Mit der Veröffentlichung des Analyseberichts "Harnessing The Data Advantage in Construction" von Autodesk und FMI stehen Inspektionsdaten in der Bauindustrie im Mittelpunkt - mit allen Fehlern. Um dieses wichtige Thema zu vertiefen, haben wir Marcel Poser, CEO von Screening Eagle, zu Inspektionsdaten befragt, wie sie sich auf unsere gebaute Umwelt auswirken, wie wir die wertvollsten Datentypen nutzen können und warum wir sie...
Wenn es um Inspektionen geht, ist eines sicher: Daten sind der Ausgangspunkt für die Überwachung des baulichen Zustands, die Erhöhung der Sicherheit und die Steigerung des Werts von Anlagen. Aber nicht alle Daten sind gleich. Einige Inspektionsdaten können schwer zu verarbeiten, kompliziert zu analysieren oder einfach von zu geringer Qualität sein, um sie zu nutzen. Andererseits sind die richtigen Daten äußerst wertvoll...
Qualitativ hochwertige Inspektionsdaten sind ein heißes Eisen, das Leben retten und den Eigentümern von Anlagen Billionen von Dollar einbringen kann, indem es Verschwendung vermeidet, Zeit spart, schnellere Entscheidungen ermöglicht, die vorausschauende Wartung unterstützt, den CO2-Ausstoß beim Bau von Gebäuden reduziert und vieles mehr.
Meiner Meinung nach sind die drei am meisten diskutierten Datentypen Big Data, Bad Data und Deep Data.
Unter Big Data versteht man extrem große oder komplexe Datensätze, die fortschrittliche Analysen erfordern. Im Bauwesen kann die Big-Data-Analyse in jeder Phase des Prozesses eingesetzt werden, um datengesteuerte intuitive Modelle zu erstellen und eine vorausschauende Überwachung des baulichen Zustands zu erreichen.
Maschinelles Lernen in Kombination mit Big Data wird bereits zur Vorhersage zukünftiger Defekte oder zur Optimierung von Wartungsprozessen in Industriemaschinen, in der Luft- und Raumfahrt, im Bergbau und in vielen anderen Bereichen eingesetzt. Die Einführung von KI und Big-Data-Analysen in der Baubranche ist jedoch in fast allen Teilen der Welt nur langsam vorangekommen.
Bei Screening Eagle Technologies arbeiten wir jedoch hart daran, diese globale technologische Lücke zu schließen und in der Lage zu sein, Defekte durch regelmäßige Inspektionen mit intelligenter Software und Sensoren früh genug zu erkennen.
Die gebaute Welt produziert täglich riesige Datenmengen, und der Big-Data-Markt wird laut Analytics Insight in den Jahren 2021 und 2022 einen Wertzuwachs von 30 Milliarden US-Dollar verzeichnen. Die Wertschöpfung steht den Vorreitern offen... aber was passiert, wenn die riesigen gesammelten Datenmengen "schlecht" sind?
In der Welt der Inspektionen bedeuten schlechte Projektdaten, dass sie entweder ungenau, unvollständig, inkonsistent oder nicht in der Lage sind, verwertbare Informationen zu liefern. Einemkürzlich veröffentlichten Bericht zufolge könnten schlechte Daten die weltweite Bauindustrie allein im Jahr 2020 satte 1,84 Billionen Dollar kosten... und das ist nur die Bauindustrie. Nimmt man noch die Billionen hinzu, die durch die unsachgemäße Wartung bestehender Anlagen verschwendet werden, kommt man auf eine astronomische Geldverschwendung.
Es ist schwer, einen einzigen Grund für die Unbrauchbarkeit von Daten auszumachen, denn oft gibt es mehrere Ursachen. Schlechte Inspektionsdaten können auf unzureichend eingesetzte Technologien, auf Witterungsbedingungen, die die Datenerfassung beeinträchtigen, auf verlorene Daten, beschädigte Dateien, unvollständige Berichte, ungenaue Tests und viele andere Gründe zurückzuführen sein.
In der Vergangenheit wurden die Inspektionen vor Ort durchgeführt, und die Daten mussten zur Verarbeitung ins Büro gebracht werden, was viele Stunden oder Tage dauern konnte, um Erkenntnisse zu gewinnen. Die Daten wurden über Papierkopien und USB-Sticks weitergegeben, die mit der Zeit unweigerlich verloren gehen.
Heute haben Produktivität, Effizienz und Genauigkeit oberste Priorität, damit schnelle und fundierte Entscheidungen direkt vor Ort getroffen werden können. Doch die Kosten, die entstehen, wenn diese schnellen Entscheidungen mit schlechten Daten getroffen werden, können verheerend sein. Aus dem bereits erwähnten Bericht geht hervor, dass im Jahr 2020 eine von drei Fehlentscheidungen aufgrund schlechter Daten getroffen wird und 14 % aller Nacharbeiten im Baugewerbe weltweit auf schlechte Daten zurückzuführen sind.
Es geht nicht nur darum, Big Data zu sammeln, denn ein Großteil davon könnte unbrauchbar sein. Die wahren Vorteile liegen in der Erfassung von Deep Data.
Deep Data ist das neue Gold.
Der Unterschied liegt in der Qualität und Integrität der Daten. Deep Data sind immer konsistent, vollständig, informativ und verwertbar. Das ist der Unterschied zwischen Deep Data und Big Data.
Anstatt im Büro festzustellen, dass die Daten schlecht sind, wenn die Inspektion vorbei ist, oder die Daten ein paar Monate nach einer Inspektion nicht mehr zu finden, haben wir jetzt die Möglichkeit, mit intelligenten Inspektionstechnologien eine intuitive Dateninterpretation und -visualisierung direkt im Feld durchzuführen, um zu überprüfen, ob die richtigen Daten erfasst wurden, Berichte in Sekundenschnelle zu erstellen und sie mit einem Klick vom Feld aus sicher zu teilen. Alle Daten werden automatisch mit der Workspace-Plattform synchronisiert, um eine einzige Quelle der Wahrheit zu haben, so dass Datenverluste ausgeschlossen sind und die Daten allen Beteiligten über Jahre und Jahrzehnte hinweg zur Verfügung stehen.
In der Vergangenheit war es nicht einfach, Deep Data im Inspektionsbereich und in der gebauten Umwelt zu sammeln, wo die Arbeitsweise mit Block und Papier" die Norm war.Unsere Innovationen im Bereich der Inspektionssensoren und -software bedeuten, dass Deep Data nicht nur möglich ist, sondern auch Billionen von Dollar in der baulichen Umwelt einsparen kann, zum Schutz von Anlagen beiträgt, die Sicherheit erhöht, den Wert von Anlagen steigert und nicht zuletzt dazu beiträgt, die CO2-Emissionen zu senken, indem Anlagen länger und intelligenter betrieben werden und der Ansatz des Reparierens, wenn etwas kaputt ist, und des Vorziehens und Wiederaufbaus der letzten Jahrzehnte abgeschafft wird.
Alle Inspektionsfachleute, Ortungsspezialisten und Vermessungsingenieure sammeln mit Technologien wie dem Bodenradar (GPR) tonnenweise Daten, aber viele verkaufen sie als analoge Farbmarkierungen auf Straßen, Gras, Boden und Betonoberflächen, verlieren die Daten auf USB-Sticks und Festplatten oder als statische PDF-Berichte. So bleibt eine Menge Wert auf dem Tisch liegen! Jetzt gibt es eine Möglichkeit, an das "Gold" der Daten heranzukommen, und es ist an der Zeit, den "Schotter" der schlechten und analogen Daten loszulassen.
Wie Sie wissen, können schlechte Daten katastrophale Folgen haben. Die Einführung vollständig digitaler und Deep-Data-gesteuerter Strategien wird zu erheblichen Kosten- und Zeiteinsparungen führen und gleichzeitig einige der Hauptprobleme unserer gebauten Umwelt beheben. Schlechte Daten beginnen mit der Datenerfassung, unter Verwendung von Technologien der alten Schule und ja... mit Papier und Bleistift.
Gute Daten beginnen mit der Datenerfassung auf digitale Weise... oder auf die Screening Eagle Weise.
Screening Eagles Plattform aus Software, Sensoren und datengesteuerten Lösungen befähigt die Eigentümer von Anlagen und die Experten, die nicht nur die besten und klarsten Daten sammeln, sondern diese Daten auch auf strukturierte und effiziente Weise in jeder Phase des Lebenszyklus der Anlage auswerten können.
Unsere Lösungsteams stehen Ihnen gerne zur Verfügung. Sie lernen Ihre Problemstellungen kennen, hören zu und verstehen Ihre aktuellen Arbeitsabläufe, um dann Lösungen vorzuschlagen und zu entwickeln, die Ihren Anforderungen entsprechen.
Lassen Sie uns miteinander sprechen und wir werden schnell herausfinden, welche Möglichkeiten sich für beide Seiten ergeben.