{"id":10782,"date":"2018-12-12T13:19:41","date_gmt":"2018-12-12T15:19:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.jornaldaconstrucaocivil.com.br\/?p=10782"},"modified":"2018-12-14T14:22:25","modified_gmt":"2018-12-14T16:22:25","slug":"artigo-a-aplicacao-de-data-science-na-construcao-civil","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/jornaldaconstrucaocivil.com.br\/?p=10782","title":{"rendered":"Artigo: A aplica\u00e7\u00e3o de Data Science na constru\u00e7\u00e3o civil"},"content":{"rendered":"

Por\u00a0Gabriela Torres<\/em><\/span><\/p>\n

Dezembro, 2018<\/i><\/span> – Data Science<\/i><\/span><\/strong>\u00a0\u00e9 um termo em ingl\u00eas que significa \u201cci\u00eancia de dados\u201d<\/span>. Ele faz refer\u00eancia a an\u00e1lises e estudo de dados, de forma que seja poss\u00edvel a gera\u00e7\u00e3o de\u00a0insights<\/i>\u00a0e tomada de decis\u00e3o com base nas informa\u00e7\u00f5es analisadas.<\/p>\n

A ci\u00eancia de dados\u00a0pode ser utilizada para direcionar decis\u00f5es de neg\u00f3cio, reduzir custos e aumentar a efici\u00eancia. \u00c9 uma tend\u00eancia importante para o setor de constru\u00e7\u00e3o civil,\u00a0pois empresas que adotam essas solu\u00e7\u00f5es melhoram seus projetos e resultados, garantindo mais assertividade, ponto fundamental para competir neste mercado.<\/p>\n

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Gabriela Torres<\/figcaption><\/figure>\n

Com isso, surgiram e v\u00eam surgindo v\u00e1rios aplicativos e m\u00e9todos de an\u00e1lise de dados que permitem a aplica\u00e7\u00e3o desse tipo de intelig\u00eancia em diversos setores da constru\u00e7\u00e3o civil.\u00a0<\/b><\/p>\n

Lens =\u00a0Big Data<\/i>\u00a0+ IBM<\/b><\/p>\n

Lens, uma combina\u00e7\u00e3o de\u00a0Big Data<\/i>\u00a0e BIM (Building Information Modeling<\/i>) – uma tecnologia bem recente. \u00c9 uma plataforma 3D que permite modelagens e simula\u00e7\u00f5es baseadas em hist\u00f3rico de dados. Permite que altera\u00e7\u00f5es sejam feitas com maior consci\u00eancia sobre as poss\u00edveis consequ\u00eancias e sem grandes sustos.<\/p>\n

O objetivo do sistema \u00e9 ser uma ferramenta mais eficiente para o planejamento das constru\u00e7\u00f5es, tornando mais eficaz o gerenciamento global e as tomadas de decis\u00e3o.<\/p>\n

\u00c9 basicamente a utiliza\u00e7\u00e3o de um grande banco de dados com informa\u00e7\u00f5es sobre o projeto combinado com o BIM, e a partir dessa combina\u00e7\u00e3o fazer simula\u00e7\u00f5es. \u00c9 uma tecnologia que pode ser muito \u00fatil, por permitir manipula\u00e7\u00e3o em tempo real, fazendo com que os impactos de qualquer poss\u00edvel altera\u00e7\u00e3o sejam previstos e avaliados. \u00c9 uma aplica\u00e7\u00e3o de\u00a0Data Science<\/i>na Engenharia Civil bastante complexa, mas muito interessante.<\/p>\n

Controle de armazenamento<\/b><\/p>\n

Manipula\u00e7\u00e3o de dados de diferentes projetos de forma clara e organizada pode ser um grande desafio. Com o controle e manejo adequado de dados, \u00e9 poss\u00edvel administrar de forma sistem\u00e1tica, dados e informa\u00e7\u00f5es, gerando economia de tempo ao buscar conhecimento e evitando sobrecarga em bancos de armazenamento.\u00a0<\/b><\/p>\n

Redu\u00e7\u00e3o de desperd\u00edcio<\/b><\/p>\n

Por meio da an\u00e1lise de dados tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel identificar onde h\u00e1 desperd\u00edcios e atuar nesses gargalos.\u00a0De forma b\u00e1sica e com dados colhidos em campo \u00e9 poss\u00edvel fazer an\u00e1lise relacionando desperd\u00edcio ao tipo de material, m\u00e9todo de execu\u00e7\u00e3o, dia da semana, etc. De forma mais complexa, mas bastante relevante, atrav\u00e9s de\u00a0machine learning<\/i>\u00a0\u00e9 poss\u00edvel utilizar modelos preditivos de desperd\u00edcio atrav\u00e9s de caracter\u00edsticas de obra e projeto, baseado em dados colhidos de projetos j\u00e1 executados.<\/p>\n

An\u00e1lises de produtividade<\/b><\/p>\n

Relacionar vari\u00e1veis e tentar encontrar padr\u00f5es de comportamentos que afetem a produtividade. Um exemplo bastante simples: Quando chove o gasto energ\u00e9tico aumenta e produtividade cai? Como mitigar esses efeitos? Outra an\u00e1lise bastante pertinente \u00e9 a da cadeia de suprimentos, m\u00e3o de obra, execu\u00e7\u00e3o, entre outras. \u00c9 poss\u00edvel compreender onde est\u00e3o os gargalos para que a obra aconte\u00e7a de forma mais fluida e sem estourar o or\u00e7amento.<\/p>\n

Monitoramento<\/b><\/p>\n

Hoje em dia existem muitos sensores de monitoramento para gera\u00e7\u00e3o de indicadores sobre a sa\u00fade da estrutura, de equipamentos, ou at\u00e9 mesmo registro de movimenta\u00e7\u00f5es. Um exemplo s\u00e3o histogramas de m\u00e3o de obra por tipo de obra e projeto (por exemplo, catracas que dizem se o colaborador est\u00e1 com todos os cursos em dia), dessa forma \u00e9 poss\u00edvel prever poss\u00edveis gargalos e mitigar atrasos e riscos.<\/p>\n

Previs\u00f5es<\/b><\/p>\n

Como neste setor uma tarefa pode ser demorada e complexa,\u00a0ser capaz de prever e simular os resultados de determinadas escolhas\u00a0faz toda a diferen\u00e7a.\u00a0Alguns exemplos de situa\u00e7\u00f5es onde an\u00e1lises preditivas podem ser aplicadas s\u00e3o: estimativa de tempo de viagem em simula\u00e7\u00f5es de tr\u00e1fego, relacionar desempenho de obras com mais de um bloco e prever prov\u00e1veis dificuldades que podem surgir em campo, prevenir poss\u00edveis acidentes, atrasos e gastos.<\/p>\n

H\u00e1 ainda, saindo da engenharia de obras, a aplica\u00e7\u00e3o em an\u00e1lises de solo, an\u00e1lises e previs\u00f5es de seguran\u00e7a, an\u00e1lises de comportamento e materiais, otimiza\u00e7\u00e3o de transporte de materiais, realidade aumentada, entre muitas outras utiliza\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Nesse artigo foram trazidos apenas alguns exemplos, mas o principal conceito a ser passado \u00e9 que a ci\u00eancia de dados permite o aprimoramento de processos. Sem o aumento da opera\u00e7\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel ser assertivo nas decis\u00f5es.\u00a0O resultado conquistado pela an\u00e1lise de dados traz maior seguran\u00e7a no planejamento de atividades, desenvolvendo assim um novo modelo de neg\u00f3cio para as construtoras, mais econ\u00f4mico e eficiente.<\/p>\n

Gabriela Torres<\/span><\/strong> \u00e9 Eng<\/a>enheira Civil graduada pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) e Analista de Pr\u00e9-Vendas do Sienge,\u00a0software<\/i>\u00a0especializado na gest\u00e3o e opera\u00e7\u00e3o de empresas da ind\u00fastria da constru\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

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