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L'intelligenza artificiale potrebbe aiutare il settore edile a lavorare più velocemente e mantenere la sua forza lavoro senza incidenti
Per gentile concessione di Suffolk e Smartvid.io
Gli operai edili vengono uccisi sul lavoro cinque volte più spesso rispetto ad altri lavoratori. Ora un nuovo tipo di operaio edile, uno scienziato dei dati, mira a utilizzare l'intelligenza artificiale per prevedere la probabilità di lesioni e intervenire.
Suffolk , un appaltatore generale con sede a Boston con un fatturato annuo di 3 miliardi di dollari, sta sviluppando un algoritmo che analizza le foto dai suoi siti di lavoro, le scansiona alla ricerca di rischi per la sicurezza come i lavoratori che non indossano dispositivi di protezione e correla le immagini con i registri degli incidenti. L'azienda sta ancora perfezionando la tecnologia, ma afferma che potrebbe potenzialmente calcolare le valutazioni del rischio per i progetti in modo che possano essere tenuti briefing sulla sicurezza quando viene rilevata una minaccia elevata.
Suffolk sta anche scrivendo un algoritmo che analizzerebbe le informazioni da una varietà di fonti, inclusi 10 anni di dati di pianificazione dai suoi archivi e prevederebbe i ritardi dei progetti, informazioni che potrebbero essere comunicate a proprietari e subappaltatori di edifici. Suffolk sta anche esplorando modi per utilizzare i dati dei sensori IoT per aumentare l'efficienza. Un'idea è quella di tracciare la posizione dei camion dei suoi fornitori di calcestruzzo in modo che i lavoratori siano pronti a versare il calcestruzzo non appena arrivano i camion.
Questo mockup mostra un software che identificherebbe un rischio elevato di incidente in modo che sia possibile intraprendere azioni per prevenirlo. Per gentile concessione di Suffolk e Smartvid.io
Tale elaborazione dei dati è rara nella costruzione, che è stata lenta nell'adottare analisi avanzate, in parte perché i margini sono sottili e i metodi collaudati hanno una presa salda. Le persone sanno come costruire nel modo in cui sanno costruire, afferma James Benham, CEO di JBKnowledge , una società di software e consulenza che conduce un indagine globale annuale sulla tecnologia delle costruzioni . Ed è difficile convincere la maggior parte di loro a fare le cose in un altro modo.
Ma la carenza di manodopera e il desiderio di aumentare i bassi tassi di produttività del settore stanno costringendo alcune aziende a investire nella scienza dei dati. I sostenitori affermano che la tendenza in erba potrebbe eventualmente trasformare il settore da 13 trilioni di dollari. Benham stima che circa 20 imprese edili negli Stati Uniti abbiano lanciato una sorta di iniziativa di scienza dei dati negli ultimi anni.
Suffolk è uno di questi pionieri. Nel 2017 ha nominato un consulente di gestione McKinsey chiamato Jit Kee Chin come suo primo chief data officer. Il ruolo, che l'azienda descrive come sfruttare i big data e l'analisi avanzata per migliorare il core business, è nuovo nel settore edile. Altre aziende possono avere un direttore dell'innovazione, vicepresidente della tecnologia delle costruzioni o capo della ricerca e sviluppo che gestisce compiti simili, ma probabilmente Chin esercita più influenza, dato il suo titolo di C-suite e l'ampio mandato, che include il lavoro con l'innovazione e la strategia dell'azienda team su iniziative tecnologiche.
Come altre imprese edili, Suffolk genera molti dati, dai rapporti sul campo e le foto dei cantieri, ai contratti con i fornitori e ai registri delle ispezioni. In passato, le varie applicazioni dell'azienda non potevano condividere i dati facilmente, quindi l'azienda ha faticato a fare qualsiasi tipo di previsione. Chin ha assunto un gruppo di data scientist ed esperti in visualizzazione dei dati, IT e operazioni, che hanno unito i feed di dati dell'azienda e progettato un dashboard online per presentare le informazioni. Il risultato è un programma che consente ai dipendenti di Suffolk di esaminare un unico grafico riepilogativo di tutti i progetti dell'azienda in tutto il paese e visualizzare i dettagli sulle finanze, sulla sicurezza, sul programma e altro di ciascuno.
Il gruppo di Chin utilizza queste informazioni per creare algoritmi predittivi progettati per gestire i rischi di costruzione. Ha costruito il suo predittore della sicurezza dei lavoratori acquisendo più di 700.000 immagini da 360 progetti negli ultimi 10 anni, caricandole su una piattaforma basata su cloud sviluppata dalla startup Smartvid.io e l'esecuzione di un algoritmo di riconoscimento delle immagini per identificare se i lavoratori indossavano elmetti, guanti e giubbotti e occhiali di sicurezza. Il team ha quindi inserito le informazioni sulla foto contrassegnate, insieme al meteo e ad altri dati relativi al progetto, in un secondo modello di apprendimento automatico. Il gruppo sta ora decidendo se modificare l'algoritmo per rilevare scale e impalcature, che potrebbero causare cadute e disordine pericoloso in un cantiere.
Scrivere i propri algoritmi dovrebbe anche aiutare il Suffolk a integrare nuovi tipi di dati nelle sue previsioni. L'azienda sperimenta spesso con la tecnologia emergente e attualmente sta testando gadget indossabili che possono essere programmati per riconoscere le zone pericolose in un cantiere e registrare se i lavoratori sono presenti lì, secondo il chief innovation officer Chris Mayer .
Chin stima che questi nuovi strumenti digitali potrebbero aiutare il Suffolk ad aumentare la produttività dal 14 al 20 percento in pochi anni. Un rapporto McKinsey del 2017 afferma che le imprese di costruzione potrebbero aumentare la produttività fino al 50 percento attraverso l'analisi dei dati in tempo reale. L'industria ha un disperato bisogno di questo tipo di capacità, afferma Benham di JBKnowledge. Può aiutare le persone a prendere decisioni migliori e ridurre di settimane o mesi i programmi dei loro progetti.