OnsiteIQ ha sviluppato una piattaforma di intelligence per l'edilizia basata su Ultralytics YOLO11, che esegue modelli di segmentazione su cantieri acquisiti a 360 gradi per rilevare in tempo reale l'avanzamento dei lavori, i rischi per la sicurezza e i problemi operativi, riducendo del 20% i ritardi dei progetti.
Nell'edilizia, le lacune informative hanno costi elevati. Quando un progetto è in ritardo, identificare la causa, attribuire le responsabilità e concordare una soluzione tra proprietari, sviluppatori e subappaltatori può richiedere settimane. Nel frattempo, i ritardi si accumulano, i budget si riducono e i ricavi vanno persi. Per un hotel la cui consegna è ritardata di due mesi, questa lacuna può rappresentare una parte significativa del ritorno sull'investimento inizialmente previsto.
Il problema principale è la visibilità. I progetti edilizi coinvolgono decine di professionisti e imprese che lavorano simultaneamente su cantieri grandi e complessi. Senza un registro affidabile e continuo di cosa è stato completato, quando e da chi, le controversie 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 nell'acquisizione di immagini presso cantieri attivi, acquisendo il 100% di ogni cantiere con telecamere a 360 gradi secondo una cadenza settimanale, bisettimanale o giornaliera, a seconda del progetto.
Queste riprese vengono quindi trasformate in immagini geolocalizzate ed elaborate tramite una pipeline proprietaria di AI che rileva l'avanzamento dei lavori, segnala i rischi per la sicurezza e mette in evidenza informazioni operative, il tutto basato su Ultralytics YOLO11.
Portare l'intelligence per l'edilizia in ogni cantiere#
OnsiteIQ fornisce intelligence per l'edilizia a proprietari e sviluppatori immobiliari. Finora, OnsiteIQ ha monitorato oltre 3.000 progetti in più di 200 città negli Stati Uniti e in Canada, coprendo oltre 34 miliardi di dollari di nuove costruzioni. La sua piattaforma consente ai team di progetto di capire cosa sta accadendo in un cantiere quasi in tempo reale, senza dover essere fisicamente presenti. Un team che gestisce uno sviluppo di un milione di piedi quadrati può esaminare l'intero cantiere in una sola giornata lavorativa, con informazioni generate dall'AI sull'avanzamento per piano, per tipologia di lavoro e per area.
La piattaforma è progettata attorno a una proposta di valore semplice: fare in modo che il capitale investito raggiunga il risultato previsto, nei tempi e nei limiti di budget. I ritardi nell'edilizia hanno un impatto finanziario diretto. Se un hotel viene consegnato con due mesi di ritardo, i ricavi persi dalle camere durante quel periodo incidono direttamente sul ritorno sull'investimento del progetto. OnsiteIQ offre ai team di progetto la visibilità necessaria per individuare tempestivamente i problemi di sequenziamento, ad esempio rilevando che la finitura del cartongesso è in anticipo rispetto al programma e avvisando le squadre elettriche e idrauliche di mantenere il passo, prima che questi problemi causino ritardi più estesi.
Oltre al monitoraggio dell'avanzamento, la piattaforma supporta anche il monitoraggio della sicurezza e dei rischi. Rilevare estintori, allarmi antincendio, infiltrazioni d'acqua e altre condizioni del cantiere offre ai team di progetto un ulteriore livello di supervisione che altrimenti richiederebbe appositi sopralluoghi di persona.
La difficoltà di monitorare l'avanzamento in un cantiere in continua evoluzione#
I cantieri sono ambienti dinamici. Lo stesso spazio appare completamente diverso in ogni fase di un progetto, dagli scavi e dalla struttura portante fino agli impianti allo stato grezzo, al cartongesso e agli interni finiti. Monitorare ciò che è stato completato e ciò che non lo è richiede un sistema in grado di comprendere lo stato visivo di un cantiere in tutte queste fasi contemporaneamente.
Gli approcci manuali a questo problema, come i sopralluoghi, i rapporti sull'avanzamento e l'invio di fotografie, richiedono spesso molto lavoro, sono incoerenti e difficili da estendere a progetti grandi o complessi.
Per OnsiteIQ, la sfida consisteva nel creare un sistema di rilevamento capace di identificare con precisione classi specifiche dell'edilizia in centinaia di migliaia di immagini per progetto, in condizioni che variano notevolmente a seconda del cantiere, dell'illuminazione e della fase. Il sistema doveva essere abbastanza veloce da elaborare grandi volumi di immagini in background, abbastanza preciso da supportare decisioni finanziarie e operative e abbastanza flessibile da espandersi con la continua crescita dell'ontologia delle classi rilevabili dell'azienda.
Come OnsiteIQ utilizza Ultralytics YOLO11#
La pipeline di AI di OnsiteIQ è basata sulla segmentazione Ultralytics YOLO11, eseguita su ogni immagine acquisita in un cantiere. Il sistema utilizza un'ontologia proprietaria, ovvero un sistema strutturato di conoscenza delle classi edilizie creato e gestito da OnsiteIQ, come base per l'addestramento e il rilevamento dei modelli. Come spiega il Principal Product Manager Rammohan Adabala, è l'ontologia a rendere i rilevamenti adatti a supportare decisioni: le classi sono definite sia dallo stato sia dall'oggetto, quindi il sistema distingue il cartongesso posato da quello stuccato o tinteggiato. Questa distinzione consente di aggregare i rilevamenti a livello di immagine in un avanzamento su cui un proprietario può intervenire.
La pipeline funziona in due fasi:
• Rilevamento a livello di immagine. Ogni immagine a 360 gradi acquisita in un cantiere viene elaborata dal modello di segmentazione YOLO11, che rileva e classifica gli elementi edilizi presenti nell'immagine. L'ontologia comprende un'ampia gamma di classi relative a ogni fase dell'edilizia, dalla struttura portante in calcestruzzo grezzo e dagli impianti allo stato grezzo fino al cartongesso non tinteggiato, alle superfici finite e agli elettrodomestici installati. Rilevare un frigorifero o un forno, ad esempio, indica al sistema che un'unità residenziale o ricettiva ha raggiunto la fase delle finiture.
• Aggregazione in informazioni utili. I singoli rilevamenti sulle immagini vengono aggregati sull'intero dataset di un progetto, producendo metriche di avanzamento a livello di piano e di tipologia di lavoro. Queste metriche alimentano le funzionalità di monitoraggio dell'avanzamento, analisi della pianificazione, analisi dei rischi e dashboard per la sicurezza della piattaforma, rese direttamente disponibili a proprietari, sviluppatori e project manager.
L'utilizzo della segmentazione offre a OnsiteIQ informazioni spaziali più ricche rispetto al solo rilevamento dei riquadri di delimitazione. Con l'espansione dell'ontologia aziendale, OnsiteIQ sta inoltre sviluppando un'architettura ensemble che combina un modello di segmentazione con un classificatore, consentendo al sistema di migliorare l'accuratezza su un insieme di classi in crescita in modo più efficiente di quanto permetterebbe un singolo modello.
Fig. 1. La piattaforma OnsiteIQ all'opera con Ultralytics YOLO11.
Perché scegliere Ultralytics YOLO11?#
OnsiteIQ ha scelto Ultralytics YOLO11 per la combinazione di accuratezza del rilevamento, flessibilità di addestramento e facilità con cui il team poteva creare e iterare sui propri dataset proprietari. Secondo il Principal Engineer Evgeny Nuger, la possibilità di iniziare rapidamente, creando un dataset, eseguendo il trainer e iterando sui risultati, era significativamente più veloce rispetto alla creazione di un'infrastruttura personalizzata da zero ed è stata una delle ragioni principali per cui il team è passato a Ultralytics.
Poiché i dati di addestramento di OnsiteIQ sono proprietari, acquisiti direttamente da cantieri attivi ed etichettati secondo l'ontologia interna dell'azienda, il team gestisce la propria infrastruttura su AWS, utilizzando il pacchetto Python di Ultralytics per eseguire l'addestramento e mantenere aggiornati i modelli. Questo approccio offre a OnsiteIQ il pieno controllo 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 con l'evolversi del caso d'uso di OnsiteIQ. Partendo da un singolo modello di segmentazione, il team sta ora procedendo verso un approccio ensemble con la crescita dell'ontologia, una progressione naturale supportata dal framework YOLO senza richiedere un cambiamento fondamentale alla pipeline sottostante.
L'impatto dell'intelligence per l'edilizia su larga scala#
OnsiteIQ ha condotto studi d'impatto con i propri clienti per quantificare i miglioramenti operativi derivanti dall'implementazione della sua piattaforma. Da questi studi sono emerse diverse metriche ricorrenti:
• Risoluzione delle controversie 3 volte più rapida. L'81% degli utenti ha riferito una risoluzione più rapida delle controversie, con una riduzione media di 3 volte del tempo necessario alla risoluzione e casi fino a 7 volte più rapidi a seconda della fase e della complessità del progetto. Grazie a un registro visivo continuo e geolocalizzato di ogni area del cantiere, gli stakeholder possono identificare rapidamente quando e dove è sorto un problema, riducendo il tempo dedicato agli scambi tra le diverse squadre.
• Risparmio sui superamenti dei costi da 25.000 a 400.000 dollari. I clienti hanno riferito di aver evitato tra 25.000 e 400.000 dollari di superamenti dei costi per progetto, individuando i problemi di sequenziamento e i rischi prima che si aggravassero.
• Riduzione del 20% dei ritardi dei progetti. Considerando che la maggior parte dei progetti edilizi termina in ritardo, una riduzione del 20% dei ritardi rappresenta un miglioramento significativo nella prevedibilità delle consegne e nella realizzazione dei ricavi.
• Aumento del 24% nella prevedibilità delle consegne. Il 78% degli utenti ha riferito 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 reportistica agli stakeholder.
Nel complesso, la piattaforma funge anche da registro patrimoniale a lungo termine. Al termine della costruzione, i facility manager possono utilizzare le immagini di OnsiteIQ per capire cosa si trova dietro le pareti, localizzare le tubature o indagare sui problemi dell'edificio, senza procedere per tentativi né eseguire interventi 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 ingenti capitali, un coordinamento complesso tra diverse tipologie di lavoro e una forte esposizione finanziaria ai ritardi. Combinando l'acquisizione a 360 gradi con una pipeline di AI basata su Ultralytics YOLO11, OnsiteIQ offre ai team di progetto la visibilità necessaria per mantenere i progetti in linea, dal primo giorno degli scavi 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 superamenti dei costi evitati per progetto. Con la continua espansione dell'ontologia di OnsiteIQ e lo sviluppo della sua architettura con modello ensemble, Ultralytics YOLO rimane al centro di una piattaforma progettata per portare intelligence affidabile e continua in ogni cantiere.
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