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Engenharia de dados e inteligência artificial

Engenharia de dados e inteligência artificial
Dicas & Técnicas

ENGENHARIA DE DADOS E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – OPORTUNIDADES NO SETOR DA CONSTRUÇÃO CIVIL

No mundo dinâmico da construção civil, a eficiência na gestão de suprimentos e recursos pode ser o diferencial entre o sucesso e o fracasso de um projeto. À medida que as empresas enfrentam desafios crescentes, como a volatilidade dos preços dos materiais e a pressão por prazos mais curtos, a integração de Engenharia de Dados e Inteligência Artificial (IA) na gestão de suprimentos surge como uma solução estratégica e poderosa.

A Revolução do Big Data na Construção Civil

Com o advento do Big Data, as empresas de construção têm à disposição um volume massivo de informações que, quando bem aproveitado, pode transformar a maneira como os suprimentos são gerenciados. Desde os históricos de preços de materiais até as tendências de demanda, passando pelos prazos de entrega e desempenho dos fornecedores, esses dados oferecem uma visão detalhada que possibilita decisões mais informadas e precisas.

No entanto, o valor real desses dados só pode ser extraído através de uma Engenharia de Dados robusta. A limpeza e preparação dos dados são etapas cruciais, pois dados sujos ou enviesados podem levar a análises imprecisas e decisões erradas (afinal, ninguém quer construir uma ponte com base em dados confusos). A remoção de outliers, o tratamento de dados incompletos e a correção de viéses são fundamentais para garantir que os modelos de IA possam operar com precisão.

Seleção de Features e Clusterização: A Base de um Sistema Inteligente

Na construção de modelos preditivos eficazes para a gestão de suprimentos, a seleção de features (características) desempenha um papel central. Em muitos casos, abordagens não supervisionadas são preferíveis, pois permitem que os algoritmos identifiquem padrões e relações nos dados sem a necessidade de intervenção humana — basicamente, os dados encontram seu próprio caminho, como bons pedreiros. Isso é particularmente útil em cenários onde os fatores que influenciam a demanda por materiais ou o desempenho dos fornecedores não são totalmente compreendidos.

A clusterização é outra técnica poderosa no arsenal da Engenharia de Dados. Ao agrupar fornecedores, materiais ou projetos com características similares, é possível identificar padrões de consumo, prever necessidades futuras e até mesmo negociar melhores condições com fornecedores que atendem a determinadas características de demanda.

A Integração de IA: Do Planejamento ao Chat GPT

Com a evolução da IA, a capacidade de analisar dados complexos e tomar decisões automatizadas tornou-se uma realidade. Ferramentas avançadas, como modelos de machine learning, podem prever com precisão a necessidade de suprimentos, otimizar a logística e minimizar desperdícios. Isso não só reduz custos, mas também melhora a sustentabilidade dos projetos, um aspecto cada vez mais valorizado na construção civil moderna.

Uma das inovações mais notáveis é a integração de modelos como o Chat GPT no processo de gestão de suprimentos. Esses modelos de linguagem natural podem interagir com os sistemas de gestão, responder a consultas em tempo real e até mesmo sugerir ações baseadas em análises preditivas. Imagine um sistema que possa, com base em dados históricos e condições de mercado, recomendar a compra de materiais específicos antes de uma provável alta de preços, ou otimizar a distribuição de recursos para diferentes projetos, evitando ociosidade e desperdício? Seria quase como ter um “engenheiro-chefe digital” pronto para dar conselhos.

Importante lembrar que a IA não faz milagres. Dados de baixa qualidade e estratégias equivocadas geram resultados igualmente ruins. Como dizem, “lixo entra, lixo sai” — ou, no caso da construção civil, “tijolos errados entram, paredes tortas saem”.

Conclusão: Um Futuro Inteligente para a Construção Civil e para a Indústria em Geral

A aplicação da Engenharia de Dados e da Inteligência Artificial na gestão de suprimentos e recursos representa uma oportunidade única. Ao adotar essas tecnologias, as empresas não só ganham em eficiência e economia, mas também se posicionam na vanguarda da inovação, capazes de enfrentar os desafios do futuro com inteligência e precisão.

Na AWANTT, estamos prontos para auxiliar nossos clientes a integrar essas tecnologias em seus processos, garantindo que cada projeto seja conduzido com a máxima eficiência e responsabilidade (e, claro, com paredes bem retas!). Para mais informações e consultoria especializada, convidamos você a entrar em contato conosco. Visite nosso site em www.awantt.pt e descubra como podemos ajudar a transformar sua gestão de suprimentos com a potência da Engenharia de Dados e da IA.

Glossário:

a) Big Data: Refere-se a grandes volumes de dados que são complexos demais para serem processados pelos softwares tradicionais. No setor da construção, o Big Data inclui informações como preços de materiais, desempenho de fornecedores e cronogramas de projetos. Quando analisado corretamente, ajuda as empresas a tomarem decisões mais inteligentes.

b) Engenharia de Dados: O processo de preparar e organizar grandes quantidades de dados para que possam ser usados de forma eficiente. Isso inclui limpar os dados (remover erros ou informações irrelevantes), armazená-los e torná-los prontos para análise. Pense nisso como preparar os ingredientes antes de cozinhar.

c) Inteligência Artificial (IA): A capacidade de máquinas ou computadores realizarem tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como entender linguagem, reconhecer padrões ou tomar decisões. Na gestão de suprimentos, a IA pode prever quando comprar materiais ou como reduzir desperdícios.

d) Aprendizado de Máquina (Machine Learning): Um tipo de IA onde os computadores aprendem com dados e melhoram suas previsões ao longo do tempo, sem serem programados diretamente para isso. Por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina pode aprender a prever o preço futuro dos materiais de construção com base em tendências de preços passados.

e) Limpeza de Dados: O processo de remover dados imprecisos, corrompidos ou incompletos de um conjunto de dados para garantir uma análise correta. Dados limpos são essenciais para garantir boas decisões, como garantir que os materiais certos sejam pedidos no momento certo.

f) Viés (Bias de Dados): Quando um conjunto de dados não representa a realidade de forma precisa, levando a resultados distorcidos. Por exemplo, se uma empresa de construção só tem dados sobre alguns fornecedores, a IA pode favorecer esses fornecedores injustamente, mesmo que eles não sejam a melhor opção.

g) Outliers (Valores Atípicos): Pontos de dados que são significativamente diferentes do restante do conjunto de dados. Na construção, um outlier pode ser um aumento repentino no preço dos materiais que não reflete a tendência geral. Outliers precisam ser tratados com cuidado para evitar previsões enganosas.

h) Seleção de Features (Características): O processo de identificar quais partes dos dados são mais importantes para fazer previsões. Por exemplo, ao prever o custo dos materiais, as características importantes podem incluir o tipo de material, a localização do projeto e o fornecedor.

i) Aprendizado Não Supervisionado: Um tipo de aprendizado de máquina onde o computador aprende com os dados sem orientação humana. Ele busca padrões e agrupamentos nos dados por conta própria. Na gestão de suprimentos, o aprendizado não supervisionado pode agrupar fornecedores com base em tempos de entrega ou faixas de preço semelhantes.

j) Clusterização (Agrupamento): Técnica usada na análise de dados para agrupar itens semelhantes. Por exemplo, fornecedores que têm prazos de entrega e preços parecidos podem ser agrupados em um único “cluster”. Isso ajuda as empresas a identificar padrões e tomar decisões mais eficazes.

k) Chat GPT: Um modelo de IA que entende e responde à linguagem humana. Na gestão de suprimentos, o Chat GPT pode ser usado para responder a perguntas, dar recomendações ou até automatizar partes do processo de compras.

Wagner Ceulin

Engenheiro, mestre em ciência de dados e diretor executivo da AWANTT. Hoje, apresenta-nos o texto: “Engenharia de dados e inteligência artificial – Oportunidades no setor da Construção Civil”

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