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スクロールダウン
 

R&Dプロジェクト

建設プロジェクトには長く複雑な依存関係の連鎖があり、その中で前提条件の一つでも満たせないと、プロジェクトコストが大幅に増加したり、プロジェクトの収益性が確保できないことがしばしばあります。このような事態は、通常、いわゆる ''ドミノ効果''.

現在、建設業界は世界で最もデジタル化が進んでいない業界の一つであるため、問題解決はさらに困難なものとなっています。特定の事象を予測したり、その原因を早期に発見したりするアルゴリズムには、一定の精度と適切な性質を持つ大量の入力データ(例えば、地理的位置、時間、メタデータ)が必要です。

私たちはその答えを探すことにしました。その結果、社内のすべてのワークフローをコントロールできるシステムを作ることができました。現在は、現場で発生する遅延を予測できるようにしています。

建設作業員に関する感覚的な集中データウェアハウスの設計が予定されており、Archdeskシステムで機能している広範なデータや、外部ソースからのデータ(メタデータなど)により、建設プロジェクトの様々な遅延を事前に警告することが可能になります。

 

これらのデータを分析し、人工知能のアルゴリズムを用いてパターンを検出することで、最終的には有害事象の早期警告システムとしてエンドユーザーに価値を提供し、そのリスクを軽減し、重要な意思決定をサポートすることができるでしょう。これは、建設プロジェクトの経済的側面とその適時性(遅延の予測と対策)の最適化に直結します。

予測プロセスでは、革新的な手法を用いて、大量のデータセットから依存関係やパターンを検出します。Archdeskは、本プロジェクトで開発された新技術により、プロジェクトの遅延やコスト増加のリスクを自動的に検出することができ、また、従業員が特定の遅延や問題の性質を指定することができるため、将来的に不利な事象を予測する精度を積極的に高めることができるでしょう。

このプロジェクトでは、リソースの空き状況、作業スケジュール、GPSによる位置情報、ジャイロスコープや加速度計などのセンサーからのデータに加え、天気予報、交通量、事故などの外部データなど、新しいデータ解析技術を開発します。これらのデータを分析し、人工知能のアルゴリズムを用いてパターンを検出することで、最終的には有害事象の早期警告システムとしてエンドユーザーに価値を提供し、そのリスクを軽減し、重要な意思決定をサポートすることができるようになります。これは、建設プロジェクトの経済的側面とその適時性(遅延の予測と対策)の最適化に直結します。

 

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2022-07-04 12:28:52