Autoriaus Dienoraštis Apie Finansų Ir Verslo

Kaip statybos pramonė naudoja didelius duomenis


Statybos pramonėje, kaip ir kituose sektoriuose, dideli duomenys yra susiję su didžiuliu informacijos kiekiu, kuris buvo saugomas praeityje ir kuris ir toliau įgyjamas šiandien. Didelius duomenis gali gauti žmonės, kompiuteriai, mašinos, jutikliai ir bet kuris kitas duomenų generavimo įrenginys ar agentas.

Tai, žinoma, yra tai, kas daro jį dideliu. Statyba ir didelių duomenų kūrimas jau egzistuoja visuose planuose ir įrašuose apie viską, kas kada nors buvo pastatyta. Ji taip pat nuolat didėja, kai gaunami papildomi šaltiniai iš įvairių šaltinių, kaip antai vietoje dirbantiems darbuotojams, kranams, žemės vežėjams, medžiagų tiekimo grandinėms ir net patiems pastatams.

Duomenų vertė

Tradicinės informacinės sistemos puikiai registruoja pagrindinę informaciją apie projektų tvarkaraščius, CAD projektus, išlaidas, sąskaitas ir darbuotojų duomenis. Tačiau jie yra riboti gebėjimu dirbti su nestruktūrizuotais duomenimis, pavyzdžiui, laisvu tekstu, spausdinta informacija arba analoginiais jutiklių rodmenimis. Dažnai jie gali tvarkyti tik tvarkingas skaitmenines eilutes ir numerių stulpelius.

Didelių duomenų panaudojimo idėja yra įgyti daugiau įžvalgų ir priimti geresnius sprendimus statybos valdymo srityje, ne tik prieiti prie daug daugiau duomenų, bet ir tinkamai analizuojant ją, kad būtų sudarytos praktinės statybos projekto išvados. Iš tiesų, dideli duomenys, pvz., Plytų ar cemento maišelių kroviniai, nėra naudingi. Tai, ką jūs su juo darote, naudodami dideles duomenų analizės programas.

Verslas su dideliais duomenimis

Norėdami pamatyti, kaip statybų pramonėje jau naudojami dideli duomenys, apsvarstykite projektavimo ir eksploatavimo gyvavimo ciklą, kuris šiandien vis dažniau apibrėžia statybos projektus.

  • Dizainas: Dideli duomenys, įskaitant pačių pastatų projektavimą ir modeliavimą, aplinkos duomenis, suinteresuotųjų šalių indėlį ir diskusijas apie socialinę žiniasklaidą, gali būti naudojami nustatyti ne tik tai, ką kurti, bet ir kur ją kurti. Browno universitetas Rodo saloje, JAV, naudojo didelę duomenų analizę, kad apsispręstų, kur pastatyti savo naują inžinerinę įrangą optimaliai studentų ir universitetų naudai. Istoriniai dideli duomenys gali būti išanalizuoti, kad būtų galima išsiaiškinti statybos rizikos modelius ir tikimybę, kad nauji projektai būtų nukreipti į sėkmę ir atokiau nuo spąstų.

  • Sukurti: Siekiant nustatyti optimalų statybos veiklos etapą, galima išanalizuoti didelius duomenis apie orą, eismą, bendruomenės ir verslo veiklą. Jutiklių įvestis iš mašinų, naudojamų svetainėse, norint parodyti aktyvų ir nenaudojamą laiką, gali būti apdorojama, kad būtų galima daryti išvadas apie geriausią tokių įrenginių pirkimo ir nuomos derinį ir kaip efektyviausiai naudoti kurą, siekiant sumažinti išlaidas ir ekologinį poveikį. Įrenginių geografinė padėtis taip pat leidžia pagerinti logistiką, atsargines dalis, kurias reikia pateikti, kai reikia, ir prastovos laiką.

  • Veikia: Dideli duomenys iš pastatų, tiltų ir kitų konstrukcijų įmontuotų jutiklių leidžia stebėti kiekvieną iš jų daugeliu veikimo lygių. Energijos taupymą prekybos centruose, biurų blokuose ir kituose pastatuose galima stebėti, kad būtų užtikrinta, jog jie atitinka projektavimo tikslus. Gali būti užregistruota informacija apie eismo įtampą ir tiltų lenkimo lygius, kad būtų aptikti bet kokie ribiniai įvykiai. Šie duomenys taip pat gali būti perduodami atgal į pastato informacijos modeliavimo (BIM) sistemas, kad būtų galima planuoti reikiamą techninės priežiūros veiklą.

Pramonės parinktys informacijai ir įžvalgoms

Didesnė ir didesnė duomenų paklausa padidėja ir pakyla iki galimų veiksmų. 2014 m. Programinės įrangos pardavėjo „Sage“ atlikta statybos įmonių apklausa parodė, kad:

  • 57% nori nuoseklios, naujausios finansinės ir projektų informacijos.
  • 48% nori, kad būtų įspėti, kai atsiranda konkrečių situacijų.
  • 41 proc. Nori prognozuoti, kad jie galėtų geriau pasiruošti geriausiems ir blogiausiems atvejams.
  • 14% nori, kad internetinė analitika, pavyzdžiui, tiksliai matytų, kurie veiksniai turi įtakos pelningumui ir kiek.

Didelių duomenų analizė gali suteikti galimybę arba pasiūlyti galimybes tobulinti kiekvieną iš šių aspektų. Didelių duomenų įvedimo įvairovė leidžia geriau nustatyti būsenos ataskaitas ir prognozes. Analitika gali suteikti daugiau naudingų nuorodų apie rizikos lygius prieš viršijant ribą ir generuojant perspėjimą. Jie taip pat siūlo įžvalgas, kad tradicinės sistemos tiesiog negali.


Video Iš Autoriaus:

Susiję Straipsniai:

✔ - Kaip naudotis Social Media jūsų restorane

✔ - Kuponas - kas yra kuponas? - Mažmeninės prekybos sąlygos

✔ - Strategijos, skirtos importuoti užsienio bendrovę


Naudinga? Pasidalinti Su Draugais!