Page 357 - 智库丛书第五卷

核电建设与运行管理

2.5.2 大数据技术的应用

通常 EVM 信息系统需要集成大量数据，对于数据计算量大、计算规则复杂的
场景，大数据技术提供了解决路径。利用大数据建模计算能力，将离散的数据整

合、清理，按照需要维度和颗粒度进行快速计算。同时根据下游数据与资产编码的
逻辑关系建模，将下游成本回归资产维度，实现与上游概算进行对比。处理后的结
果数据传递给 EVM 系统，既满足 EVM 分析需要，又能够解决上下游数据维度差异

问题，并为经营分析、数字化交付等业务领域提供输入，扩大了应用范围，实现价值
外溢。

2.5.3 数据规范与数据修订

对于 EVM 相关数据的修订应该有明确的要求，如对于 PV、EV、变更等数据

应有状态标识，初始化、更新、修改等操作也应符合相应的授权要求。对数据版本
控制及修改可追溯也应有相应的要求，尤其对于已经报告的、审批通过的数据，除
非核算错误，否则不能修改，以保证 EVM 系统生成结果的严肃性和权威性。

3 EVM 应用范围

理论上，任何项目都可以应用 EVM 进行项目控制，但实践上 EVM 应用与项目
投资规模、工期、合同模式都有很大的关系。对于投资规模较小、工期较短、合同为

总价模式的项目，EVM 容易增加管理复杂程度，投入产出效益不高，EVM 发挥作
用有限。对于基础设施建设、重型装备制造、大型研发等领域的项目，往往投资大、
工期长、劳动密集、资源密集、涉及合同价格的开口项多，无论对于投资方、业主还

是承包方，基于 EVM 可以对项目进行偏差预警、进展跟踪、工效评估、绩效评价，有
利于风险的识别和资源的统筹调度，进而产生管理效益。

对于单一项目，三类投入类型工作的划分，从方法论上可以解决项目局部无法
应用 EVM 的问题。同时要实现 EVM 全面应用，还要解决进度与成本一体化的问
题。进度管理通常会选择能够表征项目形象进展的重要工作为对象，因此项目进

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