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P: O setor da constru莽茫o civil entende a import芒ncia da an谩lise de dados ou tem sido dif铆cil vend锚-la?

R: As pessoas na constru莽茫o est茫o cada vez mais cientes do valor dos dados, com o advento de coisas como g锚meos digitais, por exemplo. A ind煤stria est谩 naquele ponto em que reconhecemos que h谩 um problema: se voc锚 n茫o consegue medir algo, 茅 dif铆cil entend锚-lo. Ent茫o, as pessoas est茫o abertas a melhorias em muitas 谩reas, desde a produtividade at茅 as maneiras pelas quais o impacto das mudan莽as clim谩ticas 茅 avaliado.

A venda dif铆cil, ent茫o, 茅 como podemos melhorar as coisas. Agora somos melhores em gerar e armazenar dados 鈥� mas gerar insights de uma vasta gama de fontes de dados d铆spares e fazer uso desses dados 茅 algo com que o setor ainda luta. Ent茫o, o verdadeiro desafio 茅 levar as pessoas nessa jornada, ajudando-as a fazer melhor uso de conjuntos de dados novos e existentes que est茫o crescendo em tamanho exponencialmente.

P: A BKwai se descreve como 鈥渢ornando o complexo simples鈥�. Como voc锚s conseguem isso e qual tecnologia voc锚s empregam para isso?

R: H谩 uma oportunidade real para fazer melhor uso dos dados agora. H谩 uma diferen莽a enorme, por exemplo, entre confiar em apenas seis pontos de pesquisa para monitorar um projeto que s茫o avaliados a cada poucas semanas, e ter acesso a milhares de pontos de dados de uma variedade de fontes 鈥� alguns dispon铆veis em tempo real. O desafio 茅 ser capaz de escolher padr玫es e tend锚ncias dessas fontes de dados muito diferentes e obter insights dos dados ou fazer previs玫es e predi莽玫es 鈥� algo que os humanos acham dif铆cil, mas que 茅 f谩cil para uma m谩quina.

脡 aqui que a BKwai entra. As m谩quinas podem detectar insights ocultos em uma massa emaranhada de dados, n茫o importa quantos conjuntos de dados sejam trazidos. Nossa plataforma usa dados de todos os tipos de fontes, de sat茅lites e sensores in situ a conjuntos de dados ambientais, usando tecnologias adapt谩veis que coletam dados de muitas maneiras diferentes. Nossa solu莽茫o ent茫o re煤ne esses dados para analisar padr玫es dentro deles, permitindo que as empresas encontrem a causa do que est谩 acontecendo usando nossas ferramentas de an谩lise forense, bem como permitindo que elas prevejam o que provavelmente acontecer谩. Isso facilita a a莽茫o preventiva em vez da reativa, permitindo que nossos usu谩rios reduzam drasticamente os custos de manuten莽茫o, diminuam o risco e eliminem uma grande propor莽茫o dos erros que podem ocorrer durante o processo de constru莽茫o ou reconstru莽茫o.

P: Voc锚 tem um cliente t铆pico e quais s茫o alguns dos projetos em que sua empresa trabalhou? Como a tecnologia da BKwai foi utilizada para o projeto do t煤nel Thames Tideway?

R: Normalmente trabalhamos com empreiteiros de N铆vel 1 em grandes projetos de constru莽茫o, alguns exemplos importantes sendo o novo Est谩dio Everton e o projeto do t煤nel Thames Tideway. No entanto, tamb茅m trabalhamos com gestores de ativos que s茫o respons谩veis, entre outras coisas, por infraestrutura cr铆tica nacional, como ativos rodovi谩rios e ferrovi谩rios.

A forma como nossa plataforma 茅 usada varia de projeto para projeto. No entanto, geralmente consiste em coletar e analisar dados para melhorar o gerenciamento de ativos e prever resultados. Ao trabalhar no Thames Tideway, por exemplo, nossa tecnologia avan莽ada desempenhou um papel fundamental na mitiga莽茫o do risco de inunda莽茫o durante a constru莽茫o de um dos locais no super esgoto de 25 km que est谩 sendo constru铆do sob o Rio T芒misa para atualizar os dados e a capacidade do sistema de esgoto de Londres, evitando que res铆duos vazassem para o rio quando chovesse.

O projeto essencialmente exigia que um po莽o de 41 m de profundidade fosse escavado na Esta莽茫o de Bombeamento Falconbrook, mas o po莽o e a 谩rea ao redor eram propensos a inunda莽玫es durante chuvas fortes, representando um risco significativo tanto para os trabalhadores quanto para os equipamentos que tinham que viajar at茅 l谩. Inicialmente, a equipe do local confiava apenas nas previs玫es do tempo para prever potenciais inunda莽玫es, mas isso levou a frequentes evacua莽玫es de 煤ltima hora que colocavam pessoas e ativos em perigo, e atrasos desnecess谩rios quando o trabalho era adiado, mas nenhuma inunda莽茫o ocorria.

Uma rede de sensores foi, portanto, instalada para monitorar os n铆veis de 谩gua em tempo real. Integramos esses dados com dados meteorol贸gicos de mais de dez esta莽玫es, com nossa equipe de ci锚ncia de dados usando essas entradas para desenvolver modelos preditivos que pudessem prever os n铆veis de 谩gua com dias de anteced锚ncia, fornecendo avisos cr铆ticos antes que as inunda莽玫es ocorressem. A an谩lise preditiva, acess铆vel na plataforma BKwai e exibida no local, permitiu que a equipe planejasse de forma mais eficaz, reduzindo a necessidade de evacua莽玫es apressadas e mantendo os dias 煤teis perdidos devido a alarmes falsos ao m铆nimo.

Este 茅 o exemplo perfeito de como nossa abordagem mais inteligente e baseada em dados pode ser adaptada a cada projeto e cliente para fornecer resultados exclusivamente ben茅ficos.

P: Entender os dados 茅 a chave para um setor de constru莽茫o mais sustent谩vel?

R: Sim, definitivamente. Um dos grandes desafios na constru莽茫o 茅 a sustentabilidade e as mudan莽as clim谩ticas. E h谩 muitos exemplos de como medir coisas e entender esses dados pode tornar o setor mais sustent谩vel.

Se pudermos medir mudan莽as, acessar dados e entender como as coisas est茫o se comportando, podemos passar a prever problemas em vez de consert谩-los quando as coisas derem errado. Nesse sentido, os dados economizam tempo e recursos materiais 鈥� algo que 茅, em 煤ltima an谩lise, bom para o planeta. Queremos evitar retrabalho ou reconstru莽茫o. Em vez disso, queremos evitar que as coisas aconte莽am. E em vez de derrubar pr茅dios e construir novos, o que 茅 caro e cria muito desperd铆cio de material, as empresas podem usar dados para entender como suas estruturas existentes se comportam, estendendo sua vida 煤til e optando por op莽玫es de retrofit ecologicamente corretas, em vez de reconstru莽玫es.

P: Como a tecnologia impactar谩 a ind煤stria da constru莽茫o na pr贸xima d茅cada? H谩 alguma tend锚ncia que estamos vendo agora que prenunciar谩 isso?

R: A constru莽茫o 茅 frequentemente considerada um setor que 茅 lento para mudar. Mas agora estamos no ponto em que a tecnologia pode causar um grande impacto na pr贸xima d茅cada. Na BKwai, por exemplo, estamos tornando os dados mais acess铆veis, o que est谩 ajudando a superar desafios como sistemas que lutam para falar e compartilhar dados entre si. Estamos usando o aprendizado de m谩quina para obter uma melhor compreens茫o das enormes quantidades de dados que podem sobrecarregar o engenheiro, o agrimensor ou o gerente de ativos e, se a ind煤stria como um todo puder lidar com esses desafios, haver谩 um enorme crescimento em nosso setor.

Sobre o autor

Dr. Sakthy Selvakumaran 茅 o fundador da Universidade de Cambridge e da empresa spinout do CSIC, BKwai, uma plataforma de an谩lise de dados para o setor de constru莽茫o, que visa melhorar a resili锚ncia de ativos constru铆dos. O projeto Thames Tideway Tunnel em Londres, Reino Unido, usou os dados de sensores e meteorol贸gicos da BKwai para prever o risco de inunda莽茫o enquanto constru铆am um super esgoto recentemente.