बिल्डोट्स ने निर्माण में डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए एआई-संचालित इंटेलिजेंस लैब लॉन्च की

निर्माण उद्योग में डेटा की कोई कमी नहीं है, लेकिन उस जानकारी को कार्रवाई योग्य बुद्धिमत्ता में बदलना लंबे समय से एक चुनौती बना हुआ है। जबकि वित्त, विनिर्माण और लॉजिस्टिक्स जैसे क्षेत्र मानक प्रदर्शन बेंचमार्क पर भरोसा करते हैं, निर्माण टीमें पारंपरिक रूप से खंडित रिपोर्टिंग, मैनुअल अवलोकन और अनुभव-आधारित निर्णय लेने पर निर्भर रही हैं।

बिल्डोट्स अपने बिल्डोट्स इंटेलिजेंस लैब के लॉन्च के साथ इसे बदलने का लक्ष्य रख रहा है, जो एक एआई-संचालित अनुसंधान केंद्र है जो निर्माण पेशेवरों को उद्योग के उद्देश्य बेंचमार्क, प्रदर्शन मेट्रिक्स और वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं से प्राप्त परिचालन अंतर्दृष्टि तक मुफ्त पहुंच प्रदान करता है।

यह पहल बिल्डोट्स के लिए एक विकास का प्रतिनिधित्व करती है, जो कंपनी के निर्माण बुद्धिमत्ता प्लेटफ़ॉर्म को व्यक्तिगत परियोजना अनुकूलन से परे उद्योग-व्यापी अनुसंधान और बेंचमार्किंग की ओर बढ़ाती है।

निर्माण स्थल डेटा से उद्योग बुद्धिमत्ता तक

बिल्डोट्स ने अपने प्लेटफ़ॉर्म को एआई-संचालित वास्तविकता कैप्चर के आसपास बनाया है। 360-डिग्री हेलमेट-माउंटेड कैमरे वाले श्रमिक लगातार साइट की स्थिति को कैप्चर करते हैं, जबकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता उन छवियों की तुलना बीआईएम मॉडल, निर्माण अनुसूची, और परियोजना योजनाओं के खिलाफ करती है। प्लेटफ़ॉर्म स्वचालित रूप से प्रगति को मापता है, विचलन का पता लगाता है, देरी की पहचान करता है, और लागत भरने वाली समस्याओं से पहले ही उभरने वाले जोखिमों को उजागर करता है।

मैनुअल स्थिति रिपोर्ट पर निर्भर रहने के बजाय, परियोजना नेता वास्तव में निर्मित की गई चीजों में लगभग वास्तविक समय की दृश्यता प्राप्त करते हैं, जिससे टीमें तेजी से और साक्ष्य-आधारित निर्णय ले सकती हैं। कंपनी के अनुसार, जो परियोजनाएं इसके निर्माण बुद्धिमत्ता प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करती हैं, उन्होंने पहले जोखिम का पता लगाने और अधिक सक्रिय परियोजना प्रबंधन के माध्यम से देरी को 50% तक कम कर दिया है।

नया इंटेलिजेंस लैब इस आधार पर बनाता है bằng cách बिल्डोट्स के वैश्विक ग्राहक आधार के पार डेटा को एकत्रित और गुमनाम करता है, परियोजना-स्तर की अंतर्दृष्टि को उद्योग-व्यापी अनुसंधान में बदल देता है।

निर्माण की डेटा अंतर को संबोधित करना

दशकों से, निर्माण नेताओं ने आश्वस्त रूप से आश्चर्यजनक रूप से मूलभूत प्रश्नों का उत्तर देने के लिए संघर्ष किया है।

किसी विशेष व्यापार के लिए सामान्य परिस्थितियों में कितना उत्पादक होना चाहिए? कोई एक परियोजना कहीं और समान परियोजनाओं की तुलना में कैसे है? मैकेनिकल, इलेक्ट्रिकल और प्लंबिंग (एमईपी) कार्य के लिए वास्तविक साप्ताहिक आउटपुट क्या है?

अब तक, अधिकांश उत्तर ऐतिहासिक धारणाओं, सीमित आंतरिक डेटा या अनुभवजन्य अनुभव पर आधारित रहे हैं।

“निर्माण उद्योग में हमेशा एक स्रोत की कमी रही है मैक्रो-स्तर की सच्चाई,” बिल्डोट्स के सह-संस्थापक और सीईओ रॉय डैनन ने कहा। “हम मानते हैं कि यह प्रदर्शन में सुधार और उत्पादकता में स्थिरता को रोकने में एक मुख्य कारक है।”

इंटेलिजेंस लैब इस अंतर को भरने का लक्ष्य रखता है तीन मुख्य स्तंभों के आसपास शोध प्रकाशित करके:

• मेट्रिक्स: विषयगत रिपोर्टिंग को प्रतिस्थापित करने के लिए डिज़ाइन किए गए मानक उपाय।
• बेंचमार्क: परियोजना प्रकार, क्षेत्र और निर्माण व्यापार के पार वैश्विक तुलनाएं।
• अंतर्दृष्टि: डेटा-संचालित विश्लेषण जो अन्यथा छिपी हुई पैटर्न, बोतलें और प्रारंभिक चेतावनी संकेतों को उजागर करते हैं।

पारंपरिक उद्योग सर्वेक्षणों के विपरीत, निष्कर्ष सक्रिय निर्माण परियोजनाओं से निरंतर एकत्रित परिचालन डेटा पर आधारित हैं।

प्रारंभिक निष्कर्ष लंबे समय से आयोजित धारणाओं को चुनौती देते हैं

लैब के पहले शोध प्रकाशन निर्माण टीमों के लिए परियोजना प्रदर्शन का मूल्यांकन कैसे करें यह देखने के लिए कई रुझानों को उजागर करते हैं।

सबसे उल्लेखनीय निष्कर्षों में से एक यह है कि डेटा सेंटर परियोजनाओं में योजनाबद्ध साप्ताहिक एमईपी आउटपुट और वास्तविक डिलीवरी के बीच 20% से 50% का अंतर है। एआई इंफ्रास्ट्रक्चर और हाइपरस्केल डेटा सेंटर की वैश्विक मांग को देखते हुए, यह अंतर यह समझाने में मदद कर सकता है कि कई बड़े पैमाने पर सुविधाएं क्यों अनुसूची पर रहने के लिए संघर्ष करती हैं।

एक अन्य निष्कर्ष बिल्डोट्स द्वारा “लंबी पूंछ” प्रभाव को इंगित करता है। कई निर्माण गतिविधियों के अंतिम 20% में लगभग 27% की समग्र कार्य अवधि शामिल है, जो सुझाव देती है कि देर से चरणों में धीमी गति परियोजनाओं की एक संरचनात्मक विशेषता है, अलग-अलग अपवाद नहीं हैं।

शोध में यह भी पाया गया कि व्यापार उत्पादकता में महत्वपूर्ण अंतर हैं। शीर्ष प्रदर्शन करने वाली एमईपी टीमें औसत दलों की तुलना में तीन गुना तेजी से काम पूरा करती हैं, जो बेहतर योजना और समन्वय के माध्यम से कार्यान्वयन में सुधार के लिए महत्वपूर्ण अवसरों को उजागर करती हैं।

परियोजना प्रकार भी अनुसूची प्रदर्शन पर एक मापनीय प्रभाव प्रतीत होता है। स्वास्थ्य सेवा निर्माण ने लगभग 65% के साथ सबसे अधिक औसत अनुसूची अनुपालन हासिल किया, जबकि डेटा सेंटर लगभग 57% के आसपास थे। वाणिज्यिक और औद्योगिक परियोजनाएं 40% के निम्न से मध्य श्रेणी में समूहित हुईं, जबकि शिक्षा परियोजनाओं में 39% से कम अनुपालन था।

इन प्रकार के तुलनात्मक बेंचमार्क ऐतिहासिक रूप से ठेकेदारों और मालिकों के लिए प्राप्त करना मुश्किल रहा है, जिससे क्रॉस-परियोजना प्रदर्शन मूल्यांकन व्यावहारिक रूप से विषयगत हो जाता है।

निर्माण में एआई की भूमिका का विस्तार

लॉन्च एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है एआई-संचालित परिचालन बुद्धिमत्ता की ओर निर्माण उद्योग भर में।

जबकि कई संगठनों ने शुरू में एआई को दस्तावेज़ स्वचालन, डिज़ाइन सहायता या अनुसूची समर्थन के लिए अपनाया, बढ़ता ध्यान निरंतर परियोजना निगरानी की ओर स्थानांतरित हो रहा है जो कंप्यूटर दृष्टि, डिजिटल जुड़वां और पूर्वानुमानिक विश्लेषण का उपयोग करती है।

बिल्डोट्स का प्लेटफ़ॉर्म वास्तविकता कैप्चर के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता को जोड़ती है ताकि निर्माण प्रगति का एक निरंतर अद्यतन डिजिटल प्रतिनिधित्व बनाया जा सके। छवियों, अनुसूचियों, बीआईएम मॉडल और कार्यबल जानकारी को एकीकृत करके, प्रणाली विचलन की पहचान करती है, जोखिमों का पूर्वानुमान लगाती है और निर्माण चक्र के दौरान तेजी से निर्णय लेने का समर्थन करती है।

इंटेलिजेंस लैब इस क्षमता को व्यक्तिगत संगठनों से परे बढ़ाता है एक साझा ज्ञान आधार बनाकर जो बिल्डोट्स के ग्लोबल ग्राहक आधार से गुमनाम डेटा से बना है।

बिल्डोट्स के अनुसार, भागीदारी गोपनीयता-केंद्रित रहती है, परियोजना जानकारी को शोध डेटासेट में शामिल होने से पहले एकत्रित और गुमनाम किया जाता है।

एक सहयोगी अनुसंधान मॉडल

हालांकि इंटेलिजेंस लैब बिल्डोट्स के भीतर संचालित होती है, कंपनी कहती है कि यह एक स्वायत्त अनुसंधान इकाई के रूप में कार्य करती है जो व्यावसायिक उद्देश्यों के बजाय उद्योग की प्रगति पर केंद्रित है।

निर्माण पेशेवरों, शिक्षाविदों, विश्लेषकों, सलाहकारों और मीडिया संगठनों को भविष्य के विश्लेषण के लिए शोध प्रश्न और परिकल्पना जमा करने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। प्रोप्राइटरी रिपोर्ट को भुगतान दीवार के पीछे प्रकाशित करने के बजाय, लैब अपने मेट्रिक्स, बेंचमार्क और अंतर्दृष्टि को मुफ्त में उपलब्ध कराएगी।

जैसा कि एआई ऐतिहासिक रूप से मैनुअल प्रक्रियाओं पर भरोसा करने वाले उद्योगों को बदल देता है, बिल्डोट्स इंटेलिजेंस लैब जैसी पहल से पता चलता है कि कैसे एकत्रित परिचालन डेटा व्यक्तिगत संगठनों के भीतर अलग-थलग रहने के बजाय एक साझा संसाधन बन सकता है।

एक उद्योग के लिए जो लंबे समय से直觉, ऐतिहासिक औसत और डिस्कनेक्टेड परियोजना रिपोर्टिंग पर भरोसा करता है, वास्तविक दुनिया के निष्पादन डेटा में निहित उद्देश्य बेंचमार्क उत्पादकता में सुधार, देरी को कम करने और अधिक सूचित निर्माण निर्णय लेने के लिए एक मूल्यवान आधार बन सकते हैं।