AI驱动的高级工作打包如何保证项目的确定性
近年来 ， 项目预测过程(如风险分析和应急管理)的逐步改进有所帮助 ， 但“从固定的开始日期开始，并确定我们在项目完成中的位置”的基本规划理念没有发生根本变化 。更糟糕的是，它在帮助按时按预算完成项目方面不是很有效 。
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幸运的是，两项互补的技术和方法进步正在让这一趋势变得更好 。
解决方案：高级工作打包
随着所谓的“高级工作包装”(AWP)的日益流行，资本支出和现场计划执行的方法急需改进 。首先，AWP从商定的最终目标(如“第一批石油”或“第一批生产”)推动了一个项目的逆向计划 。
通过建立一套定义的顺序执行里程碑(由所谓的施工路径建模)，项目可以通过调整材料、资源、设计和工程来集中精力确保不受约束的执行 。为了有助于主动管理这一过程，这些驱动实体通过多维建模进行合并和可视化，以便组织可以优化计划并最终以更高的确定性执行它 。
其次 ， AWP将长期资本支出计划与短期日常现场执行计划联系起来 。现场工长第一次知道他们是符合更大的项目目标的，所以他可以管理他们剧组的日常计划 ， 知道所需的物资和人员可以在正确的时间在正确的地点找到，从而去执行 。
通过让整个项目团队从一开始就专注于限制施工路径，所有项目范围所有者，包括工程和采购，都携手并进 。这消除了界面管理中的许多障碍(复杂资本支出项目的长期风险驱动因素) 。
人工智能和机器学习将改变游戏规则 。
【AI驱动的高级工作打包如何保证项目的确定性】快速采用AWP的驱动力之一是AI(知识驱动计划)的出现 。该机构首次将已经数字化了几十年的专业知识和经验数字化，然后通过AI智能挖掘这些知识，帮助制定更准确的预测计划 。
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