Come l'industria delle costruzioni utilizza i big data

Nel settore delle costruzioni, come in altri settori, i big data si riferiscono alle enormi quantità di informazioni che sono state archiviate in passato e che continuano ad essere acquisite oggi. I big data possono provenire da persone, computer, macchine, sensori e qualsiasi altro dispositivo o agente di generazione di dati.

Questo, naturalmente abbastanza, è ciò che lo rende grande. La costruzione e la costruzione di big data esistono già in tutti i piani e record di tutto ciò che è mai stato costruito. È inoltre in costante aumento con un input aggiuntivo da fonti diversi come lavoratori in loco, gru, traslochi di terra, catene di approvvigionamento materiale e persino edifici stessi.

Il valore dei dati

I sistemi di informazione tradizionali sono bravi a registrare informazioni di base su programmi di progetto, progetti CAD, costi, fatture e dettagli dei dipendenti. Tuttavia, sono limitati nella loro capacità di lavorare con dati non strutturati come testo gratuito, informazioni stampate o letture di sensori analogici. Spesso possono gestire solo righe digitali e colonne di numeri ordinate solo.

L'idea di sfruttare i big data è di ottenere maggiori approfondimenti e prendere decisioni migliori nella gestione delle costruzioni non solo accedendo a dati significativamente maggiore, ma analizzandoli correttamente per trarre conclusioni pratiche del progetto di costruzione. In effetti, i big data, come camion di mattoni o sacchi di cemento, non sono utili da solo. È quello che fai con esso utilizzando i programmi di analisi dei big data che contano.

Affari con big data

Per vedere come i big data vengono già utilizzati dall'industria delle costruzioni, considera il ciclo di vita a operatore di progettazione che definisce sempre più progetti di costruzione oggi.

• Progetto: I big data, compresa la progettazione e la modellazione di edifici, i dati ambientali, l'input delle parti interessate e le discussioni sui social media, possono essere utilizzati per determinare non solo cosa costruire, ma anche dove costruirlo. La Brown University nel Rhode Island, negli Stati Uniti, ha usato l'analisi dei big data per decidere dove costruire la sua nuova struttura di ingegneria per un vantaggio ottimale per studenti e università. I big data storici possono essere analizzati per scegliere modelli e probabilità dei rischi di costruzione per guidare nuovi progetti verso il successo e lontano dalle insidie.
• Costruire: I big data da meteo, traffico e attività commerciali e commerciali possono essere analizzati per determinare la fase ottimale delle attività di costruzione. L'ingresso del sensore dalle macchine utilizzate sui siti per mostrare il tempo attivo e inattivo può essere elaborato per trarre conclusioni sul miglior mix di acquisto e leasing di tali attrezzature e su come utilizzare il carburante in modo più efficiente per ridurre i costi e l'impatto ecologico. La geolocalizzazione dell'attrezzatura consente inoltre di migliorare la logistica, di essere resa disponibili per i pezzi di ricambio e di essere evitati i tempi di inattività.
• Operare: I big data di sensori integrati in edifici, ponti e qualsiasi altra costruzione consentono di monitorare ciascuno a molti livelli di prestazioni. Il risparmio energetico nei centri commerciali, i blocchi di uffici e altri edifici possono essere monitorati per garantire che sia conforme agli obiettivi di progettazione. Le informazioni sullo stress del traffico e i livelli di flessione nei ponti possono essere registrati per rilevare eventuali eventi fuori limite. Questi dati possono anche essere restituiti ai sistemi BIM (Building Information Modeling) per programmare le attività di manutenzione come richiesto.

Preferenze del settore per informazioni e approfondimenti

Man mano che i dati diventano sempre più grandi, anche la necessità di ridurli agli elementi essenziali attuabili diventa più grande. Un sondaggio sulle società di costruzioni da parte del fornitore di software Sage nel 2014 ha rilevato che:

• Il 57% desidera informazioni finanziarie e aggiornate coerenti e aggiornate.
• Il 48% vuole essere avvertito quando si verificano situazioni specifiche.
• Il 41% vuole previsioni, permettendo loro di prepararsi meglio per gli eventi di costruzione migliore e peggiore.
• Il 14% vuole che l'analisi online possa vedere ad esempio quali fattori riguardano la redditività e di quanto.

L'analisi dei big data può abilitare o offrire opportunità per migliorare ciascuno di questi aspetti. La varietà di input nei big data consente migliori livelli di certezza sui report e le previsioni di stato. L'analisi può fornire indicazioni più utili dei livelli di rischio prima che venga superata una soglia e generato un avviso. Offrono anche approfondimenti che i sistemi tradizionali semplicemente non possono.