Construção e infraestrutura são pilares da economia americana, estimada em US$ 1,3 trilhão em 2019. Desses inúmeros projetos, porém, apenas 43% são concluídos dentro do orçamento e 48% são concluídos em Tempo. Isso pode ter sérios impactos econômicos e disruptivos nas comunidades onde esses projetos são construídos.
Os dados, no entanto, podem desempenhar um papel significativo na aceleração e otimização do setor. Ao alavancar uma grande quantidade de dados de anos de construção, os dados auxiliam na otimização do planejamento do projeto. Ao fornecer insights para avaliar o risco e garantir que os projetos sejam economicamente sustentáveis, os dados podem orientar a tomada de decisões para agilizar e melhorar os projetos de construção para desenvolvedores e comunidades com mais precisão.
Logística e gerenciamento de projetos
Como Yael Grushka-Cockayne relatou para a Harvard Business Review, desde a década de 1970, as empresas de gerenciamento de projetos têm feito um esforço conjunto para melhorar suas capacidade de cumprir prazos e ficar dentro do orçamento, mas com pouco progresso para mostrar. De 2011 a 2018, a indústria conseguiu, em média, atingir ambas as metas em cerca de 50% das vezes.
Embora existam várias causas, um dos principais fatores é o que chamado de viés do otimismo. As empresas de construção frequentemente prometem demais em seus prazos e custos, às vezes para ganhar uma guerra de licitações de contratos, apesar das evidências históricas sugerirem que essas estimativas não são realistas. Um estudo do Departamento de Transportes do Reino Unido descobriu que os projetos precisavam ser corrigidos em até 64% para levar em conta esse tipo de viés.
Essa abordagem está começando a mudar, no entanto, graças para nova implementação de dados. Ao analisar os custos históricos e a duração do projeto, os dados podem revelar estimativas mais realistas e resistir ao viés do otimismo. Enquanto algumas empresas de gerenciamento de projetos estão começando a alavancar esses dados internamente, também existem startups que estão usando inteligência artificial e aprendizado de máquina para oferecer planos mais realistas.
Além desses bancos de dados privados, existem também são recursos públicos aprimorados para auxiliar na avaliação e projeção de risco. O governo federal dos Estados Unidos aprovou uma lei em 2016 que atualiza os padrões de coleta de dados para projetos de construção pública, e pesquisadores como o Dr. Bent Flyvbjerg, da Universidade de Aalborg, na Dinamarca, coletam e estudam esses conjuntos de dados há anos. Todo esse trabalho é aditivo; à medida que mais dados são coletados, compreendidos e implementados, os projetos se tornam mais eficientes e oportunos.
Implementando dados via modelagem de informações de construção
Ao otimizar o planejamento do projeto é poderoso, mas os dados também podem melhorar a construção física. Os desenvolvedores implementam esses insights por meio do Building Information Modeling, ou BIM, uma técnica que utiliza renderizações de construção 2D ou 3D que são acessíveis em toda a empresa de construção. Esses modelos, alimentados por dados de avaliação de risco a planos de engenharia reais, facilitam a comunicação e a colaboração em todo o projeto.
Por exemplo, se ocorrer uma escassez inesperada de madeira, em vez de informar cada equipe do aumento de custo individualmente, essas alterações podem ser alteradas simultaneamente em todo o modelo. Alternativamente, as equipes podem ser atualizadas em bloqueios ou paralisações em outras partes do projeto, permitindo que elas modifiquem seus cronogramas de acordo para eliminar o desperdício de tempo dos trabalhadores no local. À medida que novos dados são fornecidos, desde projeções de risco até mudanças de preços, o modelo se adapta e reflete essas mudanças. Em vez de trabalhar em silos individuais, causando falta de comunicação e trabalho ineficiente, as equipes podem trabalhar em harmonia para planejar projetos de maneira precisa, porém responsiva.
Os benefícios também são claros. Além da melhor comunicação e clareza, também existem incentivos financeiros. Um estudo estimou uma economia de custos de 10%, economia de tempo de 7% e uma precisão de 3% na estimativa de custos. O modelo também, necessariamente, melhora a eficiência do planejamento dos projetos, reduzindo o tempo de estimativa de custos em cerca de 80% segundo o mesmo estudo. À medida que a demanda por construção aumenta, ser capaz de planejar e gerenciar projetos com mais eficiência será uma benção para as empresas de construção, principalmente quando países ao redor do mundo começarem a implementar mandatos BIM.
Os dados são a chave
Ao considerar que os projetos mais expansivos e caros geralmente são financiados publicamente, minimizar os custos e garantir a qualidade é fundamental . O projeto ferroviário de alta velocidade da Califórnia está em construção há anos e aumentou para um custo potencial projetado de 99 bilhões de dólares, e deve terminar sua primeira fase de construção em 2030. Sua projeção original em 2008 era de US $ 33 bilhões com serviço a partir de 2020 .
Em um episódio recente do podcast “Today, Explained” da Vox, o apresentador Sean Rameswaram explora um dos principais obstáculos quando se trata de melhorar projetos de construção e infraestrutura: a falta de conhecimento. Seu convidado, Jerusalem Demsas, repórter de política do Vox, ilustrou o desafio.
“O outro é apenas coleta de dados”, disse ela, “a Federal Highway Commission agora não sabe quanto custa construir qualquer seção da rodovia. Eles não sabem porque não coletam esses dados.” À luz desses desafios, Rameswaram perguntou a seu convidado sobre a capacidade dos Estados Unidos de construir a infraestrutura que é tão desesperadamente necessária.
“Vai ser difícil”, respondeu Demsas, “é vai ser muito difícil.”
Como os esforços são feitos para melhorar os projetos que melhoram nossos transportes, edifícios e serviços públicos, os dados devem desempenhar um papel integral.
