1151.项目物料损耗智能统计算法
项目物料损耗怎么算才准？智能统计算法帮你搞定
真心话, 每一回瞅见项目决算报表之上那极长的一串“损耗”数字, 内心便会产生慌乱。
在乎的并非那实实在在的金钱, 而是在乎那些无端遭浪费的钢筋, 在乎那些无端被浪费的水泥, 在乎那些无端受浪费的模板。你可尝试去想过它们究竟源自何处? 它们是来自热火朝天的工地上, 是通过一个个勤劳工人的双手汇集而来, 是从一辆辆满载的卡车上辗转抵达。然而最终的结果呢? 账面上仅仅是轻飘飘的几个字, 却实际上造成了几十万的损失。
原先我根本就不相信什么是算法, 一直觉得这玩意儿虚无缥缈得不行。直至去年参与那般项目, 那时通过算法得到的损耗率是4.7%。但是随后经过一番认真仔细核查, 实际的损耗率竟然高高达到11.2%, 俩者相互之间相差了一倍还要多。
老板问我为什么。我说不知道。他说你连不知道都不告诉我？
那天晚上我失眠了。
项目物料损耗怎么算才准
这个问题，困扰了太多工程人。
传统做法是怎样的呢, 会有领料单、退料单以及盘点表等诸多纸质单据。到月底时, 要人工去汇总, 此时问题许多。时而会有单子遗失的状况, 时而数据对不上, 甚至有时完全凭感觉估算出一个数值。
结果呢？损耗率忽高忽低，根本没法追溯。
我曾见识过一位项目经理, 其为了将损耗核算清晰, 自行购置了一个计算器, 每日下班后, 于几十张单子对面摆弄按压许久, 言道因为惧怕出现计算差错, 害怕遭受审计之审查。
后来呢？他累出了颈椎病。
物料损耗可不是像单纯加减法那样简单, 它关联的范围特别广, 有好多重要环节, 包含采购入库, 现场领用, 施工消耗, 余料回收, 报废处理等方面, 这些环节里每个环节好多变量, 这些变量全部都有影响最终结果的可能性。
多个变量彼此相互交织, 一同作用于物料损耗这个复杂的过程, 采购入库环节中, 如采购数量精准度、货物质量状况等变量, 会对后续环节物料使用情况产生影响, 现场领用环节里, 像领用人员操作规范程度、领用数量合理性等变量, 也会作用于整体物料损耗, 施工消耗环节中, 诸如施工工艺差异、施工人员熟练程度等变量, 同样不可被忽视。在余料回收这个环节当中, 回收是否及时, 还有回收数量的准确程度等这些变量, 另外, 在报废处理环节里, 报废标准如何界定, 以及报废流程是否规范等这些变量, 都有可能会对最终得出的物料损耗结果产生影响。
传统人工统计，根本扛不住这么多变量。
智能统计算法到底能做什么
说白了，就是把人的脑子交给机器。
但不是简单的自动化，而是智能。
这是什么意思呢? 是这样的, 系统具备能够自动识别异常数据的能力, 具备能自动关联各个环节信息的本事, 具备可以自动计算损耗率这样的功能, 甚至还具备能自动预警的性能。
举个例子。
某项目领取了一百吨钢筋, 按理论计算本应使用九十五吨, 正常损耗是五吨, 可是系统监测到，其中有二十吨被用在了非主体结构部分, 有十五吨被投入到临时设施建设中, 还有八吨被挪用于其他项目, 若不计入这些情况而去直接计算损耗率, 得出的结果就是百分之五, 乍一看好像一切正常。
但事实上, 这般不考量实际用途差别的计算模式遮蔽了诸多问题, 本来应当严格用以主体结构的钢筋被挪作别的用途, 此情形有着对项目的整体质量以及安全性产生潜在威胁的可能性, 临时工棚、临时设施还有其他项目运用的钢筋数量同样超越了正常范畴, 这体现出于项目管理进程里, 在钢筋使用方面的监管存有漏洞的实质情况, 致使资源分配不恰当, 没能依照最初规划的用途给予精准投放, 所以对项目的顺遂推进以及成本控制造成了影响。
但实际上，真正用于主体结构的损耗只有2吨。
智能算法能帮你把这些细节都挖出来。
为什么需要智能算法
因为传统方法太慢了。
这个项目效率究竟慢到何种地步? 它属于中型规模, 所用物料种类多达几百种, 而且每月都会进行一次盘点 , 仅仅只是统计这一项工作内容 , 竟然就要耗费两周时间。等到好不容易统计完毕的时候 ，下个月都快要结束。
这时候再发现问题，黄花菜都凉了。
而且，人工统计有个致命缺陷：人会累，会错，会偷懒。
太多个项目我见识过, 损耗的数据并非经计算得来, 而是人为填上去的, 不是算出来的, 是填出来的。只因时间太紧张, 因内心不想去计算, 因自认为差不多就可以。
差不多，就是最大的问题。
算法是怎么工作的
核心逻辑其实不复杂。
第一部, 展开数据采集工作。系统会自动去对接采购、入库、领用、消耗、回收、报废等各个环节所生成的数据, 最终致使整体形成完整的数据链。
第二步，数据清洗。剔除异常值，补全缺失值，确保数据质量。
第三步, 涉及损耗计算, 依据物料类型这一因素, 结合使用场景这一情况, 再考虑施工阶段等方面, 从而自动计算理论消耗以及实际消耗, 最终得出损耗率。
第四步, 存在异常预警情况。当损耗率超出所设定的阈值之际, 系统会自行发出预警, 以此来向相关人员进行提醒, 让其去核查。
第五步, 执行分析后进行优化, 系统会依据历史数据, 对损耗原因展开分析, 进而提出优化建议。
听起来很简单？
但真正落地的时候，会遇到各种坑。
举例来说, 存在数据并非标准的情况, 不同项目的物料编码呈现出不一样的状况；举例而言, 存在数据并非及时的情形, 领料单直至月底才进行补录；举例来讲, 存在数据并非准确的状况, 盘点期间出现少算或者多算的情况。
这些问题，都需要算法去处理。
实际效果怎么样
说实话，我不敢说完美。
但确实有用。
我们开展了一个项目进行试点, 在运用智能统计算法以后, 损耗率由百分之十一点二降低到了百分之六点八, 尽管仍存在下降的余地, 然而起码方向是正确的。
更重要的是，数据透明了。
曾经, 对于损耗确切是多少这事, 唯有项目经理心里明晰。当下, 借助系统能够实施实时展示, 不管是谁都能够随时查看相关数据。像这样, 就构建起一种倒逼机制, 推动大家都去留意损耗问题, 并非是等到决算之际才发觉问题的存在。
未来会怎样
我觉得智能统计算法只是开始。
也许会跟BIM相互结合, 与物联网相互结合, 跟AI预测相互结合。那个时候, 损耗问题或许不再是“算”出来的状态, 而是“防”出来的情形。
但现在，先把基础打好。
数据要准，流程要顺，系统要稳。
这三点做到了，智能统计算法才能发挥真正的作用。
不然，再好的算法，也是垃圾进、垃圾出。
我偶尔会思索, 倘若前些年便启用这套系统, 那个项目经理是否就不会患上颈椎病了呢?
但话说回来，现在也不晚。
至少，我们可以让下一代工程人，少一点焦虑，多一点从容。
这就够了。
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