Avec la publication du rapport analytique Harnessing The Data Advantage in Construction, par Autodesk et FMI, les projecteurs sont braqués sur les données d'inspection dans l'industrie de la construction - défauts et tout. Pour approfondir ce sujet important, nous avons interviewé Marcel Poser, PDG de Screening Eagle, sur les données d'inspection, leur impact sur notre environnement bâti, la façon dont nous pouvons exploiter les types de données les plus précieux et pourquoi nous devrions...

Marcel, quel est votre point de vue sur les données d'inspection ?

En matière d'inspection, une chose est sûre : les données sont le point de départ du contrôle de la santé structurelle, de l'amélioration de la sécurité et de l'augmentation de la valeur des actifs. Mais toutes les données ne sont pas égales. Certaines données d'inspection peuvent être lourdes à traiter, compliquées à analyser ou tout simplement de trop mauvaise qualité pour être utilisées, alors que les bonnes données sont extrêmement précieuses...

Quelle est la valeur des données de qualité ?

Les données d'inspection de qualité sont une denrée rare qui peut sauver des vies et des milliards de dollars pour les propriétaires d'actifs en éliminant le gaspillage, en gagnant du temps, en permettant de prendre des décisions plus rapidement, en facilitant la maintenance prédictive, en réduisant les émissions de CO2 provenant de la construction de l'environnement bâti et bien d'autres choses encore.

Quels sont les différents types de données ?

Selon moi, les trois types de données dont on parle le plus sont les Big Data, les Bad Data et les Deep Data.

Big Data

Qu'est-ce que le big data et comment est-il utilisé pour protéger le monde bâti ?

Les big data désignent tous les ensembles de données extrêmement vastes ou complexes qui nécessitent une analyse avancée. Pour le monde bâti, l'analyse des big data peut être utilisée à chaque étape du processus pour créer des modèles intuitifs basés sur des données et réaliser un suivi prédictif de la santé structurelle.

L'apprentissage automatique combiné au big data est déjà utilisé pour prédire les défauts futurs ou pour optimiser les processus de maintenance dans les machines industrielles, l'aérospatiale, les équipements miniers et bien d'autres. Mais l'adoption de l'IA et de l'analyse des big data pour le monde de la construction a été lente dans la plupart des régions du monde.

Cependant, chez Screening Eagle Technologies, nous travaillons dur pour combler ce fossé technologique mondial et être en mesure d'anticiper les défauts suffisamment tôt grâce à des inspections périodiques avec des logiciels et des capteurs intelligents.

Le monde bâti produit chaque jour de grandes quantités de données et le marché du Big Data devrait faire un bond de 30 milliards de dollars en valeur en 2021 et 2022 selon Analytics Insight. La création de valeur est à portée de main pour les premiers arrivés... mais que se passe-t-il lorsque les énormes quantités de données collectées sont "mauvaises" ?

Mauvaises données

Qu'est-ce qu'une mauvaise donnée et quel est son impact ?

Dans le monde des inspections, de mauvaises données sur un projet signifient qu'elles sont inexactes, incomplètes, incohérentes ou incapables de fournir des informations utilisables. Selon le récent rapport , les mauvaises données pourraient avoir coûté à l'industrie mondiale de la construction la somme colossale de 1,84 trillion de dollars rien qu'en 2020... et il ne s'agit que de l'industrie de la construction. Ajoutez à cela les milliers de milliards gaspillés en raison d'une mauvaise maintenance des actifs existants et vous obtenez un gaspillage d'argent astronomique.

Il est difficile de mettre le doigt sur une raison unique qui explique pourquoi les données sont inutilisables, car il y a souvent plusieurs causes. Les mauvaises données d'inspection peuvent être dues à l'insuffisance des technologies déployées, aux conditions météorologiques qui entravent la collecte des données, à la perte de données, à des fichiers corrompus, à des rapports incomplets, à des tests inexacts, et à bien d'autres raisons encore.

Dans le passé, les inspections étaient effectuées sur le terrain et les données devaient être ramenées au bureau pour être traitées, ce qui pouvait prendre des heures ou des jours pour obtenir des informations. Les données étaient partagées par le biais de copies papier et de clés USB qui se perdaient inévitablement avec le temps.

Aujourd'hui, la productivité, l'efficacité et la précision sont des priorités absolues afin que des décisions rapides et éclairées puissent être prises directement sur le terrain. Mais le coût de ces décisions rapides fondées sur des données erronées peut être dévastateur. Le rapport susmentionné a montré qu'en 2020, une mauvaise décision sur trois sera prise en raison de données erronées et que 14 % de tous les travaux de reprise dans le secteur de la construction au niveau mondial seront causés par des données erronées.

Données approfondies

Le Deep Data est-il la réponse au défi ?

Il ne s'agit pas seulement de collecter des Big Data, car une grande partie d'entre elles pourraient être inutilisables. Les véritables avantages résident dans la collecte de données profondes (Deep Data).

Les données profondes sont le nouvel or.

La différence réside dans la qualité et l'intégrité des données. Les données profondes sont toujours cohérentes, complètes, informatives et exploitables. C'est ce qui différencie les données profondes des données massives (Big Data).

Au lieu de découvrir que les données sont mauvaises au bureau une fois l'inspection terminée, ou de ne plus trouver les données quelques mois après une inspection, nous avons maintenant la possibilité, grâce aux technologies d'inspection intelligentes, d'interpréter et de visualiser intuitivement les données directement sur le terrain pour vérifier que les bonnes données ont été collectées, de générer des rapports en quelques secondes et de les partager en toute sécurité d'un seul clic depuis le terrain. Toutes les données sont synchronisées automatiquement dans la plateforme Workspace afin d'avoir une seule source de vérité, de sorte que la perte de données est éliminée et que les données sont disponibles pour toutes les parties prenantes pour les années et les décennies à venir.

Par le passé, il n'était pas facile de collecter des données approfondies dans le domaine de l'inspection et dans l'environnement bâti, où les méthodes de travail " papier et bloc-notes " étaient la norme. Aujourd'hui, grâce à nos innovations en matière de capteurs et de logiciels d'inspection, non seulement les données approfondies sont possibles, mais elles permettent d'économiser des milliards de dollars dans l'environnement bâti, de protéger les actifs, d'accroître la sécurité, d'augmenter la valeur des actifs et, enfin et surtout, de réduire les émissions de CO2 en exploitant les actifs plus longtemps et plus intelligemment et en éliminant l'approche des dernières décennies qui consistait à réparer les pannes et à démolir pour reconstruire plus tôt.

Extraire l'or des données

Comment exploiter les données profondes ?

Tous les professionnels de l'inspection, les localisateurs et les géomètres collectent des tonnes de données à l'aide de technologies telles que le radar à pénétration de sol (GPR), mais beaucoup les vendent sous forme de marques de peinture analogiques sur les routes, l'herbe, le sol et les surfaces en béton, perdent les données sur des clés USB et des disques durs ou sous forme de rapports PDF statiques. Ce qui laisse des tonnes de valeur sur la table !

Maintenant qu'il existe un moyen d'accéder à l'"or" des données, il est temps d'abandonner le "gravier" des données analogiques de mauvaise qualité.

Comme vous le savez, les mauvaises données peuvent avoir des conséquences catastrophiques. L'adoption de stratégies entièrement numériques et fondées sur les données profondes (Deep Data) permettra de réduire considérablement les coûts et de gagner du temps, tout en s'attaquant à certains des principaux problèmes de notre environnement bâti. Les mauvaises données commencent par la collecte de données, à l'aide de technologies anciennes et oui... en utilisant du papier et un crayon.

Les bonnes données commencent par la collecte de données à la manière numérique... ou à la manière de Screening Eagle.

La plateforme de Screening Eagle, composée de logiciels , de capteurs et de solutions basées sur les données, permet aux propriétaires d'actifs et aux experts de collecter non seulement les données les meilleures et les plus claires, mais aussi d'exploiter cet or de données de manière structurée et efficace à chaque étape du cycle de vie de l'actif.

Comment les propriétaires d'actifs et les experts en inspection peuvent-ils tirer parti de la plateforme Screening Eagle ?

Nos équipes de solutions sont à votre disposition, s'informent sur vos points d'attention, écoutent et comprennent vos flux de travail actuels, puis proposent et élaborent des solutions qui répondent à vos besoins.

Parlons-en à et nous verrons rapidement quelles sont les opportunités mutuelles.