人工智能——一个更聪明的方法来构建

建筑业历来是缓慢的吸收新技术,与利益常常黯然失色的实践经验和专业知识。

然而,当项目团队操作复杂和杂乱的系统,流程可以迅速成为分散孤立的系统操作被执行。

驾驶技术要真正成为无价的,项目团队成员之间的信任和合作,行业必须集体拥抱智能建设平台。

大流行爆发以来,该行业正经历着新一轮的数字化,使组织能够创造性地使用新技术来解决传统的问题。

现在,投资建设技术再创历史新高,但这只是最近的焦点已经转移到人工智能(AI)。

人工智能的力量

随着数字化继续拥抱的建筑业,生成的大量数据为团队提供了一个重要机会学习和使用信息来创建更好的估计,计划项目进度更聪明,帮助避免潜在风险——或至少减轻。

人工智能的基本成分是数据和大量的计算能力,进而确定模式在数据和生产的见解。

随着云计算的出现和不断增长的计算能力现在大多数公司的内部,使用人工智能可以在建设领域成为现实。

人工智能作为力量倍增器从投资数字计划。

当业务流程数字化,经常有直接的生产力。

这些系统产生的数据可以帮助产生有价值的描述性分析,辅助决策。

它可以帮助确定哪些行为需要今天完成,谁是保持一定的过程,是否安排在时间和预算的当前状态。

人工智能一样,它需要这些见解进一步推动预测分析。能够从历史和实时数据,获得的见解和应用他们当前的项目,是提供一个基础的关键防止重复错误,确保有一个专注于推动持续改进。

AI因此转移注意力从滞后指标领先指标。大多数当前的报告和仪表板被用于关注“发生了什么”或“正在发生什么”的项目,通常发生在一个事件或任务。

人工智能,有一个巨大的机会来主动采取行动”会发生什么?”

AI可以用来分析项目计划并确定活动被推迟的风险。

人工智能还可以用来检测纠纷的风险,改变事件或变化。这可能是一个总改变如果做得好,它有可能帮助提前交付项目,提高利润率,显著降低风险。

AI如何提高建设我们知道吗

在接下来的几年里,该行业将面临劳动力所带来的巨大破坏和供应链短缺,最近扰乱了行业。这些问题不会很快消失。

AI拥有巨大潜力,帮助工程和建筑组织通过授权项目团队成员决策解决方案,植根于历史性能、先进的机器学习和数据。

AI可以像一个额外的团队成员持续监控项目景观的风险和表面的早期迹象之前,他们成为一个问题。这些可以从网站上找到一份工作,风险包括额外成本、遵从性侵犯,诉讼,或健康和安全问题。

由于持续的采用技术和顺向创建的数据,新智能技术平台,采用人工智能和机器学习(ML)“数据链”,可以帮助组织更好的利用他们的数据并将其转换为所需的情报加速性能通过收购新功能,以前不可行或不可能实现符合成本效益的方式。

AI技术使组织定期监测进展和调整计划使用最新的预测的见解,帮助他们成功在现在,和从过去以提高未来学习。

人工智能与传统方法

预计年增长率为5.71%在接下来的三年,建筑业是跟上需求的压力。项目交付的各个方面现在需要全面改革和中断的时机已经成熟。

AI-powered系统可以计算大量的数据,传统的方法无法。他们可以做这一小部分的时间和所需的成本比以前的一小部分。

特别是处理和挖掘非结构化数据,如照片,视频,文本和转换他们的见解和智慧。

这可以从使用自然语言处理为早期警告我的文本数据,使用异常检测发现意想不到的数据点和使用计算机视觉跟踪进展,错过了检查人员发现问题,跟踪材料交付和现场工人运动。

与这种类型的技术可能性是无限的,我们现在只是刚开始触及到问题的表面。

人工智能也自学,系统的发展,因为它可以从用户提供的反馈。传统的系统需要人工交互更新和应用新规则或逻辑。AI系统不断完善他们的算法基于用户反馈和重新培训新数据可用。

此外,有完整的透明度对其准确性大多数系统显示准确度和精密度的分数。这些系统的准确性得到更好的系统随着时间继续学习。

同时,由于人工智能使用概率估计和预测可能会发生什么,它允许组织准备可能出现的不同的场景和减轻潜在挑战之前出现。

虽然很多,可以从过去,预测未来的能力,并帮助组织做出的决定需要改变一个项目的过程中在为时过晚之前是人工智能的真正好处。

关于作者 甲骨文的恋人文卡塔萨布拉曼尼亚 恋人文卡塔萨布拉曼尼亚全球负责定义和交付数据策略在甲骨文建筑和工程。 在四大洲长达20年的职业生涯中,如果我们一直在构建数字仪器功能重新跨许多行业和组织,他曾成功地领导了几个大规模转换程序已经出现在案例研究、专利申请、行业刊物和国际会议。 他有一个工程学位在电子和通信和墨尔本商学院工商管理硕士学位。他也是部分工业咨询委员会的部门内信息系统和业务分析迪肯大学商学院。 恋人是一个热情的相信创意创新通过使用技术和注入“dataism”几乎所有的因素。他目前的重点是数据科学技术的应用在解决现实世界的建筑和工程问题。