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，在整個中國的數字化進程中，工程施工行業(yè)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(yè)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(fā)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(fā)能力和技術創(chuàng)新能力有著極高的要求?！皺C械指揮官”在硬件研發(fā)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(fā)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(yōu)化、平臺固化等處理精準判斷機器的各時段工作狀態(tài)，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(yè)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(yè)管理，發(fā)揮最大價值呢？這就不得不提到“機械指揮官”自主研發(fā)的PAAS平臺，它可以對企業(yè)使用的其他管理軟件提供接口開放，以便企業(yè)進行多維度、多層次的數據應用，強化企業(yè)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(yōu)化施工設備使用中的每個過程。比如，對機械加油過程的優(yōu)化。目前施工企業(yè)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(yè)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(yè)的產值利潤，甚至可推動整個施工企業(yè)轉型升級。

構建智慧新生態(tài) 未來已來

施工企業(yè)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(yè)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(tài)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(zhàn)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(fā)展，“機械指揮官”也將承擔更多的責任，不斷為施工企業(yè)注入智能、創(chuàng)新的血液。

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