工程管理数字化成熟度评价模型及企业转型路径设计

一、引言

（一）研究背景

近年来，数字技术飞速发展，大数据、人工智能、物联网、区块链等新兴技术不断涌现，深刻改变着各行业的发展模式与运营方式。工程管理领域也面临着数字化转型的迫切需求。传统工程管理模式在信息传递、协同效率、决策科学性等方面存在诸多不足，难以满足当前复杂工程建设项目的管理需求。通过数字化转型，能够提升工程管理的效率、质量与效益，增强企业的核心竞争力。

（二）研究意义

构建工程管理数字化成熟度评价模型，有助于企业准确评估自身数字化发展水平，明确优势与不足，为后续转型决策提供依据。设计企业转型路径，能够为工程管理企业提供清晰的数字化转型方向与实施策略，推动企业顺利实现数字化转型，促进工程管理行业的数字化升级与高质量发展。

二、工程管理数字化发展现状与趋势

（一）发展现状

目前，部分工程管理企业已开始探索数字化转型，在项目管理信息化系统建设、BIM 技术应用等方面取得一定成果。然而，整体而言，工程管理数字化发展仍存在诸多问题。例如，数字化应用程度参差不齐，多数企业仅在局部环节实现数字化，缺乏系统性；数据共享与协同困难，信息孤岛现象普遍存在；企业对数字化转型的认识不足，缺乏专业的数字化人才与完善的数字化转型战略规划。

（二）发展趋势

未来，工程管理数字化将呈现以下发展趋势。首先，数字化技术的集成应用将成为主流，如 BIM 与物联网、大数据的深度融合，实现工程建设项目的全生命周期数字化管理。其次，数据驱动的决策模式将逐步形成，通过对工程管理过程中产生的大量数据进行分析挖掘，为项目决策提供科学依据。再者，企业间的数字化协同将更加紧密，借助数字化平台实现供应链上下游企业的高效协作。

三、工程管理数字化成熟度评价模型构建

（一）评价指标体系构建原则

系统性原则：全面考虑工程管理数字化涉及的各个方面，包括战略、技术、组织、数据等，确保指标体系能够完整反映数字化成熟度水平。

科学性原则：指标选取应基于科学理论与实践经验，具有明确的内涵与合理的逻辑关系，保证评价结果的准确性与可靠性。

可操作性原则：指标应易于理解、数据易于获取与测量，便于企业实际应用。动态性原则：考虑到数字化发展的动态性，指标体系应具有一定的灵活性，能够适应技术与管理的不断变化。

（二）评价指标体系设计

基于上述原则，结合工程管理数字化的关键要素，构建以下评价指标体系：战略规划维度：包括数字化战略目标明确性、战略规划与企业业务的契合度、战略执行保障机制完善程度等指标。

技术应用维度：涵盖 BIM 技术应用深度、物联网设备部署率、大数据分析应用水平、人工智能技术应用情况等指标。

组织管理维度：涉及组织架构对数字化转型的适应性、跨部门协同机制有效性、数字化绩效考核制度完善程度等指标。

数据治理维度：包含数据标准规范性、数据质量、数据安全保障水平、数据共享与利用程度等指标。

（三）评价方法选择

采用层次分析法（AHP）确定各指标权重，通过专家打分等方式构建判断矩阵，计算各指标的相对权重。运用模糊综合评价法进行成熟度评价，将评价指标的定性描述转化为定量分析，对工程管理数字化成熟度进行综合评价。

（四）评价模型构建

根据评价指标体系与评价方法，构建工程管理数字化成熟度评价模型。将成熟度划分为初始级、发展级、成熟级、卓越级四个等级，通过计算综合评价得分，确定企业所处的数字化成熟度等级。

四、工程管理企业数字化转型路径设计

（一）战略转型路径

企业应制定明确的数字化转型战略，将数字化战略与企业整体战略紧密结合。成立专门的数字化转型领导小组，统筹规划转型工作。明确转型目标、实施步骤与时间节点，制定详细的战略执行计划。加强与行业内外企业的合作交流，学习先进的数字化转型经验，借鉴成功案例，推动企业数字化战略的有效实施。

（二）技术升级路径

加大对数字化技术研发与应用的投入，积极引入 BIM、物联网、大数据、人工智能等先进技术。建立企业数字化技术研发中心，加强与高校、科研机构的合作，开展关键技术攻关。根据企业实际需求，选择合适的数字化技术解决方案，逐步实现工程管理各环节的数字化升级。定期对技术应用效果进行评估，及时调整技术应用策略，确保技术应用的有效性与先进性。

（三）组织变革路径

优化企业组织架构，建立适应数字化转型的扁平化、网络化组织模式。打破部门壁垒，加强跨部门协同合作，建立高效的协同工作机制。调整企业内部管理流程，实现流程的数字化、自动化与标准化。建立数字化绩效考核体系，将数字化转型目标纳入绩效考核指标，激励员工积极参与数字化转型工作。

（四）人才培养路径

加强数字化人才培养，制定企业数字化人才培养计划。通过内部培训、外部培训、校企合作等多种方式，提升员工的数字化技能与素养。引进具有丰富数字化经验的专业人才，充实企业数字化人才队伍。建立完善的人才激励机制，提高数字化人才的待遇与职业发展空间，吸引和留住优秀人才。

（五）数据治理路径

建立企业数据治理体系，制定统一的数据标准与规范。加强数据质量管理，确保数据的准确性、完整性与及时性。建立数据安全保障机制，采取数据加密、访问控制等措施，保障数据安全。搭建企业数据共享平台，促进数据的共享与利用，充分发挥数据的价值。

五、结论与展望

（一）研究结论

本论文构建的工程管理数字化成熟度评价模型，从多个维度对企业数字化成熟度进行评估，具有较强的科学性与实用性。基于该模型设计的企业数字化转型路径，涵盖战略、技术、组织、人才、数据等多个方面，为工程管理企业数字化转型提供了全面的指导。通过实施该转型路径，企业能够提升数字化成熟度水平，增强核心竞争力，实现可持续发展。

（二）研究展望

未来研究可进一步完善工程管理数字化成熟度评价模型，考虑更多影响因素，提高模型的准确性与普适性。深入研究不同类型工程管理企业的数字化转型特点，制定更具针对性的转型路径。加强对数字化转型实施效果的跟踪与评估，不断优化转型路径与策略，为工程管理企业数字化转型提供更有效的支持。

参考文献

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