Eshan Jayamanne, Krane’nin Kurucusu ve CEO’su – Röportaj Serisi

Eshan Jayamanne, Krane’nin Kurucusu ve CEO’su, inşaat endüstrisi uzmanlığını mühendislik, analiz ve teknoloji geçmişiyle birleştiriyor. Krane’yi 2023 yılında kurmadan önce, Microsoft (MSFT ), Chevron (CVX ), UCSF ve Caltrans gibi organizasyonlar için büyük projelerde çalıştı ve verimlilik iyileştirmesi, tedarik zinciri optimizasyonu, lean inşaat ve operasyonel verimlilik üzerinde odaklandı. Karmaşık inşaat projelerini yönetme deneyimi, endüstrinin sürekli koordinasyon ve tedarik sorunlarını ortaya çıkardı ve onu karar vermeyi iyileştirmeye ve pahalı gecikmeleri azaltmaya yardımcı olacak teknoloji geliştirmeye teşvik etti.

Krane, tedarik zinciri, malzeme yönetimi ve proje operasyonları boyunca görünürlüğü ve koordinasyonu iyileştirmek için tasarlanmış bir AI destekli inşaat tedarik zinciri platformudur. Platform, malzeme takibi, tedarikçi yönetimi, risk tanımlama ve fatura uzlaştırma gibi görevleri otomatikleştirmek için AI ajanlarını kullanır, böylece inşaat ekipleri gecikmeleri azaltabilir ve verimliliği artırabilir. Büyük ölçekli projeler gibi veri merkezleri, sağlık tesisleri ve altyapı geliştirmeleri üzerinde odaklanan Krane, inşaat endüstrisinin en parçalı ve veri yoğun iş akışlarından birini modernleştirmeyi hedefliyor.

Inşaat mühendisliği, üretim analitiği, proje optimizasyonu ve büyük ölçekli altyapı projeleri üzerinde yıllarca çalıştıktan sonra Krane’yi kurdunuz. Tedarik gecikmeleri, malzeme takip sorunları ve parçalı iş akışları büyük projeleri nasıl etkilediğini gördüğünüzde, AI’nin on yıllardır inşaat endüstrisinin mücadele ettiği sorunları çözebileceğine ikna olduğunuz özel an neydi?

Kompleks enerji, altyapı ve veri merkezi projeleri üzerinde çalıştım, Microsoft ve Chevron gibi şirketler için projeler yönettim. Proje boyutuna bakılmaksızın, aynı zorluklarla karşılaştım: ekipler submittallar, malzemeler geç teslim ediliyor ve teslimatlar doğru şekilde koordine edilmiyordu, bu da pahalı gecikmelere neden oluyordu.

AI’nin fark yaratabileceğine ikna olduğum şey, bu işin hala ayrıntılı spreadsheet’ler, e-postalar ve telefon görüşmeleri üzerinden yönetildiğini görmekti. İnşaat ekipleri uzmanlıktan yoksun değildi; bilgiyi parçalı iş akışları boyunca takip etmek için çok zaman harcıyorlardı.

AI’deki recent gelişmeler, inşaat spesifikasyonlarını, çizimlerini, zamanlamalarını ve tedarik kayıtlarını okuyabilme ve koordinasyon görevlerinin çoğunu otomatikleştirebilme olanağı sağladı. İşte o zaman AI’nin operasyonel yükü proje ekiplerinden alabileceği ve onlara daha fazla zaman kazandırabileceği anlaşıldı.

Bu fikir sonunda Krane oldu. Bugün, platform Kuzey Amerika’da 17 milyar doların üzerinde aktif inşaat projesini yönetiyor ve AI yerli inşaat operasyonları ekibini genişletmeye devam etmek için 9 milyon dolarlık bir Tohum turu raised.

Inşaat endüstrisi, finans ve yazılım gibi sektörlerin gerisinde teknoloji benimsemesindehistorically kalmıştır. Şu anki AI dalgasının neden farklı olduğuna ve endüstrinin neden daha otonom sistemler için sonunda hazır olduğuna inandığınızı düşünüyorsunuz?

Endüstri, aynı anda iki zorlukla karşı karşıya: artan proje karmaşıklığı ve büyüyen işgücü kıtlığı. Veri merkezleri, sağlık tesisleri ve diğer büyük ölçekli projelerin talebi ve karmaşıklığı, inşaat tedarik zincirlerine daha önce hiç görülmemiş bir baskı yaratıyor. Aynı zamanda, deneyimli profesyoneller daha hızlı emekli oluyor ve yerine yenileri gelmiyor.

ChatGPT gibi araçlar da AI’nin pratikte ne yapabileceğini göstermeye yardımcı oldu ve teknoloji daha erişilebilir ve endüstriye özgü AI çözümlerinin benimsenmesini hızlandırdı.

Bugün, inşaat ekipleri, daha büyük ve daha karmaşık projeleri daha az hata payı ile teslim etmek ve volatil ve öngörülemez tedarik zincirlerini yönetmek zorunda. İşte bu nedenle AI’ye karşı så çok ilgi görüyoruz. Endüstri, teknolojiyi teknoloji itself için benimsemiyor; pratik yollardan yararlanmak istiyor karmaşıklığı yönetmek, görünürlüğü korumak ve projeleri ilerletmek için.

Krane, tedarik zinciri, submittallar, teslimatlar ve tedarikçi koordinasyonu gibi konularda hala var olan en büyük verimsizliklerden bazıları nelerdir ve outside endüstriden insanlar bunları farkında değildir?

İnsanlar, inşaat tedarikinin hala büyük ölçüde spreadsheet’ler, e-postalar, telefon görüşmeleri ve manuel takip üzerinden yürütüldüğünü öğrendiklerinde şaşırıyorlar. Büyük bir proje, yüzlerce malzeme, onlarca tedarikçi, binlerce belge ve sürekli değişen zamanlamalar içerebilir, ancak birçok tedarik kararı hala tedarikçi tahminlerine, geçmiş deneyime ve piyasa koşulları hakkında varsayımlara dayanmaktadır.

Krane’deki projeleri incelediğimizde, birçok pahalı zamanlama gecikmesi ve bütçe aşımının, aylar önce alınan tedarik kararlarına kadar geri izlenebileceğini gördük. Sorun, riskleri yeterince erken tespit etmekti.

Kendi verilerimize göre, tedarik riskleri, proje zamanlamasında görünmeden önce ortalama 47 gün önce ortaya çıkıyordu. Bu, ekiplerin risklere karşı haftalarca maruz kalabileceği anlamına geliyor.

Tam da bu nedenle Procurement OS’u başlattık. Krane’nin yeni Procurement OS modülü, canlı tedarik zinciri istihbaratını doğrudan tedarik iş akışlarına getiriyor. Krane, 17 milyar doların üzerinde aktif inşaat projesini yönettiğinden, gerçek lead zamanları, tedarikçi performansı, submittal döngü süreleri ve malzeme kullanılabilirliğini yakalamaktayız.

Procurement OS, kritik malzemeleri proje spesifikasyonlarından otomatik olarak tanımlar, canlı lead zamanlarını referans alır, tedarikçileri gerçek performanslarına göre puanlar ve teklifleri önce ödülünden önce uygunluk için tarar. İnşaatı, varsayımdan kanıta dayalı tedarik yapmaya doğru götürüyoruz.

Çok sayıda AI şirketi, içgörüler oluşturmaya odaklanırken, Krane’nin AI ajanlarının görevleri aktif olarak yürütmesini sağlama yönünde ilerlediğini görüyoruz. İnşaat iş akışları içinde AI’nin rolünü, asistanlıktan operatörlüğe nasıl evrimleşeceğini düşünüyorsunuz?

İnşaat projeleri, büyük miktarda veri üretir, ancak bir sorunu tanımlamak sadece ilk adımdır. Ekipler, tedarikçileri koordine etmek, lead zamanlarını doğrulamak, submittalları yönetmek ve malzemeleri hareket ettirmek zorunda kalırlar.

Bu nedenle, her biri malzeme iş akışının belirli bir bölümünü sahip olan bir AI inşaat ekibi inşa ettik.

• Milo spesifikasyonları, çizimlerini ve zamanlamalarını tam submittal ve tedarik günlüklerine dakika içinde dönüştürür
• Arlo bağlantısız zamanlamaları, submittalları ve tedarik günlüklerini bir sistemde birleştirir ve ön inşaat ekipleri için bir tedarik stratejisi sağlar
• Chase tedarikçilerle iletişime geçer, submittalları önceliklendirir, lead zamanlarını doğrular ve malzeme durumlarını takip eder
• Lana submittal şablonları oluşturur ve QCs’yi iyileştirir, böylece GC’ler ve tedarikçiler submittal paketlerini zamanında ve kaliteli bir şekilde sunabilirler
• Rio teslimat zamanlamasını otomatikleştirir, çatışmaları önler ve ekipman kullanımını analiz eder
• Theo tedarik sürecini, teklif karşılaştırması, RFP oluşturma ve teslimata kadar otomatikleştirir

İnsanlar, önemli kararları verirken, AI, tarihi olarak proje ekibinin gününün saatlerini tüketen işleri ele alır.

Veri merkezleri, Krane’nin önemli odak alanlarından biri haline geldi. AI talebi, dijital altyapı için küresel bir inşaat patlamasını tetiklediğinde, ortaya çıkan yeni tedarik zinciri zorlukları nelerdir ve geleneksel proje yönetim araçları bunları nasıl ele almaktan acizdir?

Veri merkezleri, geleneksel tedarik süreçlerinin sınırlarını ortaya çıkarmaktadır.

Bu tesislerin kritik bileşenleri artık olağanüstü uzun lead zamanlarına sahiptir. Güç transformatörleri üç ila beş yıl sürebilirken, orta gerilim anahtarlama cihazları 60 haftayı aşabilir. Aynı zamanda, elektrik ve mekanik ekipman, projenin garanti edilen maksimum fiyatının %75’ini temsil edebilir, bu da tedarik kararlarının büyük mali sonuçları olduğu anlamına gelir.

Geleneksel proje yönetim araçları, kararlar already alınmış sonra proje durumunu izlemek için tasarlanmıştır. Tedarikçi performansı, lead zamanları ve ortaya çıkan tedarik zinciri kısıtlamalarına ilişkin gerçek zamanlı görünürlüğü sağlamazlar.

Procurement OS, bu zorlukları ele alır. Aktif projelerden canlı tedarik zinciri verilerini kullanarak, ekipler, kararlarını bugünkü piyasa koşullarına göre değil, önceki projelere göre verebilir.

AI ajanları etrafındaki en büyük endişelerden biri güven meselesidir. İnşaat sektöründe, gecikmeler veya hatalar milyonlarca dolarlık sonuçlara yol açabilir, otomasyonu insan denetimi ile nasıl dengeliyorsunuz?

Güven kritiktir, çünkü inşaat kararları gerçek zamanlama ve bütçe sonuçlarına sahiptir.

Felsefemiz, AI’nin koordinasyonu ele alması, insanların ise yargı ve karar vermeye devam etmesi gerektiğidir. Krane’deki her AI eylemi, bir güven skoru içerir, kritik kararlar insan onayını gerektirir ve aktivite, denetim izleri aracılığıyla kaydedilir. Bu, ekiplere sistemin ne yaptığını ve neden yaptığını görme olanağı sağlar.

Güvenin diğer tarafı, sonuçlardır. Portföyümüz boyunca, Krane, jobsite’ye ulaşmadan önce 2.000’den fazla tedarik zinciri riskini izledi ve müşterilerinin %92’lik bir teslimat oranını başarmalarına yardımcı oldu. Ekipler, riskleri daha erken tanımladığını ve koordinasyonun daha hızlı gerçekleştiğini gördüklerinde, güven doğal olarak oluşur.

Inşaat projeleri genellikle, farklı sistemler ve paydaşlar arasında çalışan çok sayıda yüklenici, alt yüklenici, tedarikçi ve paydaş içermektedir. Gerçek bir tek hakikat kaynağı oluşturmak ne kadar zor ve AI bu oluşturulmasında nasıl bir rol oynuyor?

Bu, inşaat sektörünün en zorlu sorunlarından biridir.

Ortalama bir proje, birden fazla paydaş ve sistem arasında dağıtılan bilgileri içerir. Genel yükleniciler, alt yükleniciler, sahipler, tedarikçiler ve danışmanlar, farklı veri kaynaklarından çalışırlar, bu da boşluklar, çelişkili bilgiler ve gecikmelere neden olur.

AI, bu ortamlardaki bilgileri bağlayıp yorumlayabilme konusunda önemli bir rol oynar. Krane, zamanlamaları, çizimleri, tedarik günlüklerini, submittalları, teslimatları ve tedarikçi iletişimlerini tek bir ortamda birleştirir, böylece ekipler, projenin当前 durumunu gerçek zamanlı olarak görebilir.

Herkes aynı bilgilere dayandığında, ekipler, proje yaşam döngüsü boyunca daha hızlı ve daha bilgili kararlar alabilir. Aynı zamanda, organizasyonlar, bir projeden diğerine öğrenmeyi sağlar ve bu bilgileri uygulayabilir. Tarihi olarak, bu tür bilgiler spreadsheet’lerde, e-postalarda ve bireysel ekip üyelerinin deneyimlerinde yaşıyordu, bu da bunları ilerletmeyi zorlaştırıyordu. Projeler boyunca tedarik zinciri verilerini yakalayarak ve yapılandırarak, Krane, ekiplere zaman içinde daha iyi tedarik ve planlama kararları almalarına yardımcı olur.

Krane, endüstrinin already kullandığı platformlarla entegre oluyor, bunları değiştirmeye çalışmıyor. İnşaat AI’nin geleceğinin, mevcut yazılım ekosistemlerinin artırılması mı yoksa inşaat için tamamen yeni işletim sistemlerinin mi oluşturulacağına inanıyor musunuz?

Kısa vadede, artırma esaslıdır.

İnşaat şirketleri, Autodesk, Procore, Microsoft Project, CMiC, SharePoint, Trimble Viewpoint ve Oracle Primavera P6 gibi platformlara büyük yatırımlar yaptı. Bu sistemleri değiştirmelerini istememek gerçekçi değildir ve aslında gerekli değildir.

Yaklaşımımız, already kullanılan araçlarla entegre olmak ve bunlara bir bağlantı katmanı oluşturmaktır. Bu, müşterilerin tanıdık iş akışları içinde çalışmaya devam ederken, AI destekli tedarik, malzeme yönetimi ve tedarik zinciri koordinasyonundan yararlanmalarını sağlar.

Zaman içinde, daha fazla AI yerli sistemin ortaya çıkacağını düşünüyorum. Ancak başarılı olacak şirketler, daha geniş inşaat teknolojisi ekosistemine doğal olarak uyacak olanlar olacaktır, müşterileri sıfırdan başlamak zorunda bırakmayacaklar.

Geniş AI endüstrisi, ajantik iş akışlarına doğru hızla ilerliyor. İnşaat sektöründen, gerçek dünya yürütmesi ve lojistiğinin dijital iş akışları kadar önemli olduğu ortamlarda AI ajanlarını dağıtmak hakkında diğer endüstrilerin neler öğrenebileceğine dair bazı dersler nelerdir?

Bir ders, AI’nin operasyonel verilere bağlandığında çok daha değerli hale geldiğidir.

Procurement OS, teorik modellere dayanmıyor, aktif projelerdeki gerçek malzeme hareketine dayanıyor. Krane’de yapılan her karar, gelecekteki proje yürütmesini iyileştirmeye yardımcı olan veri oluşturur.

Görüyoruz ki bu, müşterilerimize, sağlık sistemlerinden en büyük müteahhitlere kadar, Boldt, HITT Contracting, UCSF Health ve Juneau Construction gibi şirketlere uyuyor. Sadece içgörüler üreten AI değil, ekiplere daha iyi kararlar almalarına ve işleri daha verimli bir şekilde yürütmelerine yardımcı olan sistemler arıyorlar.

Diğer bir ders, yürütmenin içgörülerden daha önemli olduğudur. Bir sorunu tanımlamak faydalıdır, ancak sorunu çözmek, değer yaratıldığı yerdir. Fiziksel operasyonlar ve lojistiğin önemli olduğu endüstrilerde, AI’nin organizasyonlara harekete geçmelerine yardımcı olması gerekir.

Beş yıl sonrasına bakıldığında, tamamen AI koordine edilmiş bir inşaat projesi nasıl görünür? Hangi kararlar hala insanlara ait olacak ve hangi proje yürütme kısımlarının akıllı sistemler tarafından otomatik olarak yönetileceğini bekliyorsunuz?

AI’nin inşaat tedarik zincirinde derinlemesine gömülü olacağını düşünüyorum.

Proje ekiplerini tüketen, yüksek oranda tekrarlayan, idari görevler giderek daha fazla otomatikleştirilecektir.

Aslında, Procurement OS ve AI inşaat ekibimizle already bu yönde ilerliyoruz. Vizyon, her projeden öğrenen ve ekiplere proje yaşam döngüsü boyunca daha iyi kararlar almalarına yardımcı olan bir sistemdir.

İnşaat, her zaman bir insan işidir. Proje stratejisi, paydaş yönetimi, ticari