在數字化浪潮席卷各行業的當下，工程行業迎來了前所未有的變革機遇。然而，數字化轉型并非一蹴而就，從業者在探索過程中面臨著諸多挑戰。如何突破傳統模式的限制，實現工程行業的高效、智能管理？本文將深入探討工程行業數字化轉型的困境，探尋破局之道，著重剖析BIM、低代碼與AI技術融合的創新實踐。

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工程行業數字化轉型的困境

盡管工程行業在數字化設備的軟硬件方面不斷充實，但數字化轉型并非僅依賴先進設備就能完成。行業在轉型過程中陷入多重困局，如數據孤島、信息不一致、管理與作業矛盾等。調研發現，許多企業在數字化轉型中存在數據標準不統一、互通率低、缺乏有效的治理手段等問題，這些問題導致數據價值無法充分發揮，甚至出現“數據出生即死亡”的現象。

例如，在某些超高層項目中，混凝土運輸車輛的核對工作仍需人工完成，效率低下且容易出錯；而在項目現場，數據打架問題屢見不鮮，集團領導和業主需要的數據版本繁多，難以整合。此外，許多企業雖然投入大量資金建設了數字化系統，但由于缺乏有效的管理手段和工具，導致系統利用率低，投入產出比不明顯，陷入“價值陷阱”。

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BIM：工程界的“3D打印機”

BIM技術在工程行業中的應用已經逐漸深入，但其價值發揮仍面臨挑戰。BIM不應僅停留在“好看”的層面，而應真正實現“好用”。通過BIM技術，可以將工程項目的全流程數據串聯起來，實現從設計到施工的無縫對接。例如，在某樞紐機場的第四期工程中，通過BIM技術的應用，混凝土澆筑的精度從依賴人工經驗的15%偏差降低到3%，不僅節省了材料，還提高了施工效率。

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低代碼：低代碼開發的創新實踐

低代碼是近年來隨著數字化需求爆發而催生的一種新型開發模式。它通過拖拉拽的方式，讓業務人員能夠快速配置系統，實現業務邏輯的數字化。低代碼解決了傳統開發模式中成本高、周期長、個性化不足的問題，特別適合工程行業的單產品唯一性特點。在蘭州鐵道院的高鐵跨海大橋項目中，通過低代碼與BIM的結合，實現了施工過程與BIM模型的動態映射，顯著提高了施工管理的效率。

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AI：智能決策的賦能者

AI技術在工程行業的應用前景廣闊，但需要與BIM和低代碼相結合，才能發揮最大價值。AI的核心在于數據驅動、關聯學習和概率輸出。通過AI技術，可以實現對工程數據的深度挖掘和智能分析，為工程管理提供決策支持。例如，在工程審計領域，AI技術可以將6個審計人員兩個月的工作量縮短為兩人兩周，顯著提高了審計效率。

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數字化轉型的實踐案例

跨海大橋項目：BIM與低代碼的結合

譯筑科技在某跨海大橋項目中，通過BIM與低代碼的結合，構建基于BIM的4D計價體系，實現三大創新。

1

建立WBS編碼、工程量清單與施工工序智能關聯機制。

2

通過施工進度節點自動觸發計量，檢驗批驗收合格即進入計價待確認狀態。

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構建多維度協同機制。驗工計價流程完成后，自動發起用款支付申請并生成臺賬。實現質量管控、進度管理與投資控制的三維聯動。

此外，譯筑科技首創三方數據比對機制，打通監理日志、旁站記錄與檢驗批數據通道，運用AI校驗填報時效性、數據一致性和驗收合規性，異常數據實時預警，形成質量可追溯鏈，顯著提升了鐵路工程數字化管控水平。

半導體工廠項目：快速搭建數字化管理平臺

譯筑科技在安徽某超大型半導體工廠項目中，通過BIM、低代碼與AI技術的融合，僅用一個月時間就搭建起了一個完整的數字化管理平臺。該項目需要對數百個包商進行協同管理，同時對投資全過程進行控制，并跟蹤數以萬計的材料進度。通過BIM技術實現圖紙協同分析和碰撞檢查；利用低代碼快速配置系統，實現業務邏輯的數字化；借助AI技術進行數據挖掘和智能分析，為管理決策提供支持。最終，項目實現了極短時間內的快速建設，第一期僅用一年時間就建成投產。

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數字化轉型的未來展望

工程行業的數字化轉型需要從觀念、方法和工具三個方面入手。首先，要轉變從業人員的觀念，讓他們認識到數字化的價值；其次，要采用科學的方法論，結合行業經驗和成功案例，構建適合企業的數字化轉型方案；最后，要利用先進的工具，如BIM、低代碼和AI，提升數字化轉型的效率和效果。

工程行業的數字化轉型是一場深刻的變革，需要從業者們共同努力。通過BIM、低代碼與AI技術的融合，可以有效破解數字化轉型的困局，實現工程管理的智能化、高效化和精細化。