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文档简介
智慧工地项目简介XX科技股份有限公司编制目录一、 智慧工地项目背景 3二、 客户情况及市场情况 31. 客户情况 32. 市场情况 4三、 技术选型 5四、 项目团队构成 5五、 团队成员技能需求 6
智慧工地项目背景智慧工地是指运用信息化手段,通过三维设计平台对工程项目进行精确设计和施工模拟,围绕施工过程管理,建立互联协同、智能生产、科学管理的施工项目信息化生态圈,并将此数据在虚拟现实环境下与物联网采集到的工程信息进行数据挖掘分析,提供过程趋势预测及专家预案,实现工程施工可视化智能管理,以提高工程管理信息化水平,从而逐步实现绿色建造和生态建造。智慧工地将更多大数据、人工智能、传感技术、虚拟现实等高科技技术植入到建筑、机械、人员穿戴设施、场地进出关口等各类物体中,并且被普遍互联,形成“物联网”,再与“互联网”整合在一起,实现工程管理中人与施工现场的整合。智慧工地的核心是以一种“更智慧”的方法来改进工程各干系组织和岗位人员相互交互的方式,以便提高交互的明确性、效率、灵活性和响应速度。客户情况及市场情况客户情况近年来,随着我国城镇化进程的加快,工程建设规模越来越大,工程质量安全监管难度越来越高,质量安全问题也越来越突出。随着互联网技术与大数据技术的飞速发展和广泛应用,在建设工程质量安全监管领域全面推进和实施监督管理的信息化和网络化,是解决传统建设工程质量安全监管问题的重要途径。依托互联网技术的全流程工程质量安全监管将有效促进工程质量安全治理,提升工程质量安全监管水平。调查显示,被访对象所在企业中有61.39%的企业通过实地办理和在线办理结合的方式完成了工程安全的质量监管,通过实地办理方式完成了工程安全质量管理工作的企业占比49.16%,还有部分企业通过在线电子政务系统完成了工程安全质量监管工作,占比32.91%;仅有26.58%的企业通过政府微信公众号完成了工程安全质量监管工作,5.06%的企业通过其他渠道完成了工程安全质量监管工作。可见,建筑施工企业利用传统手段进行工程安全质量监管仍是目前行业内的主流,完全利用信息化手段进行工程安全质量监管工作的企业占比较少,大部分施工企业利用传统方式和信息化技术相结合的手段互为补充进行工程安全质量监管;目前施工企业通过移动应用手段完成工程安全质量监管还有待深化。市场情况建筑施工行业的发展趋势是信息化、智能化、智慧化。随着大数据技术、BIM技术、移动互联网技术、云技术、物联网等关键技术的不断发展,为智慧工地的发展提供了机遇,智慧工地也会借助更多的信息技术来解决施工现场的管理问题。调查显示,被访对象中绝大部分认为智慧工地的未来发展趋势是“实现项目充分连接,实现人、机、料等的互联互通(如有成熟的社会化的用工管理平台、材料共享平台等)”,占比81.43%;66.03%的被访对象认为“为企业决策层提供科学的决策依据(如项目大数据支撑的管理决策、各类风险可量化指标等)”是智慧工地的未来发展趋势,61.18%的企业认为“要素管理可量化,指标和风险可控制,信息可积累”是智慧工地的未来发展趋势,“实现项目内部无障碍沟通,项目管理协调顺畅”和“实现专项信息技术与建造技术有机融合,相互促进、提升”也被企业认为是智慧工地的未来发展趋势,分别占比59.28%和54.64%;还有48.10%的企业认为“营造生态、人文、绿色的施工现场环境”也是智慧工地未来的发展趋势。可见,未来智慧工地将通过各种先进技术手段进一步与项目管理进行融合和交互,将获得的各类信息与现场管理进行集成,以大数据的充分挖掘和共享为基础,提高企业的科学分析和决策能力。未来的智慧工地也将通过先进技术的综合应用,构建项目建造和运行的智慧环境,最终推动建筑施工行业向更加自动化和智能化的智慧化趋势发展。技术选型CDH/FlumeKafka 数据采集,结合数据流技术对接各类应用系统及数据库的数据资源CDH/HDFS 文件类数据整合与存储,HADOOP技术路线CDH/HBASE 格式类数据整合与存储,HADOOP技术路线CDH/HIVE 数据清洗HADOOP 数据清洗工具CDH/SPARK 离线数据开发及处理FLINK 实时数据开发及处理CDH/SPARK 数据服务及安全CDH/YARN+CM 数据负载及集群管理CDH/HIVESparkML 数据分析及智能TABLEAU 针对数据分析及智能提供自助式或嵌入式的可视化分析图表ELASTICSEARCH 针对数据分析及智能提供面向用户的全局数据探索或面向应用的全局数据搜索HADOOPYARN 针对数据服务及安全类应用的定制开发提供微服务运行环境技术管理工具项目团队构成表1项目团队成员表姓名性别学历职称专业工作单位联系电话项目中的分工每年工作时间(月)签字成员B男本科高级大数据工程师应用电子技术XX科技股份有限公目管理12成员C男本科高级大数据工程师体育医术总监12成员D男本科中级软件工程师计算机科学与技件开发12成员E男本科高级大数据讲师计算机科学与技件开发12成员F男本科中级软件工程师数学与应用数件开发12成员A男本科高级运维工程师信息管构设计12团队成员技能需求(1)成员A云计算、大数据高级工程师擅长:负责企业级云计算、大数据平台项目,大数据应用开发项目的立项、论证、验收等项目过程管理,云计算和大数据相关通识性培训。项目经历:区域医疗云计算中心、重庆三峡银行大数据平台、电信分析云项目、重庆移动业务支撑大数据平台建设。(2)成员BCloudera大数据专家高级软件工程师长期从事技术管理工作,对技术团队的管理和认识有自己独到的见解,善于将人员提升和管理经营有机结合。擅长技术:W
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