2019年5月6日至8日，“以信息化培育新動能，用新動能推動新發展，以新發展創造新輝煌”為主題的第二屆數字中國建設峰會在福建福州海峽國際會展中心盛大召開。本屆峰會中，一批新的數字建設項目成果落地開花，走進我們的視線。

南京智鶴科技ceo劉兆萄先生也受邀參加了本屆峰會，并為我們分享了“機械指揮官”在施工建設中的實際應用。伴隨著全球性的城市化高速發展，建筑、水利、發電、開發、道路等施工建設越來越多，機械化施工也越來越普遍。我國施工企業眾多，施工機械種類更多，并且來源復雜，工程機械在施工建設中的管理程度直接影響到施工效率和質量。

如何精準采集機械工作數據，實現科學化管理新里程?通過“機械指揮官”的應用，我們發現，在整個中國的數字化進程中，工程施工行業正在向數字化智能化的新時代大步邁進，傳統的工程管理方式在科技的影響下正在悄然改變。

智慧管理 技術先行

對于工程機械管理而言，數據采集可以說是智能化的核心和基礎。工程機械這么多年都沒有完整的數據服務體系，并不是說沒人想要做這件事，而是它確實存在技術壁壘。工程機械類型和品牌都相當多，要做到一體化管理，做前裝市場的可能性很小，而后裝市場又存在安裝方式的問題，畢竟施工企業只是租賃方，就好像房東都不喜歡租戶在家里亂拆裝一樣，繁瑣的“布線”、“改線”不僅讓機主很排斥，且存在安全隱患。在不接入設備電源、線路，不能直接采集發動機工作的情況下，數據采集的難度就更大了，突破這一關卡對技術研發能力和技術創新能力有著極高的要求。“機械指揮官”在硬件研發階段，為了突破這一技術難題，投入大量的時間和科研力量，終于在技術上突破壁壘，研發出適用于全品類各機型的終端產品。且“即貼即用”式的極簡安裝方式，讓智能終端安裝化繁為簡，直接粘貼在機械頂部即可實現采集數據。

接下來就是數據處理的問題了，原始數據是基礎，如何對大量的原始數據進行深層處理才是關鍵。以挖掘機為例，需要處理的數據信息包括機械類型、油箱形狀、經緯度、速度、方向、油溫等超過100多個參數。那么，通過這些原始數據我們怎么判斷機械工作時長、燃油情況呢?這些數據采集到之后會在本地做預處理，并將結果上傳至云端，運用ai技術對數據進行模型訓練與優化、平臺固化等處理精準判斷機器的各時段工作狀態，最終通過大數據分析轉化成我們可以實際應用的管理數據，如電子臺班統計、工作時長分析、燃油情況分析等，這些就是管理人員通過電腦或手機查看到的相關數據了。

數據賦能 企業升級

小數據的積累終會成為大數據，那么“機械指揮官”將如何把采集來的大數據應用到企業管理，發揮最大價值呢?這就不得不提到“機械指揮官”自主研發的paas平臺，它可以對企業使用的其他管理軟件提供接口開放，以便企業進行多維度、多層次的數據應用，強化企業數據互通能力和高效統籌、運營能力。

除此以外，數據還可以形成分析計算預測模型，優化施工設備使用中的每個過程。比如，對機械加油過程的優化。目前施工企業普遍加油方式是通過駕駛員上報，告訴機械員說“這車要沒油了，需要加油”機械員再去申請加油。這會有什么影響呢?加晚了，車子沒油干不了活，施工成本和進度直接受到影響;加早了，同樣消耗人力物力成本。通過數據建模，我們對設備燃油數據建立運算模型，自動測算加油時間和路線，有效提升加油效率降低加油成本。

對機械設備數據的收集和應用，讓機械管理行為更科學更效率，這將會讓施工企業進一步突破“大蛋糕小甜頭”的尷尬現狀，不僅可以切實提升施工企業的產值利潤，甚至可推動整個施工企業轉型升級。

構建智慧新生態 未來已來

施工企業數字化進程已經到了最好的風口。這個時代賦予我們跨通訊、跨云端，跨領域的技術力量，未來觸手可及，有很多“未知”等著我們去探索、實踐、改變。產業鏈整合、服務系統打通、資源整合的最大化將是未來智慧新生態建立的關鍵。人工智能的時代才剛剛開始，“機械指揮官”未來仍面臨諸多挑戰與機遇，但我們相信，隨著人工智能技術和數字化進程的快速發展，“機械指揮官”也將承擔更多的責任，不斷為施工企業注入智能、創新的血液。

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