Заказчики: Fluor Строительство и промышленность строительных материалов Подрядчики: IBM Продукт: IBM WatsonНа базе: IBM Elastic Storage Server (ESS) Дата проекта: 2018/09
|
Технология: Суперкомпьютер
|
В сентябре 2018 года Fluor объявила об использовании системы IBM Watson в своих крупных проектах от начала до конца. Благодаря применению искусственного интеллекта IBM американская строительная корпорация сможет прогнозировать процессы проектирования объектов, закупок строительных материалов, изготовления конструкций и непосредственного строительства сооружений. Эту информация затем можно будет использовать в работе в режиме реального времени, говорится в пресс-релизе.
Fluor намерена использовать предоставляемые Watson возможности диагностики функционирования проектов, а также системы анализа расходов и динамики рынка для «преобразования сложных данных в имеющие практическое значение бизнес-знания».
Непосредственно с девелопером будут работать сотрудники подразделений IBM Research и IBM Services, благодаря чему, как ожидается, партнеры смогут выявить «тысячи результатов обработки данных в рамках всего жизненного цикла проектов капитального строительства».
Искусственный интеллект, используя выявленные в прошлом тенденции и модели, позволит прогнозировать будущие проблемы, такие как растущие расходы и задержки в проектах. Кроме того, «умные» алгоритмы смогут выявлять основополагающие причины появления таких нежелательных факторов и последствия их возникновения, которые сказались на принятии важных решений — в частности, на примерные оценки, прогнозы, возможные риски и анализ критических путей.
Вице-президент по информационным технологиям Fluor Лесли Линдгрен (Leslie Lindgren) говорит, что компания будет применяет инновации IBM в своих мегапроектах для того, чтобы быстро определять тенденции, модели и значимость структурированных и неструктурированных данных.Бизнес уходит в облако: стратегии и подходы
По словам старшего исполнительного вице-президента Fluor Рэя Барнарда (Ray Barnard), способность быстро анализировать и понимать большие данные, появляющиеся в процессе проектирования, закупок и строительства в гигантских проектах является залогом успеха и защитой капитальных инвестиций клиентов.[1]