A OnsiteIQ reduz os atrasos de projetos em 20% com o Ultralytics YOLO11

Na construção civil, lacunas de informação saem caras. Quando um projeto atrasa, identificar a causa, atribuir responsabilidade e chegar a um acordo sobre uma resolução entre proprietários, incorporadores e subempreiteiros pode levar semanas. Enquanto isso, os atrasos se acumulam, os orçamentos diminuem e a receita é perdida. Para um hotel atrasado em dois meses, essa lacuna pode representar uma parcela significativa do retorno sobre o investimento inicialmente projetado.

O problema central é a visibilidade. Os projetos de construção envolvem dezenas de frentes de trabalho simultâneas em canteiros amplos e complexos. Sem um registro confiável e contínuo do que foi concluído, quando e por quem, as disputas são difíceis de resolver rapidamente e o progresso torna-se difícil de prever com precisão.

A OnsiteIQ foi criada para preencher essa lacuna. A empresa mobiliza uma rede de especialistas em captura para canteiros de obras ativos, registrando 100% de cada obra usando câmeras de 360 graus em uma frequência semanal, quinzenal ou diária, dependendo do projeto.

Essa filmagem é então transformada em imagens geolocalizadas e processada por um pipeline de IA proprietário que detecta o andamento da construção, sinaliza riscos de segurança e revela percepções operacionais, tudo isso impulsionado pelo Ultralytics YOLO11.

Levando inteligência para a construção civil em todos os canteiros de obras#

A OnsiteIQ fornece inteligência de construção para proprietários e incorporadores imobiliários. Até o momento, a OnsiteIQ monitorou mais de 3.000 projetos em mais de 200 cidades nos EUA e no Canadá, cobrindo mais de US$ 34 bilhões em novos empreendimentos. Sua plataforma oferece às equipes de projeto a capacidade de entender o que está acontecendo em um canteiro de obras em tempo quase real, sem a necessidade de presença física. Uma equipe de projeto que gerencia um empreendimento de um milhão de pés quadrados pode revisar todo o canteiro em um único dia útil, com percepções geradas por IA sobre o progresso por andar, por empreitada e por área.

A plataforma foi desenhada em torno de uma proposta de valor direta: garantir que o capital investido alcance o resultado pretendido, dentro do prazo e do orçamento. Atrasos na construção têm um impacto financeiro direto. Se um hotel for entregue com dois meses de atraso, a receita de hospedagem perdida nesse período afeta diretamente o retorno sobre o investimento do projeto. A OnsiteIQ oferece às equipes de projeto a visibilidade necessária para detectar problemas de sequência precocemente, por exemplo, identificando que o acabamento de drywall está adiantado e alertando as equipes de elétrica e hidráulica para manterem o ritmo, antes que esses problemas gerem atrasos maiores.

Além do rastreamento de progresso, a plataforma também dá suporte ao monitoramento de segurança e riscos. A detecção de extintores de incêndio, alarmes de incêndio, infiltração de água e outras condições do canteiro oferece às equipes de projeto uma camada adicional de supervisão que, de outra forma, exigiria rondas de inspeção presenciais dedicadas.

O desafio de rastrear o progresso em um canteiro de obras em constante evolução#

Os canteiros de obras são ambientes dinâmicos. O mesmo espaço parece completamente diferente em cada fase de um projeto, desde a escavação e superestrutura até instalações hidráulicas e elétricas preliminares, drywall e interiores acabados. Rastrear o que foi concluído e o que não foi exige um sistema capaz de compreender o estado visual de um canteiro em todas essas fases simultaneamente.

Abordagens manuais para esse problema, como visitas ao canteiro, relatórios de progresso e envio de fotos, costumam exigir muito trabalho, ser inconsistentes e difíceis de escalar em projetos grandes ou complexos.

Para a OnsiteIQ, o desafio era construir um sistema de detecção capaz de identificar classes específicas da construção com precisão em centenas de milhares de imagens por projeto, em condições que variam significativamente por canteiro, iluminação e fase. O sistema precisava ser rápido o suficiente para processar grandes volumes de imagens em segundo plano, preciso o suficiente para apoiar a tomada de decisões financeiras e operacionais, e flexível o suficiente para se expandir à medida que a ontologia de classes detectáveis da empresa continuasse a crescer.

Como a OnsiteIQ usa o Ultralytics YOLO11#

O pipeline de IA da OnsiteIQ é construído em torno da segmentação do Ultralytics YOLO11, rodando em cada imagem capturada em um canteiro de obras. O sistema usa uma ontologia proprietária — um sistema de conhecimento estruturado de classes de construção criado e mantido pela OnsiteIQ — como base para o treinamento e a detecção do modelo. Como descreve o Principal Product Manager Rammohan Adabala, a ontologia é o que torna as detecções confiáveis para tomada de decisão: as classes são definidas tanto pelo estado quanto pelo objeto, de modo que o sistema distingue o drywall que foi instalado daquele que recebeu fita ou pintura. Essa distinção é o que permite que detecções em nível de imagem se integrem em um progresso sobre o qual o proprietário pode agir.

O pipeline funciona em duas etapas:

• Detecção em nível de imagem. Cada imagem de 360 graus capturada em um canteiro de obras é processada pelo modelo de segmentação YOLO11, que detecta e classifica os elementos de construção presentes na imagem. A ontologia abrange uma ampla gama de classes em todas as fases da construção, desde a superestrutura de concreto bruto e instalações preliminares até drywall sem pintura, superfícies acabadas e eletrodomésticos instalados. Detectar uma geladeira ou um fogão, por exemplo, indica ao sistema que uma unidade residencial ou hoteleira atingiu a fase de acabamento.

• Agregação em percepções. Detecções de imagens individuais são agregadas em todo o conjunto de dados de um projeto, produzindo métricas de progresso por andar e por empreitada. Essas métricas alimentam o rastreamento de progresso da plataforma, análises de cronograma, análises de risco e painéis de segurança, que são disponibilizados diretamente para proprietários, incorporadores e gerentes de projeto.

O uso de segmentação oferece à OnsiteIQ informações espaciais mais ricas do que a detecção apenas por caixa delimitadora. À medida que a ontologia da empresa se expande, a OnsiteIQ também está desenvolvendo uma arquitetura de ensemble que combina um modelo de segmentação com um classificador, permitindo que o sistema melhore a precisão em um conjunto crescente de classes de forma mais eficiente do que um único modelo permitiria.

Fig 1. Plataforma OnsiteIQ em funcionamento aproveitando o Ultralytics YOLO11.

Por que escolher o Ultralytics YOLO11?#

A OnsiteIQ escolheu o Ultralytics YOLO11 por sua combinação de precisão de detecção, flexibilidade de treinamento e facilidade com que a equipe podia construir e iterar sobre seus próprios conjuntos de dados proprietários. De acordo com o Principal Engineer Evgeny Nuger, a capacidade de começar rapidamente — criando um conjunto de dados, executando o treinador e iterando sobre os resultados — foi significativamente mais rápida do que construir uma infraestrutura personalizada do zero, e foi um dos principais motivos pelos quais a equipe migrou para o Ultralytics.

Como os dados de treinamento da OnsiteIQ são proprietários, capturados diretamente de canteiros de obras ativos e rotulados de acordo com a ontologia própria da empresa, a equipe gerencia sua própria infraestrutura na AWS, utilizando o pacote Python do Ultralytics para executar o treinamento e manter os modelos atualizados. Essa abordagem dá à OnsiteIQ controle total sobre seus dados, ao mesmo tempo em que se beneficia do desempenho e da confiabilidade da família de modelos YOLO.

A flexibilidade da arquitetura YOLO também tem sido importante à medida que o caso de uso da OnsiteIQ evolui. Começando com um único modelo de segmentação, a equipe agora está caminhando para uma abordagem de ensemble conforme a ontologia cresce — uma progressão natural que o framework YOLO suporta sem exigir uma mudança fundamental no pipeline subjacente.

O impacto da inteligência de construção em escala#

A OnsiteIQ conduziu estudos de impacto com seus clientes para quantificar as melhorias operacionais decorrentes da implantação de sua plataforma. Nesses estudos, várias métricas consistentes surgiram:

• Resolução de disputas 3x mais rápida. 81% dos usuários relataram resolução de disputas mais rápida, com uma redução média de 3x no tempo de resolução e casos até 7x mais rápidos, dependendo da fase e da complexidade do projeto. Com um registro visual contínuo e geolocalizado de cada área do canteiro, as partes interessadas podem identificar rapidamente quando e onde um problema surgiu, reduzindo o tempo gasto em trocas de mensagens e idas e vindas entre as equipes

• Economia de US$ 25.000 a US$ 400.000 em estouros de orçamento. Os clientes relataram ter evitado entre US$ 25.000 e US$ 400.000 em estouros de custos por projeto ao detectar problemas de sequência e riscos antes que eles se agravassem.

• Redução de 20% nos atrasos de projetos. Considerando que a maioria dos projetos de construção termina após o prazo, uma redução de 20% nos atrasos representa uma melhoria significativa na previsibilidade de entrega e na realização de receita.

• Aumento de 24% na previsibilidade de entrega. 78% dos usuários relataram melhor previsibilidade na entrega de projetos, com um aumento médio de 24%, proporcionando aos proprietários e incorporadores uma base mais confiável para planejamento financeiro e relatórios para as partes interessadas.

No geral, a plataforma também serve como um registro de ativos de longo prazo. Após a conclusão da construção, os gestores de instalações podem usar as imagens da OnsiteIQ para entender o que está por trás das paredes, localizar tubulações ou investigar problemas no edifício, sem adivinhações ou trabalhos exploratórios destrutivos.

Visibilidade contínua em todo o ciclo de vida do projeto#

A OnsiteIQ está resolvendo um problema fundamental de informação na construção civil. Projetos grandes envolvem capital significativo, coordenação complexa entre vários ofícios e alta exposição financeira a atrasos. Ao combinar a captura em 360 graus com um pipeline de IA construído sobre o Ultralytics YOLO11, a OnsiteIQ oferece às equipes de projeto a visibilidade necessária para manter os projetos nos trilhos, desde o primeiro dia de escavação até a entrega das chaves e além.

Os resultados são mensuráveis: disputas resolvidas três vezes mais rápido, atrasos reduzidos em um quinto e centenas de milhares de dólares em estouros de custos evitados por projeto. À medida que a ontologia da OnsiteIQ continua a se expandir e sua arquitetura de modelo em ensemble se desenvolve, o Ultralytics YOLO permanece no núcleo de uma plataforma construída para trazer inteligência confiável e contínua a cada canteiro de obras.

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