Avansert analyse og maskinlæring i byggebransjen: korte eksempler2018-09-16T21:00:20+00:00

Project Description

Avansert analyse og maskinlæring i byggebransjen: korte eksempler.

De potensielle bruksområdene til AI og maskinlæring i konstruksjon er store. Her nevner vi bare en ny. Det er ingen tvil om at Machine Learning snart vil gi store konkurransefortrinn til selskaper som har det riktige nettverket og infrastrukturen for å transportere dataene, den riktige dataplattformen for å samle dataene og de riktige maskininlæringsalgoritmene for å støtte virksomheten din.
Konstruksjonsfirmaer kan utnytte maskininnlæring på en rekke måter, for eksempel å merke visuelle data og analysere det for brudd på sikkerheten, potensielle farer og å redusere alle slags risikoer. Blant annet kan dagens maskinlæringsteknologi brukes til å:

maskinlæring i byggebransjen

• Forutsi og begrense risikoer før de påvirker prosjektmarginene
• Identifiser høyrisikoproblemer og klassifiser dem automatisk i handlingskategorier
• Identifiserer høyrisiko-underleverandører basert på sanntidsdata, samt tidligere resultater og andre faktorer
• Identifisere og prioritere potensielle sikkerhetsproblemer i hele prosjektets livssyklus
• Merk eksisterende sikkerhetsfarer basert på visuelle data som kommer ut av arbeidsstedet

Prediksjon og prognoser for å redusere kostnad og tid i prosjekter

  • Et sett med algoritmer som kan forutsi hvilket produkt(er) du trenger for å fullføre en bestemt(e) prosess(er) ved hjelp av en klassifikasjonsalgoritme. Algoritmen vil kunne individuelt presentere et sett med verktøy som best imøtekommer etterspørselen av oppgaven din basert på de historiske dataene som er oppgitt.
  • Med tidsseriealgoritmer kan vi forutsi hvilke produkter du trenger før du går tom. Algoritmen vil kunne estimere fremtidige verdier basert på tidligere observerte verdier. Dermed er dette en iterativ optimaliseringsalgoritme der jo flere data du har, jo rikere blir prognosen.
  • Med avansert modelleringsalgoritme kan vi forutsi hvilke prosesser og sett av operasjoner som kan være en flaskehals når det gjelder å oppnå et prosjekt. Algoritmen kan lese millioner av logger med filer og datoer for å finne flaskehalsen i en metode og forutsi hvilke oppgaver som bremser prosessene nå. For eksempel underleverandører leverer forsinket arbeid, kostbart gjenarbeid, manglende tidsfrister.
  • Analysere ulike prosesser for å presentere en optimalisert rute for å utføre en oppgave (r). Algoritmen kan kjøre millioner av kombinasjoner av funksjoner for å finne jobben med de høyeste prioritetene og presentere en liste over ulike kombinasjoner for å utføre en funksjon.
  • Kostnad / Tidsprognose i sanntid. Brukeren kan få varsel når en bestemt kostnad eller prosess avviker fra vanlig pris eller tidsfrist.
Detaljhandel og kjøpesentre IT Sikkerhet

Anbefalingsmotor for å finne det mest passende produktet for selskapet

  • Anbefalingsmotoren bruker samarbeidsfiltreringsalgoritme for å foreslå alternative produkter basert på arbeidernes oppførsel. Algoritmen vil studere arbeiderenes adferd gjennom data gitt for ulike produkter og gjenstander og anbefale et bedre sett hvis mulig.
  • En annen bruk av anbefalingsmotorer er å foreslå alternative underleverandører basert på preferanse, kostnad og historisk ytelse. Algoritmen vil analysere oppgaven som skal gjøres, og utføre en brute force-metode for å finne ut den beste kandidaten til jobben.
Automasjon og Analytics

Overvåking og visuell analyse

  • Kvalitetssikring: Kontroller kvaliteten på konstruksjonen ved å ta bilder av gjeldende konstruksjon og sammenligne den med standardmodellen. Ved å kjøre en algoritme på hvordan det ferdige produktet skal se ut og analysere det med gjeldende status. Vi kan forutsi om en bestemt utgang oppfyller de aksepterte kravene.
  • Forsikre sikkerhet på arbeidsplassen: Skann arbeidstakers antrekk for å sikre at de overholder sikkerhetsforskriften. Ved å sjekke at arbeiderne har hjelmer, støvler og sikkerhetsutstyr regelmessig i arbeidsområdet.
  • Anomaliedeteksjon: Real-time videoanalyse av ikke-standard hendelser som oppstår. For eksempel bringer farlige eller brennbare materialer i begrensede områder eller uautorisert personell inn i bestemte områder.

I BlueTree er vi glade for å dele vår ekspertise innen maskinlæring og Big Data for å hjelpe deg gjennom hele digitaliseringssyklusen.

BlueTree kan hjelpe deg gjennom denne digitaliseringsprosessen. Book et møte nå

 Registrer deg nå, vi vil holde deg oppdatert: