数据科学家揭示了管理风险的5个令人惊讶的构造洞察力

机械承包商软件的技术策略

Autodesk专家分享了施工行业的状态,包括您可能不会指出的一些见解。

毫无疑问,数据比在建筑行业中扮演更重要的作用。并且充分理由:正确的见解可以从项目成本和时间轴准确度提高所有内容减少诉讼的风险还有争议,甚至赢得更多的生意

有很多东西值得学习质量施工数据,我们最近举行了一个网络研讨会为Autodesk提供一组专家和数据科学家,揭示了对建筑业的状态有些令人惊讶的见解,并且在未来几年可能在商店中储存。下面,我们重申了虚拟会话中显示的一些发现和洞察力。

从数据到智慧:一个改善项目成果的框架

“以简单的术语,数据是未经组织的,事实,原始数字,”Allison Scott,屡获殊荣的战略师,技术翻译和主任,建设思想领导和客户营销。数据的魔力不是一个数字或个人统计数据;这是关于你能做什么具有更大的信息。

为了理解数据洞察力如何为建筑行业带来成功的结果,Scott提出了数据-信息-知识-智慧的框架。在这个框架下,你从数据点。数据点的一个例子可能是当天工作中安装的架空机械机架的数量,或者记录安全事故的根本原因。然后,你把数据转换成信息当你开始让它有用。从这里,您可以将更多上下文和进程应用于越来越多的信息集,这意味着您可以开始连接点并识别模式。

这些信息最终转化为知识,类似于根据从多个作业收集的信息来安装安装开销机架所需的平均时间。或者实施新的安全培训,以减轻工人伤害风险,然后您可以使用该知识来预测和更好地管理未来工作的风险。

这让我们带来了智慧或者能够将知识和经验转化为质量决策和判断,让您更好地理解推动原则。作为一个例子,斯科特引用识别一个交易伙伴的平均安装速度更快,错误的错误比另一个更少,这在决定哪家公司授予下一个项目时,可以为您提供优势。

数据是行业长期弹性的关键

在Covid-19时代,数据在帮助承包商缓解项目风险,斯科特强调的情况下,数据在玩更多的重要作用。

“大流行者与往常一样繁体,并确保人们的健康和安全,许多承包商已经开始使用技术和数据来更好地了解可能将其劳动力造成风险的潜在地区,”她表示,加入大流行有还增加了对人工智能解决方案的兴趣,这有利于将信息转化为知识的效率。

事实上,根据最近的一份报告,近三分之二的IT决策者都是如此预计他们会增加自动化方面的预算。在未来的一年中,这不仅有助于监控建设进度,而且还加快了对健康和安全,质量和生产力的更多领先指标的跟踪。总体而言,该行业正在转向更多自动化,从施工数据中出现的洞察力推动。

另一个最近的变化是数据被处理到信息和知识的方式。对于施工,这传统上是通过手动过程进行的。但是,数据可视化工具,如Autodesk的仪表板,报告,项目主页和机器学习技术,如施工IQ现在正在为我们提供这一点,以比以前更快更全面的方式组织,解释和揭示模式。这不仅仅是建设,许多其他行业也在采用这些策略。从音乐到医疗保健,许多行业正在转向机器学习,分析他们的数据,使企业更加高效,在过程中更高效。

5施工数据见解未覆盖

从数百万数据点来看,Autodesk的数据专家能够揭示一些显着的见解,影响跨建筑项目的生命周期的许多过程的一些显着的见解。由Autodesk建筑云智能产品的产品管理主任Pat Keaney领导,以及监督Autodesk建筑云的建筑数据和分析的Manu Venugopal,我们的数据科学家团队揭示了提高您当前风险管理战略的新洞察力。

要揭示这个洞察力,我们的数据专家始于一个简单的问题:我们可以“逆转工程师”的高度成功项目的行为?首先,他们必须定义成功。“我们利用利润率来区分成功和不成功的项目,”基林澄清了。

接下来,研究小组对不同的苹果进行了比较。“你不能把机场航站楼比作医院项目,”Keaney补充道。“我们根据项目类型将项目分开,然后根据项目规模创建乐队。”

一旦进行了这些比较,团队就能揭示五种令人惊讶的模式:

Insight#1:改变订单是可以的 - 直到他们击中了倾斜点

建筑洞察2

我们的数据师团队发现了在变更订单中有超过6%的建筑价值的项目显示侵蚀边距

施工中的变更订单不一定是坏事,几乎是任何工作的预期部分。但是,当项目袭击了在变更订单中拥有太多建筑价值的提示时,这种损失模式就会出现。

“我认为这里的外带是你需要期待一些改变,但你还需要投入更多的时间和资源进入前期,早期的项目计划,以保持右侧区域的改变,”凯莉说。“所以我们问的下一个问题是导致这些变化的原因是什么?我们向后向RFIS工作,有时是改变的早期警告。“

Insight#2:谈到RFIS时,优先级对成功至关重要

在分析五个不同软件系统中许多团队的RFI行为时,我们的数据专家发现该项目优先关闭更多危急rfis.快点更成功。

细节决定成败。最成功的球队没有结束全部rfis更快,他们正在关闭危急rfis更快。“这使得很多感觉 - 最好的管理者直观地知道哪个RFI是最重要的,他们优先考虑那些,”Keaney说。“他们知道哪个RFI有依赖性或可能导致计划延迟,并且他们得到了更快的解决。”

该数据显示的细微差别是优先级差异。许多公司正在收集不一定预测项目结果的数据。更糟糕的是,测量此数据可能会推动错误的行为。但是,当谈到优先级,公司如何知道哪些rfis最重要?这将我们带到了我们团队透露的下一个洞察力。

Insight#3:协调问题是一个常见的根本原因

建筑洞察1

当我们的数据科学家审查了一组不成功的项目的共同根本原因*时,我们并不感到惊讶地了解这些项目50%以上的RFIs,其根本原因是协调与成功的项目有关。

“Autodesk多年来一直在课堂协调产品中提供最好的,因此我们并不感到惊讶地学习这一点,”Keaney评论说。“但是,与行业一样,我们以前没有这种明确的数据驱动的洞察力,以量化协调的价值和重要性。”

具体而言,现在我们知道协调侵蚀项目利润率差,行业可以更多地关注改善和规范协调流程的解决方案,导致未来更多的项目成功。

*在这种情况下,不成功的项目按利润率分类。

Insight#4:设计评论通常是答案

建筑洞察3.

我们的数据科学家未覆盖的最强大强烈见解之一是超过70%的RFI可以在设计审查中得到解决

“我相信GCS和设计专业人士都会同意这一点,”尊敬说。“我们的行业是一个使命来弄清楚如何最大限度地减少项目成本超支。而且我们在意识到是什么,一种脱离意外变化的方式是拥有强大的设计审查过程。今天,许多GCS我讨论的团队致力于审查设计文件和图纸,并在更加合作环境中识别潜在的问题和解决方案。“

为了达到这个目的,Venugopal的团队决定用机器学习模型来衡量设计审查过程的影响,机器学习模型可以自动地用根本原因标记rfi。研究结果显示,约70%的射频识别系统源于设计和文档错误和遗漏。

Venugopal补充说:“更可靠的设计审查可以让你及早发现并减轻大部分问题,确保它们不会出现在现场。”“我认为,我们从这一切中看到的最大主题,也是我们一直听到的,就是越早发现潜在的问题,解决问题的成本就越低。”

Insight#5:标准化是质量和安全的关键

在质量和安全方面,我们的数据科学家收集的主要洞察力是,标准化是项目成功的关键。

作为一个示例,我们的数据团队发现,使用标准化检查表的项目对其质量和安全计划的标准化检查表具有更高的成功率,并且能够主动地管理与反应性管理这些问题的问题。

该团队用安全看到了同样的结果 - 这S.在捕获和报告信息方面的标准化对于安全程序是至关重要的。

Venugopal说:“我们发现项目成员记录事件信息和观察的方式大相径庭,这使得分析这些安全问题的真正根源几乎是不可能的。”“这就是机器学习发挥重要作用的地方。”

住所的安全问题如秋季风险和社会疏散和PPE合规性,因为机器学习可以运行预测,并帮助改善安全协议。

“我正在与一位高职访问的主管交谈 - 他们有1,400个开放问题,”住所召回。“想象一下,他读取由团队记录的所有问题需要多长时间。这是机器学习工具,例如Autodesk的位置建设智商,可以帮助自动识别和优先考虑这些问题,以便团队可以专注于最关键的问题。“

此外,我们团队研究的数据显示,更快地解决更高风险问题的项目通常有更多积极的结果。

建设的未来是数据驱动

数据和机器学习可以教给我们很多关于我们如何工作以及如何更聪明地工作的知识。根据麦肯锡,从分析和机器学习中的这些快速进步中应用学习的领导人将最能定位以更深地进入这些工具可以解锁的价值,特别是在今天的不确定环境中。

如果你还没有通过采用全公司范围的数字技术来完成你的创新战略的第一步,那么是时候利用数据和机器学习的力量来支持你的项目过程了。

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Kristen Sylva.

Kristen Sylva.

经理,客户营销,Autodesk施工解决方案

凭借18年丰富多彩的市场营销经验,从体育和娱乐,到网页设计和医疗保健,Kristen Sylva发现建筑行业最令人兴奋和激情。2008年,当她第一次戴上安全帽、穿上安全背心、穿上靴子,担任Topcon Positioning Group的营销经理后,她知道自己未来将在建筑技术领域大展宏图。在Topcon工作期间,克里斯汀负责销售驱动营销项目,并领导客户研讨会,宣传建筑硬件技术的采用。2014年,她从建筑硬件转到软件,并加入Autodesk担任建筑行业营销经理。在她的角色中,Kristen有幸与建筑专业人员联系,并带头展示公司使用技术将其建筑项目和过程数字化的创新方式。她还领导各种倡议,支持提升和提高女性在建筑行业的意识,并在Autodesk的女性在领导力组织(women in Leadership organization)的董事会任职。克里斯汀毕业于俄克拉何马大学(Boomer Sooner!),目前和她的丈夫、两个孩子和两条狗住在加州的东湾。

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