OnsiteIQ riduce i ritardi dei progetti del 20% con Ultralytics YOLO11

Nell'edilizia, le lacune informative costano care. Quando un progetto accumula ritardi, identificare la causa, assegnare le responsabilità e concordare una soluzione tra committenti, sviluppatori e subappaltatori può richiedere settimane. Nel frattempo, i ritardi si accumulano, i budget si erodono e i ricavi vanno persi. Per un hotel con due mesi di ritardo, questo divario può rappresentare una parte significativa del ritorno sull'investimento originariamente previsto.

Il problema principale è la visibilità. I progetti di costruzione coinvolgono decine di categorie di lavoro simultanee su cantieri ampi e complessi. Senza un registro affidabile e continuo di ciò che è stato completato, quando e da chi, le contestazioni sono difficili da risolvere rapidamente e l'avanzamento è difficile da prevedere con precisione.

OnsiteIQ è stata creata per colmare questa lacuna. L'azienda impiega una rete di specialisti di acquisizione nei cantieri edili attivi, catturando il 100% di ogni cantiere tramite telecamere a 360 gradi a cadenza regolare settimanale, bisettimanale o giornaliera, a seconda del progetto.

Tutti i filmati vengono quindi trasformati in immagini geolocalizzate ed elaborati da una pipeline di intelligenza artificiale proprietaria che rileva l'avanzamento dei lavori, segnala i rischi per la sicurezza e fornisce approfondimenti operativi, il tutto basato su Ultralytics YOLO11.

Portare l'intelligenza edile in ogni cantiere#

OnsiteIQ fornisce intelligence edilizia a proprietari e sviluppatori immobiliari. Ad oggi, OnsiteIQ ha monitorato più di 3.000 progetti in oltre 200 città negli Stati Uniti e in Canada, coprendo oltre 34 miliardi di dollari di nuovi sviluppi. La sua piattaforma offre ai team di progetto la capacità di comprendere cosa sta accadendo in un cantiere quasi in tempo reale, senza dover essere fisicamente presenti. Un team di progetto che gestisce uno sviluppo di un milione di metri quadrati può esaminare l'intero sito in un'unica giornata lavorativa, con approfondimenti generati dall'intelligenza artificiale sull'avanzamento suddiviso per piano, categoria di lavoro e area.

La piattaforma è progettata attorno a una proposta di valore chiara: assicurarsi che il capitale investito raggiunga il risultato previsto, nei tempi e nel budget stabiliti. I ritardi di costruzione hanno un impatto finanziario diretto. Se un hotel viene consegnato con due mesi di ritardo, la perdita di fatturato delle camere per quel periodo incide direttamente sul ritorno sull'investimento del progetto. OnsiteIQ offre ai team di progetto la visibilità necessaria per cogliere tempestivamente i problemi di sequenza, ad esempio identificando che la finitura del cartongesso è in anticipo sulla tabella di marcia e avvisando gli impianti elettrici e idraulici di mantenere il passo, prima che tali problemi inneschino ritardi più ampi.

Oltre al monitoraggio dei progressi, la piattaforma supporta anche la sicurezza e il monitoraggio dei rischi. Rilevare estintori, allarmi antincendio, infiltrazioni d'acqua e altre condizioni del sito offre ai team di progetto un ulteriore livello di supervisione che altrimenti richiederebbe cicli di ispezione di persona dedicati.

La sfida di tracciare i progressi in un cantiere in evoluzione#

I cantieri edili sono ambienti dinamici. Lo stesso spazio appare completamente diverso in ogni fase di un progetto, dallo scavo e dalla sovrastruttura fino agli impianti grezzi, al cartongesso e agli interni rifiniti. Tracciare ciò che è stato completato e ciò che non lo è richiede un sistema in grado di comprendere lo stato visivo di un sito in tutte queste fasi contemporaneamente.

Gli approcci manuali a questo problema, come ispezioni a piedi del cantiere, rapporti di avanzamento e invio di foto, sono spesso laboriosi, incoerenti e difficili da scalare su progetti grandi o complessi.

Per OnsiteIQ, la sfida consisteva nel costruire un sistema di rilevamento capace di identificare con precisione classi specifiche dell'edilizia su centinaia di migliaia di immagini per progetto, in condizioni che variano notevolmente a seconda del sito, dell'illuminazione e della fase. Il sistema doveva essere sufficientemente veloce da elaborare grandi volumi di immagini in background, abbastanza accurato da supportare il processo decisionale finanziario e operativo, e sufficientemente flessibile da espandersi man mano che l'ontologia aziendale delle classi rilevabili continuava a crescere.

Come OnsiteIQ utilizza Ultralytics YOLO11#

La pipeline di intelligenza artificiale di OnsiteIQ è basata sulla segmentazione di Ultralytics YOLO11, eseguita su ogni immagine catturata in un cantiere. Il sistema utilizza un'ontologia proprietaria, un sistema di conoscenza strutturato di classi edili costruito e gestito da OnsiteIQ, come base per l'addestramento del modello e il rilevamento. Come descritto dal Principal Product Manager Rammohan Adabala, l'ontologia è ciò che rende i rilevamenti utilizzabili per le decisioni: le classi sono definite dallo stato oltre che dall'oggetto, in modo che il sistema distingua il cartongesso che è stato montato da quello che è stato stuccato o verniciato. Questa distinzione è ciò che consente ai rilevamenti a livello di immagine di aggregarsi in progressi su cui un proprietario può agire.

La pipeline funziona in due fasi:

• Rilevamento a livello di immagine. Ogni immagine a 360 gradi catturata in un cantiere viene elaborata dal modello di segmentazione YOLO11, che rileva e classifica gli elementi edili presenti nell'immagine. L'ontologia copre un'ampia gamma di classi in ogni fase della costruzione, dalla sovrastruttura in calcestruzzo grezzo e gli impianti MEP fino al cartongesso non verniciato, le superfici finite e gli elettrodomestici installati. Rilevare un frigorifero o un forno, ad esempio, indica al sistema che un'unità residenziale o alberghiera ha raggiunto la fase di finitura.

• Aggregazione in approfondimenti. I singoli rilevamenti di immagini vengono aggregati nell'intero set di dati di un progetto, producendo metriche di avanzamento a livello di piano e di categoria di lavoro. Queste metriche alimentano il tracciamento dei progressi della piattaforma, l'analisi dei programmi, l'analisi dei rischi e i cruscotti di sicurezza, che vengono presentati direttamente a proprietari, sviluppatori e project manager.

L'uso della segmentazione offre a OnsiteIQ informazioni spaziali più ricche rispetto al solo rilevamento tramite bounding box. Con l'espandersi dell'ontologia dell'azienda, OnsiteIQ sta anche sviluppando un'architettura ensemble che combina un modello di segmentazione con un classificatore, consentendo al sistema di migliorare la precisione su un set di classi in crescita in modo più efficiente di quanto consentirebbe un singolo modello.

Fig 1. Piattaforma OnsiteIQ al lavoro sfruttando Ultralytics YOLO11.

Perché scegliere Ultralytics YOLO11?#

OnsiteIQ ha scelto Ultralytics YOLO11 per la sua combinazione di precisione di rilevamento, flessibilità di addestramento e facilità con cui il team poteva costruire e iterare sui propri set di dati proprietari. Secondo il Principal Engineer Evgeny Nuger, la capacità di iniziare rapidamente, costruendo un dataset, eseguendo il trainer e iterando sui risultati, è stata significativamente più veloce rispetto alla creazione di un'infrastruttura personalizzata da zero, ed è stata uno dei motivi principali per cui il team è passato a Ultralytics.

Poiché i dati di addestramento di OnsiteIQ sono proprietari, catturati direttamente da cantieri attivi ed etichettati secondo l'ontologia dell'azienda, il team gestisce la propria infrastruttura su AWS, utilizzando il pacchetto Python di Ultralytics per eseguire l'addestramento e mantenere i modelli aggiornati. Questo approccio offre a OnsiteIQ il controllo completo sui propri dati beneficiando al contempo delle prestazioni e dell'affidabilità della famiglia di modelli YOLO.

La flessibilità dell'architettura YOLO è stata importante anche man mano che il caso d'uso di OnsiteIQ si è evoluto. Partendo da un singolo modello di segmentazione, il team si sta ora orientando verso un approccio ensemble man mano che l'ontologia cresce, una progressione naturale che il framework YOLO supporta senza richiedere una modifica fondamentale alla pipeline sottostante.

L'impatto dell'intelligenza edile su scala#

OnsiteIQ ha condotto studi d'impatto con i propri clienti per quantificare i miglioramenti operativi derivanti dall'implementazione della sua piattaforma. In questi studi sono emerse diverse metriche coerenti:

• Risoluzione delle controversie 3 volte più rapida. L'81% degli utenti ha riportato una risoluzione delle controversie più rapida, con una diminuzione media di 3 volte del tempo di risoluzione e casi fino a 7 volte più veloci a seconda della fase e della complessità del progetto. Con un record visivo continuo e geolocalizzato di ogni area del cantiere, le parti interessate possono identificare rapidamente quando e dove è sorto un problema, riducendo il tempo sprecato in comunicazioni avanti e indietro tra i subappaltatori.

• Risparmi sui costi imprevisti compresi tra 25.000$ e 400.000$. I clienti hanno riferito di aver evitato tra 25.000$ e 400.000$ di costi imprevisti per progetto, individuando i problemi di sequenza e i rischi prima che degenerassero.

• Riduzione del 20% dei ritardi di progetto. Dato che la maggior parte dei progetti di costruzione termina in ritardo rispetto alla tabella di marcia, una riduzione del 20% dei ritardi rappresenta un miglioramento significativo nella prevedibilità della consegna e nella realizzazione dei ricavi.

• Aumento del 24% nella prevedibilità delle consegne. Il 78% degli utenti ha segnalato una maggiore prevedibilità nella consegna dei progetti, con un aumento medio del 24%, offrendo a proprietari e sviluppatori una base più affidabile per la pianificazione finanziaria e la rendicontazione agli stakeholder.

Complessivamente, la piattaforma funge anche da registro patrimoniale a lungo termine. Una volta completata la costruzione, i facility manager possono utilizzare le immagini di OnsiteIQ per comprendere cosa si trova dietro i muri, individuare le tubazioni o investigare sui problemi dell'edificio, senza congetture o lavori esplorativi invasivi.

Visibilità continua lungo l'intero ciclo di vita del progetto#

OnsiteIQ sta risolvendo un problema informativo fondamentale nell'edilizia. I grandi progetti comportano capitali ingenti, un coordinamento complesso tra più mestieri e una forte esposizione finanziaria ai ritardi. Combinando l'acquisizione a 360 gradi con una pipeline di intelligenza artificiale basata su Ultralytics YOLO11, OnsiteIQ offre ai team di progetto la visibilità di cui hanno bisogno per mantenere i progetti sulla giusta strada, dal primo giorno di scavo fino alla consegna e oltre.

I risultati sono misurabili: controversie risolte tre volte più rapidamente, ritardi ridotti di un quinto e centinaia di migliaia di dollari di costi imprevisti evitati per progetto. Mentre l'ontologia di OnsiteIQ continua a espandersi e la sua architettura a modello ensemble si sviluppa, Ultralytics YOLO rimane al centro di una piattaforma costruita per portare intelligenza affidabile e continua in ogni cantiere.

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