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

OnsiteIQ ha realizzato una piattaforma di intelligence per l’edilizia basata su Ultralytics YOLO11, che esegue modelli di segmentazione nei cantieri ripresi 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.

Nel settore edile, le lacune informative costano caro. Quando un progetto è in ritardo, possono volerci settimane per individuarne la causa, assegnare le responsabilità e concordare una soluzione tra proprietari, sviluppatori e subappaltatori. Nel frattempo, i ritardi si accumulano, i budget si assottigliano e i ricavi diminuiscono. Per un hotel la cui consegna slitta di due mesi, il mancato guadagno può rappresentare una parte significativa del ritorno sull’investimento previsto inizialmente.

Il problema fondamentale è la visibilità. Nei cantieri lavorano contemporaneamente decine di professionisti di diverse specialità, distribuiti su aree vaste e complesse. Senza una registrazione affidabile e continua di cosa è stato completato, quando e da chi, è difficile risolvere rapidamente le controversie e prevedere con precisione l’avanzamento dei lavori.

OnsiteIQ è stata creata per colmare questa lacuna. L’azienda invia sul posto un team di specialisti che documenta il 100% del cantiere con telecamere a 360 gradi, a intervalli regolari settimanali, bisettimanali o giornalieri, a seconda del progetto.

I filmati vengono poi trasformati in immagini geolocalizzate ed elaborati da una pipeline di IA proprietaria che rileva l’avanzamento dei lavori, segnala i rischi per la sicurezza e mette in evidenza informazioni operative, il tutto grazie a Ultralytics YOLO11.

Portare l’intelligence per l’edilizia in ogni cantiere#

OnsiteIQ fornisce servizi di intelligence per l’edilizia a proprietari e sviluppatori immobiliari. A oggi, OnsiteIQ ha monitorato oltre 3.000 progetti in più di 200 città negli Stati Uniti e in Canada, per un valore complessivo superiore a 34 miliardi di dollari di nuove costruzioni. La piattaforma permette ai team di progetto di capire cosa accade in cantiere quasi in tempo reale, senza dover essere presenti fisicamente. Un team che gestisce uno sviluppo di un milione di piedi quadrati può esaminare l’intero sito in una sola giornata lavorativa, consultando informazioni sull’avanzamento generate dall’IA per piano, categoria professionale e area.

La piattaforma si basa su una proposta di valore semplice: assicurarsi che il capitale investito produca il risultato previsto, nei tempi e nei limiti di budget. I ritardi nei lavori hanno un impatto finanziario diretto. Se un hotel viene consegnato con due mesi di ritardo, i mancati ricavi delle camere in quel periodo incidono direttamente sul ritorno sull’investimento del progetto. OnsiteIQ offre ai team la visibilità necessaria per individuare tempestivamente i problemi di sequenziamento; per esempio, può rilevare che la finitura del cartongesso è in anticipo sulla tabella di marcia e avvisare gli impiantisti elettrici e idraulici affinché tengano il passo, prima che questi problemi causino ritardi più ampi.

Oltre a monitorare l’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 un ulteriore livello di supervisione, che altrimenti richiederebbe ispezioni in presenza dedicate.

La sfida di monitorare l’avanzamento in un cantiere in continua evoluzione#

I cantieri sono ambienti dinamici. Lo stesso spazio appare completamente diverso in ogni fase del progetto, dagli scavi e dalle strutture portanti fino alle predisposizioni degli impianti meccanici, al cartongesso e agli interni finiti. Per monitorare cosa è stato completato e cosa no serve un sistema capace di comprendere lo stato visivo del cantiere in tutte queste fasi contemporaneamente.

Gli approcci manuali a questo problema, come i sopralluoghi, i rapporti sullo stato di avanzamento e l'invio di foto, richiedono spesso molto lavoro, sono discontinui e difficili da scalare nei progetti grandi o complessi.

Per OnsiteIQ, la sfida consisteva nel creare un sistema di rilevamento capace di identificare con precisione le classi specifiche del settore edile in centinaia di migliaia di immagini per progetto, in condizioni che variano notevolmente da un cantiere all’altro, in base all’illuminazione e alla fase dei lavori. Il sistema doveva essere abbastanza veloce da elaborare grandi volumi di immagini in background, sufficientemente preciso da supportare le decisioni finanziarie e operative e abbastanza flessibile da espandersi con la continua crescita dell’ontologia delle classi rilevabili dell’azienda.

Come OnsiteIQ usa Ultralytics YOLO11#

La pipeline AI di OnsiteIQ si basa sulla segmentazione di Ultralytics YOLO11, eseguita su ogni immagine acquisita in cantiere. Il sistema usa un'ontologia proprietaria, ovvero un sistema strutturato di 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, l'ontologia rende i rilevamenti utili per prendere decisioni: le classi sono definite sia in base allo stato sia in base all'oggetto, così il sistema distingue il cartongesso appena montato da quello stuccato o tinteggiato. Questa distinzione consente di aggregare i rilevamenti a livello di immagine in dati sullo stato di avanzamento su cui il committente può agire.

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 costruttivi presenti nell'immagine. L'ontologia comprende un'ampia gamma di classi per ogni fase della costruzione, dalle strutture portanti in calcestruzzo grezzo e dagli impianti MEP allo stato grezzo fino al cartongesso non verniciato, alle superfici finite e agli elettrodomestici installati. Rilevare, per esempio, un frigorifero o un forno indica al sistema che un'unità residenziale o ricettiva ha raggiunto la fase delle finiture.
• Aggregazione in informazioni utili. I rilevamenti delle singole immagini vengono aggregati sull'intero dataset di un progetto, generando metriche di avanzamento per piano e per categoria di lavorazione. Queste metriche alimentano le funzioni di monitoraggio dell'avanzamento, analisi della pianificazione, analisi dei rischi e i dashboard di sicurezza della piattaforma, accessibili direttamente a proprietari, sviluppatori e project manager.

La segmentazione fornisce a OnsiteIQ informazioni spaziali più ricche rispetto al solo rilevamento tramite riquadri di delimitazione. Con l’espansione dell’ontologia aziendale, OnsiteIQ sta inoltre sviluppando un’architettura a 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 rispetto a un singolo modello.

Fig. 1. La piattaforma OnsiteIQ in azione con Ultralytics YOLO11.

Perché scegliere Ultralytics YOLO11?#

OnsiteIQ ha scelto Ultralytics YOLO11 per la combinazione di accuratezza di rilevamento, flessibilità di addestramento e facilità con cui il team poteva creare e perfezionare i propri set di dati proprietari. Secondo il Principal Engineer Evgeny Nuger, iniziare rapidamente creando un set di dati, eseguendo l’addestramento e iterando sui risultati si è rivelato decisamente più veloce che sviluppare da zero un’infrastruttura personalizzata ed è stato uno dei motivi principali per cui il team è passato a Ultralytics.

Poiché i dati di addestramento di OnsiteIQ sono proprietari, acquisiti direttamente nei cantieri attivi e annotati secondo l’ontologia aziendale, il team gestisce la propria infrastruttura su AWS e usa il pacchetto Python Ultralytics per eseguire l’addestramento e mantenere aggiornati i modelli. Questo approccio offre a OnsiteIQ il pieno controllo sui dati, consentendole al contempo di beneficiare delle prestazioni e dell’affidabilità della famiglia di modelli YOLO.

La flessibilità dell’architettura YOLO è stata importante anche con l’evoluzione del caso d’uso di OnsiteIQ. Dopo aver iniziato con un unico modello di segmentazione, il team sta ora sviluppando un approccio a ensemble con la crescita dell’ontologia: un’evoluzione naturale supportata dal framework YOLO senza dover modificare radicalmente la pipeline di base.

L’impatto dell’intelligence per l’edilizia su larga scala#

OnsiteIQ ha condotto studi d’impatto con i clienti per quantificare i miglioramenti operativi derivanti dall’adozione della piattaforma. Da questi studi sono emerse diverse metriche ricorrenti:

• Risoluzione delle controversie 3 volte più rapida. L'81% degli utenti ha segnalato una risoluzione più rapida delle controversie, con una riduzione media di 3 volte dei tempi e casi risolti fino a 7 volte più rapidamente, a seconda della fase e della complessità del progetto. Grazie a una registrazione visiva continua e geolocalizzata di ogni area del cantiere, le parti interessate possono individuare rapidamente quando e dove è sorto un problema, riducendo il tempo dedicato agli scambi continui tra le diverse imprese.
• Risparmi sui costi aggiuntivi da 25.000 a 400.000 $. I clienti hanno riferito di aver evitato costi aggiuntivi compresi tra 25.000 e 400.000 $ per progetto, individuando problemi di sequenziamento e rischi prima che si aggravassero.
• Riduzione del 20% dei ritardi di progetto. Considerato che la maggior parte dei progetti di costruzione termina in ritardo rispetto alla pianificazione, una riduzione del 20% dei ritardi rappresenta un miglioramento significativo nella prevedibilità delle consegne e nella realizzazione dei ricavi.
• Aumento del 24% della prevedibilità delle consegne. Il 78% degli utenti ha segnalato un miglioramento nella prevedibilità delle consegne 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.

Nel complesso, la piattaforma funge anche da archivio di lungo periodo del cantiere. A lavori ultimati, i facility manager possono usare le immagini di OnsiteIQ per capire cosa si trova dietro le pareti, localizzare le tubazioni o indagare sui problemi dell’edificio, senza procedere per tentativi o effettuare saggi invasivi.

Visibilità continua durante l’intero ciclo di vita del progetto#

OnsiteIQ risolve un problema informativo fondamentale del settore edile. I grandi progetti richiedono ingenti capitali, un coordinamento complesso tra più categorie professionali e comportano un’esposizione finanziaria elevata ai ritardi. Combinando le riprese a 360 gradi con una pipeline di IA basata su Ultralytics YOLO11, OnsiteIQ offre ai team di progetto la visibilità necessaria per mantenere i lavori nei tempi previsti, 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 aggiuntivi evitati per progetto. Con la continua espansione dell’ontologia di OnsiteIQ e lo sviluppo della sua architettura a ensemble, Ultralytics YOLO resta al centro di una piattaforma progettata per fornire informazioni affidabili e continue in ogni cantiere.

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