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大數據如何成為建筑業的關鍵技術?

大數據
建筑行業采用大數據技術可能是一種新事物,但已經顯示出可觀的回報。隨著其優勢變得越來越明顯,越來越多的企業將會采用。建筑行業以及所有依賴大數據的行業企業的運營都將得到全面改善。

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當人們考慮到各行業采用創新技術時,可能不會想到建筑行業。這是有原因的,因為數十年來建筑行業在采用新技術方面進展緩慢。不過,這種情況已經開始改變,世界各地的建筑公司都在采用像大數據這樣的創新技術。

建筑行業對創新技術的新興趣來自于必要性。眾所周知,建筑行業投資大、成本高,全球建筑行業每年由于效率問題帶來的損失估計高達1.6萬億美元。隨著其他行業的發展速度越來越快,生產效率越來越高,建筑公司進入數字時代的需求變得越來越清晰。

正如行業領先的設計軟件和數字內容開發商AutoDesk公司發表的一篇文章指出的那樣,大數據技術可以幫助建筑公司變得更加靈活、高效和安全。以下將詳細介紹促使大數據技術在建筑領域崛起的優勢​​:

1.設計和選址決策

大數據在建筑行業的應用早在建筑項目破土動工之前就已經開始。對建筑項目進行設計,并決定在哪里建造并不是一個簡單的過程,如果出現錯誤可能會在以后導致代價高昂的問題。一些建筑師已經開始使用大數據技術來影響這些決策,從而有助于防止這些問題。

建筑公司根據以往的項目藍圖、天氣趨勢以及有關類似建筑物的歷史數據可以幫助其深入了解項目的位置和設計。這些信息可以顯示建設建筑物的理想位置,或者如何更設改計如何減少能源成本。有了這些信息,建筑師就可以確保建筑項目從一開始就更安全、更具成本效益。

美國布朗大學在2015年成為第一個在建筑行業中使用大數據分析技術進行分析和研究的大學,不久之后其他大學也紛紛跟進。美國波特蘭州立大學和俄勒岡州立大學都通過使用大數據技術在建筑項目上節省了1000萬美元。

2.預算估算

傳統上,建筑行業很難將預算保持在初始預算之內。實際上,98%的大型建筑項目至少超出預算30%。在眾多因素可能會造成中斷和延誤的建筑行業中,要對預算進行準確的估算可能會很困難。大數據為實現這一目標提供了見解。

盡管建筑項目面臨的問題似乎無法預測,但所面臨的大多數問題并不是獨一無二的。大數據分析引擎可以查看過去工作地點之間的共性,以了解某些事件如何影響支出。然后,建筑公司可以得出更可靠的預算估算值。

當這些估算值更加準確時,建筑公司可以輕松地將開支保持在預算之內。建筑行業成本超支的這種趨勢可能已成為過去。隨著越來越多的建筑公司采用大數據技術,預算估算值將變得更加可靠,因為它們將提供更多信息來進行分析。

3.安全改進

大數據在建筑行業的興起不僅僅是為了節省成本,還將提高安全性。建筑行業也是一個充滿風險的行業,2019年約占所有行業領域工人死亡人數的20%。建筑業也是受傷率最高的行業。大數據分析技術可以在提高安全性方面提供幫助。

大數據可以揭示在建筑工地上受傷最多的場合和環境。有了這些信息,建筑施工團隊就可以修改其安全政策和做法,使其更加有效。某些預測分析算法甚至可以根據這些信息提供可行的見解,這表明建筑公司可以采用大數據技術加強安全性。

這些分析引擎可以隨著施工進度繼續提供安全更新。例如隨著天氣的變化,可以根據與天氣有關的歷史傷害記錄向建筑工人發出風險警告。有了這些數據,施工團隊無論在任何情況下都可以保證建筑工人的安全。

4.設備租賃和管理

建筑公司正在應用大數據的另一個領域是他們使用的設備。建筑公司使用各種不同的工具和設備,對于選擇最佳的工具和設備很少有一個簡單的答案。例如,有三種不同尺寸的滑移轉向裝載機,哪種裝載機更好則取決于應用場合和空間余量。

利用大數據技術,施工團隊可以查看他們或其他公司用于類似項目的設備。這些信息以及有關每個項目的完成時間和延遲的數據,可以揭示出完成這項工作的最佳工具。它甚至可以顯示建筑公司是否購買一些設備而不是租用設備。

許多建筑公司在購買或租賃設備之前都要進行運營成本的估算,但是傳統方法可能不準確。從年度數據估算得出的費用可能高估了40%,而且經常如此高得令人驚訝。更全面的大數據洞察可以防止這些錯誤。

5.減少浪費

大多數建筑項目最終會產生大量垃圾和廢物。美國在2018年產生了6億噸垃圾。雖然建筑垃圾僅占其中的10%,但仍然有6000萬噸。

正如大數據可以提供更準確的成本估算一樣,它也可以更準確地預測建筑物料的需求。如果建筑公司訂購的建筑材料不超過所需數量,那么就不會產生更多的浪費。大數據技術還可以為更高效的建筑設計提供信息,建筑所需的材料更少。

隨著時間的推移,建筑公司將生成大量數據,這些數據可以為減少浪費的做法提供信息。然后,分析引擎可以揭示提高其工作效率的可能方法。這些改進將為建筑公司節省資金,并減輕其對環境的不良影響。

6.優化工作流程

即使進行其他改進,施工進度仍可能會落后于計劃。大數據技術已經幫助不同行業企業消除了冗余,并簡化了工作流程。建筑公司也開始使用大數據技術達到同樣的目的。

研究發現,只有30%的建筑工人的時間用于實際的建筑工作。在工作地點的協調需要花費大部分工作時間。大數據分析可以揭示最耗時或效率低下的地方,從而幫助建筑公司創建更流暢的工作流程。

額外的工作也可以占建筑工地總成本的35%。通過使用大數據技術,建筑公司可以發現他們在不必要的步驟上浪費時間的地方。由于消除了效率低下的問題,因此可以在施工進度和預算限制范圍內做得更好。

7.可持續性發展

正如人們想像的那樣,建筑業并不是一個非常環保的行業。該行業碳排放量占全球與能源相關的碳排放量的39%。隨著氣候變化的威脅變得更加突出,一些建筑公司正在尋求大數據的幫助以使其更具可持續性。

如上所述,大數據可以幫助減少浪費,這將改善建筑行業的環境足跡。同樣,隨著工作人員工作速度的加快,他們將以更少的時間運行化石燃料驅動的機械設備,從而減少了碳排放量。該行業提高效率所采取的每一個步驟都將變得更加可持續。

大數據帶來的洞察力還可以揭示新的綠色建筑實踐。大數據分析可以向建筑師展示如何建造更節能的建筑物或如何使用回收材料。隨著越來越多的建筑公司采用這些實踐,這些見解將變得更加準確和有用。

建設行業開始采用大數據技術

傳統的建筑工地效率低、危險性大、成本高,無法滿足數字世界的需求。越來越多的建筑公司意識到了這一點,并開始采用大數據分析等新技術。因此,建筑行業不久之后將會像其他行業一樣以技術為中心。

建筑行業采用大數據技術可能是一種新事物,但已經顯示出可觀的回報。隨著其優勢變得越來越明顯,越來越多的企業將會采用。建筑行業以及所有依賴大數據的行業企業的運營都將得到全面改善。

 

責任編輯:姜華 來源: 企業網D1Net
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