Как прогностический ИИ снизит риски строительства и улучшит процесс принятия решений

Строительные проекты — это очень сложные и взаимосвязанные мероприятия, и потенциальная неэффективность и риск, которые неизбежно приводят к стоимости проекта и задержкам, могут экспоненциально возрастать вместе с размером проекта.

Многие инженерно-строительные (ЭиК) организации активизировали свои усилия по автоматизации, поскольку они чувствуют давление растущего риска, напряженных цепочек поставок и сужения маржи. Традиционно организации сосредотачивались на улучшении операционной деятельности, используя технологии для усовершенствования процессов и процедур, но данные, полученные в результате оцифровки, иногда могут быть второстепенными.

Что, если бы вы могли повысить свои шансы на своевременную реализацию проекта и на бюджете, используя растущий объем данных, которые вы ранее только архивировали для будущего использования? Искусственный интеллект (ИИ) обладает огромным потенциалом, помогающим организациям, занимающимся электроэнергетикой и энергетикой, оптимизировать процесс принятия решений и способствовать успеху проектов за счет проактивного извлечения новых прогнозных данных из проектных данных.

Превращение данных в идеи

По мере внедрения цифровых технологий в строительной отрасли генерируются огромные объемы данных, а вместе с ними у команд появляется прекрасная возможность учиться на этих данных и использовать их для создания более точных оценок, более продуманного планирования и избежать или, по крайней мере, смягчить потенциальные риски.

Исторические данные — важная отправная точка для более глубокого анализа бизнеса организаций. Просматривая данные о существующих проектах, специалисты E&C могут ответить на такие вопросы, как:

  • Сколько времени требуется для завершения процесса?
  • Какие субподрядчики являются лучшими и наихудшие?
  • Какие действия обычно откладывались в прошлом?

Как только вы смогли определить базовые показатели, ориентиры, стандарты и ключевые показатели эффективности ( KPI) из ваших данных, теперь вы можете применить эти идеи к текущим условиям. Например, в случае оценки вы можете определить:

  • Точны ли наши оценки и учтены ли исторические задержки?
  • Как мы работаем по сравнению с историческими контрольными показателями и организационные базовые показатели?
  • Выбирали ли мы лучших партнеров для работы на основе предыдущих результатов проекта?
  • Должны ли мы изменить требования или частоту нашей отчетности, чтобы избежать «сюрпризов» ?

Возможность извлекать ценные сведения из исторических данных и применять их к текущим проектам является ключом к обеспечению основы для предотвращения повторения ошибок и обеспечения непрерывного улучшения.

Заглядывая в будущее с прогнозирующим ИИ

На сегодняшний день технологии бизнес-аналитики (BI), как правило, обеспечивают только ретроспективный взгляд на проектные данные. Хотя эти идеи ценны, новые разработки в области искусственного интеллекта открыли новый уровень проектной аналитики на основе данных в реальном времени, что позволяет прогнозировать идеи для достижения лучших результатов.

Эта трансформация Изменения в науке о данных для отрасли E&C позволяют получить динамическое представление о таких переменных, как:

  • Факторы, которые могут задержать проект
  • Вероятность задержки проекта
  • Величина прогнозируемой задержки
  • Вероятность (и серьезность) перерасхода средств
  • Скрытые риски, связанные с безопасностью, проектированием, доработками и судебными разбирательствами.

Эти технологии искусственного интеллекта обеспечивают активный интеллект, помогая организациям учиться на прошлом, постоянно оценивая настоящее. Это позволяет организациям регулярно отслеживать события и корректировать планы, используя актуальные прогнозные данные. Такая система всегда актуальна и учится на своих переобучаемых моделях машинного обучения, становится умнее и повышает точность с течением времени.

Прогностическая аналитика в действии

Активный интеллект дает прогнозную информацию, которая повышает ценность практически всех аспектов управления строительными проектами, включая такие важные области, как график, стоимость/бюджет, качество, безопасность, риски и совместная работа.

  • Расписание. Расписания проектов, которые меняются ежедневно, являются источником жизненной силы для менеджеров проектов. Прогнозная аналитика может повысить точность расписания для запланированных и текущих проектов, определяя, какие из них, скорее всего, будут иметь задержки, вероятность и степень потенциальных задержек в расписании, а также какие действия, скорее всего, вызовут задержки. Активный интеллект использует обширные внутренние и внешние источники данных для повышения точности и точности прогнозов. Внутренние данные могут включать прошлые графики, задержки субподрядчиков, историю переделок, пропущенные даты поставки, узкие места запроса информации (RFI), фактическую и расчетную продолжительность проекта, структуру разбивки работ и многое другое. При объединении этих данных с внешними данными, такими как прогнозы/история погоды, сбои в цепочке поставок и сбои в рабочей силе, можно создать более точный график и проактивно управлять им, чтобы снизить риск.
  • Стоимость/бюджет. Бесчисленные переменные вступают в игру при прогнозировании бюджета, и нет недостатка в исторических данных, которые активная аналитика может использовать для составления более эффективных бюджетов и выявления потенциальных проблем на раннем этапе. Активная аналитика может использовать прошлые структуры разбивки затрат, фактические затраты и бюджет, а также историю запросов на изменение, производительность субподрядчиков, географические соображения и типы проектов для создания более эффективных бюджетов с самого начала. Организации могут активно отслеживать проекты и управлять расходами в связи с запросами на изменение и другими изменениями, чтобы избежать неожиданностей и снизить риски.
  • Риск. Риск проекта может принимать различные формы в строительстве, включая дополнительные расходы, нарушения нормативных требований, судебные разбирательства и безопасность. Активный интеллект может снизить риски на всех этих фронтах. Используя возможности обработки естественного языка, активный интеллект может анализировать настроения и обнаруживать ранние признаки конфликта между двумя сторонами, такими как генеральный подрядчик и субподрядчик. С учетом объема переписки по конкретным вопросам, а также истории задержек и результатов работы с конкретными субподрядчиками ИИ может предоставить эффективную систему раннего предупреждения, которая выявляет потенциальные проблемы задолго до того, как они выплеснутся наружу. Компании также могут использовать активную аналитику для более эффективного управления своим портфелем проектов, получая представление о том, какие проекты могут быть наиболее прибыльными и успешными с учетом связанных с ними рисков.
  • Качество. Активный интеллект может повысить качество работы, начиная от качества изготовления и заканчивая целостностью материалов, используя свои данные о поставщиках материалов, производительности субподрядчиков и производительности объекта, чтобы опережать потенциал риск. Например, обработка естественного языка может обнаруживать потенциальные проблемы с качеством путем анализа таких разнообразных данных, как корреспонденция, недочеты, отчеты о проверках, запросы на изменение и заказы на работу. Датчики Интернета вещей (IoT) и обширные данные, которые они могут предоставить, также должны играть растущую роль в том, как активный интеллект может улучшить качество работы.
  • Безопасность . Здоровье и безопасность всех участников проекта всегда являются главным приоритетом. Появляющиеся признаки, которые могут предупредить организации о потенциальных проблемах с безопасностью, слишком очевидны после аварии. Прогностическая аналитика может помочь обнаружить потенциальные проблемы, анализируя изображения с рабочей площадки, данные с датчиков, отчеты о безопасности, переписку, журналы обучения, прошлые инциденты и многое другое. Это может предоставить организациям раннее предупреждение о потенциальных проблемах с безопасностью, чтобы они могли заранее их решать.
  • Сотрудничество. Руководители проектов зависят от сотрудничества для успеха проекта, и это начинается с открытой и прозрачной цепочки поставок. Активный интеллект в сочетании с аналитикой графов позволяет расширить и укрепить совместную работу. Визуализируя всю цепочку поставок на одном изображении с наложением различных факторов риска, активная аналитика может помочь выявить проблемы до того, как они возникнут. Используя концепции, заимствованные из анализа социальных сетей, становится легко выявлять узкие места в информации, взаимозависимости между партнерами и легко разбираться в огромном количестве информации, которой обычно обмениваются разные стороны.

Из прошлого можно многому научиться; но настоящее преимущество активного интеллекта заключается в его способности предсказывать будущее и принимать решения, необходимые для изменения хода проекта, пока не стало слишком поздно. Задача заключалась в том, чтобы определить правильные модели для строительной отрасли и позволить организациям связать свои данные по всем аспектам проекта: графику, бюджету, ресурсам, безопасности, качеству и рискам.