Oracle bringt KI in Bauprojekte
Oracle Construction Intelligence Cloud Service verwendet Künstliche Intelligenz, soll Risiken aufdecken und helfen fundierte Projektentscheidungen zu treffen.
Oracle stellt heute den Oracle Construction Intelligence Cloud Service vor, eine neue Suite, die KI- und Analyseanwendungen für die Bau- und Immobilienindustrie bietet. Die erste Anwendung der Suite, der ist ab heute verfügbar. Weitere Anwendungen werden folgen.
Der sogenannte Construction Intelligence Cloud Advisor bietet prädiktive Intelligenz, um die Entscheidungsfindung auf allen Ebenen eines Unternehmens zu verbessern. Im Gegensatz zu Software-Lösungen, die nur aufzeigen, was in einem Projekt passiert, prognostiziert die Anwendung auch, was als nächstes passieren könnte. Dabei verbessert sich die Genauigkeit der lernfähigen Machine-Learning-Modelle mit der Zeit, da sie aus den gesammelten Erfahrungen des Unternehmens lernen.
Vorhersage von Verzögerungen
Heute nutzt die Anwendung Daten aus Oracles Primavera Planungslösung, um Projektverzögerungen vorherzusagen, die oft zu einer Kostenüberschreitung führen. Das hilft Unternehmen dabei, geeignete Korrekturmaßnahmen zu bestimmen. Dazu gehört auch, festzustellen, welche Projektaktivitäten sich verzögern könnten und warum. Zudem hilft der Oracle Construction Intelligence Cloud Advisor dabei, bessere Prognosen zu erstellen, Auswirkungen vorhergesagter Verzögerungen auf nachgelagerte Aktivitäten zu erkennen, den Planungsprozess zu verbessern und so die Produktivität zu erhöhen.
Ein Beispiel: Der Oracle Construction Intelligence Cloud Advisor wird für die Bewertung des umfangreichen Projektportfolios eines Bauunternehmens genutzt und prognostiziert, dass sich die Rohbauarbeiten an einem der Projekte aufgrund von Planungsfehlern, Ressourcenbeschränkungen und in der Vergangenheit aufgetretenen Rückschlägen um 14 Tage verzögern könnte. Diese Informationen können entscheidend sein. Nun kann das Projektteam zusammen mit den internen Planungsteams und den Zulieferern das Risiko begrenzen und sicherstellen, dass die Faktoren, die die Verzögerung verursachen, reduziert werden. Außerdem lässt sich überprüfen, ob ähnliche Verzögerungen bei vergangenen Projekten aufgetreten sind. Dadurch können Ursachen identifiziert und Probleme systematisch behoben werden.
