Jak przemysł budowlany wykorzystuje duże zbiory danych

W branży budowlanej, podobnie jak w innych sektorach, Big Data odnosi się do ogromnych ilości informacji, które zostały przechowywane w przeszłości i które są nadal nabywane. Big Data mogą pochodzić od ludzi, komputerów, maszyn, czujników i dowolnego innego urządzenia generującego dane lub agenta.

To, oczywiście, sprawia, że ​​jest to duże. Budownictwo i budowanie dużych zbiorów danych już istnieją we wszystkich planach i zapisach wszystkiego, co kiedykolwiek zbudowano. Stale rośnie również wraz z dodatkowym wkładem ze źródeł tak różnorodnych jak pracownicy na miejscu, dźwigi, poruszający ziemskie, materialne łańcuchy dostaw, a nawet same budynki.

Wartość danych

Tradycyjne systemy informacyjne są dobre w rejestrowaniu podstawowych informacji na temat harmonogramów projektów, projektów CAD, kosztów, faktur i szczegółów pracowników. Mają jednak ograniczenie zdolności do pracy z nieustrukturyzowanymi danymi, takimi jak bezpłatny tekst, drukowane informacje lub odczyty czujników analogowych. Często mogą obsługiwać tylko uporządkowane cyfrowe wiersze i kolumny liczb.

Ideą wykorzystania dużych zbiorów danych polega na uzyskaniu większej liczby informacji i podejmowaniu lepszych decyzji w zarządzaniu budownictwem poprzez nie tylko dostęp do znacznie większej liczby danych, ale także poprzez odpowiednią analizę w celu wyciągnięcia praktycznych wniosków projektu budowlanego. W rzeczywistości duże zbiory danych, takie jak ciężarówki cegieł lub torby cementu, nie są same użyteczne. To właśnie z nim robisz, korzystając z programów analizy dużych danych.

Biznes z Big Data

Aby zobaczyć, w jaki sposób duże zbiory danych są już wykorzystywane przez branżę budowlaną, rozważ cykl życia projektowania, który coraz częściej definiuje projekty budowlane.

• Projekt: Big Data, w tym sama projektowanie i modelowanie budynków, dane środowiskowe, dane wejściowe interesariuszy i dyskusje w mediach społecznościowych, mogą być wykorzystane do ustalenia nie tylko tego, co zbudować, ale także gdzie je zbudować. Brown University w Rhode Island, USA, wykorzystał analizę dużych zbiorów danych, aby zdecydować, gdzie zbudować nowy obiekt inżynierski dla optymalnych korzyści studenckich i uniwersyteckich. Historyczne duże zbiory danych można przeanalizować, aby wybrać wzorce i prawdopodobieństwo ryzyka budowlanego w celu kierowania nowymi projektami w kierunku sukcesu i z dala od pułapek.
• Zbudować: Big Data z pogody, ruchu oraz działalności społeczności i działalności gospodarczej można przeanalizować w celu ustalenia optymalnego fazowania działań budowlanych. Wkład czujników z maszyn używanych na stronach do pokazania aktywnego i bezczynnego czasu można przetworzyć w celu wyciągnięcia wniosków na temat najlepszej mieszanki zakupu i leasingu takiego sprzętu oraz jak najdokładniej wykorzystywać paliwo, aby obniżyć koszty i wpływ ekologiczny. Geolokalizację sprzętu umożliwia również ulepszenie logistyki, w razie potrzeby można udostępnić części zamienne, a przestoje można uniknąć.
• Działać: Big Data z czujników wbudowanych w budynki, mosty i wszelkie inne konstrukcje umożliwia monitorowanie każdego z nich na wielu poziomach wydajności. Ochrona energii w centrach handlowych, blokach biurowych i innych budynkach można śledzić, aby zapewnić, że jest ona zgodna z celami projektowymi. Informacje o stresie drogowym i poziomy zginania mostów można zarejestrować, aby wykryć wszelkie zdarzenia poza granicami. Dane te można również ponownie wprowadzić do systemów modelowania informacji (BIM) w celu zaplanowania działań konserwacyjnych zgodnie z wymaganiami.

Preferencje branżowe dotyczące informacji i spostrzeżeń

Ponieważ dane stają się coraz większe, potrzeba sprowadzenia ich do niezbędnych niezbędnych. Badanie firm budowlanych przeprowadzonych przez sprzedawcę oprogramowania Sage w 2014 r. Wykazało, że:

• 57% chce spójnych, aktualnych informacji finansowych i projektu.
• 48% chce zostać ostrzeżone, kiedy wystąpią określone sytuacje.
• 41% chce prognozowania, co pozwala im lepiej przygotować się na najlepsze i najgorsze zdarzenia budowlane.
• 14% chce, aby analityka online na przykład dokładnie to, które czynniki wpływają na rentowność i na ile.

Analityka dużych zbiorów danych może umożliwić lub oferować możliwości ulepszenia każdego z tych aspektów. Różnorodność danych wejściowych w dużych zbiorach danych umożliwia lepsze poziomy pewności co do raportów statusu i prognoz. Analityka może zapewnić bardziej pomocne wskazania poziomów ryzyka przed przekroczeniem progu i wygenerowania ostrzeżenia. Oferują również spostrzeżenia, których tradycyjne systemy po prostu nie mogą.