Платформа развития корпоративной культуры
CaseStudy, Оценка уровня CaseStudy, Оценка уровня
Опрос: "Оценка уровня цифровой зрелости компании"
CaseStudy, Оценка уровня CaseStudy, Оценка уровня
Опрос: "Оценка уровня осведомлённости персонала об ИИ"
Главная CaseStudy Каталог курсов CaseStudy Демо-курс по цифровизации финансовой отрасли CaseStudy Машинное обучение для расчета строительных смет
CaseStudy

кейс
2

Машинное обучение для расчета строительных смет
CaseStudy
Машинное обучение для расчета строительных смет Источник изображения: PxHere, CC0 Public Domain
0 1.

Общая информация

  • Компания/Заказчик: Coastal Construction Group
  • Консалтер/Интегратор: Togal.AI
  • География: США
  • Период проекта: Решение начало использоваться в 2022 году
  • Отрасли: Строительство и архитектура
  • Области управления бизнеса: маркетинг, продажи, учет, документооборот
  • Решаемые бизнес-задачи: Оценка недвижимости, Проведение расчетов, Строительное проектирование
  • Идеологические платформы и тренды: Машинное обучение, Облачные решения
0 2.

Исходная проблема, вызов, идея

Компания Coastal Construction Group из Флориды является одним крупнейших строительных подрядчиков на Юго-Востоке США. Она работает в таких областях, как коммерческая, гостиничная, образовательная, жилая недвижимость, а также занимается индвидуальным строительством и интерьерами.

В среднем в месяц компания участвует в 10 тендерах. Еженедельно команда сметчиков тратила около 50% своего времени на ручную работу со строительными планами для выполнения смет с использованием локального ПО. При этом эти оценки продолжаются в течение всего жизненного цикла строительных работ, поскольку пересмотры и изменения цен происходят ежедневно.

В 2019 году Coastal инвестировала начальный капитал для поддержки запуска стартапа Togal.AI, который был основан для реализации идеи автоматизации расчета смет с помощью машинного обучения (основателем стартапа). Основателем стартапа стал Патрик Мэрфи, ранее вице-президент Coastal Construction.

0 3.

Принцип решения

Автоматизация обработки строительных чертежей для расчета смет с помощью машинного обучения.

0 4.

Описание кейса

В 2022 году компания Coastal Construction использовала решение Togal.AI для более эффективной оценки, анализа и выставления на торги нескольких знаковых проектов в Майами, включая BentleyResidences, AstonMartin Residences и PlazaCoral Gables. В офисе компании Coastal Construction в Майами работает команда из восьми сметчиков, которые используют Togal.AI.

Togal.AI использует запатентованные алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматического обнаружения, маркировки и измерения проектных пространств, стен и объектов - это занимает несколько секунд. Togal.AI также изучил и улучшил результаты предыдущих анализов чертежей Coastal Construction.

Экономия времени на каждом комплекте чертежей составляет до 14,5 часов. Togal.AI также смог сравнить версии чертежей и обеспечить количественный анализ всех изменений или модификаций.

Компания Coastal провела самоанализ предыдущих снятий этажей и определила, что при использовании ПО для ручного снятия планов точность составляла около 97%, но благодаря Togal.A точность увеличилась до 98%.

Среди преимуществ Togal.AI отмечается возможность одновременной работы над одним проектом с помощью веб-платформы, что повысило общую производительность. Это также позволило сэкономить часы на загрузке больших наборов планов.

Togal.AI совместим с любым стандартным форматом чертежей, включая PDF, PNG, TIFF и JPEG.

Благодаря Togal.AI команда сметчиков смогла переключить свое внимание на деятельность, создающую стоимость, такую как определение объема работ, проектирование стоимости и выявление нужных торговых партнеров. Сокращение времени на измерения, необходимое для составления сметы, уменьшилось с 50% до 10%.

Примечание: В решении реализована функция ИИ-поиска, которая позволяет найти любой объект, символ или метку на строительных планах. Например, розетки, знаки выхода, электрические выключатели, светильники, пожарные спринклеры или окна.

0 5.

Результат

Общая экономия времени за год оценивается компанией в 13 920 часов (1 160 часов в месяц, 14,5 часов за комплект планов) при среднем количестве тендеров 10.

Кейсы по цифровой трансформации в финансовой отрасли

Другие кейсы

Платформа цифровых финансовых активов в одном из крупнейших банков РФ

Платформа цифровых финансовых активов в одном из крупнейших банков РФ

Подробнее
Оцифровка архивных документов с помощью ИИ решения

Оцифровка архивных документов с помощью ИИ решения

Подробнее
Роботизация бизнес-процесса по прямому возмещению убытков в "Ингосстрахе"

Роботизация бизнес-процесса по прямому возмещению убытков в "Ингосстрахе"

Подробнее
Запуск блокчейн-платформы "ОРЛАН System" для исполнения контрактов в строительной отрасли

Запуск блокчейн-платформы "ОРЛАН System" для исполнения контрактов в строительной отрасли

Подробнее
Продолжая использовать наш сайт, вы соглашаетесь на использование файлов cookie. Подробнее на странице Пользовательское соглашение