Como a Trackunit transforma dados de construção em decisões com IA

A construção civil gera uma grande quantidade de dados, desde telemetria de equipamentos e registros de manutenção até documentos do canteiro de obras e fluxos de locação. Mas, assim como a manufatura, o setor enfrenta cadeias de suprimentos frágeis, pressão sobre as margens e demandas crescentes por velocidade, personalização e rastreabilidade.

Os dados continuam fragmentados entre sistemas, organizações e tipos de equipamentos. A propriedade pode mudar de projeto para projeto, e informações críticas podem ser não estruturadas, desconectadas ou nunca capturadas. Isso é mais do que um problema de qualidade de dados; é um problema de inteligência de dados. A AI não pode melhorar as decisões quando os dados nunca são conectados, estruturados ou fornecidos com o contexto operacional correto.

Trackunit está enfrentando esse desafio com o IrisX, uma plataforma de dados operacionais desenvolvida sobre a Databricks Data and AI Platform. O valor da Trackunit está em seu contexto específico para a construção civil: conectar dados de equipamentos, máquinas, operadores, canteiros e operações em todo o ecossistema para que as equipes possam transformar sinais fragmentados em insights e ações. Essa perspectiva é fundamentada em 20 anos de experiência no setor, 5.000 clientes, 6 milhões de ativos conectados em 120 países, 1.200 conectores e 150 aplicativos de parceiros no marketplace.

Ao aproveitar a Databricks, a Trackunit consegue unificar engenharia de dados, analytics e AI em uma única plataforma aberta. Isso permite que o IrisX transforme dados brutos de máquinas em decisões operacionais e inteligência empresarial por meio de três recursos: conectar, destilar e amplificar. Assista a Domokos Spéder, VP, Commercial EMEA & Global Consulting na Trackunit, e Erin Kirsten, Arquiteta de Soluções Sênior de Manufatura na Databricks, compartilhando como a Trackunit foi desenvolvida sobre a Databricks.

Conecte dados fragmentados em todo o ecossistema da construção civil

Os equipamentos de construção não operam de forma isolada. Os fabricantes de equipamentos originais (OEMs) precisam de visibilidade sobre o desempenho das máquinas depois que elas saem da fábrica. As empresas de locação precisam entender a utilização, a disponibilidade e a manutenção em diferentes locais. As empreiteiras precisam saber onde os equipamentos estão funcionando, onde estão sendo subutilizados e onde a capacidade está limitada.

Cada organização possui sistemas e prioridades diferentes. Elas também podem usar diferentes modelos de dados e terminologias. A telemetria de uma máquina pode estar em uma plataforma, os registros de serviço em outra e as informações do canteiro de obras em um documento ou planilha. Sem uma base compartilhada, até mesmo uma pergunta operacional simples pode exigir reconciliação manual.

O IrisX reúne dados de máquinas, equipamentos, operadores, documentação e fontes de terceiros. A plataforma foi projetada para funcionar com as ferramentas que as empresas de construção já utilizam, incluindo aplicativos de rastreamento, sistemas de planejamento de recursos empresariais, aplicativos de clientes e motores de analytics ou AI.

Essa base preserva o contexto por trás de cada sinal. Um código de falha é mais útil quando acompanhado do histórico do equipamento, condições de operação, atividades de manutenção e localização. A utilização torna-se mais útil quando comparada com os termos do contrato, as necessidades do projeto e a disponibilidade dos ativos.

Destile sinais de máquinas em inteligência utilizável

Conectar os dados é apenas o primeiro passo. Os dados brutos dos equipamentos não são úteis de forma automática para um gerente de produto, equipe de serviço, operador de frota ou líder de negócios. Eles precisam ser limpos, estruturados, governados e traduzidos em perguntas sobre as quais a empresa possa agir.

O IrisX aplica um contexto específico da construção civil a esse processo. Na demonstração acima, um usuário pergunta como a carga e o torque do motor afetam o consumo de combustível e quais grupos de equipamentos são outliers. O sistema retorna um resumo executivo, análise visual e detalhamento por tipo de equipamento sem exigir uma consulta. Um segundo exemplo examina as horas de operação regionais e os padrões sazonais, ajudando as equipes de produto e engenharia a projetar para a realidade de campo, em vez de uma média presumida.

Essa mudança determina quem pode usar analytics avançado, permitindo que gerentes de produto, equipes de serviço e usuários de operações façam perguntas em linguagem natural sobre sua frota e operações, recebendo respostas fundamentadas em dados governados. Esse acesso ampliado possibilita uma inteligência oportuna onde quer que as decisões sejam tomadas.

A mesma inteligência também pode ser disponibilizada por meio das ferramentas que as pessoas já utilizam. Através do Trackunit IrisX MCP, a Trackunit pode incorporar o IrisX analytics no Trackunit Manager, para que os usuários possam obter respostas e agir em suas ferramentas de AI preferidas sem precisar alternar de sistema ou mover dados.

Amplifique insights por meio de fluxos de trabalho operacionais

Um insight só gera valor quando altera o que acontece a seguir. Esse é o objetivo da camada de amplificação: transformar sinais em decisões e decisões em ações.

É por isso que a Trackunit desenvolveu os IrisX Blueprints, soluções prontas para implantação para casos de uso específicos de construção e equipamentos. Eles combinam conexões de dados, fluxos de trabalho, analytics e lógica de automação orientada por AI para que as equipes possam começar a partir de um problema de negócios, em vez de um ambiente de desenvolvimento em branco. Esses blueprints podem ser implantados em dias, em vez de meses, sem a necessidade de desenvolvimento personalizado, ajudando as equipes a passar dos dados conectados para a ação de forma mais rápida.

Ajude OEMs a melhorar as decisões sobre equipamentos e baterias

Para OEMs, os dados de campo podem orientar o design do produto, operações de serviço, gerenciamento de garantia e ofertas digitais. Um Battery Management Insights Blueprint pode consolidar o comportamento de carregamento, tempo de espera, status da bateria e atividades de relatório em todos os equipamentos eletrificados.

As equipes podem visualizar o status dos relatórios e os níveis de carga em toda a frota, identificar ativos com carga baixa ou inativos e inspecionar as sessões de carregamento ao longo do tempo. A demonstração acima descreve um cliente que identificou um padrão de sessões de carregamento curtas e superficiais associadas à degradação prematura da bateria. Esse insight permitiu oferecer melhores orientações de carregamento, enquanto os mesmos dados podem informar sobre a prontidão da frota e a transparência da bateria para revenda ou recompra.

Para uma frota de OEM de aproximadamente 10.000 máquinas produzidas por ano, o blueprint de gerenciamento de bateria libera cerca de US$ 3 milhões em valor anual por meio da redução do risco de garantia, diagnóstico mais rápido de problemas e oportunidades para recursos digitais.

Ajude as locadoras a identificar o uso fora do contrato

As empresas de locação precisam comparar o uso dos equipamentos com os termos contratuais acordados. Um Out of Contract Usage Blueprint pode identificar continuamente os excessos de uso e conectá-los aos sistemas de negócios e processos de faturamento existentes, substituindo semanas de reconciliação manual.

A demonstração acima mostra um exemplo no qual essa abordagem identificou cerca de US$ 2 milhões em faturas anteriormente perdidas para uma frota de locação mista de aproximadamente 5.000 unidades. Também aponta uma retenção mais de 10% maior depois que as lacunas de faturamento foram resolvidas de forma transparente. Dados melhores podem apoiar tanto a proteção de receita quanto o fortalecimento do relacionamento com os clientes.

Ajude as empreiteiras a redistribuir equipamentos entre projetos

Para as empreiteiras, o desequilíbrio da frota também é um problema de distribuição. Um canteiro de obras pode ter equipamentos ociosos enquanto outro enfrenta pressão de capacidade e recorre à locação de emergência ou a uma compra não planejada. Um Site Performance & Asset Utilization Blueprint oferece a cada líder operacional uma visão unificada.

Uma visão conectada dos ativos, necessidades do projeto, localização e utilização pode identificar para onde o equipamento deve ser movido a seguir. A demonstração acima destaca um exemplo no qual a redistribuição orientada por dados reduziu atrasos em projetos e horas extras, além de diminuir os custos relacionados a equipamentos. Quando o ativo certo já está na empresa, movê-lo pode ser mais eficaz do que adicionar outro ativo.

Um padrão prático para AI na construção civil

O padrão conectar, destilar e amplificar oferece uma abordagem prática para a adoção de AI.

Primeiro, conecte máquinas, operadores, canteiros de obras, eventos de serviço, contratos e documentos. Segundo, destile-os em inteligência governada e contextualizada. Terceiro, amplifique essa inteligência por meio de aplicativos, fluxos de trabalho e assistentes de AI onde as decisões são tomadas.

Isso evita a introdução de um assistente de AI antes que a base de dados e o contexto do domínio estejam prontos. Na construção civil, uma resposta útil deve refletir o ativo, o local, as condições operacionais e o processo de negócios corretos. O objetivo é tomar melhores decisões sobre serviços, realocação, cobrança, exceções de uso e desenvolvimento de produtos — e não simplesmente ter mais dashboards.

Para os fabricantes, a mesma base apoia a excelência operacional em escala, cadeias de suprimentos resilientes e inteligentes e um desenvolvimento de produtos mais rápido. A AI pode ajudar a reduzir o tempo de inatividade não planejado, melhorar o rendimento, reduzir o desperdício, antecipar interrupções, otimizar o estoque e acelerar as decisões de fornecimento antes que os problemas afetem os resultados financeiros. O ponto em comum é a transição do reativo para o preditivo, do isolado para o unificado e de rico em dados para genuinamente inteligente.

A próxima vantagem são decisões melhores, não apenas mais equipamentos

Durante anos, os equipamentos conectados ajudaram as empresas de construção a visualizar melhor o que acontece em campo. O próximo passo é usar esses dados conectados para melhorar as decisões subsequentes.

As organizações não precisam ter a maior frota para operar de forma mais eficaz. Elas precisam de uma visão mais clara de seus ativos, de um contexto mais robusto em torno de seus dados e de fluxos de trabalho que ajudem as pessoas a agir com base em insights enquanto eles ainda são úteis.

O IrisX, desenvolvido no Databricks, demonstra como esse modelo operacional pode ser: conectar dados de construção fragmentados, destilá-los em inteligência e amplificá-los por meio dos aplicativos e processos nos quais as equipes já confiam.

Para líderes e profissionais da construção, o ponto de partida é prático. Identifique uma decisão em que o tempo de inatividade, a subutilização, o serviço lento, a perda de faturamento ou a substituição evitável de ativos gerem custos mensuráveis. Em seguida, faça o caminho inverso até os dados necessários para melhorar essa decisão e crie a base que permita à AI utilizá-los.

Pronto para ver o IrisX em ação? Assista à demonstração completa e à análise detalhada de especialistas do nosso Fórum Virtual da Indústria de Manufatura: Dos Pilotos à Produção.

Perguntas frequentes

O que é o Trackunit IrisX?

O IrisX é uma plataforma de dados operacionais desenvolvida no Databricks que conecta equipamentos de construção, máquinas, operadores, locais e dados operacionais, transformando sinais fragmentados em inteligência contextual e fluxos de trabalho.

Como a AI pode melhorar as operações de equipamentos?

Ao combinar telemetria com dados de manutenção, projeto, localização e contrato, a AI pode ajudar a identificar tempos de inatividade, problemas de cobrança, faturamento perdido, ativos subutilizados e oportunidades de realocação.

Como o Databricks é usado na manufatura e na construção de forma mais ampla?

O Databricks oferece uma plataforma unificada e governada de dados e AI para manutenção preditiva, utilização de equipamentos, resiliência da cadeia de suprimentos, monitoramento de qualidade e gerenciamento de garantias — ajudando as equipes a passar de relatórios reativos para operações preditivas.

Como o Unity Catalog oferece suporte a dados de construção governados?

O Unity Catalog fornece uma base governada para dados de construção e ativos de AI, ajudando as equipes a gerenciar o acesso, a linhagem e o uso consistente de dados de equipamentos, telemetria, manutenção e operações em todos os fluxos de trabalho.

Como a Plataforma de Dados e AI do Databricks oferece suporte a fluxos de trabalho de dados de equipamentos?

Ela reúne engenharia de dados, análise e AI em uma única plataforma aberta, ajudando as organizações a conectar dados de máquinas, locais, operadores e operações, além de fornecer insights por meio de aplicativos, dashboards e interfaces de AI.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original