İNşaat Sektörünün Büyük Verileri Kullanma Şekli

İnşaat sektöründe, diğer sektörlerde olduğu gibi, büyük veriler geçmişte depolanan ve bugün elde edilmeye devam edilen çok miktarda bilgiyi ifade eder. Büyük veriler, insanlar, bilgisayarlar, makineler, sensörler ve başka herhangi bir veri üreten aygıt veya aracıdan gelebilir.

Bu, doğal olarak, onu büyük yapan şey. İnşaat ve bina büyük veriler şimdiye kadar inşa edilmiş herhangi bir şeyin tüm plan ve kayıtlarında mevcuttur.

Aynı zamanda yerinde çalışan işçiler, vinçler, yer değiştirenleri, malzeme tedarik zincirleri gibi çeşitli kaynaklardan gelen ek girdiler ve hatta binalar da dahil olmak üzere sürekli artmaktadır.

Verilerin Değeri

Geleneksel bilgi sistemleri, proje çizelgeleri, CAD tasarımları, masraflar, faturalar ve çalışan bilgileri ile ilgili temel bilgileri kaydetmek için iyi bir seçenektir. Bununla birlikte, serbest metin, basılı bilgi veya analog sensör okumaları gibi yapılandırılmamış verilerle çalışabilme yetenekleri sınırlıdır. Genellikle, sıralı sayısal satırları ve sayı sütunlarını işleyebilir.

Büyük verilerin kullanılması fikri inşaat yönetiminde sadece daha önemli verilere erişmekle değil aynı zamanda pratik bina projesi sonuçlarını çıkarmak için onu doğru bir şekilde analiz ederek daha fazla anlayış kazanmak ve daha iyi kararlar almaktır. Aslında kamyon yükü tuğla veya çimento torbası gibi büyük veriler tek başına faydalı değildir. Saygıdeğer büyük veri analizi programlarını kullanarak bunu yapmaya devam edersiniz.

Büyük Verilerle İşe Alın

İnşaat endüstrisi tarafından büyük verilerin ne kadar çok kullanıldığını görmek için, günümüzde inşaat projelerini giderek daha fazla tanımlayan dizayn-işletme-çalışma yaşam döngüsü düşünün.

• Tasarım: Bina tasarımı ve modellenmesi, çevresel veriler, paydaş girdisi ve sosyal medya tartışmaları da dahil olmak üzere büyük veriler yalnızca neyin inşa edileceğini değil aynı zamanda nerede yapılacağını da belirlemek için kullanılabilir. ABD, Rhode Island'daki Brown Üniversitesi, öğrenci ve üniversite için en uygun fayda için yeni mühendislik tesisini nerede inşa edeceklerine karar vermek için büyük veri analizi kullandı. Tarihi büyük veriler, başarıya doğru ve tuzaklardan uzak yeni projeler yönlendirmek için inşaat risklerinin modellerini ve olasılıklarını belirlemek için analiz edilebilir.
• Yapı: İnşaat faaliyetlerinin optimal aşamalarını belirlemek için hava durumu, trafik ve topluluk ve iş faaliyetlerinden kaynaklanan büyük veriler analiz edilebilir. Sitelerde aktif ve boşta kalma süresini göstermek için kullanılan algılayıcı girdileri, bu tür ekipman satın alıp kiralamanın en iyi karışımı ve maliyetleri ve ekolojik etkiyi azaltmak için yakıtın en verimli şekilde nasıl kullanılacağı ile ilgili sonuçlar çıkarmak için işlenebilir. Ekipmanın coğrafi konumlandırılması ayrıca lojistik geliştirilmesine, yedek parçaların gerektiğinde kullanılmasına ve arıza süresinin engellenmesine olanak tanır.
• Çalıştırma: Binalarda, köprülerde ve diğer yapılarda yer alan sensörlerden gelen büyük veriler, her birinin birçok performans seviyesinde izlenmesini mümkün kılar. Alışveriş merkezleri, ofis blokları ve diğer binalardaki enerji tasarrufu, tasarım hedeflerine uygunluğunu sağlamak için izlenebilir. Trafik stres bilgisi ve köprülerde esneklik seviyeleri herhangi bir sınır dışı olayı saptamak için kaydedilebilir. Bu veriler, gerektiğinde bakım faaliyetlerini planlamak için bina bilgi modelleme (BIM) sistemlerine de geri beslenebilir.

Bilgi ve Tepkiler için İnşaat Sektörü Tercihleri ​​

Veriler büyüdükçe ve daha büyük hale geldiğinde, harekete geçirici gerekçelere kadar kaynatma ihtiyacı da artar.

İnşaat şirketlerine 2014 yılında yazılım satıcısı Sage tarafından yapılan bir ankette şunlar bulundu:

• % 57 tutarlı, güncel finansal ve proje bilgileri istiyor.
• % 48, belirli durumlar oluştuğunda uyarılmak ister.
• % 41'i, en iyi ve en kötü durumdaki bina olaylarına daha iyi hazırlanmalarına izin vererek tahmin yapmak istiyor.
• % 14 çevrimiçi analizin, örneğin hangi faktörlerin kârlılığı etkilediğini ve ne kadar etkilediğini tam olarak görmek istiyor.

Büyük veri analizi, bu yönlerin her birini iyileştirme fırsatını sağlayabilir veya sunabilir. Büyük verilere girdi çeşitliliği, durum raporları ve tahminler hakkında daha iyi kesinlik seviyeleri sağlar. Analiz, bir eşiğin aşılmadan ve bir uyarı oluşturulmadan daha fazla risk seviyesi göstergesi sağlayabilir. Ayrıca geleneksel sistemlerin yapamayacakları anlayışlar da sunuyor.