निर्माण उद्योग बड़े डेटा का उपयोग कैसे करता है

निर्माण उद्योग में, अन्य क्षेत्रों के रूप में, बड़े डेटा में जानकारी की विशाल मात्रा को संदर्भित किया गया है जो अतीत में संग्रहीत किया गया है और आज इसे हासिल करना जारी है। बिग डेटा लोगों, कंप्यूटर, मशीन, सेंसर, और किसी भी अन्य डेटा-जनरेटिंग डिवाइस या एजेंट से आ सकता है।

यह स्वाभाविक रूप से पर्याप्त है, जो इसे बड़ा बनाता है किसी भी चीज की सभी योजनाओं और रिकॉर्डों में पहले से ही निर्माण और निर्माण बड़े डेटा का निर्माण होता है जो कभी बनाया गया था।

यह ऑन-साइट श्रमिकों, क्रेन, धरती मूवर्स, भौतिक आपूर्ति श्रृंखला और यहां तक ​​कि स्वयं की इमारतों के रूप में विभिन्न स्रोतों से अतिरिक्त इनपुट के साथ लगातार बढ़ रहा है।

डेटा का मूल्य

पारंपरिक समय सारिणी परियोजना कार्यक्रमों, सीएडी डिजाइनों, लागतों, चालानों और कर्मचारी विवरणों के बारे में मूलभूत जानकारी को रिकॉर्ड करने में अच्छी है। हालांकि, वे मुफ्त टेक्स्ट, मुद्रित सूचना या एनालॉग सेंसर रीडिंग जैसे असंरचित डेटा के साथ काम करने की उनकी क्षमता में सीमित हैं। अक्सर, वे केवल क्रमबद्ध डिजिटल पंक्तियों और संख्याओं के कॉलम को संभाल सकते हैं।

बड़े डेटा को दोहन करने का विचार अधिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करना और निर्माण प्रबंधन में बेहतर निर्णय लेने के लिए न केवल काफी अधिक डेटा तक पहुंचाना है बल्कि व्यावहारिक निर्माण परियोजना निष्कर्ष निकालने के लिए इसे ठीक से विश्लेषण करके वास्तव में, बड़े डेटा, जैसे ईंटों के ट्रक या सीमेंट के बैग, अपने आप पर उपयोगी नहीं हैं। बड़े डेटा विश्लेषिकी कार्यक्रमों का उपयोग करते हुए आप ऐसा करते हैं।

बिग डेटा के साथ व्यापार करने के लिए नीचे जा रहा है

यह देखने के लिए कि निर्माण उद्योग द्वारा पहले से कितना बड़ा डेटा उपयोग किया जा रहा है, डिजाइन-निर्माण-कार्य जीवनचक्र पर विचार करें जो आज निर्माण परियोजनाओं को तेजी से परिभाषित करता है

• डिजाइन: बिल्डिंग डिज़ाइन और खुद को मॉडलिंग, पर्यावरण डेटा, हितधारक इनपुट और सोशल मीडिया पर विचार-विमर्श सहित बड़े डेटा का उपयोग न केवल निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है, बल्कि यह भी कहां बना सकता है रोड आइलैंड के ब्राउन यूनिवर्सिटी, यूएस ने बड़े डेटा विश्लेषण का उपयोग करने के लिए निर्णय लिया कि इष्टतम छात्र और विश्वविद्यालय के लाभ के लिए अपनी नई इंजीनियरिंग सुविधा कहाँ बनाई जाए नई परियोजनाओं को सफलता की ओर ले जाने और नुकसान से दूर करने के लिए ऐतिहासिक जोखिमों की संभावनाओं और संभावनाओं को चुनने के लिए ऐतिहासिक बड़े डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है।
• निर्माण करें: निर्माण गतिविधियों के अनुकूलतम चरणों को निर्धारित करने के लिए मौसम, यातायात, और समुदाय और व्यवसाय गतिविधि का बड़ा आंकड़ा का विश्लेषण किया जा सकता है सक्रिय और बेकार समय दिखाने के लिए साइटों पर इस्तेमाल की जाने वाली मशीनों से सेंसर इनपुट को इस तरह के उपकरण खरीदने और पट्टे पर देने के सर्वोत्तम मिश्रण के बारे में निष्कर्ष निकालना और लागत और पारिस्थितिकीय प्रभाव को कम करने के लिए सबसे प्रभावी ढंग से ईंधन का उपयोग कैसे करना चाहिए। उपकरणों के जियोलोकेशन में रसद को सुधारने, स्पेस पार्ट्स को आवश्यक होने पर उपलब्ध कराया जाता है, और डाउनटाइम से बचा जा सकता है।
• संचालित: इमारतों, पुलों और किसी भी अन्य निर्माण में निर्मित सेंसर से बड़ा डेटा प्रदर्शन के कई स्तरों पर प्रत्येक को मॉनीटर करना संभव बनाता है। मॉल, ऑफिस ब्लॉकों और अन्य इमारतों में ऊर्जा संरक्षण को सुनिश्चित करने के लिए ट्रैक किया जा सकता है कि यह डिजाइन लक्ष्यों के अनुरूप है। यातायात तनाव की जानकारी और पुलों में ठोके के स्तर को किसी सीमा से बाहर की घटनाओं का पता लगाने के लिए रिकॉर्ड किया जा सकता है। इस डेटा को आवश्यक जानकारी के अनुसार रखरखाव गतिविधियों को अनुसूचित करने के लिए बिल्डिंग सूचना मॉडलिंग (बीआईएम) सिस्टम में भी वापस खिलाया जा सकता है।

सूचना और अंतर्दृष्टि के लिए निर्माण उद्योग वरीयताएं

जैसा कि डेटा बड़ा और बड़ा हो जाता है, उसे आवश्यक कदमों को उकलने की आवश्यकता भी अधिक हो जाती है।

सॉफ़्टवेयर विक्रेता सेज 2014 में निर्माण कंपनियों के एक सर्वेक्षण में पाया गया कि:

• 57% लगातार, अप-टू-डेट वित्तीय और परियोजना की जानकारी चाहते हैं
• 48% विशिष्ट स्थिति में होने पर चेतावनी दी जानी चाहिये
• 41% भविष्यवाणी करना चाहते हैं, जिससे उन्हें बेहतर और सबसे खराब स्थिति की घटनाओं के लिए बेहतर तैयार करने की इजाजत मिल सके।
• 14% ऑनलाइन विश्लेषिकी चाहते हैं उदाहरण के लिए देखने के लिए जो कारक मुनाफे को प्रभावित कर रहे हैं और कितना

बिग डेटा एनालिटिक्स इनमें से प्रत्येक पहलू को बेहतर बनाने के लिए अवसरों को सक्षम या प्रदान कर सकता है बड़ी संख्या में इनपुट की विविधता स्थिति रिपोर्ट और पूर्वानुमान के बारे में निश्चित स्तर के बेहतर स्तर की अनुमति देती है। थ्रेशोल्ड पार हो जाने से पहले विश्लेषिकी जोखिम के स्तरों के अधिक उपयोगी संकेत प्रदान कर सकता है और एक चेतावनी उत्पन्न होती है। वे अंतर्दृष्टि भी प्रदान करते हैं जो परंपरागत प्रणालियां नहीं कर सकती हैं।