Pragmacore представила модуль предиктивной аналитики на базе искусственного интеллекта. Предиктивная аналитика — это инструмент на базе искусственного интеллекта. Он поможет строительным компаниям прогнозировать, какие строительные работы будут обеспечены материалами и оборудованием через три и более месяцев, предотвращать срыва сроков поставок, аварии и непредвиденные задержки и максимально точно определять сроки проекта. Об этом CNews сообщили представители Pragmacore.
Pragmacore, цифровая платформа для управлений стройкой, представила модуль предиктивной аналитики. Этот инструмент на базе искусственного интеллекта помогает строительным компаниям прогнозировать различные аспекты проекта, оптимизировать использование материалов, предотвращать аварии и непредвиденные задержки и максимально точно определять сроки проекта на основании группы факторов. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта анализируют огромные объемы данных: о строительных материалах и инструментах, размерах и объемах поставок, ресурсах в виде техники, топлива и рабочих. В результате анализа пользователь получает точные прогнозы и рекомендации для эффективного управления строительными процессами.
Составляя прогноз, сервис учитывает следующие факторы: влияние низких температур, суровых зим и прочих специфических климатических условий на ход строительства, особенности местности и удаленность от транспортной инфраструктуры, скорость проводимых работ на каждом этапе в зависимости от групп факторов, стабильность и своевременность поставок строительных материалов, использование ручного инструмента и малой техники.
«На создание инструмента у нас ушло более года, а в процессе принимали участие более 30 специалистов из различных направлений от программистов до методологов и докторов наук в сфере математики и строительства. Обучение системы проходило на более чем 300 реальных строительных проектах, которые на российском рынке реализовывали различные компании. По опыту использования предиктивной аналитики мы видим, что инструмент помогает сократить издержки и снизить затраты на 8% от стоимости проекта», — сказал сооснователь Pragmacore Кирилл Поляков.
Предиктивная аналитика выдает прогноз по негативному, либо по позитивному аспекту. Позитивный прогноз показывает оптимистичный сценарий, где все факторы способствуют быстрому завершению строительства. Негативный прогноз учитывает все возможные риски и задержки, показывая максимальный срок выполнения проекта. Эта информация помогает лучше планировать ресурсы и сроки, а также подготавливаться к возможным изменениям и непредвиденным обстоятельствам, что способствует более эффективному управлению проектом.
На текущий момент платформа Pragmacore используется более чем на 300 строительных проектах общей стоимостью свыше 200 миллиардов рублей. Среди клиентов компании — «Норильский Никель», СК «Мост», «Оргэнергострой» и более 30 крупнейших строительных компаний и девелоперов, включая несколько компаний из ТОП 10.
Поделиться