随着我国经济的快速发展和城镇化进程的稳步推进，基建需求持续扩张，工地数量不断增加。原有的管理方法渐渐呈现出越来越多的弊端，施工管理、环境监管、安全防范等方面上的种种问题，都是管理者日常工作中的难题。
针对以上痛点，儒安“智慧工地”应运而生，整体建设以智慧工地云平台为核心，围绕“人、机、料、法、环”五大生产要素建设，基于云平台与现场多个子系统的互联，实现业务间的互联互通，数据应用，协同共享，综合展现，搭建一个以进度为主线、以成本为核心、以项目为主体的多方协同、多级联动、管理预控、整合高效的智能化管控平台。
智慧工地建设主要包括以下几个模块：
1、劳务人员管理系统：以前端识别设备数据为基础，通过获取到的考勤数据，经过数据处理加工并结合工时、薪资计算逻辑算法，为企业自动生成工资报表，为工资发放提供支付依据。企业对每个项目工地的人员用工情况进行全流程监管，所有的劳务工需要签订规范的劳务合同，对应的劳务合同都能够统计在集团平台层，避免工地出现黑工情况，实现对工地人员实时监控管理，有效防止农民工薪资管理不明、人员管理混乱及恶意讨薪情况的发生。企业通过系统可以随时随地了解不同项目工地的用工情况，同时平台可对接政府监管平台及银行，进行劳务资金监管，降低劳资纠纷率。
劳务人员管理系统还具备人员反查功能，系统和视频监控报警功能联动共享数据，通过在工地加装AI智能摄像机，识别抓拍画面内的人员信息，现场人员拍照后上传至平台即可对人员信息进行比对，防止员工恶意堵门现象的发生。
劳务实名制管理
2、 AI视频分析：通过视频图像分析，可自动识别人的不安全行为、物的不安全状态，可有效防范安全生产事故，为工地作业的安全防范和安全生产管理保驾护航。目前在工地场景中应用较多的识别算法包括安全帽佩戴监测、反光衣穿戴识别、吸烟监测、浓烟明火监测、重点区域闯入警告等。除此之外，还可以针对不同需求进行定制化算法开发。
视频监控
3、设备安全监测系统：对机械设备进行安全监管，一机一档，运行数据实时监测，全周期管控。特种设备操作人员生物识别，降低不规范作业概率。包括塔机设备安全监测系统、升降机安全监测、卸料平台安全监测等。
塔机安全监测
卸料平台安全监测
4、材料管理子系统：利用智能地磅、AI点料、数字测量等技术手段帮助用户进行材料的精细化管理，避免缺料、偷料等事件发生，提升点料效率，节省材料费用。
智能地磅工作流程
5、安全及质量管理子系统：日常安全检查，隐患分析，重大风险监控，精准人员定位安全防护，日常质量巡查，电子留底保存，实现安全质量在线防控。降低不规范作业概率，提升管理人员监管检查应对效率。
安全巡查流程图
6、进度管理子系统：项目任务及时跟进，系统自动下发任务计划到APP ，相关负责人随时通过APP反馈进度情况，实时了解所有任务的进度情况，解决以往因信息不通，消息滞后等问题带来的整体进度延期问题，提高工程的整体把控效率。
项目进度管理
7、环境监测管理子系统：针对扬尘、噪声设置压线监测，监测到污染源时进行分级预警报警，并自动启动喷淋系统，支持颗粒物（PM10/PM2.5/TSP）监测、噪声监测、气象五参数监测，视频监控录像取证，实现工地科技智慧管理，高效节能，构建建筑工地管理新生态。
扬尘在线监测设备
另外，由于施工现场多为无网络复杂作业区且需传输大量视频及传感器数据，无论采用光纤还是4G传输，建设成本和流量费用都较高。针对这一痛点，儒安集团专门为工地场景研发了OMNIAIR-OA58CMF自组网基站设备，先后帮助中铁一局、二十二冶集团、科大讯飞、中冶集团、中建八局、中电飞华、南钢集团等多家企业解决了不同工地的数据传输问题，得到了业主的广泛认可。
以科大讯飞三亚崖州智慧工地项目为例，该项目采用群塔作业模式，且工地现场建筑物遮挡情况严重，传统网桥等设备无法有效传输视频数据，造成长时间数据的丢失。采用OMNIAIR-OA58CMF自组网基站替代现场原有通信传输设备后，仅用2天时间就有效解决了现场2个月来的塔吊球机及吊钩可视化视频传输问题，并保证了与当地监管部门平台的数据对接，帮助业主完成监管部门整改要求，避免了更大的经济损失、降低了安全风险。
除此之外，儒安采用软硬件一体化部署方式，在项目现场安装部署“工地边缘计算终端”连接现场各类设备和传感器，通过搭载智慧工地云平台项目端软件，现场数据在此终端设备中可以进行计算和分析，实现数据监控、本地逻辑控制、边缘计算、故障报警等功能。
儒安“工地边缘计算终端“
面向不同的用户，儒安“智慧工地”解决方案分为三个版本，包括“项目版、企业版、政务版”。自应用实施以来，先后帮助多家集团企业、单体项目解决诸多现场管理痛点问题，为客户减少30%施工安全问题，降低劳资纠纷率30%~50%，提高70%数据上报效率，并节约了30%风险防控成本支出。未来，儒安将继续加强投入研发力量，为更多的工业建筑用户提供更夯实的技术支持，从而提升建筑工地的精益生产和管理水平。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。