作者：孟海鹏
随着共建“一带一路”进入高质量发展新阶段，中国承包商国际工程项目规模不断扩大、复杂度日益攀升，单纯依赖人工经验的传统管理模式，已愈发难以契合动态多变的市场需求。当下，数智化技术快速发展，AI、大数据、物联网等与工程行业的深度融合，为构建敏捷高效的项目管理体系开辟了全新路径。本文将紧密结合工程行业实际情况以及技术发展趋势，探讨如何借助数智化技术实现精细管理与智慧决策，构建敏捷项目管理模式，助力国际工程高质量发展。
项目管理普遍痛点
国际工程项目管理过程中，由于对复杂多变的项目环境适应性不足，缺乏动态敏捷的跨组织响应机制，存在工期延误、成本超支和质量偏差等普遍问题，具体表现为如下管理痛点。
一、国际工程复合型人才紧缺
国际工程承包企业面临的一个共性的显著问题是，企业储备的具备跨文化沟通、国际商务谈判与工程履约、风险管理能力的复合型人才不足，且培养这类人才需要一定的周期。另外，工程项目管理的质量严重依赖管理人员的能力素质。尽管信息化系统已经广泛应用于国际工程项目管理中，但信息化系统积累的数据使用有限，仍未形成经验，对项目敏捷判断、方案生成、决策的支持有限。其根本原因是缺乏机器可读的、与生产经营密切相关的核心知识，如定额、标准、规则等。不仅如此，知识更新速度缓慢，检索过程繁杂，致使知识使用效率长期处于低位。尽管部分企业已引入BIM、物联网、AI等先进技术，但标准化工具的覆盖率仍偏低，数据孤岛现象广泛存在，难以在项目全生命周期中实现数据驱动决策。不同企业在数字化投入方面存在显著差异，多数企业的数智应用仅呈点状分布，严重缺乏体系化支撑，难以形成协同效应。
二、国际工程的精细化管理手段更加缺乏
在项目前期，若未能开展深入细致的需求调研，成本测算过于粗放，将会给后续成本超支埋下隐患。
在施工进程中，若进度计划的编制与资源调配缺乏科学合理的依据，面对复杂多变的社会环境和工程环境，将造成动态调整能力严重不足，关键路径管控手段缺失。由于国际工程项目供应链复杂，且属地员工往往劳动技能与管理水平较低，导致难以对材料设备到场、人工工时和材料消耗情况做到及时监控，进而造成资源浪费。此外，质量安全管理仍然过度依赖事后检查，缺乏智能预警系统以及全闭环管控机制，无法在第一时间发现并解决潜在问题，给项目的顺利推进埋下诸多风险隐患。
三、内外部协同效率较低
内部协作层面，跨国家、跨部门、跨专业协作过程中存在严重壁垒，设计、施工、采购等关键环节之间信息传递滞后，常导致方案反复修改，不仅延误项目工期，还造成大量资源浪费。同时，动态资源调配方面能力不足，设备闲置与人力短缺现象并存，无法实现资源的高效配置。
在外部协作层面，承包商与政府间尚未建立健全沟通机制；与供应商、劳务方的合同条款模糊不清，极易引发各类纠纷。此外，由于工程项目涉及的业主、监理和不同专业分包商常来自不同国家，跨文化交流成为多方协同的主要障碍。并且，变更流程审批繁琐冗长，严重影响项目推进效率。
四、企业经营与项目管控无法动态衔接
对于国际工程而言，企业总部对跨国项目的监管往往存在“山高皇帝远”的状况，总部的战略目标难以有效穿透至项目执行层面，成本核算存在严重滞后性，资金周转效率低下；业务数据与财务数据相互割裂，导致经营分析结果失真，无法为决策提供可靠依据；风险预警与绩效考核相互脱节，难以实现项目利润与公司战略的实时匹配。此外，项目管理软件与ERP等系统集成度不足，无法打通全价值链数据，阻碍了企业对项目的全面掌控与精细化管理。
推进项目数智化管理的举措
在人工智能技术爆发式发展的今天，大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）、智能体（Agent）等技术已经广泛应用于通用场景，并逐步在行业深化场景中得以应用。针对上述项目管理痛点，建议以数智化赋能，构建国际工程项目敏捷管理体系。具体举措如下。
一、构建企业知识库，以知识管理逐步替代个人经验
工程企业应积极构建企业级知识库，逐步建立动态知识管理体系。通过场景需求驱动和数据驱动两种模式，充分释放数据价值，加强项目数据资产的汇聚、沉淀和清洗，促进知识形成。运用大数据技术，对项目全生命周期数据进行清洗、存储和深度分析，建立统一的数据标准和规范，确保数据的准确性与一致性。同时，构建企业级知识库，将定额、标准、规则等核心知识进行数字化处理，转化为机器可读的结构化数据。借助AI技术，实现知识的自动更新与智能检索，大幅提升知识使用效率，为精细化管理和智慧决策筑牢坚实的数据根基。
二、应用智能化技术，实现项目全周期的精细化测算与动态管控
在项目前期策划阶段，充分运用AI和大数据技术，进行成本的精细化测算，以及方案、计划与资源的精细化调配。通过对海量历史项目数据的深入挖掘与分析，结合当前项目的具体特点，对成本、进度、资源需求等关键要素进行精准预测，从而制订出科学合理、切实可行的项目计划。在施工过程中，大规模部署物联网设备，实时采集人工工时、材料消耗、设备运行等关键数据。借助大数据分析和AI算法，对进度计划进行动态调整，及时洞察并解决关键路径上出现的问题。与此同时，部署智能质量安全监控系统，利用图像识别、传感器等先进技术，实现质量安全隐患的自动识别与预警，构建全闭环管控机制，全力确保施工过程安全、高效，为项目的顺利交付提供有力保障。
三、构建协同平台，提升内外部协作效率
积极搭建基于云平台的项目协同管理系统，打破部门与专业之间的信息壁垒，实现设计、施工、采购等部门之间的信息实时共享与高效协同。充分利用BIM技术进行三维建模和协同设计，有效减少因信息传递不畅导致的方案频繁修改，提高设计质量与效率。建立外部沟通协作平台，与政府、供应商、劳务方进行线上无缝对接，规范合同条款和变更流程，简化审批环节，提高审批效率。通过大数据分析实现动态资源调配，根据项目进度和实际需求，精准合理地安排设备和人力，避免资源闲置和短缺现象，提升资源利用效率。
四、推动人工智能企业应用场景落地，实现企业与项目管理的敏捷化与智能化
在国际工程管理领域，部分头部企业已私有化部署Deepseek等大模型，基于知识蒸馏技术将企业私有数据与行业规范深度融合，构建垂直领域增强型大模型，并通过RAG技术整合知识图谱与多源业务数据，消除跨系统信息孤岛，辅助深化设计、成本测算、资源调配、进度跟踪等。同时，探索与ERP、项目管理等系统深度集成，通过Agent技术自动采集各平台数据并建立动态交互机制，形成闭环智能控制网络，实现数据驱动的精准决策，推动企业项目管理向实时响应、动态优化的高阶形态演进。
五、建立项目数字化指标体系，推动智慧决策分析
紧密围绕企业战略布局、经营管理、风险防范等核心需求，建立一套纵贯经营管理链条，全面覆盖项目主要业务的多维度指标体系。搭建多视角、多维度的数据分析平台，通过量化的指标客观、准确地反映项目进展情况，强化对项目核心考核指标的动态监控。通过对数据的深度分析与挖掘，为企业决策层提供科学、精准的决策依据，推动企业经营与项目管控的有效衔接，实现从经验决策向数据驱动决策的转变。
六、全面提升项目数字化风险识别和预警能力
充分利用数字化技术，助力企业构建全面风险管理体系。梳理和构建数字化风险库，采用定性与定量相结合的方式，分别在立项、签约、执行和收尾等项目关键阶段进行风险识别。通过内置的业务管控参数和风险预警库，形成国际工程项目统一的数字化风险画像，将传统的“被动管理、事后处理”模式逐步转变为“事中控制、事前预警”的主动管理模式。将管理风险扼杀在萌芽状态，有效防范公司经营和项目风险，全面提升风险、合规、内控一体化管理水平，为企业稳健发展保驾护航。
（作者单位：中信建设有限责任公司）
