重要信息
官网：www.icemis.net（点击了解参会投稿等信息）
时间：2025年3月14-16日
地点：中国-沈阳
简介
第四届工程管理与信息科学国际学术会议 (EMIS 2025)将于2025年3月14-16日在中国沈阳召开。会议主题主要围绕工程管理与信息科学等相关研究领域展开讨论，旨在为相关领域的专家学者及企业发展人提供一个分享研究成果、讨论存在的问题与挑战、探索前沿科技的国际性合作交流平台。
主题
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| 工程管理 | 信息科学 |
| 工程管理，信息科学，风险管理，区域管理，项目管理，技术管理，公共管理，物流管理，资产管理，资源管理，生态管理，环境管理，信息管理，应急管理，安全管理，能源管理，数据管理，运营管理，技术管理，建筑工程 土木与结构工程，工程财务与造价管理，信息处理工程，系统工程，大数据管理，人力资源管理，交通运输管理，安全工程与管理 ，生物医学工程，农林业工程管理，通信工程管理，城市经济与管理，质量工程与管理 | 知识获取与管理，多媒体应用与处理，无线传感器网络多媒体，交互，设计和创新，新产品开发和产品工程可伸缩计算，基于代理的计算，商业信息技术，信息管理与信息系统，人工智能系统与运用，计算机科学与系统，计算机方面的数值算法，物联网，计算优化，信息技术，大数据分析，物流信息技术，网络应用和Web服务，图像处理和着色，信息管理与商务智能，创新的网络系统和应用，信息系统管理，人工智能及应用，密码和安全系统 |
* 其他符合工程，管理和信息科学的主题皆可
参会方式
其他
工程管理与信息科学的结合，尤其是在现代项目管理和技术驱动的工作环境中，正在创造出高效、精确和数据驱动的管理模式。工程管理负责规划、执行和控制工程项目的各个方面，而信息科学则提供了有效的数据处理、分析、存储和传输的技术支持。两者的结合使得工程项目管理可以通过信息技术（IT）工具、软件和系统提高决策效率、资源优化、风险控制等关键方面。
1. 工程管理概述
工程管理是一个多学科领域，主要涉及项目规划、执行、监控、评估和收尾等多个阶段。它的目标是确保项目按时、按预算、按质量标准完成，并满足利益相关者的需求。
工程管理的核心职责包括：
- 项目规划与预算：定义项目目标、计划资源、时间安排，并估算预算。
- 风险管理：识别项目风险，并制定相应的应对策略。
- 质量控制：确保项目的交付符合设计和质量标准。
- 人员与资源管理：管理项目团队，分配资源，确保顺利执行。
- 进度跟踪与调整：通过监控项目进度，识别偏差并进行调整，确保按时完成。
2. 信息科学概述
信息科学是一门研究信息的获取、处理、存储、传输和应用的学科。它涉及计算机科学、数据科学、信息系统等技术，广泛应用于各行各业，特别是在数字化时代，信息科学成为现代社会和经济运行的基础。
信息科学的主要领域包括：
- 数据处理与分析：通过算法和工具对大量数据进行清洗、分析和建模，从中提取有价值的信息。
- 信息存储与管理：使用数据库、云计算等技术管理海量数据，并确保数据的安全性与可靠性。
- 人工智能与机器学习：通过AI和机器学习算法进行自动化决策、预测分析、模式识别等。
- 通信与网络技术：确保信息的高效传输和共享，特别是在全球化和物联网（IoT）环境下。
3. 工程管理与信息科学的结合
1) 信息化工程管理工具
信息科学为工程管理提供了强大的技术支持，许多工程管理过程通过信息系统得到优化。常见的工程管理信息系统（Project Management Information System，PMIS）可以自动化进度管理、资源分配、财务跟踪等任务，提高管理效率。
- 项目管理软件：如Microsoft Project、Primavera、Trello等，这些工具支持任务分配、进度跟踪、预算监控等功能，帮助工程管理团队进行项目的全面监控与控制。
- 数据可视化与报告：信息科学使得项目数据通过图表、仪表盘等形式更加直观，便于管理者迅速了解项目进展、资源使用情况和潜在风险。
- 协同平台：工程项目往往需要多个团队的协作，信息技术通过云平台、团队协作工具（如Slack、Microsoft Teams等）帮助团队成员共享信息，进行实时沟通与协作。
2) 大数据与工程决策支持
在工程项目中，数据的收集与分析能够为决策提供有力支持。通过实时数据的获取和分析，工程管理者能够更好地预测和应对潜在问题，优化决策。
- 实时监控与反馈：借助传感器、物联网（IoT）技术等，工程项目的每个环节都可以实时监控，如建筑工程中的温度、湿度、进度等，帮助及时调整和优化资源分配。
- 数据分析与预测：通过大数据分析，能够提前识别项目进度中的潜在瓶颈，预测风险，并做出前瞻性的调整。例如，使用数据分析工具来分析施工现场的环境因素，预测哪些因素可能导致延误或超预算。
- 决策支持系统（DSS）：利用数据和模型分析，帮助管理者在多个方案中做出最佳决策。例如，分析不同施工材料、工艺方案对成本和质量的影响，帮助做出成本效益最优的选择。
3) 智能化与自动化管理
信息科学的最新技术，如人工智能（AI）、机器学习、机器人技术、无人机等，正被引入工程管理中，推动项目管理向智能化、自动化方向发展。
- 人工智能（AI）：AI可以帮助分析历史项目数据，识别影响项目进度和质量的关键因素。通过机器学习算法，AI能够优化施工过程，减少人工干预，提高工作效率。
- 自动化施工：机器人技术可以用于建筑工程中的自动化施工，减少人工错误，提高施工精度与安全性。例如，3D打印技术可以在建筑行业中应用，直接打印建筑部件，节省时间和成本。
- 无人机（Drones）：无人机可以用于工程项目的现场勘测、进度监控等。例如，在大型建筑工程中，使用无人机拍摄的航拍图像和视频帮助项目经理实时了解工程现场的状况。
4) 建筑信息模型（BIM）与协同设计
**建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）**是将信息科学与工程管理结合的经典范例。BIM是一个数字化建模工具，通过构建一个三维虚拟模型，提供整个建筑生命周期（从设计到建造、运营和维护）所需的信息。
- 设计协同与优化：BIM使得设计、工程、施工等各方能够实时查看项目进展并进行协作。项目各方可以通过共享模型，实时调整设计方案，避免设计冲突，提高工程质量。
- 施工过程模拟与优化：BIM能够进行虚拟施工模拟，提前识别施工过程中的潜在问题，避免施工阶段出现设计不合理、资源浪费等问题。
- 设施管理与维护：BIM不仅能在建设阶段提供支持，还能在建筑完工后帮助管理者进行建筑设施的管理与维护。通过BIM模型，管理人员可以查看设备状态、维修记录、使用寿命等信息，实现高效管理。
5) 风险管理与安全监控
在工程项目中，风险管理是一个至关重要的环节，信息科学为其提供了强有力的工具。
- 实时风险监控：通过传感器、数据采集和分析系统，可以实时监测工程现场的环境和设备状态，及时识别可能的安全隐患。例如，监测施工现场的危险气体浓度，或者监测设备的负载情况，确保施工环境的安全。
- 预测性风险评估：通过历史数据和大数据分析，项目管理者可以识别潜在的风险因素，如施工延误、成本超支、资源浪费等，并通过预测分析采取预防措施。
4. 工程管理与信息科学的优势
1) 提高效率与生产力
信息技术在工程管理中的应用显著提高了项目的执行效率。自动化的工具、实时的进度跟踪和数据分析使得管理者能够快速做出反应，从而确保项目按计划进行。
2) 优化资源分配与成本控制
通过信息科学支持的决策工具，管理者可以更精准地分配资源，减少浪费，并有效控制项目成本。例如，使用AI和数据分析预测项目的成本走势，优化供应链管理，降低不必要的支出。
3) 提高决策质量
数据驱动的决策能够帮助管理者更全面、客观地了解项目状况，避免单纯依赖经验和直觉判断，从而做出更加科学和有效的决策。
4) 增强项目透明度与协作
信息技术的应用使得项目进展、资源使用和财务状况等信息更加透明，利于团队成员之间的协作。共享的平台和实时的更新机制帮助提高沟通效率，减少信息孤岛。
5) 提升项目质量与安全性
通过数字化工具和实时监控系统，工程管理者能够提前识别项目中的潜在问题，减少质量问题和安全事故发生的概率。尤其是在施工过程中的安全监控和风险管理方面，信息科学能够提供强有力的技术支持。
5. 挑战与展望
1) 技术集成与适应性
尽管信息技术为工程管理提供了许多好处，但在实际应用中，如何将不同技术（如BIM、AI、大数据等）有效集成到现有的工作流程中，仍然是一个挑战。
2) 数据安全与隐私问题
随着工程项目数据的数字化，如何保护项目数据的安全性和隐私，防止信息泄露，尤其是在涉及敏感数据时，成为一个重要的挑战。
3) 技术依赖与人工干预
尽管信息技术可以提高效率，但过度依赖技术也可能导致对人工判断的忽视。在一些复杂
和不确定性高的环境中，人工决策仍然具有不可替代的作用。
4) 技能和培训
随着信息技术的应用不断扩展，工程管理人员需要不断提升数字化技能，才能更好地利用新的技术工具。因此，如何进行有效的技术培训，提升团队的技术能力，将是未来的重要任务。
6. 总结
工程管理与信息科学的结合，不仅提升了项目管理的效率和精确度，还为管理决策提供了更为强大的数据支持。在未来，随着人工智能、大数据、物联网、BIM等技术的不断发展和普及，工程管理将更加智能化、自动化、数字化。但同时，也需要解决一些技术集成、安全性和人才培养等挑战。