În industria construcțiilor, ca și în alte sectoare, big data se referă la cantitățile uriașe de informații care au fost stocate în trecut și care continuă să fie achiziționate și în prezent. Big Data poate proveni de la oameni, computere, mașini, senzori și orice alt dispozitiv sau agent generator de date.
Asta, desigur, este ceea ce o face mare. Construcția și construirea de date mari există deja în toate planurile și înregistrările a tot ceea ce a fost construit vreodată. De asemenea, este în continuă creștere cu inputuri suplimentare din surse la fel de diverse ca muncitori la fața locului, macarale, motoare de pământ, lanțuri de aprovizionare cu materiale și chiar clădirile în sine.
Valoarea datelor
Sistemele de informații tradiționale sunt bune la înregistrarea informațiilor de bază despre planificarea proiectelor, CAD proiecte, costuri, facturi și detalii ale angajaților. Cu toate acestea, sunt limitate în capacitatea lor de a lucra cu date nestructurate, cum ar fi textul liber, informațiile tipărite sau citirile senzorilor analogici. Adesea, ei pot gestiona doar rânduri și coloane digitale ordonate de numere.
Ideea valorificării datelor mari este de a obține mai multe informații și de a lua decizii mai bune în managementul construcțiilor nu numai accesând mult mai multe date, ci analizându-le în mod corespunzător pentru a desena un proiect practic de construcție concluzii. De fapt, datele mari, cum ar fi camioanele pline de cărămizi sau sacii de ciment, nu sunt utile singure. Este ceea ce faci cu el folosind programe de analiză a datelor mari care contează.
Afaceri cu Big Data
Pentru a vedea cum big data este deja folosită de industria construcțiilor, luați în considerare ciclul de viață proiectare-construcție-exploatare care definește din ce în ce mai mult proiectele de construcții de astăzi.
- Proiecta: Date mari, inclusiv proiectarea și modelarea clădirii în sine, date de mediu, contribuții ale părților interesate și discuțiile pe rețelele sociale, pot fi folosite pentru a determina nu numai ce să construiți, ci și unde să construiți aceasta. Universitatea Brown din Rhode Island, SUA, a folosit analiza de date mari pentru a decide unde să-și construiască noua unitate de inginerie pentru beneficii optime pentru studenți și universități. Datele mari istorice pot fi analizate pentru a identifica modele și probabilități de riscuri de construcție pentru a orienta noile proiecte către succes și departe de capcane.
- Construi: Datele mari din vreme, trafic și activitatea comunității și a afacerii pot fi analizate pentru a determina faza optimă a activităților de construcție. Intrările senzorilor de la mașinile utilizate pe site-uri pentru a afișa timpul activ și inactiv poate fi procesată pentru a trage concluzii despre cea mai bună combinație de cumpărare și închiriere a unor astfel de echipamente și modul de utilizare a combustibilului cel mai eficient pentru a reduce costurile și ecologic impact. Geolocalizarea echipamentelor permite, de asemenea, îmbunătățirea logisticii, punerea la dispoziție a pieselor de schimb atunci când este necesar și evitarea timpilor de nefuncționare.
- A functiona: Datele mari de la senzorii încorporați în clădiri, poduri și orice altă construcție fac posibilă monitorizarea fiecăruia la mai multe niveluri de performanță. Conservarea energiei în mall-uri, blocuri de birouri și alte clădiri poate fi urmărită pentru a se asigura că este conformă cu obiectivele de proiectare. Informațiile despre stresul din trafic și nivelurile de flexiune în poduri pot fi înregistrate pentru a detecta orice evenimente în afara limitelor. Aceste date pot fi, de asemenea, reintroduse modelarea informațiilor de construcție (BIM) pentru a programa activitățile de întreținere după cum este necesar.
Preferințele industriei pentru informații și perspective
Pe măsură ce datele devin din ce în ce mai mari, nevoia de a le reduce la elementele esențiale acționabile devine și mai mare. Un sondaj al companiilor de construcții de către furnizorul de software Sage în 2014 a constatat că:
- 57% doresc informații financiare și de proiect consecvente și actualizate.
- 48% doresc să fie avertizați când apar situații specifice.
- 41% doresc prognoză, permițându-le să se pregătească mai bine pentru cele mai bune și cele mai nefavorabile situații de construcție.
- 14% doresc ca analizele online să vadă, de exemplu, cu exactitate ce factori afectează profitabilitatea și cu cât de mult.
Analiza datelor mari poate permite sau oferi oportunități de îmbunătățire a fiecăruia dintre aceste aspecte. Varietatea de intrări în Big Data permite niveluri mai bune de certitudine cu privire la rapoartele de stare și prognozele. Analizele pot oferi indicații mai utile cu privire la nivelurile de risc înainte ca un prag să fie depășit și să fie generată o alertă. Ele oferă, de asemenea, perspective pe care sistemele tradiționale pur și simplu nu le pot.
