Как строительство становится умнее благодаря анализу данных

Подрядчики все чаще извлекают информацию из уже имеющихся систем, чтобы работать быстрее и эффективнее.

Строители на заднем плане, ноутбук и канцелярские товары на переднем плане.. Подрядчики внедряют технологии на строительной площадке. Вот что эксперты ищут дальше.

Именно пандемия заставила Prevost Construction, наконец, сделать использование анализа данных действительно разумным.

Генеральный подрядчик из Карлсбада, штат Калифорния, уже собирал данные о бюджете и планировании из своего папки и жесткие диски вручную с 2015 года. Когда разразилась пандемия, эта основа позволила компании быстро принять образ мышления, ориентированный на данные, чтобы справиться с первоначальными блокировками и даже развивать бизнес по мере того, как инвестиции вливались в проекты в области биотехнологий и наук о жизни.

«Когда разразился апокалипсис COVID, наши способности и интерес к сбору данных подсказали нам решения, которые могли бы управлять данными для поддержания работы», — сказал Зак Хоффман, директор Prevost по полевым операциям.

В частности, компания Prevost внедрила Safe Site Check In, управляемое приложением для смартфонов решение для отслеживания прихода и ухода сотрудников, а также их перемещения по различным участкам строительной площадки. Когда происходило заражение, компания могла немедленно предоставлять наборы данных как для подотчетности, так и для отслеживания контактов, что позволяло проектам оставаться активными, когда другие были закрыты.

Картинка..Зак Хоффман

«Мы часто строим лаборатории для крупных международных компаний, где мы отчитываемся перед глобальным комитетом по безопасности», — сказал Хоффман. «Пандемия создала очень требовательные протоколы, и мы смогли в режиме реального времени получать отчеты о том, где и когда происходили наши сделки. Без этого ответа данных на отчетность мы бы закрыли свои двери для столь многих проектов, но вместо этого мы смогли сделать шаг вперед, удивить наших клиентов и по-прежнему достигать дохода в 97 миллионов долларов в 2020 году».

Prevost не не единственный среди подрядчиков, использующих интеллектуальный анализ данных в своем бизнесе. Профессионалы говорят, что данные используются в строительстве, от телематики машин до движения строительных материалов по цепочке поставок, отслеживания местоположения персонала, BIM, чертежей, бюджетов и даже в более приземленных областях, таких как начисление заработной платы.

Для строительных компаний, желающих овладеть языком анализа данных, использование огромного объема информации, уже имеющейся в их системах, обещает небывалый рост эффективности, производительности, качества продукции и безопасности на стройплощадке.

«Мы видим, что подрядчики всех размеров используют данные, чтобы быть безопаснее и прибыльнее, а также получать больше заказов, – – сказал Мэтт Абелес, вице-президент по строительным технологиям и инновациям в Associated Builders and Contractors. – «Анализ данных позволяет подрядчикам принимать решения, используя реальные идеи, которые максимизируют потенциал для роста и улучшения».

Улучшенные циклы обратной связи

PCL Construction, например , создала интеллектуальную строительную платформу, которая объединяет такие разрозненные наборы данных, как время и место доставки материалов, телеметрию машин и рабочей силы в режиме реального времени, пропускную способность и даже влажность на стройплощадке, чтобы повысить производительность и качество.

«Мы используем эти наборы данных для создания моделей наших строительных площадок, которые можно поместить в цифровой двойник и использовать в среде BIM», — сказал Эндрю Арендт, директор по комплексным строительным услугам в штаб-квартире PCL в США в Денвер.

Он сказал, что «петля обратной связи» сегодня работает намного быстрее и продолжает совершенствоваться.

«Мы думаем, что строительство, проектирование и производство тесно взаимосвязаны, — сказал Арендт. «Данные и аналитика — это такие же инструменты, как вилочный погрузчик или молоток. Будь то простые сравнения один к одному или очень сложные модели, такие как цифровой двойник, искусственный интеллект или машинное обучение, идея состоит в том, чтобы просто привести данные в формат, в котором вы можете передать планы, стратегии и результаты, чтобы развить уверенность в том, что вы можете достичь своих целей».

Сглаживание кривой обучения

Тем не менее, анализ данных не обходится без проблем.

Часто из-за огромного размера наборов данных их обработка неизбежно зависит от искусственного интеллекта, машинного обучения и программного обеспечения и систем прогнозной аналитики. Учтите, что последнее обновление DCC 2.0 для Dodge Construction Network включает более 3 триллионов элементов данных, отслеживающих строительные проекты, компании, сотрудников этих компаний и продукты, используемые в строительных проектах.

Картинка..

«В строительстве доступно больше цифровых инструментов и данных, связанных со строительством, чем когда-либо прежде», сказал Стив Мастерс, старший вице-президент по управлению продуктами в Dodge. «Теперь задача состоит в том, чтобы использовать правильные инструменты и максимизировать данные, чтобы получить правильную информацию в нужное время, упростить постоянно усложняющееся строительство и обеспечить надежный рост и прибыльность для всех участников».

Патрик Маклими, один из один из основоположников науки о данных, которая в конечном итоге привела к BIM в середине 1990-х годов, согласен с тем, что сегодня все еще существуют определенные препятствия для использования данных в строительстве.

«Конечно, нужно учиться», — сказал Маклими, председатель компании BuildingSmart International, занимающейся цифровыми документооборотами, и бывший генеральный директор глобальной архитектурно-инженерной компании HOK. тот, в котором он работал в 1970-х и 1980-х годах. Он считает, что открытые стандарты BIM и другие усилия по стандартизации строительных данных во всем мире создали общий язык, который позволяет быстрее и шире внедрять дисциплины анализа данных. 

«Но мы уже добились невероятных успехов в вертикальном строительстве, где генеральные директора намного опередили внедрение BIM, потому что полные наборы данных экономят время и деньги, и впоследствии они передают потребность в анализе данных на строительной площадке инженерам и другим субподрядчикам». — сказал Маклими.

Преодоление разрыва в данных

На самом деле, строительная отрасль теперь может помочь другим секторам строительства и окружающей среды добиться большего успеха с помощью анализа данных.

Маклими сказал, что самые быстрорастущие темпы внедрения открытых стандартов BIM сегодня можно увидеть в секторах дорожной, мостовой, туннельной и энергетической инфраструктуры. Аналогичным образом, PCL изучает возможности превращения интеллектуальных строительных платформ на основе BIM в системы управления интеллектуальными объектами данных.

Картинка..

Патрик Маклими

«Преодоление разрыва в преобразовании данных из инженерная среда, среда строительства, среда эксплуатации и технического обслуживания — это следующий шаг», — сказала Арендт. «Если мы сможем продолжать использовать открытые API и применять подход к мастер-данным, который уменьшает количество проприетарных платформ и программ с данными из одного источника, это будет только способствовать развитию отрасли».

Мастера из Dodge согласны с тем, что самым большим препятствием на пути широкого внедрения интеллектуального анализа данных является разрозненность наборов данных на нескольких платформах, для доступа к которым даже самой базовой информации требуются лицензии. Но ситуация быстро меняется.

«Строительство не может продолжаться без инноваций, — сказал Мастерс. «Мир требует, чтобы мы изменили наши подходы, стали более эффективными и развивались. Это относится не только к физическим аспектам строительства, но и к внутренней работе всего процесса».