Algoritmi e analisi dei dati per la sicurezza nelle costruzioni

Il settore dell’edilizia è uno di quelli tristemente noti per i rischi di incidente per i lavoratori, rischi che troppo spesso si tramutano in certezze, con incidenti anche mortali. Qualsiasi strumento aiuti a ridurli è benvenuto.

Per questo è con speranza e favore che si può guardare alla possibilità di sfruttare anche in questo campo i sistemi di intelligenza artificiale.

Suffolk, un general contractor di Boston con un giro d’affari annuo di 3 miliardi di dollari, sta sviluppando un algoritmo che analizza foto scattate nei suoi cantieri, le valuta dal punto di vista dei rischi per la sicurezza (come ad esempio i lavoratori che non indossano dispositivi di protezione) e mette in correlazione le immagini con le registrazioni degli incidenti. La società sta ancora perfezionando questa tecnologia, ma afferma che potrebbe potenzialmente calcolare un “rating di rischio” dei progetti, in modo da poter tenere riunioni sul tema della sicurezza quando viene rilevata una minaccia importante.

Suffolk sta anche scrivendo un algoritmo che potrebbe analizzare le informazioni provenienti da varie fonti, tra cui i dati di 10 anni di progetti estratti dai suoi archivi e previsioni dei ritardi del progetto, informazioni che potrebbero essere comunicate ai proprietari di edifici e ai subappaltatori. Suffolk sta anche esplorando come utilizzare i dati dai sensori IoT per aumentare l’efficienza. Un’idea è di tracciare la posizione dei camion dei propri fornitori di calcestruzzo in modo che i lavoratori siano pronti a versarlo non appena arrivano i camion.

Questo tipo così sofisticato di elaborazione dei dati è raro nelle costruzioni, che sono state lente nell’adottare analisi avanzate, in parte perché i margini sono molto ridotti ed è difficile modificare comportamenti che ormai sono lo standard da decenni. “Le persone sanno costruire nel modo in cui sanno costruire”, afferma James Benham, CEO di JBKnowledge, una società di software e consulenza che ogni anno conduce un’indagine globale sulle tecnologie di costruzione. “Ed è difficile convincere la maggior parte di loro a fare le cose in altro modo”.

Ma la carenza di manodopera e il desiderio di aumentare i bassi tassi di produttività del settore stanno costringendo alcune aziende a investire nelle analisi avanzate dei dati. I sostenitori di queste tecnologie affermano che questa tendenza, per quanto appena agli inizi, potrebbe finalmente trasformare un settore che vale 13 trilioni di dollari di vendite a livello mondiale. Benham stima che circa 20 imprese di costruzione negli Stati Uniti abbiano lanciato una qualche forma di analisi scientifica dei dati negli ultimi anni.

Nuove tecnologie e nuovi ruoli

Suffolk è uno di questi pionieri. Nel 2017 ha nominato un consulente di nome Jit Kee Chin come primo Chief Data Officer. Il ruolo, che l’azienda descrive come “sfruttare i big data e l’analisi avanzata per migliorare il suo core business”, è decisamente nuovo nel settore delle costruzioni. Altre società potrebbero avere persone con ruoli come “direttore dell’innovazione”, “vicepresidente per la tecnologia”, o capi della ricerca e sviluppo che gestiscono compiti simili, ma Chin esercita una maggiore influenza, dato che si tratta di un ruolo a livello dirigenziale molto elevato.

Come le altre imprese di costruzione, Suffolk genera molti dati, dalle relazioni sul campo e foto dei luoghi di lavoro ai contratti con i fornitori, fino alle registrazioni delle ispezioni. In passato, le varie applicazioni dell’azienda non potevano condividere facilmente i dati, quindi l’azienda ha faticato a fare qualsiasi tipo di previsione. Chin ha assunto un gruppo di esperti di dati e di visualizzazione delle informazioni, IT e operazioni, che hanno unito le fonti di dati dell’azienda e progettato un cruscotto online per presentare le informazioni.

Il risultato è un programma che consente ai dipendenti di Suffolk di esaminare in una singola tabella riepilogativa tutti i progetti dell’azienda in tutto il paese e visualizzare i dettagli sulle finanze, la documentazione sulla sicurezza, la pianificazione e altro.

Il gruppo di Chin utilizza queste informazioni per creare algoritmi predittivi progettati per gestire i rischi di costruzione. Ha costruito il suo predittore della sicurezza dei lavoratori raccogliendo più di 700.000 immagini da 360 progetti negli ultimi 10 anni, caricandole su una piattaforma basata su cloud sviluppata dalla start-up Smartvid.io ed eseguendo un algoritmo di riconoscimento delle immagini per verificare se i lavoratori indossavano elmetti, guanti, gilet e occhiali protettivi.

Il team ha quindi collegato le informazioni fotografiche con tag, insieme a dati meteorologici e altri dati relativi al progetto, in un secondo modello di apprendimento automatico. Il gruppo sta ora decidendo se modificare l’algoritmo per rilevare scale e impalcature, che potrebbero causare cadute e pericolose confusioni in un cantiere.

Scrivere i propri algoritmi dovrebbe anche aiutare Suffolk a integrare nuovi tipi di dati nelle sue previsioni. L’azienda spesso sperimenta tecnologie emergenti, e sta attualmente testando strumenti indossabili che possono essere programmati per riconoscere le zone pericolose in un sito di lavoro e registrare se i lavoratori sono presenti nel cantiere.

Chin stima che questi nuovi strumenti digitali potrebbero aiutare Suffolk ad aumentare la produttività del 14-20% in pochi anni. Un rapporto del 2017 di McKinsey afferma che le imprese di costruzione potrebbero incrementare la produttività fino al 50% attraverso l’analisi dei dati in tempo reale.

Come afferma Benham di JBKnowledge:

L’industria ha un disperato bisogno di questo tipo di capacità. Può aiutare le persone a prendere decisioni migliori e a ridurre di settimane o addirittura di mesi i tempi di costruzione.