课程背景
在建筑工程项目管控领域，随着技艺的持续进步和市场竞争的加剧，传统的管控方式面临着诸多挑战，如进度延误、资源浪费、隐患失控等等问题。机器智能技艺的出现为破解这些痛点带来了新的机遇。机器智能技艺作为一种先进的AI抓手，能够借助海量资料拆解、智能算法和实时动态精进等等核心本领，为工程项目管控的各个环节提供智能化支持，从而拉升管控效率和质量，促成建筑业界的数智化转型。
课程收益
- 掌握机器智能技艺在工程项目管控中的运用情境和优势，弄懂其怎样精进进度规划、辅助招投标方案比选以及驱动隐患预防和管控。
- 学会采用机器智能平台开展实际操作，借助抓手实操和业界实例拆解，拉升破解实际问题的本领。
- 对比传统管控和AI赋能的成本、工期、隐患指标，明晰AI技艺带来的价值和效益，为项目管控决策提供资料支持。
- 练就对AI技艺在建筑业界运用的前瞻性思路，把握业界趋势，为未来项目管控的演进做好准备。
【课程特色】
- 抓手实操：结合机器智能平台演示，让参训者亲身体验AI技艺在项目管控中的运用，借助动手操作加深领会和掌握。
- 业界实例：选取房建、基建项目等等不同类型的建筑工程实例，展示AI技艺在实际项目中的运用成效，增强参训者的实践认知。
- 资料对比：借助对比传统管控和AI赋能的成本、工期、隐患等等要害指标，直观呈现AI技艺的优势，支援参训者更好地评核和运用。
课程大纲
1. 业界痛点和 AI 机遇
- 传统管控的效率瓶颈：进度延误、资源浪费、隐患失控。
- 机器智能的核心本领：海量资料拆解、智能算法、实时动态精进。
2. AI 赋能项目管控轮廓
- 从心得驱动到资料驱动：AI 在规划排布、招投标、隐患管控中的定位。
1. 传统进度规划的局限性
- 倚重人工心得、难以化解动态变化、资源冲突频发。
2. 机器智能-智能排程技艺
- 多标的精进：工期、成本、资源均衡的 AI 平衡打法。
- 动态调整：实时响应天气、供给链、人力等等变量。
- 可视化抓手：AI 生成的WBS和智能纠偏。
3. 实战上手
- 输入项目参数，生成 AI 精进后的进度规划。
- 对比传统办法和 AI 方案的差异，拆解要害精进点。
1. 招投标决策的复杂性
- 方案成本、技艺可行性、供应商资质等等多维度评核难题。
2. 机器智能-智能比选抓手
- 资料集成：历史报价、供应商信用、市场行情资料库构筑。
- 量化评分模型：AI 权重分配。
- 隐患预警：投标方案中的隐性隐患（如低价陷阱、技艺缺陷）。
1. 工程项目隐患图谱
- 常见隐患类型：合同隐患、技艺隐患、外部环境隐患。
2. 机器智能-隐患防控系统
- 预测模型：基于历史资料的工期延误、成本超支概率预测。
- 实时监控：物联网资料（如施工安全、装置状态）和 AI 联动告警。
- 应急决策：AI 生成隐患化解预案（如供给链中断替代方案）。
3. 情境还原
- 输入突发隐患经过（如材料涨价），AI 输出止损打法并还原成效。
1. AI 落地要害点
- 资料质量、队伍协同、和传统抓手的兼容性。
2. 业界趋势
- 从“辅助抓手”到“决策大脑”：AI 在 EPC、智慧工地中的深度运用。
3. 交流问答
- 参训者实际项目痛点碰头，提供 AI 解题打法思路。
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|吴建宏老师
适合谁听
项目经理、工程总监、招投标负责人、隐患管控人员等等建筑业界的项目管人人员。。建议同一家企业 3 人以上同来，课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法，但带不走可用的成果。
交付流程
课前：顾问访谈 2 位管理者，收集现状与问题清单，讲师据此调整案例。课中：讲授与演练各占一半，产出可直接用的工具与方案。课后：7 天内提交改进建议，30 天内一次线上答疑。