Come Trackunit trasforma i dati del settore edile in decisioni con l'AI

Il settore delle costruzioni genera un'enorme quantità di dati, dalla telemetria delle apparecchiature e i registri di manutenzione ai documenti di cantiere e ai feed di noleggio. Ma, come la produzione industriale, il settore deve fare i conti con catene di approvvigionamento fragili, pressioni sui margini e una crescente domanda di velocità, personalizzazione e tracciabilità.

I dati rimangono frammentati tra sistemi, organizzazioni e tipi di apparecchiature. La proprietà può cambiare da un progetto all'altro e le informazioni critiche possono essere non strutturate, scollegate o non venire mai acquisite. Questo è molto più di un problema di qualità dei dati: è un problema di data intelligence. L'AI non può migliorare le decisioni se i dati non vengono mai collegati, strutturati o dotati del giusto contesto operativo.

Trackunit sta affrontando questa sfida con IrisX, una piattaforma di dati operativi basata sulla Databricks Data and AI Platform. Il valore di Trackunit risiede nel suo contesto specifico per il settore delle costruzioni: collegare apparecchiature, macchinari, operatori, cantieri e dati operativi in tutto l'ecosistema, in modo che i team possano trasformare segnali frammentati in insight e azioni concrete. Questa prospettiva si basa su 20 anni di esperienza nel settore, 5.000 clienti, 6 milioni di asset connessi in 120 paesi, 1.200 connettori e 150 applicazioni di partner nel marketplace.

Sfruttando Databricks, Trackunit può unire data engineering, analytics e AI su un'unica piattaforma aperta. Ciò consente a IrisX di trasformare i dati grezzi dei macchinari in decisioni operative e intelligence aziendale attraverso tre funzionalità: connettere, distillare e amplificare. Guarda Domokos Spéder, VP, Commercial EMEA & Global Consulting di Trackunit, ed Erin Kirsten, Manufacturing Senior Solutions Architect di Databricks, mentre spiegano come Trackunit è stata creata su Databricks.

Connettere i dati frammentati nell'ecosistema delle costruzioni

Le apparecchiature edili non operano in modo isolato. I produttori di apparecchiature originali (OEM) hanno bisogno di visibilità sulle prestazioni delle macchine dopo l'uscita dalla fabbrica. Le società di noleggio devono comprendere l'utilizzo, la disponibilità e la manutenzione nelle varie sedi. Gli appaltatori devono sapere dove lavorano le apparecchiature, dove sono sottoutilizzate e dove la capacità è limitata.

Ogni organizzazione ha sistemi e priorità differenti. Possono anche utilizzare modelli di dati e terminologie diversi. La telemetria di una macchina può risiedere in una piattaforma, i registri di manutenzione in un'altra e le informazioni sul cantiere in un documento o in un foglio di calcolo. Senza una base condivisa, anche una semplice domanda operativa può richiedere una riconciliazione manuale.

IrisX unisce i dati provenienti da macchinari, apparecchiature, operatori, documentazione e fonti di terze parti. La piattaforma è progettata per funzionare con gli strumenti già utilizzati dalle aziende edili, tra cui applicazioni di tracciamento, sistemi ERP (enterprise resource planning), applicazioni dei clienti e motori di analytics o AI.

Questa base preserva il contesto alla base di ciascun segnale. Un codice di errore è più utile se affiancato alla cronologia dell'apparecchiatura, alle condizioni operative, alle attività di manutenzione e alla posizione. L'utilizzo diventa più utile se confrontato con i termini contrattuali, le esigenze del progetto e la disponibilità degli asset.

Distillare i segnali dei macchinari in intelligence utilizzabile

Collegare i dati è solo il primo passo. I dati grezzi delle apparecchiature non sono automaticamente utili per un product manager, un team di assistenza, un operatore di flotta o un leader aziendale. Devono essere puliti, strutturati, governati e tradotti in domande su cui l'azienda può agire.

IrisX applica a questo processo un contesto specifico per il settore delle costruzioni. Nella demo sopra, un utente chiede in che modo il carico e la coppia del motore influiscono sul consumo di carburante e quali coorti di apparecchiature rappresentano degli outlier. Il sistema restituisce un executive summary, un'analisi visiva e una scomposizione per tipo di apparecchiatura senza richiedere una query. Un secondo esempio esamina le ore di funzionamento regionali e i pattern stagionali, aiutando i team di prodotto e di ingegneria a progettare per la realtà sul campo piuttosto che per una media ipotizzata.

Questo cambiamento determina chi può utilizzare l'advanced analytics, consentendo a product manager, team di assistenza e utenti operativi di porre domande in linguaggio naturale sulla propria flotta e sulle proprie attività, ricevendo risposte basate su dati governati. Questo accesso esteso consente di ottenere informazioni tempestive ovunque vengano prese le decisioni.

La stessa intelligence può anche essere resa disponibile attraverso gli strumenti che le persone già utilizzano. Tramite Trackunit IrisX MCP, Trackunit può integrare gli analytics di IrisX in Trackunit Manager, in modo che gli utenti possano ottenere risposte e agire nei loro strumenti AI preferiti senza dover cambiare sistema o spostare dati.

Amplificare gli insight attraverso i workflow operativi

Un insight crea valore solo quando cambia ciò che accade dopo. Questo è lo scopo del livello di amplificazione: trasformare i segnali in decisioni e le decisioni in azioni.

Ecco perché Trackunit ha creato IrisX Blueprints, soluzioni pronte all'uso per casi d'uso specifici relativi a costruzioni e apparecchiature. Combinano connessioni dati, workflow, analytics e logica di automazione basata sull'AI, in modo che i team possano partire da un problema aziendale anziché da un ambiente di sviluppo vuoto. Questi blueprint possono essere distribuiti in pochi giorni anziché in mesi, senza sviluppo personalizzato, aiutando i team a passare più rapidamente dai dati connessi all'azione.

Aiutare gli OEM a migliorare le decisioni su apparecchiature e batterie

Per gli OEM, i dati sul campo possono orientare la progettazione del prodotto, le operazioni di assistenza, la gestione delle garanzie e le offerte digitali. Un Battery Management Insights Blueprint può consolidare il comportamento di ricarica, il tempo di standby, lo stato della batteria e l'attività di reportistica su tutte le apparecchiature elettrificate.

I team possono visualizzare lo stato della reportistica e i livelli di carica dell'intera flotta, identificare gli asset con carica bassa o inattivi e ispezionare le sessioni di ricarica nel tempo. La demo sopra descrive un cliente che ha riscontrato un pattern di sessioni di ricarica brevi e superficiali associate a un degrado prematuro della batteria. Questo insight ha permesso di fornire indicazioni migliori sulla ricarica, mentre gli stessi dati possono informare sulla prontezza della flotta e sulla trasparenza della batteria per la rivendita o il riacquisto.

Per una flotta OEM di circa 10.000 macchine prodotte all'anno, il blueprint per la gestione delle batterie sblocca circa 3 milioni di dollari di valore annuale grazie alla riduzione del rischio di garanzia, a una diagnosi più rapida dei problemi e a opportunità per funzionalità digitali.

Aiutare le società di noleggio a identificare l'utilizzo fuori contratto

Le società di noleggio devono confrontare l'uso delle apparecchiature con i termini contrattuali concordati. Un Out of Contract Usage Blueprint può evidenziare continuamente gli utilizzi extra e collegarli ai sistemi aziendali e ai processi di fatturazione esistenti, sostituendo settimane di riconciliazione manuale.

La demo sopra mostra un esempio in cui questo approccio ha fatto emergere circa 2 milioni di dollari di fatture precedentemente perse per una flotta di noleggio mista di circa 5.000 unità. Cita anche una fidelizzazione superiore di oltre il 10% dopo che le lacune di fatturazione sono state affrontate in modo trasparente. Dati migliori possono supportare sia la protezione dei ricavi sia relazioni più forti con i clienti.

Aiutare gli appaltatori a ridistribuire le apparecchiature tra i progetti

Per gli appaltatori, lo squilibrio della flotta è anche un problema di distribuzione. Un cantiere può avere apparecchiature inattive mentre un altro affronta pressioni sulla capacità e ricorre a un noleggio d'emergenza o a un acquisto non pianificato. Un Site Performance & Asset Utilization Blueprint offre a ogni leader operativo un'unica vista.

Una vista connessa di asset, esigenze di progetto, posizione e utilizzo può identificare dove spostare successivamente le apparecchiature. La demo sopra evidenzia un esempio in cui la ridistribuzione basata sui dati ha ridotto i ritardi nei progetti e gli straordinari, abbassando i costi legati alle apparecchiature. Quando l'asset giusto è già presente in azienda, spostarlo può essere più efficace che aggiungerne un altro.

Un modello pratico per l'AI nelle costruzioni

Il modello connettere, distillare e amplificare offre un approccio pratico all'adozione dell'AI.

In primo luogo, connettere macchine, operatori, cantieri, eventi di assistenza, contratti e documenti. In secondo luogo, distillarli in un'intelligence governata e contestualizzata. In terzo luogo, amplificare tale intelligence attraverso applicazioni, workflow e assistenti AI nei luoghi in cui vengono prese le decisioni.

Questo evita di introdurre un assistente AI prima che la base di dati e il contesto di dominio siano pronti. Nel settore delle costruzioni, una risposta utile deve riflettere l'asset, il cantiere, le condizioni operative e i processi aziendali corretti. L'obiettivo è prendere decisioni migliori in merito a assistenza, ridistribuzione, ricarica, eccezioni d'uso e sviluppo del prodotto, non semplicemente avere più dashboard.

Per i produttori, la stessa base supporta l'eccellenza operativa su scala, supply chain resilienti e intelligenti e uno sviluppo del prodotto più rapido. L'AI può aiutare a ridurre i tempi di inattività non pianificati, migliorare la resa, ridurre gli sprechi, anticipare le interruzioni, ottimizzare l'inventario e accelerare le decisioni di approvvigionamento prima che i problemi incidano sul bilancio finale. Il filo conduttore è il passaggio da reattivo a predittivo, da isolato a unificato e da ricco di dati a genuinamente intelligente.

Il prossimo vantaggio consiste in decisioni migliori, non semplicemente in più attrezzature

Per anni, le attrezzature connesse hanno aiutato le imprese di costruzione a monitorare meglio ciò che accade sul campo. Il passo successivo consiste nell'utilizzare questi dati connessi per migliorare le decisioni successive.

Le organizzazioni non hanno bisogno di possedere la flotta più grande per operare in modo più efficace. Hanno bisogno di una visione più chiara dei propri asset, di un contesto più solido per i propri dati e di flussi di lavoro che aiutino le persone ad agire in base agli insight mentre sono ancora utili.

IrisX, basato su Databricks, dimostra come può essere questo modello operativo: connettere dati di costruzione frammentati, trasformarli in intelligenza e amplificarli attraverso le applicazioni e i processi su cui i team già fanno affidamento.

Per i leader e i professionisti del settore edile, il punto di partenza è pratico. Identificare una decisione in cui i tempi di inattività, il sottoutilizzo, l'assistenza lenta, la fatturazione mancata o la sostituzione evitabile degli asset comportano costi misurabili. Quindi, procedere a ritroso fino ai dati necessari per migliorare tale decisione e creare la base che consenta all'AI di utilizzarli.

Vuoi vedere IrisX in azione? Guarda la demo completa e l'approfondimento degli esperti del nostro Manufacturing Virtual Industry Forum: From Pilots to Production.

Domande frequenti

Che cos'è Trackunit IrisX?

IrisX è una piattaforma di dati operativi basata su Databricks che connette attrezzature edili, macchinari, operatori, cantieri e dati operativi, trasformando segnali frammentati in intelligenza contestuale e flussi di lavoro.

In che modo l'AI può migliorare le operazioni delle attrezzature?

Combinando la telemetria con i dati di manutenzione, progetto, posizione e contratto, l'AI può aiutare a identificare tempi di inattività, problemi di ricarica, fatturazioni mancate, asset sottoutilizzati e opportunità di ridistribuzione.

In che modo Databricks viene utilizzato più ampiamente nel settore manifatturiero e delle costruzioni?

Databricks offre un'unica piattaforma di dati e AI governata per la manutenzione predittiva, l'utilizzo delle attrezzature, la resilienza della supply chain, il monitoraggio della qualità e la gestione delle garanzie, aiutando i team a passare dalla reportistica reattiva alle operazioni predittive.

In che modo Unity Catalog supporta i dati di costruzione governati?

Unity Catalog fornisce una base governata per i dati di costruzione e gli asset AI, aiutando i team a gestire l'accesso, la lineage e l'uso coerente di attrezzature, telemetria, manutenzione e dati operativi nei vari flussi di lavoro.

In che modo la Data and AI Platform di Databricks supporta i flussi di lavoro dei dati delle attrezzature?

Riunisce data engineering, analytics e AI su un'unica piattaforma aperta, aiutando le organizzazioni a connettere i dati di macchine, cantieri, operatori e operazioni e a fornire insight tramite applicazioni, dashboard e interfacce AI.

(Questo post sul blog è stato tradotto utilizzando strumenti basati sull'intelligenza artificiale) Post originale