Eshan Jayamanne, Krane:n perustaja ja toimitusjohtaja – Haastattelusarja

Eshan Jayamanne, Krane:n perustaja ja toimitusjohtaja, yhdistää syvän rakennusalan asiantuntemuksen taustaan insinööritieteestä, analytiikasta ja teknologiasta. Ennen Krane:n perustamista vuonna 2023 hän työskenteli suurten projektien parissa organisaatioiden, kuten Microsoft (MSFT ), Chevron (CVX ), UCSF ja Caltrans, parissa, keskittyen tuottavuuden parantamiseen, toimitusketjun optimointiin, lean-rakentamiseen ja operatiiviseen tehokkuuteen. Kokemus monimutkaisten rakennusprojektien johtamisesta paljasti alan jatkuvat koordinointi- ja hankintahaasteet, mikä innoitti häntä kehittämään teknologiaa, joka auttaa tiimejä tekemään parempia päätöksiä ja vähentämään kalliita viivästyksiä.

Krane on tekoälypohjainen rakennusalan toimitusketjun hallintajärjestelmä, joka on suunniteltu parantamaan näkyvyyttä ja koordinointia hankinnan, materiaalien hallinnan ja projektioperaatioiden osalta. Järjestelmä käyttää tekoälyagentteja automatisoimaan tehtäviä, kuten materiaaliseurantaa, toimittajien hallintaa, riskien tunnistamista ja laskujen sovittamista, auttaen rakennustiimejä vähentämään viivästyksiä ja parantamaan tehokkuutta. Suurten projektien, kuten datakeskusten, terveydenhuollon laitosten ja infrastruktuurikehitysten, osalta Krane pyrkii modernisoimaan yhtä rakennusalan fragmentoituimmista ja data-intensiivisimmistä työnkulkuihin.

Olet viettänyt vuosia rakennusinsinööritieteessä, tuotantoon liittyvissä analytiikoissa, projektioperaatioiden optimoinnissa ja suurten infrastruktuuriprojektien parissa ennen Krane:n perustamista. Nähdessäsi ensimmäisen kerran, miten hankintaviivästykset, materiaaliseurannan ongelmat ja fragmentoituneet työnkulut vaikuttivat suurten projektien, mikä oli se tarkka hetki, jolloin tekoäly voisi ratkaista rakennusalan vuosikymmenien ajan kamppailemia ongelmia?

Olen viettänyt yli kymmenen vuotta monimutkaisten energian, infrastruktuurin ja datakeskuksien parissa, mukaan lukien projektiensa johtaminen yrityksille kuten Microsoft ja Chevron. Riippumatta projektin koosta, näin aina samat haasteet: tiimit olivat ylikuormittuneita submittaleilla, materiaalit julkaistiin myöhässä, ja toimitukset eivät olleet koordinoiduissa, mikä aiheutti kalliita viivästyksiä.

Se, mikä vakuutti minut siitä, että tekoäly voisi tehdä eroa, oli nähdä, kuinka paljon työtä hallittiin edelleen erillisten taulukoiden, sähköpostien ja puheluiden kautta. Rakennustiimit eivät olleet asiantuntijoita puuttellut; he viettivät liian paljon aikaa tietojen metsästämiseen fragmentoituneiden työnkulkujen yli.

Tekoälyn viimeaikaiset edistysaskeleet ovat mahdollistaneet rakennusspesifikaatioiden, piirustusten, aikataulujen ja hankintatietojen lukemisen ja useiden koordinointitehtävien automatisoinnin, jotka perinteisesti vaativat merkittävää manuaalista ponnistelua. Silloin selvisi, että tekoäly voisi auttaa siirtämään operatiivisen taakan pois projektiTIimien kannalta ja antaa heille enemmän aikaa keskittyä rakentamiseen.

Se idea muuttui lopulta Krane:ksi. Tänään alusta hallitsee yli 17 miljardin dollarin arvosta aktiivisia rakennusprojekteja Pohjois-Amerikassa ja on kerännyt äskettäin 9 miljoonan dollarin siemenrahoituspääoman jatkaakseen laajentumistaan.

Rakennusala on historiallisesti jäänyt jälkeen muiden alojen, kuten rahoituksen ja ohjelmistojen, teknologisen kehityksen osalta. Miksi uskot, että nykyinen tekoälyn aalto on erilainen, ja miksi alan on vihdoin valmis enemmän autonomisille järjestelmille?

Ala kohtaa samanaikaisesti kaksi haastetta: kasvavan projektien monimutkaisuuden ja kasvavan työvoimapulan. Datakeskusten, terveydenhuollon laitosten ja muiden suurten projektien vaatimukset asettavat enemmän paineita rakennustoimitusketjulle kuin koskaan aiemmin. Samalla kokeneet ammattilaiset eläkeväistä nopeammin kuin heidät korvataan.

Työkalut, kuten ChatGPT, ovat myös auttaneet osoittamaan, mitä tekoäly voi käytännössä tehdä käyttäjäystävällisellä tavalla. Se teki teknologiasta paljon helpommin lähestyttävän ja kiihdytti tekoälyratkaisujen omaksumista eri aloilla, myös rakennusalalla.

Tänään rakennustiimit pyydetään toimittamaan suurempia ja monimutkaisempia projekteja pienemmällä virhemarginaalilla hallitsemalla samalla volaattisia ja vaikeasti ennustettavissa olevia toimitusketjuja. Siksi näemme niin paljon kiinnostusta tekoälyä kohtaan. Ala ei omaksu teknologiaa teknologian vuoksi; se etsii käytännöllisiä keinoja auttaa tiimejä hallitsemaan monimutkaisuutta, ylläpitämään näkyvyyttä ja pitämään projekteja liikkeessä.

Krane kuvaa itseään tekoälypohjaiseksi rakennusalan toimitusketjun hallintajärjestelmäksi. Mitkä ovat suurimmat tehokkuuden puutteet, jotka edelleen ovat olemassa tänään hankinnassa, submittaleissa, toimituksissa ja toimittajien koordinoinnissa, joita useimmat ihmiset alan ulkopuolelta eivät tajua?

Useimmat ihmiset ovat yllättyneitä siitä, kuinka paljon rakennushankintaa edelleen hallitaan taulukoiden, sähköpostien, puheluiden ja manuaalisen seuraamisen kautta. Suurissa projekteissa voi olla satoja materiaaleja, kymmeniä toimittajia, tuhansia asiakirjoja ja jatkuvasti muuttuvia aikatauluja, mutta monet hankintapäätökset tehdään edelleen perustuen toimittajien arvioihin, kokemukseen ja oletuksiin markkinatilanteista.

Kun tarkastelimme projekteja, jotka pyörivät Krane:lla, löysimme, että monista kalleimmista aikatauluviaivästysten ja ylityöskentelystä johtuvista kustannuksista voitiin jäljittää takaisin hankintapäätöksiin, jotka tehtiin useita kuukausia aikaisemmin. Haaste oli tunnistaa riskit riittävän aikaisin voidakseen tehdä niistä jotain.

Omien tietojemme mukaan hankintariskit ilmenevät keskimäärin 47 päivää ennen kuin ne tulevat näkyviin projekti-aikataulussa. Se tarkoittaa, että tiimit voivat olla alttiina riskeille useita viikkoja ennen kuin ne tulevat tarpeeksi näkyviksi voidakseen tehdä jotain.

Tämä on juuri siksi, miksi lanseerasimme Procurement OS:n. Krane:n uusi Procurement OS -moduuli tuo live-toimitusketjun älykkyyden suoraan hankintatyönkulkuihin. Koska Krane jo hallitsee päivittäisen materiaalivirtaa yli 17 miljardin dollarin arvosta aktiivisia rakennusprojekteja, voimme kaapata todelliset toimitusajat, toimittajien suorituskyvyn, submittaali-kierron ajat ja materiaalien saatavuuden niiden tapahtuessa.

Procurement OS tunnistaa automaattisesti kriittiset materiaalit projektiin liittyvistä spesifikaatioista, vertaa live-toimitusajoja, arvioi toimittajia heidän todellisen suorituskykynsä perusteella ja tarkistaa tarjoukset ennen kuin ne myönnetään. Siirrämme rakennusalaa hankinnasta oletuksella hankintaan perustuvalla näytöllä.

Monet tekoälyyritykset keskittyvät luomaan oivalluksia, kun taas Krane näyttää siirtyvän tekoälyagentteihin, jotka voivat toimia aktiivisesti. Miten näet tekoälyn roolin kehittyvän avustajasta toimijaksi rakennustyönkuluissa?

Uskon, että seuraava askel tekoälyssä rakennusalalla on siirtyminen tietojen tarjoamisesta tiimien työn suorittamiseen. Rakennusprojektit tuottavat valtavan määrän dataa, mutta ongelman tunnistaminen on vain ensimmäinen askel. Tiimit tarvitsevat edelleen koordinoida toimittajia, validoida toimitusajoja, hallita submittaleita ja pitää materiaalit liikkeessä.

Siksi olemme rakentaneet tekoälyrakennustyön, jossa kunkin agentin omistaa tietyn osan materiaalivirtaa.

• Milo muuttaa spesifikaatiot, piirustukset ja aikataulut täydellisiksi submittaali- ja hankintalokeiksi muutamassa minuutissa
• Arlo yhdistää erilliset aikataulut, submittalit ja hankintalokit yhteen järjestelmään ja tarjoaa selkeän hankintastrategian pre-construction-tiimeille
• Chase seuraa toimittajia priorisoidakseen submittaleita, validoidakseen toimitusajat ja materiaalitilaa
• Lana luo submittalipohjia ja QCs:itä, jotta GC:t ja toimittajat voivat parantaa submittalipakettien laatua ja toimittaa ne ajoissa
• Rio automatisoi toimitusajankohdan suunnittelun, estää konflikteja ja analysoi laitteiden käyttöä
• Theo hallitsee hankintaprosessia alkaen tarjousvertailusta, RFP-luomisesta toimitukseen

Ihmiset tekevät edelleen tärkeät päätökset, mutta tekoäly hallitsee työn, joka on perinteisesti kuluttanut tunteja projektiTIimien päivästä.

Datakeskukset ovat yksi Krane:n tärkeimmistä painopistealueista. Kun tekoälyn kysyntä ajaa maailmanlaajuista digitalisen infrastruktuurin rakennusbuumia, mitkä uudet toimitusketjun haasteet nousevat esiin, joita perinteiset projektinjohtotyökalut kamppailevat käsittelyssä?

Datakeskukset paljastavat perinteisten hankintaprosessien rajoitukset.

Monet näiden laitosten kriittisistä komponenteista, kuten voimansiirtoja, voi kestää jopa kolme vuotta hankkia, kun taas keskijännitesäätö voi ylittää 60 viikkoa. Samalla sähkö- ja mekaaninen laitteisto voi edustaa jopa 75% projektin takuuhintaa, mikä tarkoittaa, että hankintapäätökset kantavat valtavat taloudelliset seuraukset.

Perinteiset projektinjohtotyökalut on suunniteltu seuraamaan projektin tilaa päätösten tekemisen jälkeen. Ne eivät tarjoa reaaliaikaista näkyvyyttä toimittajien suorituskyvystä, muuttuvista toimitusajoista tai nousevista toimitusketjun rajoitteista.

Procurement OS käsittää nämä haasteet. Hyödyntämällä live-toimitusketjun dataa aktiivisista projekteista tiimit voivat tehdä hankintapäätöksiä perustuen siihen, mitä tapahtuu markkinoilla tänään, eikä siinä, mitä tapahtui viime projektissa.

Yksi suurimmista huolenaiheista tekoälyagentteja kohtaan on luottamus. Rakennusalalla, jossa viivästykset tai virheet voivat johtaa monien miljoonien dollarien seuraamuksiin, miten tasapainotat automaation ja ihmisen valvonnan?

Luottamus on kriittinen, koska rakennuspäätökset ovat todellisia aikataulu- ja budjettiseuraamuksia.

Meidän filosofiamme on, että tekoäly tulisi hallita koordinointia, kun taas ihmiset vastaavat päätöksenteosta. Jokainen tekoälytoimi Krane:ssa sisältää luottamuksen tasot, kriittiset päätökset vaativat ihmisen hyväksynnän, ja toiminta on kirjattu audit-reittejä kautta. Se antaa tiimille näkyvyyden siitä, mitä järjestelmä tekee ja miksi.

Toinen puoli luottamusta on tulokset. Portfoliomme yli 2000 toimitusketjun riskiä ennen kuin ne pääsivät työmaalle ja auttoivat asiakkaitamme saavuttamaan 92% toimitusaikataulun. Kun tiimit näkevät jatkuvasti riskien tunnistamisen aikaisemmin ja koordinoinnin nopeammin, luottamus seuraa luonnollisesti.

Rakennusprojektit usein sisältävät kymmeniä urakoitsijoita, alihankkijoita, toimittajia ja sidosryhmiä, jotka työskentelevät erillisten järjestelmien yli. Miten vaikeaa on luoda todellinen yksittäinen totuuden lähde, ja mikä on tekoälyn rooli sen mahdollistamisessa?

Se on yksi rakennusalalla vaikeimmista ongelmista.

Keskimääräinen projekti sisältää tietoa, joka on jaettu useiden sidosryhmien ja järjestelmien yli. Pääurakoitsijat, alihankkijat, omistajat, toimittajat ja konsultit työskentelevät eri tietolähteistä, mikä luo aukkoja, ristiriitaisia tietoja ja viivästyksiä.

Tekoälyllä on tärkeä rooli, koska se voi yhdistää ja tulkita tietoa näiden ympäristöjen yli. Krane tuo yhteen aikataulut, piirustukset, hankintalokit, submittalit, toimitukset ja toimittajien viestintää yhteen ympäristöön, jossa tiimit voivat nähdä projektin nykytilan reaaliajassa.

Kun jokainen työskentelee saman tiedon kanssa, tiimit saavat paremman näkyvyyden, jotta he voivat tehdä nopeampia ja perustellumpia päätöksiä projektin elinkaaren aikana. Samalla se mahdollistaa organisaatioiden oppimisen yhdestä projektista ja soveltamisen seuraavaan. Historiallisesti paljon tietoa on elänyt taulukoissa, sähköposteissa ja yksittäisten tiimienjäsenten kokemuksessa, mikä tekee sen vaikeaksi siirtää eteenpäin. Krane:n avulla tiimit voivat tehdä parempia hankinta- ja suunnittelupäätöksiä ajan myötä.

Krane integroi alustaan, jotka ovat jo käytössä alan ympärillä, sen sijaan, että se yrittäisi korvata ne. Uskotko, että rakennusalan tekoälyn tulevaisuus on rakennettu olemassa olevan ohjelmistoympäristön täydentämiseen vai kokonaan uusien rakennusjärjestelmien luomiseen?

Lähitulevaisuudessa täydentäminen on välttämätöntä.

Rakennusyhtiöt ovat investoineet voimakkaasti alustoihin, kuten Autodesk, Procore, Microsoft Project, CMiC, SharePoint, Trimble Viewpoint ja Oracle Primavera P6. Pyytääkseen heitä korvaamaan nämä järjestelmät ei ole realistista, ja oikeastaan se ei ole välttämätöntäkään.

Meidän lähestymistapamme on integroida Krane nykyisiin työkaluihin, joita tiimit jo käyttävät, ja luoda yhdistetty kerros niiden yli. Se mahdollistaa asiakkaiden jatkamisen tuttujen työnkulkujen parissa samalla, kun he hyötyvät tekoälyohjatusta hankinnasta, materiaalien hallinnasta ja toimitusketjun koordinoinnista.

Pitkällä aikavälillä uskon, että näemme enemmän tekoälyominaisia järjestelmiä. Onnistuneet yritykset ovat niitä, jotka sopivat luonnollisesti laajempaan rakennusteknologiaympäristöön eivätkä pyydä asiakkaita aloittamaan alusta.

Laajempi tekoälyala on siirtymässä agenteille, jotka voivat toimia itsenäisesti. Mitkä oppitunnit muilta aloilta voivat omaksua rakennusalan kokemuksista tekoälyagenttien käytöstä ympäristöissä, joissa reaalimaailman toimeenpano ja logistiikka ovat yhtä tärkeitä kuin digitaaliset työnkulut?

Yksi oppitunti on, että tekoäly muuttuu paljon arvokkaammaksi, kun se on yhdistetty operatiivisiin tietoihin.

Procurement OS toimii, koska se ei perustu teoreettisiin malleihin siitä, miten rakennustoimitusketjut tulisi toimia. Se perustuu todelliseen materiaalivirtaan aktiivisissa projekteissa. Jokainen päätös, joka tehdään Krane:ssa, luo dataa, joka auttaa parantamaan tulevien projektien suorittamista.

Olemme nähneet, että tämä onkaan vastannut asiakkaiden tarpeisiin, mukaan lukien terveydenhuoltojärjestelmiin ja johtaviin urakoitsijoihin, kuten Boldt, HITT Contracting, UCSF Health ja Juneau Construction. He eivät etsi tekoälyä, joka vain luo oivalluksia; he haluavat järjestelmiä, jotka auttavat tiimejä tekemään parempia päätöksiä ja suorittamaan työtä tehokkaammin.

Toinen oppitunti on, että toimeenpano on tärkeämpää kuin oivallukset. Ongelman tunnistaminen on hyödyllistä, mutta ongelman ratkaiseminen on siellä, missä arvo luodaan. Aloilla, joilla fyysinen toiminta ja logistiikka ovat tärkeitä, tekoälylle on auttava organisaatioita ottamaan toimia.

Nähdessäsi eteenpäin viisi vuotta, miltä täysin tekoälykoordinoitu rakennusprojekti näyttää? Mitkä päätökset kuuluvat edelleen ihmisille, ja mitkä osat projektin suorittamisesta odotetaan älykkäiden järjestelmien hallinnoivan itsenäisesti?

Uskon, että näemme tekoälyn upotettuna syvemmälle rakennustoimitusketjuun.

Tehtävät, jotka ovat erittäin toistuvia, hallinnollisia ja kuluttavat projektiTIimien päivää, tulevat yhä enemmän automaatioon.

Monella tavalla olemme jo siirtymässä tähän suuntaan Procurement OS:llamme ja tekoälyrakennustyömme kanssa. Visio on järjestelmä, joka oppii jokaisesta projektista ja auttaa tiimejä tekemään parempia päätöksiä projektin elinkaaren aikana.

Sanon kuitenkin, että rakennusala on aina ihmisten liiketoiminta. Projekti-strategia, sidosryhmien hallinta, kaupalliset neuvottelut ja suuret vastakkainasettelupäätökset edellyttävät aina ihmisen arviointia ja kokemusta. Tekoäly hallitsee enemmän operatiivista työntekoa, kun taas ihmiset keskittyvät johtamiseen, suhteisiin ja päätöksentekoon.

Kiitos hienosta haastattelusta. Lukijat, jotka haluavat oppia lisää, voivat vierailla Krane:ssa.