项目背景
上海隧道工程股份有限公司（以下简称隧道股份）是一家专门从事软土隧道施工的企业，也是中国施工行业第一家上市的股份制公司。隧道股份依靠二十余年从事隧道及地下工程的技术优势，积极拓展土木工程施工领域，从地铁和越江隧道工程，逐步扩展到污水排水，电厂取排水隧道，市政管道工程，基坑围护，地基处理工程。
长期以来，公司秉承“以信为本、以特为主、以技夺优、以质取胜”的企业宗旨，始终保持着中国软土隧道事业的领先优势。以“专领域、深开发、广覆盖”而著称的隧道股份，承建了上海黄浦江底所有的越江公路隧道、轨道交通越江隧道等，隧道施工技术水平接近和达到国际先进水平。隧道、地铁和公路施工已遍及全国。
隧道股份在地下施工机械制造方面也独树一帜：合作生产的中国第一台双圆盾构，在上海轨道交通工程建设中，掘进出中国第一条双圆隧道，使中国成为继日本后世界上第二个掌握双圆隧道施工技术的国家；独立研制出中国第一台超大型矩形顶管机，成功在宁波闹市区推出了地下人行通道。2004年10月，隧道股份承担的盾构掘进机国产化863计划取得了重大突破，中国第一台具有自主知识产权的地铁盾构掘进机在隧道股份机械厂诞生，并成功地投入到上海轨道交通网的建设。同时，隧道股份积极投入巨资，构筑中国国产化盾构产业，打造具有自主创新能力的新型企业。
近年来，随着隧道股份生产规模不断扩大，全国各地项目不断开展，盾构机的产销量也在大幅度上升，项目越来越复杂，施工方案也越来越复杂。盾构公司隧道股份明显感觉在机械设备管理、材料管理、方案与工法管理、劳务管理等方面有些力不从心，计划通过构建智能管控中心项目实现对工程进行精确设计和模拟，围绕施工过程管理，建立互联协同、安全监控、智能化生产等项目信息化生态圈，并将此数据在虚拟现实环境下与物联网采集到的工程信息进行数据挖掘分析，提供过程趋势预测及专家预案，实现工程可视化智能管理，以提高工程管理信息化水平，从而逐步实现绿色建造和生态建造，使项目在信息化时代的竞争中立于不败之地。
面临挑战
目前，盾构公司，隧道股份每年承建的隧道数量在100个以上，同时推进的隧道数量不少于40个。而现代隧道施工的土建部分费用已经占到了整个项目的50%的经费，随着工程量的增加，管理难度越来越大，很多工程施工的时候管理人员根本不知道井下情况，井下施工人员经常为了偷懒省事，野蛮施工偷工减料时常发生。很多设备是在出井后才发现严重损坏。同时不规范施工带来的事故也越来越多，在近10多年来，盾构作业公司已经发生多次严重事故，轻的带来项目严重滞后，严重的造成数十人伤亡，国家资产严重流失（比如2000年前后的上海地铁4号线越江段部分施工）。
解决方案
为了更好协助盾构公司隧道股份能够：1）掌控施工情况，指导施工；2）管理施工设备；3）提高施工安全，寄云科技向盾构公司隧道股份提出建设盾构法施工管控平台的解决方案。，主要内容有：
隧道股份智能管控中心系统建设的主要内容有：
• 构建以盾构为中心的产品质量生命周期管理平台
根据制造产品的特点、制造质量控制和管理的内容，构造产品的全质量管理系统体系结构。该体系结构以产品质量过程管理为框架，在产品生命周期内有效地进行各种活动，实现对产品质量的统一管理，并方便的提供给用户和应用系统使用。
• 构建盾构法隧道施工相关数据模型
全面分析隧道股份的业务定义、规则和数据，经过抽象、归纳和集成，对数据进行集中、清理、补录和整合，构建基础设施建设行业数据模型，实现隧道股份企业资源共享和统一的业务视图，支持各部门管理和业务发展的分析型应用。
• 支持其他应用系统建设
建设企业分析视图（盾构、盾构法施工分析主体统一视图）。逐步建设汇总数据层等数据平台系统基础功能，支持统计报表和分析型客户关系管理系统数据集市的要求和其他应用系统的构建。
• 建设领导驾驶舱
建设领导驾驶舱服务功能，为企业管理和决策层提供及时、精准的经营信息。实现对企业关键业务指标的统一管理，能够在“第一时间”统一、自动地产生所有指标，支持时间、机构等多维分析，支持历史趋势分析。
• 逐步修订盾构机关键部件的预测性维修目标
盾构关键部件维修费用昂贵，通过对关键部件传感器的数据进行收集，结合维修保养等数据进行预测性维修，为隧道股份在设备维护保养上大幅节约成本、降低故障发生率，提高生产效率。
项目效益
1、 更好的了解实时施工情况
对各工程的施工进度、生产作业状态进行有效的监控，为合理安排施工作业计划提供决策支持。
2、 了解施工设备的健康状态
创建有效的异常检测模型，实现对关键推进部件的健康度进行实时的监控和报警，为预测性维修提供决策支持，降低计划外停机检修时间，提升盾构设备的生产效率，有效的减少关键部件的意外故障。
3、 降低盾构机的维修与故障带来的高额成本
借由预测性维修决策的支持，有效地提高了盾构机械设备维修的周期，减少了维修次数。另一方面，提升盾构设备的生产效率的同时，也大幅降低了因盾构设备故障所带来工期延误的高额成本。
