L’intelligenza artificiale e l’analisi predittiva stanno iniziando a cambiare il modo in cui i grandi progetti edilizi, infrastrutturali, energetici e industriali identificano i rischi, analizzano le prestazioni e prendono decisioni.
I grandi progetti generano enormi volumi di informazioni nei sistemi di ingegneria, approvvigionamento, costruzione, qualità, costi, programma, sicurezza, commissioning e gestione degli asset. Tradizionalmente, gran parte di queste informazioni viene analizzata a posteriori: i team individuano un problema quando le prestazioni si sono già discostate dal piano.
Le analisi basate sull’IA rendono possibile un approccio diverso. Combinando le informazioni storiche di progetto con i dati attuali sulle prestazioni, le organizzazioni possono sempre più spesso identificare schemi ricorrenti, rilevare scostamenti emergenti e concentrare l’attenzione del management sulle aree in cui un intervento può avere il valore maggiore.
Dal riferire ciò che è accaduto al prevedere ciò che potrebbe accadere
Il reporting di progetto tradizionale è in gran parte retrospettivo. Le informazioni su avanzamento, produttività, costi, qualità e programma vengono raccolte, consolidate e comunicate dopo che le attività si sono svolte.
L’analisi predittiva cerca di utilizzare queste informazioni in modo diverso. Esaminando le relazioni tra schemi storici e condizioni attuali del progetto, i sistemi analitici possono aiutare a identificare dove le prestazioni future potrebbero iniziare a discostarsi dalle aspettative.
Il management esamina le prestazioni storiche e indaga sugli scostamenti già verificatisi.
Le informazioni attuali e storiche vengono analizzate alla ricerca di indicatori che possano segnalare condizioni emergenti di prestazione o di rischio.
Previsione dei tempi & rischio di ritardo
Le prestazioni del programma sono influenzate da migliaia di attività interconnesse, dipendenze, ipotesi di produttività, approvazioni, eventi di approvvigionamento e interfacce.
Gli strumenti analitici possono aiutare a identificare combinazioni di condizioni associate a una crescente pressione sul programma, anziché affidarsi esclusivamente al tradizionale reporting del percorso critico.
Analizzare se l’avanzamento effettivo si discosta costantemente dalle prestazioni pianificate.
Identificare le dipendenze attraverso cui un ritardo emergente potrebbe propagarsi nel programma.
Confrontare i ritmi di produzione raggiunti con le ipotesi e gli andamenti storici.
Supportare la valutazione della reale raggiungibilità delle date chiave.
Costi, varianti & rischio commerciale
Gli extracosti raramente hanno origine da un singolo evento. Possono accumularsi attraverso modifiche progettuali, perdite di produttività, pressioni sugli approvvigionamenti, rilavorazioni, estensioni del programma, interfacce irrisolte e modifiche contrattuali.
Identificare la divergenza crescente tra budget, impegni, previsioni e spesa effettiva.
Analizzare frequenza, origine e impatto cumulativo delle modifiche di progetto.
Identificare problemi ricorrenti di qualità o di progettazione in grado di generare costi aggiuntivi.
Supportare una valutazione più dinamica del potenziale costo finale del progetto.
Un’analisi più utile può individuare intervalli, sensibilità e condizioni emergenti in grado di modificare in modo sostanziale l’esito commerciale atteso.
Analisi di progettazione & ingegneria
I grandi progetti possono generare migliaia di disegni, specifiche, calcoli, richieste tecniche, modifiche progettuali e interfacce multidisciplinari. Gli strumenti assistiti dall’IA possono aiutare i team di progetto a ricercare e analizzare questi insiemi di informazioni in modo più efficiente.
Identificare schemi e dipendenze associati a ripetute modifiche ingegneristiche.
Analizzare RFI e richieste di chiarimento ricorrenti per individuare problemi progettuali sottostanti.
Evidenziare le aree in cui più discipline o pacchetti dipendono da informazioni comuni.
Assistere gli specialisti nella consultazione di grandi insiemi di documenti tecnici e nell’individuazione delle informazioni pertinenti.
Avanzamento, produttività & analisi di cantiere
Le analisi di cantiere possono combinare le informazioni di programma con rapporti di campo, quantità installate, dati sulla manodopera, immagini, rilievi reality capture e altre evidenze per ottenere un quadro più dettagliato delle prestazioni del progetto.
Confrontare l’installazione effettiva con le quantità pianificate e le aspettative di produzione.
Identificare gli andamenti della produzione rispetto alla forza lavoro e alle ore lavorate.
Combinare modelli digitali o reality capture con le informazioni sull’avanzamento in campo.
Identificare i motivi ricorrenti per cui le attività pianificate non possono procedere.
Qualità, ispezioni & analisi delle non conformità
I sistemi qualità generano informazioni preziose attraverso rapporti di ispezione, risultati di prova, rapporti di non conformità, punch list, azioni correttive e registrazioni delle prestazioni dei fornitori.
Quando queste informazioni vengono analizzate nel loro insieme, gli schemi ricorrenti possono aiutare a identificare dove è necessaria una maggiore attenzione tecnica.
Identificare le non conformità ricorrenti per appaltatore, fornitore, sistema, attività o ubicazione.
Analizzare i rilievi ispettivi per identificare le aree a rischio qualità più elevato.
Valutare la ricorrenza e l’efficacia dei processi di azione correttiva.
Utilizzare le evidenze per concentrare le risorse ispettive dove il rischio tecnico appare maggiore.
Le risorse ispettive vengono assegnate principalmente secondo piani predeterminati.
La pianificazione delle ispezioni può adattarsi quando i dati sulla qualità indicano una variazione del rischio tecnico.
Salute, sicurezza & indicatori anticipatori
Le prestazioni di sicurezza si sono tradizionalmente basate soprattutto su indicatori consuntivi, come incidenti ed eventi con perdita di giornate lavorative. Sempre più spesso le organizzazioni esaminano indicatori anticipatori in grado di rivelare prima un deterioramento delle condizioni.
Analizzare le osservazioni di sicurezza e le condizioni non sicure ricorrenti.
Identificare schemi che possono indicare un’esposizione crescente prima che si verifichi un incidente grave.
Considerare carichi di lavoro, operazioni simultanee, condizioni ambientali e attività di cantiere in evoluzione.
Concentrare l’attenzione del management sulle combinazioni di attività associate a un rischio elevato.
Gli algoritmi possono identificare schemi e correlazioni, ma la leadership di cantiere, una supervisione competente e sistemi di sicurezza efficaci restano fondamentali.
Approvvigionamenti, fornitori & rischio di consegna
Le prestazioni degli approvvigionamenti possono determinare se le attività di costruzione iniziano nei tempi previsti. I grandi progetti dipendono spesso da apparecchiature a lungo tempo di consegna, produttori specializzati e catene di fornitura distribuite a livello internazionale.
Analizzare le prestazioni di ingegneria, produzione, qualità e consegna rispetto alle milestone pianificate.
Identificare i pacchetti in cui piccoli ritardi potrebbero incidere in modo sostanziale sulla costruzione a valle.
Integrare i risultati delle ispezioni in produzione e prima della spedizione nella valutazione del rischio fornitori.
Considerare luogo di produzione, requisiti di trasporto e dipendenze di consegna.
Analisi del commissioning & della consegna
Con l’avvicinarsi del completamento, l’attenzione si sposta dalle quantità installate al completamento dei sistemi, alle prove, alla chiusura delle punch list, alla documentazione e alla prontezza operativa.
Le analisi possono aiutare a identificare i sistemi in cui lavori non completati potrebbero compromettere la sequenza di commissioning o la consegna finale.
Analizzare i lavori incompleti attraverso i sistemi e i confini del commissioning.
Identificare i sistemi che accumulano punch item significativi o ripetutamente irrisolti.
Valutare se i prerequisiti per le attività di commissioning sono effettivamente completati.
Monitorare la documentazione tecnica necessaria per l’accettazione e la consegna operativa.
L’IA è affidabile quanto le informazioni su cui si basa
L’analisi predittiva dipende da informazioni di base affidabili. Codifiche incoerenti, registrazioni incomplete, reporting dell’avanzamento impreciso o sistemi di progetto non collegati possono produrre risultati analitici fuorvianti.
Stabilire se le informazioni necessarie sono disponibili per l’intero ambito di progetto pertinente.
Mantenere identificativi e definizioni comuni tra i sistemi di progetto.
Verificare che le informazioni comunicate riflettano le condizioni effettive del progetto.
Conservare origine, stato e cronologia delle revisioni delle informazioni di progetto importanti.
La governance, la validazione e la verifica dei dati diventano quindi sempre più importanti man mano che le decisioni del management dipendono dai sistemi analitici.
Supervisione umana & decisioni spiegabili
I grandi progetti di costruzione comportano sicurezza, obblighi contrattuali, giudizio ingegneristico e decisioni finanziarie significative. I risultati generati dall’IA devono quindi essere trattati come informazioni di supporto alle decisioni e non come conclusioni indiscutibili.
Sottoporre i risultati analitici significativi a un’interpretazione tecnica competente.
Comprendere le informazioni e le ipotesi che influenzano le raccomandazioni importanti.
Mantenere una chiara responsabilità umana per le decisioni ingegneristiche e gestionali.
Confrontare le previsioni analitiche con le evidenze di campo e gli esiti effettivi del progetto.
I sistemi analitici identificano schemi, anomalie, relazioni o esiti previsti.
Specialisti competenti esaminano le condizioni sottostanti e ne stabiliscono la rilevanza tecnica.
Assurance di progetto supportata dall’IA
La combinazione di analisi avanzate e assurance tecnica indipendente può creare un approccio efficace al monitoraggio dei grandi progetti. Le analisi possono indicare dove potrebbe essere necessaria attenzione, mentre ispezione, revisione ingegneristica e verifica stabiliscono che cosa sta realmente accadendo.
Servizi selezionati di Global Alliance Register
Global Alliance Register aiuta le organizzazioni a tradurre i requisiti tecnici, normativi e operativi in soluzioni pratiche. Attraverso la nostra rete internazionale di specialisti competenti, laboratori, organismi di ispezione e risorse di certificazione accreditate, GAR coordina le competenze e i servizi di assurance indipendente più adeguati per rispondere alle esigenze specifiche del progetto, gestire i rischi tecnici e sostenere gli obiettivi di conformità, prestazione e mercato.
Nel contesto della gestione dei progetti supportata dall’IA e dell’analisi predittiva, Global Alliance Register può supportarLa nei seguenti ambiti:
Revisione di avanzamento, programma, prestazioni tecniche e rischi emergenti del progetto utilizzando le informazioni di progetto disponibili e le evidenze di campo.
Controlli indipendenti di informazioni di progetto selezionate utilizzate per reporting, analisi e decisioni del management.
Programmi di ispezione mirati su sistemi, fornitori o attività per cui le informazioni di progetto indicano un rischio tecnico elevato.
Revisione indipendente dell’avanzamento dichiarato, dello stato delle milestone e di ipotesi di programma selezionate rispetto alle evidenze fisiche del progetto.
Analisi dei rilievi ispettivi, delle non conformità e dei problemi di qualità ricorrenti a supporto di attività di assurance mirate.
Ispezione e monitoraggio tecnico di produttori critici, pacchetti di apparecchiature e milestone di approvvigionamento.
Valutazione indipendente di completamento, prove, documentazione e prontezza dei sistemi prima del commissioning e della consegna.
Impiego di risorse ingegneristiche, ispettive e specialistiche adeguate per indagare i rischi significativi individuati tramite le analisi di progetto.
Dai dati di progetto a un intervento più tempestivo
L’IA e l’analisi predittiva possono cambiare la tempistica della gestione dei progetti. Anziché affidarsi interamente a indicatori che confermano un problema dopo che si è verificato, i team di progetto possono sempre più cercare le condizioni che tendono a manifestarsi prima di uno scostamento significativo.
La tecnologia non elimina l’incertezza, né sostituisce l’ingegneria, l’ispezione o il giudizio professionale. Il suo valore consiste nell’aiutare le organizzazioni a indirizzare l’attenzione verso le informazioni, i sistemi e le attività che potrebbero richiedere un approfondimento.
L’intervento del management inizia dopo che costi, programma, qualità o prestazioni tecniche si sono visibilmente deteriorati.
Dati, analisi e verifica tecnica vengono combinati per identificare i rischi emergenti e consentire un intervento più tempestivo.
I dati di progetto sono in grado di identificare i rischi emergenti con sufficiente anticipo da consentire a professionisti competenti di verificarne le condizioni e intervenire in modo significativo prima che incidano materialmente sulle prestazioni del progetto?