A OnsiteIQ criou uma plataforma de inteligência para construção civil baseada no Ultralytics YOLO11, executando modelos de segmentação em canteiros de obras capturados em 360 graus para detectar o progresso da construção, riscos de segurança e problemas operacionais em tempo real, reduzindo os atrasos nos projetos em 20%.
Na construção civil, as lacunas de informação custam caro. Quando um projeto fica atrasado, pode levar semanas para identificar a causa, atribuir responsabilidades e chegar a um acordo sobre uma solução entre proprietários, incorporadoras e subempreiteiros. Enquanto isso, os atrasos se acumulam, os orçamentos encolhem e a receita diminui. Para um hotel cuja entrega atrasa dois meses, essa lacuna pode representar uma parcela significativa do retorno sobre o investimento originalmente projetado.
O problema central é a falta de visibilidade. Os projetos de construção envolvem dezenas de equipes trabalhando simultaneamente em canteiros de obras grandes e complexos. Sem um registro contínuo e confiável do que foi concluído, quando e por quem, é difícil resolver disputas rapidamente e prever o progresso com precisão.
A OnsiteIQ foi criada para resolver essa lacuna. A empresa mobiliza uma rede de especialistas em captura de imagens em canteiros de obras ativos, registrando 100% de cada canteiro com câmeras de 360 graus, em intervalos semanais, quinzenais ou diários, conforme o projeto.
Em seguida, essas imagens são transformadas em imagens geolocalizadas e processadas por um pipeline de IA proprietário que detecta o progresso da construção, sinaliza riscos de segurança e revela informações operacionais, tudo com a tecnologia do Ultralytics YOLO11.
Levando inteligência para construção civil a cada canteiro de obras#
A OnsiteIQ oferece inteligência para construção civil a proprietários e incorporadoras do setor imobiliário. Até hoje, a OnsiteIQ monitorou mais de 3.000 projetos em mais de 200 cidades dos EUA e do Canadá, abrangendo mais de US$ 34 bilhões em novos empreendimentos. Sua plataforma permite que as equipes de projeto entendam o que está acontecendo em um canteiro de obras quase em tempo real, sem precisar estar fisicamente presentes. Uma equipe que gerencia um empreendimento de um milhão de pés quadrados pode analisar todo o canteiro em um único dia útil, com informações geradas por IA sobre o progresso em cada andar, por equipe e por área.
A plataforma foi concebida em torno de uma proposta de valor simples: garantir que o capital investido alcance o resultado esperado, dentro do prazo e do orçamento. Os atrasos na construção têm impacto financeiro direto. Se um hotel for entregue com dois meses de atraso, a receita perdida com quartos nesse período reduz diretamente o retorno sobre o investimento do projeto. A OnsiteIQ oferece às equipes de projeto a visibilidade necessária para detectar problemas de sequência antecipadamente. Por exemplo, permite identificar que a instalação de placas de gesso está adiantada em relação ao cronograma e alertar as equipes de elétrica e hidráulica para manterem o ritmo, antes que esses problemas provoquem atrasos maiores.
Além de acompanhar o progresso, a plataforma também oferece suporte ao monitoramento de segurança e riscos. Detectar extintores de incêndio, alarmes de incêndio, infiltrações de água e outras condições do canteiro dá às equipes de projeto uma camada adicional de supervisão que, de outra forma, exigiria inspeções presenciais específicas.
O desafio de acompanhar o progresso em um canteiro de obras em constante mudança#
Os canteiros de obras são ambientes dinâmicos. O mesmo espaço muda completamente em cada fase de um projeto, da escavação e da superestrutura até a instalação inicial dos sistemas mecânicos, elétricos e hidráulicos, o drywall e os interiores finalizados. Acompanhar o que foi concluído e o que ainda falta exige um sistema capaz de entender simultaneamente o estado visual do canteiro em todas essas fases.
As abordagens manuais para esse problema, como visitas ao canteiro, relatórios de progresso e envio de fotos, costumam exigir muito trabalho, ser inconsistentes e ser difíceis de ampliar para projetos grandes ou complexos.
Para a OnsiteIQ, o desafio era criar um sistema de detecção capaz de identificar com precisão classes específicas da construção civil em centenas de milhares de imagens por projeto, em condições que variam significativamente conforme o canteiro, a iluminação e a fase. O sistema precisava ser rápido o suficiente para processar grandes volumes de imagens em segundo plano, preciso o bastante para apoiar decisões financeiras e operacionais e flexível o bastante para acompanhar a expansão contínua da ontologia de classes detectáveis da empresa.
Como a OnsiteIQ usa o Ultralytics YOLO11#
O pipeline de IA da OnsiteIQ é baseado na segmentação do Ultralytics YOLO11 e processa todas as imagens capturadas em um canteiro de obras. O sistema usa uma ontologia proprietária, um sistema estruturado de conhecimento de classes da construção civil criado e mantido pela OnsiteIQ, como base para o treinamento e a detecção dos modelos. Como explica o gerente principal de produto Rammohan Adabala, a ontologia é o que torna as detecções adequadas para a tomada de decisões: as classes são definidas tanto pelo estado quanto pelo objeto, para que o sistema diferencie placas de gesso instaladas daquelas que já receberam fita ou pintura. Essa distinção permite agregar detecções por imagem e obter informações de progresso que os proprietários podem usar.
O pipeline funciona em duas etapas:
• Detecção no nível da 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 da construção civil presentes na imagem. A ontologia abrange uma ampla variedade de classes em todas as fases da construção, desde superestruturas de concreto aparente e instalações iniciais de sistemas mecânicos, elétricos e hidráulicos até placas de gesso sem pintura, superfícies acabadas e eletrodomésticos instalados. Detectar uma geladeira ou um forno, por exemplo, informa ao sistema que uma unidade residencial ou hoteleira chegou à etapa de acabamento.
• Agregação em informações úteis. As detecções individuais das imagens são agregadas em todo o conjunto de dados de um projeto, gerando métricas de progresso por andar e por equipe. Essas métricas alimentam os painéis de acompanhamento do progresso, análise de cronograma, análise de riscos e segurança da plataforma, que apresentam os resultados diretamente a proprietários, incorporadoras e gerentes de projeto.
O uso da segmentação oferece à OnsiteIQ informações espaciais mais detalhadas do que a detecção baseada apenas em caixas delimitadoras. À medida que a ontologia da empresa se expande, a OnsiteIQ também desenvolve uma arquitetura de ensemble que combina um modelo de segmentação com um classificador, permitindo que o sistema melhore a precisão com mais eficiência à medida que o conjunto de classes cresce, algo que um único modelo não permitiria.
Fig. 1. Plataforma OnsiteIQ em operação, usando o Ultralytics YOLO11.
Por que escolher o Ultralytics YOLO11?#
A OnsiteIQ escolheu o Ultralytics YOLO11 pela combinação de precisão de detecção, flexibilidade de treinamento e facilidade para a equipe criar e iterar em seus próprios conjuntos de dados proprietários. Segundo o engenheiro principal Evgeny Nuger, começar rapidamente, criar um conjunto de dados, executar o treinador e iterar nos resultados foi significativamente mais rápido do que criar uma infraestrutura personalizada do zero, e esse foi um dos principais motivos que levaram a equipe a adotar o Ultralytics.
Como os dados de treinamento da OnsiteIQ são proprietários, capturados diretamente em canteiros de obras ativos e rotulados de acordo com a ontologia própria da empresa, a equipe gerencia sua própria infraestrutura na AWS e usa o pacote Ultralytics para Python para executar o treinamento e manter os modelos atualizados. Essa abordagem dá à OnsiteIQ controle total sobre seus dados, além de permitir que aproveite o desempenho e a confiabilidade da família de modelos YOLO.
A flexibilidade da arquitetura YOLO também foi importante à medida que o caso de uso da OnsiteIQ evoluiu. A equipe começou com um único modelo de segmentação e agora avança para uma abordagem de ensemble à medida que a ontologia cresce. Essa evolução natural é compatível com o framework YOLO e não exige uma mudança fundamental no pipeline subjacente.
O impacto da inteligência para construção civil em grande escala#
A OnsiteIQ realizou estudos de impacto com seus clientes para quantificar as melhorias operacionais decorrentes da implantação da plataforma. Esses estudos revelaram várias métricas consistentes:
• Resolução de disputas 3 vezes mais rápida. 81% dos usuários relataram uma resolução mais rápida de disputas, com uma redução média de 3 vezes no tempo de resolução e casos até 7 vezes 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 surgiu um problema, reduzindo o tempo gasto em idas e vindas entre as equipes.
• Economia de US$ 25.000 a US$ 400.000 em custos excedentes. Os clientes relataram ter evitado entre US$ 25.000 e US$ 400.000 em custos excedentes por projeto ao identificar problemas de sequência e riscos antes que se agravassem.
• Redução de 20% nos atrasos de projetos. Como a maioria dos projetos de construção termina atrasada, uma redução de 20% nos atrasos representa uma melhora significativa na previsibilidade das entregas e na realização da receita.
• Aumento de 24% na previsibilidade das entregas. 78% dos usuários relataram uma melhora na previsibilidade das entregas dos projetos, com um aumento médio de 24%, oferecendo a proprietários e incorporadoras uma base mais confiável para o planejamento financeiro e a prestação de contas às partes interessadas.
No geral, a plataforma também funciona como um registro patrimonial de longo prazo. Após a conclusão da construção, os gestores de instalações podem usar as imagens da OnsiteIQ para entender o que há atrás das paredes, localizar tubulações ou investigar problemas no edifício, sem precisar fazer suposições ou obras exploratórias que causem transtornos.
Visibilidade contínua durante todo o ciclo de vida do projeto#
A OnsiteIQ está resolvendo um problema fundamental de informação na construção civil. Projetos de grande porte envolvem um capital significativo, coordenação complexa entre várias equipes e grande exposição financeira a atrasos. Ao combinar capturas em 360 graus com um pipeline de IA baseado no Ultralytics YOLO11, a OnsiteIQ oferece às equipes de projeto a visibilidade necessária para manter os projetos no prazo, desde o primeiro dia de escavação até a entrega e além.
Os resultados são mensuráveis: disputas resolvidas três vezes mais rápido, atrasos reduzidos em um quinto e centenas de milhares de dólares em custos excedentes evitados por projeto. À medida que a ontologia da OnsiteIQ continua a se expandir e sua arquitetura de modelos de ensemble evolui, o Ultralytics YOLO permanece no centro de uma plataforma criada para levar inteligência confiável e contínua a todos os canteiros de obras.
Quer saber mais sobre IA visual para construção civil e infraestrutura? Descubra nossas opções de licenciamento para levar soluções de visão computacional aos seus projetos. Visite nosso repositório no GitHub e participe da nossa comunidade.
