Megadati: mitigano i rischi e favoriscono le imprese edili
Le imprese di costruzione che si avvalgono della tecnologia per accelerare la consegna di un cantiere sono in grado di ottenere ottimi risultati in termini di efficienza. Ma se non mettono a frutto le informazioni contenute nei dati di progetto, perdono una grande opportunità. È come costruire un motore a reazione più potente, senza mai decollare.
La digitalizzazione dell’intera documentazione edilizia crea una grande quantità di informazioni, ma la maggior parte degli appaltatori non ha tempo da dedicare all’analisi dei dati mentre è occupata nella gestione di più progetti. Gli strumenti di machine-learning possono automatizzare tutti quei processi che consentono di individuare le cause dei problemi persistenti alla radice. Dalle questioni in materia di qualità ai rischi per la sicurezza, le aziende possono utilizzare i megadati per identificare le tendenze edilizie e ottenere risultati migliori per i progetti futuri.
Le aziende con le quali interloquisco sostengono la necessità di ridurre i rischi e integrare nei loro progetti una maggiore prevedibilità. Così facendo, possono diventare più produttive e conseguire margini di profitto più elevati. L’adozione della tecnologia per la gestione del processo edilizio è il primo passo verso la gestione del rischio. Una volta che tutta la documentazione relativa al progetto viene acquisita in formato digitale, comprese le varianti in corso d’opera, i verbali, gli adempimenti e la presentazione delle relazioni di cantiere, le informazioni più importanti si accumulano e crescono in modo significativo ad ogni nuovo progetto. Gli strumenti di apprendimento automatico esaminano i dati del progetto per trovare e segnalare le tendenze in termini di qualità e sicurezza, quindi evidenziano i rischi. Quanto più rilevanti sono le informazioni inserite nel sistema, tanto più i risultati hanno valore predittivo.
La domanda è: gli appaltatori sono pronti a questa svolta culturale, a rinunciare alle montagne di scartoffie prive di alcun nesso logico a favore di una digitalizzazione del processo, per ottenere l’accesso alle informazioni sull’andamento delle proprie aziende attraverso gli indicatori chiave di prestazione (KPI)? Sono disposti ad applicare le nuove tecnologie a una serie di procedure che hanno sempre svolto manualmente o a passare a un procedimento completamente nuovo?
In realtà, gli appaltatori stanno già lavorando sodo per tenere il passo con le tempistiche impegnative dei progetti di costruzione, soprattutto quando non dispongono della manodopera necessaria per soddisfare la domanda. Da un lato, sono sommersi dal lavoro e l’automazione allevierebbe parte della pressione sulla manodopera, introdurrebbe una maggiore prevedibilità nei loro processi e ridurrebbe i rischi di progetto. D’altra parte, queste aziende non hanno il tempo di fermarsi e riattrezzarsi: sarebbe come voler cambiare reattore in volo. Nessun appaltatore dirà mai: “Non accetterò nuovi lavori finché non avrò completato il processo di digitalizzazione”.
Il grande cambiamento culturale in edilizia
Un decennio fa, l’edilizia era in fondo alla lista delle industrie che avevano deciso di avvalersi della tecnologia in modo significativo. È stato un brutto colpo per il settore, che però ha reagito, lanciando il guanto della sfida. Il grande cambiamento c’è stato nel momento in cui le imprese di costruzione si sono rese conto che la tecnologia è una parte fondamentale del loro business.
L’edilizia non riguarda solo il lavoro manuale e le attrezzature di cantiere; la tecnologia è uno strumento prezioso nella cassetta degli attrezzi di un’azienda. È questa la mentalità vincente che consente di ottenere le commesse, che guida la produttività e garantisce progetti migliori. È anche l’atteggiamento che l’industria delle costruzioni dovrà adottare per soddisfare l’enorme domanda di edifici e infrastrutture fino al 2040.
Le aziende che sono passate con successo ai processi automatizzati hanno compiuto un importante cambiamento culturale all’interno delle loro organizzazioni. Hanno messo a disposizione team di esperti per implementare la tecnologia in tutte le aree in cui questa ha l’impatto maggiore. Questi team esaminano il panorama tecnologico e i processi esistenti per poi introdurre la tecnologia in grado di affrontare le sfide specifiche di un’azienda. Ci vuole uno sforzo mirato.
Un esempio di adattamento ben riuscito è la Suffolk Construction, dove la cultura dell’innovazione sta guidando un processo edilizio più prevedibile con meno errori. Il Vicepresidente esecutivo e Chief Data Officer Jit Kee Chin prende molto seriamente la strategia tecnologica dell’azienda. Suffolk è un’impresa all’avanguardia, che utilizza l’apprendimento automatico per analizzare i dati, prevedere i rischi e costruire edifici migliori.
Per un’impresa di costruzione abbracciare la tecnologia non significa assumere uno scienziato dei dati, un responsabile tecnologico o uno stratega della tecnologia, ma vuol dire poter contare su qualcuno che si sveglia ogni mattina chiedendosi: “Quali sono le sfide che la nostra azienda deve affrontare e quali sono le tecnologie che potrebbero aiutarci?”.
Guardare oltre i KPI
L’adozione della tecnologia in edilizia non si limita ad automatizzare la gestione delle costruzioni. Gli appaltatori sono alla ricerca di tecnologie in grado di fornire risultati migliori a tutti i livelli per i dipendenti, l’azienda e i clienti. Bastano due o tre anni per accumulare informazioni sufficienti a prevedere i fattori di rischio e apportare le modifiche necessarie per migliorare le prestazioni dei progetti futuri.
Per poter gestire il rischio, nel suo ruolo di general contractor, Swinerton utilizza Autodesk BIM 360 Project IQ, un motore di apprendimento automatico per segnalare i subappaltatori ad alto rischio, che causano complicazioni o commettono ripetutamente degli errori. Limitare l’esposizione al rischio dell’azienda può evitare quel tipo di problemi che creano sovraccosti e ritardi di programmazione. Il controllo manuale dei dati non è pratico e probabilmente non darebbe risultati utili. Con gli strumenti di machine-learning, il processo diventa rapido e accurato e migliora man mano che lo strumento raccoglie più dati e impara tramite un maggior numero di progetti.
Se gli imprenditori utilizzano l’apprendimento automatico per confrontare i KPI relativi alla qualità e alla sicurezza e fissare obiettivi con un impatto netto positivo sul business, i margini tendono a migliorare e in definitiva i profitti aumentano. Qualità e sicurezza sono due dei fattori principali che incidono sulla produttività del cantiere e, quindi, sulla redditività. Tutto ciò che un general contractor può fare per ridurre i rischi, per assicurarsi che i lavoratori lascino il cantiere in sicurezza ogni giorno, avrà un impatto enorme sui profitti.
Correggere le cause alla radice
Quando più aziende e gruppi di lavoro si riuniscono per eseguire un progetto complesso, è facile fare una previsione dei potenziali punti di fallimento. Questi problemi possono avere origine nella fase di progettazione e propagarsi attraverso la costruzione in cantiere, dove saranno scoperti quando sarà ormai troppo tardi per risolverli.
Che si tratti di un errore di progettazione da correggere o di una costruzione da rielaborare, gli errori pongono reali problemi di sicurezza in cantiere. La qualità incide sulla sicurezza, la quale, a sua volta, incide sulla qualità. La sfida consiste nell’evitare, in primo luogo, l’insorgenza di problemi.
La soluzione consiste nell’identificare le cause alla radice, utilizzando i numerosi dati raccolti dalla tecnologia edilizia. Gli strumenti di machine-learning possono prevedere, segnalare e dare priorità ai problemi di qualità e sicurezza che devono essere affrontati, prevenendo problemi su progetti futuri. Qualsiasi impresa di costruzioni vi dirà che deve ridurre i rischi e rendere i progetti meno complessi e più prevedibili. La tecnologia è lo strumento per raggiungere questo obiettivo, evitando modelli di partecipazione frustranti e portando il business su una traiettoria di volo più sicura e veloce.