国际项目投标那些事(十一) 国际投标中工程设计管理

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通过大量的投标项目统计,在一个海外水务(水厂、污水厂)EPC项目投标中,45%的人力资源投入在投标方案管理、30%在工程设计团队、15%在采购团队、10%在项目执行团队(粗略的估计)。

之前的连载系列中,讨论了很多关于投标方案管理的部分,本节连载涉及工程设计部分,能把投标方案+工程设计控制好,相当于已经管理好了项目80%的部分。


在投标阶段,工程设计团队产出设计文件的质量直接影响到EPC项目最终的收益率。且我个人认为,在其它因素不变的情况下,两者呈正相关的关系,即质量越高,最终的项目利润就会最高。

关于工程设计产出的质量,从以下几个方面展开讨论:

工艺设计图纸是很多专业的输入文件,如建筑结构设计、造价专业的。如果下游专业建筑结构、造价人员,非常有EPC项目经验且对工艺非常熟悉的话,是可能规避掉一些工艺设计图纸内容不完整的潜在问题的,但如果整个团队经验没有那么丰富,通常会造成漏项。

如,有时候工艺设计的时候,会忽略一些金属的爬梯,建筑结构如果懂工艺需求,可能就加上,造价也就把价格计入成本中。如团队成员不太有经验,或者有的公司在职责划分非常严苛,其他的专业完全以工艺专业的设计图纸为依据的话,那么产生的影响就是漏项。很多时候,看起来漏的都是小东西,但最后加加减减算下来,也是一笔不小的费用。如果能通过强化设计管理(如设置Checklist)来改善,那么尽量还是改进。

  • 设计边界

设计边界(Interface),管理起来,是我认为非常具有挑战性的一个地方。设计边界,可以分为,与客户之间的边界、与合作伙伴之间的边界、与分包商之间的边界、与供应商之间的边界。

国内企业的话,后两者(分包商和供应商之间)应该是有较多经验,但是国内公司出海之后,会比较不太适应与客户、与合作伙伴之间的边界。

这俩边界是在投标阶段的管理的重中之重,通常可以通过澄清文件和分工表来实现划分。举个例子,在某东南亚国家的一个水厂项目中,我们做的是水厂的包,与我们的设计边界直接相关的边界,包括水厂进水管道的边界和出水管道的边界,这个边界不止物理上的两根管道的连接,还涉及到水的水质、压力、流量等等各个方面,当时在投标的过程中,我们发现边界非常不清晰,所以通过澄清让业主进行书面回复。业主回复目前界面暂不清晰,请你们在投标文件中明确设计假设,我们按照要求做了假设,但后来项目落地后,发现我们的假设和其他包的承包商之间的假设差异巨大,因此产生了长时间的扯皮,但最后我们还是拿到2个变更。这2个变更相关的费用是很高的,假设这部分边界没有管理好,大概率,作为承包商的我们就需要自行承担这部分成本了。

  • 文控和设计信息的沟通

投标时,生产周期很短,大家为了快速完成设计文件、投标文件,很多时候,弱化了文控和设计信息的沟通。我之前管理的项目,就出现过因为文控导致的漏项。文控除了需要有人负责,其实还需要一个软件支持,才能避免因图纸升版,信息沟通不畅带来的问题。

在图纸生产的过程中,图纸升版是必然发生的,因为图纸是一个逐渐深化的过程,那么每次图纸升版(或者重要版次更新),必须保证更新的信息都及时准确的沟通到所有相关方。

我自己做过多种文控管理方式的调整,有一些改善,但依然存在一些问题,如果大家在文控方面有心得,欢迎大家在下方沟通交流。

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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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