基础价值指标向数据中台输出，数据资产的价值将以各项数据应用为具体体现。

管理制度建设
建立明确的公司级数据管理制度，规范业务部门应用数据的流程与操作方式，可进行月度数据应用情况考核，形成良好的循环迭代机制。

业务拓扑解构

业务拆解业务拓扑解构其核心是要将业务拆解到最细可控单元，保证每个业务环节都能独立生产出具体的可衡量的业务数据，并且有相关的管理维度和数据应用维度。实体映射结合企业的业务报表、业务流程，以企业的日常业务结果报告与资产梳理框架两项映射，最终实现符合企业自身资产管理需求的成果产出。

数据指标梳理

数据来源识别

基于业务场景，对数据来源进行提取，包括但不限于该业务下的管理报表、报告、规章制度或者现有的信息化应用，明确数据的归口责任部门。

指标提取与分类

根据数据分析框架进行归类，梳理基础数据和过程数据，并将各项指标与业务实体进行对照，在同一报表或报告中的指标可能涉及多个主题或一级子主题。

指标梳理及标准定义

主要工作在于区别命名相似、业务含义不同的指标，明细业务定义和用途，明确指标的计算逻辑和指标溯源，并与实际业务场景进行对照。

主题式数据仓库落地

数据资产输出

数据管理制度建设

设置三层治理架构，成立虚拟化决策团队，持续的数据运营工作，确保数据工程能够有效落地，同时基于数据管理体系形成标准化的数据应用管理流程，促进企业的数字化管理转型，沉淀成熟的数据管理经验和管理体系。

建立明确的公司级数据管理制度，规范业务部门应用数据的流程与操作方式，可进行月度数据应用情况考核。在标准的数据管理制度下，实现业务与数据的相互对照，发现数据质量问题，主动发现、及时采取措施。

数据资产架构图

商务风险预警模型构建 icon

明确基础、判别指标
以核心作为出发点，将复合型的经济类指标设置为业务风险的判别标准，统一量化。

定义判别指标计算规则
设置判别指标的计算规则，原子指标从现有的各业务系统中获取，减少项目的数据填报量。

根据业务需求划分预警等级
从实际业务管理需求出发，设定业务预警级别，在系统后台自行设置预警阈值范围，系统根据指标自动判断。

依照最终等级进行实时预警
项目最终风险金额为所有业务风险金额之和。项目最终风险等级为所有业务风险等级的最大值。

商务风险监控闭环

风险信息上报汇总

通过数据对接和项目层填报，系统自动对各下级单位管辖的项目风险情况进行逐级汇总，各单位须对上报的数据核实、确认，上级单位可锁定各单位填报的数据。

风险化解情况监控

集团统一设置风险管理指标和风险分级标准，上级单位对下级单位的风险化解情况进行监督管理，并督办项目完成风险化解工作。

效益分析模型

公司经营数据多维度分析展现，提供决策依据。以项目效益为核心，串联生产、财务等多业务部门数据，从收入线、成本线的关键管理指标着手，构建以提升项目效益为目标的项目风险管理体系，通过可视化图表以及动态数据对比，帮助项目及时发现风险，实现开源节流、落袋为安。

财务杜邦分析模型

通过杜邦分析法对项目效益进行拆解，形成项目效益分析模型，通过分析模型了解影响项目项目效益的关键业务因素，并基于业务指标的阈值范围对数据进行预警。指标拆解明确关键财务指标的计算逻辑，并将不同业务部门之间的指标关联起来，并对关键财务指标进行拆解。数据溯源复合指标拆解的过程中按照数据层级逐层进行，最终将指标拆解到元数据，可以系统中找到对应来源。风险预警按照预先设置的数据预警规则和阈值范围对各项指标进行红色预警，让管理层直观看到数据问题。

数据应用-经营决策分析 icon

数据应用-经济活动分析 icon

数据应用-预警风控分析 icon

可视化展示、多维度分析风险数据通过可视化的数据分析及时发现业务管理过程中存在的风险和管理痛点，规范项目管理行为，推动各业务部门和子公司数据质量的提升。风险闭环监控(移动端监控) 透过移动端实现覆盖全业务条线、全管理层级的风险识别和风险监管，使管理层能通过可视化图表全面掌握数据，问询异常，执行层能实时查看进展，处理异常。

数据应用价值

让数据不只停留在“看一看”的阶段，而是能实际地解决业务问题。

项目背景

项目综合管理系统 1.0
最早一批开始试点上线

项目管理系统，完成经验积累

项目综合管理系统 2.0
系统升级，并在股份公司范围内推广应用，遇到大量差异化管理场景，系统出现多样化

股份公司统建业务系统
股份公司吸取经验，统建成本、营销、安质、物资系统… 有效落实管理标准化，但大量个性化业务管理停留在线下

建成BI大数据平台
集团公司耗时三年建成大数据平台，打通数据孤岛、全面归拢线下数据数据工作效率提升数十倍，有效支撑大量数据分析决策

大商务数字平台
于中铁建工二公司试点开发具有集团公司特色的大商务数字平台旨在落实大商务管理理念，有力提升项目管理效益

数字化架构

应用成果

功能示例

价值总结

跨部门业务、数据关联
通过大商务理念，每一项创效点，都需要多职能岗位参与配合，通过流程串联与数据关联实现业务协同

项目策划创效提升
结合二公司当前推行项目策划的关键节点，建立项目策划运转模式，保障激励与管控措施，增强经验共享

标准化、精益化提升
部分业务环节，通过业务标准化，建立相应管理规范，将数据细粒度与及时性提升，提升整体信息化水平

数据价值有效利用
基于现有数据情况以及当前业务问题，吸收外部企业优秀分析经验，建立二公司自身数据分析闭环

项目背景

十三五期间，承接一大批海外工程项目十三五期间，公司积极响应国家“一带一路”战略号召，大力发展海外事业，开辟东南亚、东欧、中东、非洲等市场。承建参与新加坡T309、新加坡J06、马来西亚DASH 等一大批工程项目施工，吸收沉淀了国际建筑行业先进的管理理念、创新的商业模式、信息化建设成果海外项目与国内差异大，缺少信息化支撑一定程度上，海外属地化与国内工程项目管理模式存在冲突，且海外项目从工程类型、甲方、进度要求成本因素、自然环境等因素考虑，出现了海外项目不同国别项目的差异化管理，总部对海外项目管理的预警管控体系未全覆盖, 海外项目及属地化员工缺少信息化平台支撑等问题致力实现海外、公司项目管理标准化大体系融合公司海外事业部拟推广应用新加坡分公司项目信息化管理经验，在集团和公司已有的业务系统的基础上，充分吸收John Hoiland信息化管理先进理念，高起点打造海外项目综合管理

平台，实现海外项目管理与公司项目管理标准化大体系融合，促进

属地化、国际化团队与自有管理团队的融合协作，进-步提升项目一体化管控能力。

建设目标

系统架构---标准化体系 icon

系统架构---量身裁衣 icon

应用成果

积累了23个子模块的相关模版，满足80%以上的工程项目管理场景；随项目推进，日均访问量突破30000+，远超传统标准化统建系统 • 加强了业务融合和数据穿透，达到“自上而下指标管控，自下而上数据汇总”功能，实现数据全面化、结构化、实时化、自动化

成本支出应用示例

价值总结

提效工具
由“从上至下”管控压力传递工具转变为“自下而上”的业务赋能工具

简单易用
不追求复杂繁琐的传统功能，以用户视角出发，让更广泛的人可以享受软件带来的便利

灵活配置
面对复杂变化业务诉求，利用 “零代码”技术，让软件自主适配项目管理实际情况

数据应用
充分挖掘数据对项目管理的价值，让项目管理不仅仅是流程规范，更是分析闭环

多方协同
项目相关业主方、主承包方、专业承包方、政府监管、监理方都可以进行线上协同工作

中国十七冶案例介绍

中国十七冶集团有限公司成立于1957年，是中国冶金科工股份有限公司控股的子公司，中国五矿与中冶集团整合后，成为中国五矿一类重要骨干子企业，位居中冶集团第一方阵和安徽省建筑行业“前三甲” ，主营业务包括EPC工程总承包、装备制造及钢结构制作、房地产开发三大板块。

数字化管控中心建设蓝图 icon

数据指标建设成果

数字化管控中心成果

8大驾驶舱体系十七冶依据集团精细化管理需求，结合中冶集团数字化建设要求，构建了企业数据中心，整合全域数据，打通数据壁垒，分别建立八大驾驶舱舱体:工程分析舱、单项目管理舱、智慧监控舱、商务管理舱、安全管理舱、物资设备舱、投资类项目管理舱、人力资源舱。

3大管理大屏从8大驾驶舱中提炼关键业务管理指标，构建数字化管控大屏，动态管理监察数据，帮助经营管理层实时了解企业经营管理状态。依托远程调度中心，以驾驶舱+视频会议+现场监控的方式对项目进行远程调度、远程指挥。

数字化管控中心价值通过数字管控中心可视化数据展现方式，实现"数据采集数据处理数据分析业务反馈的管理闭环，从大屏穿透到业务驾驶舱业务驾驶舱分别穿透至项目驾驶舱进行明细数据查看，实现横向到边、纵向到底的穿透式监管。

业务驾驶舱

关键指标

基本信息：项目名称、合同金额、起止时间、项目负责人

管理指标：利润率、当月产值、目标产值完成率、应收账款、合同拖欠款…

业务价值

从企业层项目管理的维度，生成项目分布、项目进度情况、产值情况、承建模式分析等数据指标，帮助业务部门快速了解项目生产情况，提升部门项目管理能力。

关键指标

实名制：实名制注册人数、实名制覆盖率、实名制接入项目数量…

项目出勤：出勤人数、出勤天数、出勤率

工资发放：专户开户数、存入金额、代发金额、工作发放人数

业务价值

与智慧工地、视频监控对接，实现了对现场劳务出勤数据、劳务工资发放数据汇总分析，并与分包合同结算、支付数据互联互通，实现劳务工资支付监督和管理。

业务驾驶舱

关键指标

合同管理：合同数量、合同金额、预付款金额、保证金金额…

结算管理：业主确权产值、产值确权率、收款金额、收款率、成本额、利润率…

成本管理：测算合同收入、承接效益率、责任书签订率、目标成本管理…

业务价值

从业务系统的收入管理、分供商合同管理、结算管理、成本管理等模块抽取数据，通过数据处理生成关键管理指标，以分析工程项目收入与支出情况，为项目“开源” 、“节流”提供数据支

关键指标

物资管理：统签统付金额、物资库存金额、上线采购率、集中采购率…

设备管理：设备总值、自有设备数、设备清理金额、设备原值、设备净值…

业务价值

包含了物资统签统付、物资库存核算、上线采购、集中采购、自有设备及资产管理等指标，对物资管理进行过程监控，以精细化的物资管控模式为项目降低采购成本、提高自有设备利用率，提供有效的监管手段。

业务驾驶舱

关键指标

风险隐患：风险数量、安全隐患数量、危大工程数量、隐患超期数量…

安全管理：持证上岗人数、持证上岗率、安全员数量、安全隐患整改率…

业务价值

以安全管理的重点工作为出发点，实现不同类型场景的数据分析，如风险类型、三级教育、安全员配置、安全隐患、危大工程等场景，支撑安全问题及时预警、及时处理，为保障项目安全施工提供数据辅助。

关键指标

人员结构：技能职工人数、持证比例、性别分布、项目经理持证率… 人效分析：人均营收、人均利润、劳动生产率…

培训情况：参与培训人数、培训次数、培训满意度

业务价值

对公司人员结构、人员效率的分析，为企业人员管理赋能，辅助公司进行人才的高效分配，实现人工效能的最优化。

项目驾驶舱

关键指标

基本信息：项目名称、合同金额、起止时间、项目负责人

管理指标：利润率、当月产值、目标产值完成率、应收账款、合同拖欠款…

业务价值

站在单个项目视角，对项目基本信息、合同信息、利润率等数据指标动态呈现，帮助管理人员快速了解项目详情，使业务管控指标直观可视，业务过程管理风险可控。

综合汇总项目进行过程中不同板块的业务信息，帮助管理人员快速获知项目的全面信息，对于问题板块、潜在风险作出及时干预。

关键指标

投融资：计划投资额、当前完成额、项目计划融资额、完成率

运营回款：运营项目数、投资拉动金额、预计回收金额、累计回收资金…

业务价值

从项目投资总额、股权投资额、项目融资额等指标对公司整体的投资情况进行分析，从投资拉动的视角对潜在投标项目进行监控，对集团投资项目进行全生命周期管理，按照实际投资情况对在建项目的差异性管控。

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