L’importanza dell’analisi dei dati nel settore edile

Caratterizzata da una gamma di attività complesse e interconnesse e dalla moltitudine di attori coinvolti, l’industria delle costruzioni ha da sempre cercato strumenti efficaci per ottimizzare i processi e migliorare le proprie opportunità di crescita. Se l’intera gestione di una commessa si configura come un processo articolato, un aiuto in tal senso può giungere dall’analisi dei dati che, insieme alla Business Intelligence si pone come un elemento cruciale per migliorare le performance e generare un vantaggio competitivo. 

Vediamo perché e quanto è importante l’analisi dei dati nel settore edile e in che modo la Business Intelligence aiuta le imprese ad affrontare le sfide del settore. 

Necessità di un approccio data driven in edilizia

Il settore edile ha partecipato attivamente al processo di trasformazione promosso dall’integrazione di tecnologia e digitalizzazione. Oggi gli appaltatori si trovano a dover gestire quantità enormi di dati che restituiscono loro informazioni preziose su più aspetti come: 

• distribuzione delle risorse;

• materiali di progettazione degli edifici; 

• condizioni del sito in lavorazione;

• modelli meteorologici. 

Raccogliere tutte queste informazioni richiede necessariamente l’adozione di un approccio data-driven, che si basa sui dati per gestire l’intero progetto di costruzione, ottimizzando la produttività, riducendo i costi e migliorando la sostenibilità. 

In un contesto in cui si rende indispensabile avere una visione chiara dei dati, la Business Intelligence si pone dunque come uno strumento fondamentale per le imprese edili. 

Cos’è l’analisi dei dati

L’analisi dei dati è il processo che comprende raccolta, organizzazione, interpretazione e visualizzazione di informazioni con l’obiettivo di migliorare il processo edile. Questa disciplina fa ricorso ai Big Data, impiegando tecniche statistiche, algoritmi di apprendimento automatico e strumenti di visualizzazione per trasformare grandi quantità di dati in informazioni significative. Identificando pattern, tendenze e anomalie, l’analisi dei dati permette di ottimizzare le operazioni aziendali e di supportare decisioni strategiche.  

Nel settore edile tutto ciò si traduce nella conversione di una vasta gamma di dati provenienti da più fonti (risorse umane, progetti, materiali, macchinari) in informazioni utilizzabili per aumentare l’efficienza operativa, ridurre rischi progettuali e costi, ottimizzare i progetti nella loro interezza.  

L’analisi di dati si può suddividere come segue. 

• Analisi predittiva dei dati: prende in analisi i dati passati per prevedere risultati futuri con l’aiuto di modelli statistici e algoritmi di apprendimento automatico. 

• Analisi descrittiva: riporta gli eventi per come sono accaduti, riassumendo e aggregando i dati per costruire una base di informazioni storiche. 

• Analisi diagnostica: indaga come un evento è già accaduto in passato, effettuando di fatto un’analisi dei dati storici.  

• Analisi predittiva dei dati: prevede ciò che è probabile che accada, suggerendo anche una risposta ottimale al risultato, combinando modelli predittivi con algoritmi di ottimizzazione.  

Campi di applicazione dell’analisi dei dati nel settore edile

Ora che abbiamo specificato cos’è l’analisi dei dati e quali sono le tipologie di applicazione, vediamo in che modo Big Data e analisi dei dati trovano applicazione nel settore construction. Fogli di calcolo, software statistici, tecnologie di Big Data e algoritmi di apprendimento automatico sono alcuni degli strumenti che trasformano le informazioni in conoscenza utile al perfezionamento del processo decisionale.  

Un progetto edilizio si compone di diverse fasi, ciascuna delle quali è caratterizzata dall’utilizzo di dati specifici che ne sostengono il corretto svolgimento, come i dati BIM, i dati di progettazione e i dati di gestione di un progetto. Vediamoli nel dettaglio. 

1. Dati BIM

I dati BIM sono un insieme di informazioni digitali dettagliate che descrivono le caratteristiche fisiche e funzionali di un edificio. Questi dati vengono utilizzati durante tutto il ciclo di vita di un progetto edile, dalla progettazione alla costruzione, fino alla gestione e alla manutenzione dell’edificio. 

I dati BIM includono. 

• Geometria: modelli 3D che rappresentano la forma e l’aspetto fisico dell’edificio. 

• Informazioni sui materiali: dettagli sui materiali utilizzati (inclusi tipo, qualità e quantità). 

• Caratteristiche funzionali: informazioni su come gli elementi dell’edificio funzionano e interagiscono tra loro. 

• Dati temporali: pianificazione e tempistiche della costruzione. 

• Costi: stime e monitoraggio dei costi di costruzione e manutenzione. 

• Documentazione: tutti i documenti relativi al progetto, come disegni, specifiche tecniche e contratti. 

L’utilizzo dei dati BIM consente una maggiore collaborazione tra i diversi professionisti coinvolti in un progetto edile, migliorando la precisione, l’efficienza e la qualità complessiva del progetto. 

2. Dati di progettazione

I dati di progettazione nel settore construction includono tutte le informazioni necessarie per pianificare, progettare, costruire e gestire un progetto edile e forniscono un valore aggiunto ai dati BIM, allargando il raggio d’azione alla componente decisionale. Non vanno confusi con i dati finanziari, che sono invece quelli che definiscono il costo di costruzione e le spese da sostenere durante il ciclo di vita della struttura. 

H3: 3. Dati di gestione 

I dati di gestione riguardano ciò che concerne gli asset: dai documenti di pianificazione, agli aggiornamenti necessari, fino alla manutenzione prevista. A questi si affiancano i dati di supporto, utili a migliorare la comprensione del progetto e a dirimere eventuali criticità. 

Perché utilizzare l’analisi dei dati nel settore edile? 

L’analisi dei dati nel settore edile sfrutta algoritmi di intelligenza artificiale e tecnologie di Business Intelligence per prevedere il comportamento futuro dei progetti. Questo è cruciale data la complessità e l’articolazione tipiche dei progetti, che coinvolgono molte parti interessate e richiedono il coordinamento efficiente di diverse fasi e gruppi di lavoro.  

Utilizzando l’analisi dei dati, è possibile gestire questa complessità e prendere decisioni informate in ogni fase del progetto, riducendo le probabilità di errore. Inoltre, individuando relazioni e tendenze, è possibile adottare modelli predittivi che anticipano problemi e ottimizzano i processi decisionali, riducendo i costi e migliorando la qualità del servizio. Questo conferisce un vantaggio competitivo significativo, migliora la conformità normativa e la produttività, riduce i rischi e migliora la qualità complessiva delle operazioni. 

I vantaggi dell’analisi dei dati nell’edilizia

Un’impresa edile che sfrutta l’analisi dei dati trae una serie di benefici. 

• Gestione delle risorse: i sistemi di business intelligence permettono di monitorare l’utilizzo delle risorse in tempo reale, garantendo che la manodopera e i materiali siano impiegati e coordinati in modo efficiente. 

• Riduzione dei costi: un project manager che ha accesso in tempo reale ai dati finanziari può automatizzare la gestione dei report e intervenire tempestivamente per mitigare i costi, riducendo gli sprechi.  

• Riduzione dei rischi: in un settore soggetto a una serie di rischi, l’analisi dei dati storici aiuta a identificare quelli potenziali, salvaguardando la reputazione dell’impresa e la produttività, mentre l’analisi predittiva permette di anticipare eventuali problemi e adottare misure preventive che minimizzino rischi e ritardi nei deliverables o nei milestones del progetto. 

• Operazioni più veloci: l’analisi ha impatti positivi sull’efficienza operativa grazie alla possibilità di visualizzare i dati di progetto che aiutano l’operato del team. 

• Pianificazione realistica: un’impresa può far leva su dati di progetti precedenti (budget, risorse allocate, macchinari, programmazione) per individuare quali strategie abbiano funzionato e quali siano i miglioramenti utili da apportare.  

• Identificazione dei modelli da seguire: grazie all’analisi dei dati, un project manager può individuare le tendenze e i modelli più indicati per aumentare la produttività, ottimizzare la pianificazione e ridurre i costi complessivi di costruzione. 

• Assegnazione delle attività: analizzare le tappe intermedie, le attività da condurre e le scadenze del progetto permette di monitorare le prestazioni in ogni momento. Servendosi dell’analisi storica, inoltre, è possibile gestire correttamente lo stato di avanzamento dei lavori, considerando eventuali ritardi e modifiche nel piano o sforamenti dei costi rispetto al budget stanziato. 

• Qualità dei progetti: l’analisi dei dati di garanzia permette di individuare rapidamente eventuali difetti o problemi ricorrenti nei materiali e nelle tecniche di costruzione, migliorando la qualità e l’affidabilità dei progetti. 

• Collaborazione: condividere dati e informazioni tra diversi attori coinvolti nel progetto assicura collaborazione e trasparenza, semplificando i processi decisionali e la risoluzione dei problemi. 

• Affidabilità dei risultati: automatizzando la raccolta dei dati ed eliminando gli errori riconducibili alla componente umana, ogni risultato diventa più preciso, sicuro e affidabile. 

• Sicurezza nei cantieri: l’analisi dei dati consente di individuare modelli comportamentali e di eliminare i problemi di sicurezza alla radice, ancor prima che si verifichino. Ad esempio, un’analisi dei dati sugli incidenti e sui comportamenti di chi lavora in cantiere può aiutare a implementare misure preventive più efficaci e a contenere il rischio di infortuni. 

• Ottimizzazione delle prestazioni: l’analisi dei dati supporta i processi che permettono di migliorare i risultati aziendali in ogni fase della costruzione, individuando in corso d’opera tutte le possibilità di intervento migliorativo. 

• Compliance e conformità normativa: l’analisi dei dati aiuta le imprese a conformarsi alle normative e alle regolamentazioni del settore, evitando comunicazioni tardive e sanzioni. 

• Credibilità dell’impresa: operando con un tasso inferiore di errori, ne beneficiano la qualità del servizio offerto e, quindi, migliorano l’affidabilità del risultato finale e la credibilità dell’impresa. 

Strumenti digitali per padroneggiare l’Analisi dei dati

Come abbiamo detto, assumere decisioni informate in mercati competitivi consente di guadagnare un vantaggio significativo. Un’impresa edile che utilizza l’analisi dei dati può migliorare l’efficienza operativa e fornire servizi superiori a costi ridotti. 

Va detto, però, che i dati cruciali per la gestione di un’impresa edile si generano in cantiere, e storicamente si è sempre riscontrato un problema nel collegarli con la sede centrale dell’azienda. 

Pertanto, la competitività sul mercato di un’impresa edile passa anche attraverso la sua capacità di aprirsi alle nuove frontiere digitali e di padroneggiare l’analisi dei dati, scegliendo e utilizzando gli strumenti che siano in grado di superare questo limite. 

Le applicazioni di TeamSystem, ad esempio, facilitano la raccolta immediata e l’integrazione delle informazioni cruciali – come le ore lavorate dal personale e l’utilizzo dei materiali – permettendo un aggiornamento rapido nel sistema principale dell’impresa.
In particolare, quando si parla di Business Intelligence e di analisi dei dati per le imprese di costruzioni, TeamSystem Construction Project Management (CPM), il software che copre tutte le aree gestionali dell’impresa edile, rappresenta la risposta ideale.
Grazie all’integrazione con la Business Intelligence di TeamSystem, con questo software è possibile pianificare le risorse interne (mezzi, manodopera, acquisto dei materiali, assegnazione dei subappalti e delle forniture) e trasformare le informazioni del progetto in dati di produzione reali, incrementando i guadagni e migliorando la qualità del lavoro.