211service.com
La IA podría ayudar a la industria de la construcción a trabajar más rápido y mantener a su fuerza laboral libre de accidentes
Cortesía de Suffolk y Smartvid.io
Trabajadores de la construcción mueren en el trabajo cinco veces más a menudo que otros trabajadores. Ahora, un nuevo tipo de trabajador de la construcción, un científico de datos, tiene como objetivo utilizar la inteligencia artificial para predecir la probabilidad de lesiones e intervenir.
suffolk , un contratista general con sede en Boston con ventas anuales de $ 3 mil millones, está desarrollando un algoritmo que analiza fotos de sus sitios de trabajo, las escanea en busca de riesgos de seguridad, como trabajadores que no usan equipo de protección, y correlaciona las imágenes con sus registros de accidentes. La compañía aún está afinando la tecnología, pero dice que potencialmente podría calcular las calificaciones de riesgo para los proyectos para que se puedan realizar sesiones informativas de seguridad cuando se detecte una amenaza elevada.
Suffolk también está escribiendo un algoritmo que analizaría la información de una variedad de fuentes, incluidos 10 años de datos de programación de sus archivos, y pronosticará retrasos en los proyectos, información que podría comunicarse a los propietarios y subcontratistas de los edificios. Suffolk también está explorando formas de utilizar datos de sensores IoT para aumentar la eficiencia. Una idea es rastrear la ubicación de los camiones de sus proveedores de concreto para que los trabajadores estén listos para verter el concreto tan pronto como lleguen los camiones.
Esta maqueta muestra un software que identificaría un riesgo elevado de accidente para que se puedan tomar medidas para prevenirlo. Cortesía de Suffolk y Smartvid.io
Este procesamiento de datos es raro en la construcción, que ha tardado en adoptar análisis avanzados, en parte porque los márgenes son pequeños y los métodos probados y verdaderos tienen un agarre firme. La gente sabe construir de la forma en que sabe construir, dice James Benham, director ejecutivo de JBConocimiento , una empresa de software y consultoría que lleva a cabo una encuesta mundial anual sobre tecnología de la construcción . Y es difícil convencer a la mayoría de ellos para que hagan las cosas de otra manera.
Pero la escasez de mano de obra y el deseo de impulsar las bajas tasas de productividad de la industria están obligando a algunas empresas a invertir en ciencia de datos. Los defensores dicen que la tendencia en ciernes podría eventualmente transformar el sector de $ 13 billones. Benham estima que unas 20 empresas de construcción en los EE. UU. han lanzado algún tipo de iniciativa de ciencia de datos en los últimos años.
Suffolk es uno de estos pioneros. En 2017, nombró a un consultor de gestión de McKinsey llamado Jit Kee Chin como su primer director de datos. El rol, que la compañía describe como el aprovechamiento de big data y análisis avanzados para mejorar el negocio principal, es nuevo en la industria de la construcción. Otras empresas pueden tener un director de innovación, un vicepresidente de tecnología de la construcción o un jefe de I+D que se encargue de tareas similares, pero podría decirse que Chin ejerce más influencia, dado su título de C-suite y su amplio mandato, que incluye trabajar con la innovación y la estrategia de la empresa. equipos en iniciativas tecnológicas.
Al igual que otras empresas de construcción, Suffolk genera una gran cantidad de datos, desde informes de campo y fotografías del lugar de trabajo hasta contratos con proveedores y registros de inspección. En el pasado, las diversas aplicaciones de la empresa no podían compartir datos fácilmente, por lo que la empresa tenía dificultades para realizar cualquier tipo de pronóstico. Chin contrató a un grupo de científicos de datos y expertos en visualización de datos, TI y operaciones, quienes unieron las fuentes de datos de la empresa y diseñaron un tablero en línea para presentar la información. El resultado es un programa que permite a los empleados de Suffolk consultar un único cuadro de resumen de todos los proyectos de la empresa en todo el país y ver detalles sobre las finanzas, el historial de seguridad, el cronograma y más de cada uno.
El grupo de Chin utiliza esta información para crear algoritmos predictivos diseñados para gestionar los riesgos de la construcción. Creó su predictor de seguridad de los trabajadores tomando más de 700 000 imágenes de 360 proyectos durante los últimos 10 años y cargándolas en una plataforma basada en la nube desarrollada por la startup. Smartvid.io , y ejecutar un algoritmo de reconocimiento de imágenes para identificar si los trabajadores usaban cascos, guantes y chalecos y gafas de seguridad. Luego, el equipo conectó la información de la foto etiquetada, junto con el clima y otros datos relacionados con el proyecto, en un segundo modelo de aprendizaje automático. El grupo ahora está decidiendo si modificar el algoritmo para detectar escaleras y andamios, lo que podría causar caídas y desorden peligroso en un lugar de trabajo.
Escribir sus propios algoritmos también debería ayudar a Suffolk a integrar nuevos tipos de datos en sus pronósticos. La empresa experimenta con frecuencia con tecnología emergente y actualmente está probando dispositivos portátiles que pueden programarse para reconocer zonas peligrosas en un lugar de trabajo y registrar si los trabajadores están presentes allí, según el director de innovación. chris mayer .
Chin estima que estas nuevas herramientas digitales podrían ayudar a Suffolk a aumentar la productividad entre un 14 y un 20 por ciento en unos pocos años. Un informe McKinsey de 2017 dice que las empresas de construcción podrían aumentar la productividad hasta en un 50 por ciento a través del análisis de datos en tiempo real. La industria necesita desesperadamente este tipo de capacidad, dice Benham de JBKnowledge. Puede ayudar a las personas a tomar mejores decisiones y reducir de semanas a meses los cronogramas de sus proyectos.