A OnsiteIQ criou uma plataforma de inteligência para a construção civil baseada no Ultralytics YOLO11, executando modelos de segmentação em locais de obra monitorizados em 360 graus para detetar o progresso da construção, riscos de segurança e problemas operacionais em tempo real, reduzindo os atrasos dos projetos em 20%.
Na construção civil, as lacunas de informação são dispendiosas. Quando um projeto se atrasa, identificar a causa, atribuir responsabilidades e chegar a acordo sobre uma resolução entre proprietários, promotores e subempreiteiros pode levar semanas. Entretanto, os atrasos acumulam-se, os orçamentos são consumidos e as receitas perdem-se. Num hotel atrasado dois meses, essa lacuna pode representar uma parte significativa do retorno do investimento inicialmente projetado.
O problema central é a visibilidade. Os projetos de construção envolvem dezenas de especialidades a trabalhar em simultâneo em locais amplos e complexos. Sem um registo fiável e contínuo do que foi concluído, quando e por quem, é difícil resolver rapidamente os litígios e prever o progresso com precisão.
A OnsiteIQ foi criada para colmatar essa lacuna. A empresa implementa uma rede de especialistas em captura em locais de obra ativos, captando 100% de cada local com câmaras de 360 graus numa cadência semanal, quinzenal ou diária, consoante o projeto.
As imagens são então transformadas em imagens geolocalizadas e processadas através de um pipeline de IA proprietário que deteta o progresso da construção, sinaliza riscos de segurança e revela informações operacionais, tudo baseado no Ultralytics YOLO11.
Levar a inteligência para a construção a todos os locais de obra#
A OnsiteIQ fornece inteligência para a construção a proprietários e promotores imobiliários. Até à data, a OnsiteIQ monitorizou mais de 3.000 projetos em mais de 200 cidades nos EUA e no Canadá, abrangendo mais de 34 mil milhões de dólares em novos empreendimentos. A sua plataforma permite às equipas de projeto compreender o que está a acontecer num local de obra quase em tempo real, sem terem de estar fisicamente presentes. Uma equipa de projeto responsável por um empreendimento de um milhão de pés quadrados pode analisar todo o local num único dia de trabalho, com informações geradas por IA sobre o progresso por piso, especialidade e área.
A plataforma foi concebida em torno de uma proposta de valor simples: garantir que o capital investido alcança o resultado pretendido, dentro do prazo e do orçamento. Os atrasos na construção têm um impacto financeiro direto. Se um hotel for entregue com dois meses de atraso, as receitas perdidas dos quartos durante esse período reduzem diretamente o retorno do investimento do projeto. A OnsiteIQ dá às equipas de projeto a visibilidade necessária para detetar precocemente problemas de sequência, identificando, por exemplo, que o acabamento das paredes de gesso está adiantado e alertando as equipas de instalações elétricas e canalização para acompanharem o ritmo, antes que esses problemas provoquem atrasos mais amplos.
Além do acompanhamento do progresso, a plataforma também permite monitorizar a segurança e os riscos. A deteção de extintores, alarmes de incêndio, infiltrações de água e outras condições do local dá às equipas de projeto uma camada adicional de supervisão que, de outro modo, exigiria rondas de inspeção presenciais dedicadas.
O desafio de acompanhar o progresso num local de obra em constante evolução#
Os locais de construção são ambientes dinâmicos. O mesmo espaço tem um aspeto completamente diferente em cada fase de um projeto, desde a escavação e a superestrutura até às instalações mecânicas em bruto, às paredes de gesso e aos interiores acabados. Acompanhar o que foi e não foi concluído exige um sistema capaz de compreender simultaneamente o estado visual do local em todas estas fases.
As abordagens manuais a este problema, como visitas ao local, relatórios de progresso e envio de fotografias, são frequentemente trabalhosas, inconsistentes e difíceis de escalar em projetos grandes ou complexos.
Para a OnsiteIQ, o desafio consistia em criar um sistema de deteção capaz de identificar com precisão classes específicas da construção em centenas de milhares de imagens por projeto, em condições que variam significativamente consoante o local, a iluminação e a fase. O sistema tinha de ser suficientemente rápido para processar grandes volumes de imagens em segundo plano, suficientemente preciso para apoiar a tomada de decisões financeiras e operacionais e suficientemente flexível para se expandir à medida que a ontologia de classes detetáveis da empresa continuava a crescer.
Como a OnsiteIQ utiliza o Ultralytics YOLO11#
O pipeline de IA da OnsiteIQ é baseado na segmentação do Ultralytics YOLO11, executada em todas as imagens captadas num local de obra. O sistema utiliza uma ontologia proprietária, um sistema estruturado de conhecimento de classes da construção criado e mantido pela OnsiteIQ, como base para o treino e a deteção do modelo. Como explica o Principal Product Manager Rammohan Adabala, é a ontologia que torna as deteções adequadas à tomada de decisões: as classes são definidas tanto pelo estado como pelo objeto, pelo que o sistema distingue paredes de gesso instaladas de paredes de gesso com juntas tratadas ou pintadas. É essa distinção que permite agregar as deteções ao nível da imagem num progresso sobre o qual um proprietário pode agir.
O pipeline funciona em duas etapas:
• Deteção ao nível da imagem. Cada imagem de 360 graus captada num local de obra é processada pelo modelo de segmentação YOLO11, que deteta e classifica os elementos de construção presentes na imagem. A ontologia abrange uma vasta gama de classes em todas as fases da construção, desde a superestrutura de betão exposto e as instalações MEP em bruto até às paredes de gesso não pintadas, às superfícies acabadas e aos eletrodomésticos instalados. Detetar um frigorífico ou um forno, por exemplo, indica ao sistema que uma unidade residencial ou hoteleira chegou à fase de acabamentos.
• Agregação em informações. As deteções de cada imagem são agregadas em todo o conjunto de dados de um projeto, produzindo métricas de progresso ao nível do piso e da especialidade. Estas métricas alimentam os painéis de acompanhamento do progresso, análise do cronograma, análise de riscos e segurança da plataforma, que são apresentados diretamente a proprietários, promotores e gestores de projeto.
A utilização de segmentação fornece à OnsiteIQ informações espaciais mais detalhadas do que a deteção baseada apenas em caixas delimitadoras. À medida que a ontologia da empresa se expande, a OnsiteIQ também está a desenvolver uma arquitetura de ensemble que combina um modelo de segmentação com um classificador, permitindo ao sistema melhorar a precisão de forma mais eficiente num conjunto de classes crescente do que seria possível com um único modelo.
Fig. 1. Plataforma OnsiteIQ em funcionamento com recurso ao Ultralytics YOLO11.
Porquê escolher o Ultralytics YOLO11?#
A OnsiteIQ escolheu o Ultralytics YOLO11 pela combinação de precisão de deteção, flexibilidade de treino e facilidade com que a equipa podia criar e iterar nos seus próprios conjuntos de dados proprietários. Segundo o Principal Engineer Evgeny Nuger, a capacidade de começar rapidamente, criar um conjunto de dados, executar o treinador e iterar nos resultados era significativamente mais rápida do que criar uma infraestrutura personalizada de raiz, sendo uma das principais razões pelas quais a equipa adotou a Ultralytics.
Como os dados de treino da OnsiteIQ são proprietários, captados diretamente em locais de obra ativos e etiquetados de acordo com a ontologia própria da empresa, a equipa gere a sua própria infraestrutura na AWS, utilizando o pacote Python da Ultralytics para executar o treino e manter os modelos atualizados. Esta abordagem dá à OnsiteIQ controlo total sobre os seus dados, ao mesmo tempo que beneficia do desempenho e da fiabilidade da família de modelos YOLO.
A flexibilidade da arquitetura YOLO também foi importante à medida que o caso de utilização da OnsiteIQ evoluiu. Tendo começado com um único modelo de segmentação, a equipa está agora a avançar para uma abordagem de ensemble à medida que a ontologia cresce, uma progressão natural que o framework YOLO suporta sem exigir uma alteração fundamental no pipeline subjacente.
O impacto da inteligência para a construção em grande escala#
A OnsiteIQ realizou estudos de impacto com os seus clientes para quantificar as melhorias operacionais resultantes da implementação da sua plataforma. Nestes estudos, surgiram várias métricas consistentes:
• Resolução de litígios 3x mais rápida. 81% dos utilizadores relataram uma resolução de litígios mais rápida, com uma redução média de 3x no tempo de resolução e casos até 7x mais rápidos, consoante a fase e a complexidade do projeto. Com um registo visual contínuo e geolocalizado de todas as áreas do local, as partes interessadas podem identificar rapidamente quando e onde surgiu um problema, reduzindo o tempo gasto em trocas entre especialidades
• Poupança de 25.000 a 400.000 dólares em derrapagens de custos. Os clientes relataram ter evitado entre 25.000 e 400.000 dólares em derrapagens de custos por projeto ao detetarem problemas de sequência e riscos antes de estes se agravarem.
• Redução de 20% nos atrasos dos projetos. Dado que a maioria dos projetos de construção termina fora do prazo, uma redução de 20 por cento nos atrasos representa uma melhoria significativa na previsibilidade da entrega e na concretização das receitas.
• Aumento de 24% na previsibilidade da entrega. 78% dos utilizadores relataram uma melhoria na previsibilidade da entrega dos projetos, com um aumento médio de 24%, proporcionando aos proprietários e promotores uma base mais fiável para o planeamento financeiro e os relatórios para as partes interessadas.
De forma geral, a plataforma também funciona como um registo de ativos a longo prazo. Após a conclusão da construção, os gestores de instalações podem utilizar as imagens da OnsiteIQ para compreender o que existe por trás das paredes, localizar tubagens ou investigar problemas no edifício, sem depender de suposições nem de trabalhos exploratórios disruptivos.
Visibilidade contínua ao longo de todo o ciclo de vida do projeto#
A OnsiteIQ está a resolver um problema fundamental de informação na construção civil. Os grandes projetos envolvem capital significativo, coordenação complexa entre várias especialidades e uma elevada exposição financeira aos atrasos. Ao combinar a captura em 360 graus com um pipeline de IA baseado no Ultralytics YOLO11, a OnsiteIQ dá às equipas de projeto a visibilidade necessária para manter os projetos no rumo certo, desde o primeiro dia de escavação até à entrega e depois dela.
Os resultados são mensuráveis: litígios resolvidos três vezes mais depressa, atrasos reduzidos em um quinto e centenas de milhares de dólares em derrapagens de custos evitadas por projeto. À medida que a ontologia da OnsiteIQ continua a expandir-se e a sua arquitetura de modelos ensemble se desenvolve, o Ultralytics YOLO continua no centro de uma plataforma criada para levar inteligência fiável e contínua a todos os locais de obra.
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