在工程管理的世界裡，憑經驗做決策已經無法應對現今複雜多變的市場環境。數據驅動決策（Data-Driven Decision Making, DDDM）已成為現代企業提升競爭力的核心方法，尤其對工程產業而言，施工進度、資源配置、成本控管、品質監督等每個環節都與數據息息相關。
過去，許多工程管理者依賴直覺和經驗來判斷施工問題，然而這種方式不僅容易受個人主觀影響，也難以適應現代工程專案的規模與複雜性。數據驅動的績效管理能夠提供更精準的決策依據，減少施工過程中的不確定性，提高企業的營運效率與市場競爭力。
在這篇文章中，我們將深入探討數據如何改變工程管理，並提供具體實踐方法，幫助工程老闆掌握數據驅動的決策思維。
1. 數據驅動決策：提高管理精準度與可預測性
數據在工程管理中的應用不只是記錄工時與成本，更是提升專案效率與減少風險的關鍵。透過數據分析，企業能夠即時監測專案進度，識別潛在問題，甚至預測未來趨勢。例如：
- 施工進度監控與優化
傳統的工程進度監控通常依賴現場主管的回報，這種方式不僅容易出錯，也難以確保資訊的即時性。而如今，許多大型建築公司開始使用 IoT 感測器、無人機監測與BIM（建築信息模型），讓施工進度可以被數據化。例如，美國某建築公司透過 IoT 設備監測工人工作時間，發現某些工段的效率明顯低於預期，進而調整排班策略，將整體工期縮短 12%。 - 預測性維護降低設備停工風險
傳統的設備維護通常是「故障後維修」，但這會導致施工停工並影響工程進度。而透過 AI 預測性維護，企業可以根據設備使用數據來預測機具何時可能發生故障，並提前安排維修。例如，某高速公路建設公司透過監測混凝土攪拌機的震動數據，提前發現機械異常，成功避免了工程停擺。 - 成本管理與材料浪費控制
材料成本在工程專案中佔比極高，許多公司因為缺乏數據管理，導致材料浪費嚴重。例如，一家台灣的建設公司透過數據分析發現，每次水泥訂購量總是超過實際需求的 10%，原因是訂貨流程中沒有即時考量現場存量。透過導入 ERP 系統與 IoT 物聯網技術，即時追蹤庫存與材料使用量，成功將材料浪費降低 7%，節省數百萬成本。
數據驅動決策，讓工程老闆不再只是「憑感覺」管理，而是透過科學化方法確保每個決策都有明確依據，進而提升專案可控性與成功率。
2. 設定明確的績效目標：SMART 原則應用
許多工程公司在管理績效時，常常會遇到目標不清晰、無法量化的問題。例如，「提升工程效率」聽起來很有道理，但該如何衡量？如何確保達標？這時，SMART 原則（Specific 具體、Measurable 可衡量、Achievable 可達成、Relevant 相關、Time-bound 有時限）可以幫助企業訂定具體的績效目標。
舉例來說：
- 模糊目標：「降低工地事故率」
- SMART 目標：「透過安全教育與IoT安全帽監測系統，在未來一年內將事故率從 5% 降至 3%。」
- 模糊目標：「提升施工進度」
- SMART 目標：「導入BIM系統與數位工單，確保所有施工里程碑達成率超過 90%，並減少非計劃性停工 20%。」
當目標明確且可衡量時，工程管理者能夠更精準地評估團隊績效，並根據數據進行優化。
3. 數據整合與分析：打破資訊孤島，提升決策準確性
在傳統工程管理模式下，不同部門的數據往往是孤立的，這導致管理者無法獲取完整資訊，影響決策品質。例如，工程部門記錄的工時數據可能與財務部門的成本數據無法匹配，導致成本超支卻無法立即發現。
如何解決資訊孤島問題？
- 導入 ERP 或數據倉儲系統
企業可以透過 ERP（企業資源規劃）系統或 數據倉儲（Data Warehouse），將各部門數據統一整合。例如，某建築公司導入 ERP 系統後，施工進度、工時數據與財務支出能夠即時同步，管理者可在儀表板上隨時查看各項數據，提高決策效率。 - 應用 AI 進行大數據分析
使用 AI 來分析歷史數據，預測可能的風險。例如，一家高層建築公司透過 AI 預測過去五年內的施工延誤因素，發現「供應鏈中斷」與「天氣影響」是主要問題，於是導入即時天氣預測系統，減少 15% 的非計劃性停工。
透過數據整合與分析，企業可以確保決策的準確性與效率，避免因資訊不完整而導致錯誤判斷。
4. 高效決策模型：確保資源配置最佳化
除了擁有數據，管理者還需要合適的決策工具來轉化數據為可行方案，例如：
- 決策樹（Decision Tree）：幫助管理者在多種可能方案中選擇最佳選項，例如在選擇施工技術時，根據成本、時間與風險因素，評估不同選擇的影響。
- 成本效益分析（Cost-Benefit Analysis）：確保每項投資都能帶來最大效益，例如評估是否應投資新型混凝土技術，以降低長期維護成本。
舉例來說，某工程公司在決定是否投資全自動施工機械時，透過成本效益分析發現，雖然初期成本較高，但機械的運行效率能夠讓專案縮短 10% 工期，最終投資回報率超過 30%，因此果斷導入。
結論：數據驅動決策，讓工程企業在競爭市場中勝出
數據驅動決策已成為工程管理的新標準，企業若能有效整合數據、建立科學決策模式，並確保跨部門資訊透明化，將能夠大幅提升專案管理效率與企業競爭力。
在這個時代，工程管理已不再只是傳統的工地監管，而是一門精確的數據科學。想在市場中保持領先，從今天開始，運用數據驅動的績效管理，讓你的企業邁向更高效、更精準的管理模式。
工程老闆都在學，Ray的數位管理學！
