9 Manieren waarop Big Data het beheer van bouwprojecten optimaliseert

De bouwsector transformeert snel, waarbij big data-analyse een sleutelrol speelt. Bedrijven benutten steeds vaker de verborgen waarde in hun ongebruikte data om workflows te verbeteren, productiviteit te verhogen en slimmere beslissingen te nemen. In dit artikel geven we weer op welke manieren Big Data de bouwsector een nieuwe vorm geeft.

Big Data in de bouw

De bouwsector beschikte altijd al over grote datasets uit digitale en fysieke bronnen, zoals BIM-modellen, IoT-sensoren, blauwdrukken en projectplanningen. Helaas bleek uit een rapport van BDO Global uit 2017 dat 95% van de waardevolle data over megaprojecten in de bouw werd weggegooid of ongebruikt bleef.

Hier komt big data om de hoek kijken. In plaats van deze waardevolle informatie weg te gooien, verzamelt en analyseert big data deze informatie om bruikbare inzichten te genereren. Hierdoor nemen bouwprojectmanagers slimmere beslissingen en is het makkelijker om langlopende problemen zoals inefficiëntie, kostenoverschrijdingen en verspilling van middelen aan te pakken.

9 Belangrijkste voordelen van big data in de bouw

Hieronder vind je een overzicht van de belangrijkste voordelen van Big Data voor bouwbedrijven, met relevante voorbeelden van scenario’s waarin het een verschil maakt.

1. Slimmere planning met inzicht in data

Big Data transformeert de planning door historische en real-time projectdata te analyseren. Hierdoor kunnen teams:

Risico’s vroegtijdig identificeren

Als historische data bijvoorbeeld laat zien dat bepaalde weersomstandigheden een soortgelijk project vertraagden, kunnen projectmanagers beter plannen door taken te herschikken, weerbestendige materialen te gebruiken of meer tijd te plannen voor een specifieke taak.

Budgetten en planningen optimaliseren

Een bouwbedrijf dat aan een hoog gebouw werkt, kan big data gebruiken om eerdere materiaalkosten en de efficiëntie van het personeel te volgen en het budget en de planning aan te passen om overschrijdingen te voorkomen.

Beslissen tussen kopen of leasen

AI-gestuurde analyses kunnen aanbevelen om zware machines te leasen voor kortetermijnprojecten zoals de bouw van bruggen, terwijl ze aankopen voorstellen voor veelgebruikte apparatuur in woningbouwprojecten voor de lange termijn.

2. Geavanceerde ontwerp- en modelleringstools

Met behulp van big data kunnen architecten en ingenieurs Building Information Management (BIM) verbeteren voor:

Duurzame ontwerpen

Big data kan trends in energieverbruik analyseren om ontwerpen aan te bevelen die hernieuwbare energiebronnen bevatten, zoals zonnepanelen in stedelijke woningbouwprojecten.

Ontwerpfouten voorspellen

Een stadionontwerp kan worden gesimuleerd om de structurele stabiliteit onder het gewicht van het publiek te testen, waardoor potentiële zwakke punten aan het licht komen en worden aangepakt voordat de bouw begint.

Kostenefficiënte alternatieven

Big data kunnen verschillende materiaalleveranciers met elkaar vergelijken, zodat ingenieurs kunnen kiezen tussen prefab beton of stalen frames voor magazijnen op basis van kosten en duurzaamheid.

Lees ook: Wat is Building Information Management (BIM)?

3. Productiviteit op locatie maximaliseren

Bouwplaatsen die zijn uitgerust met sensoren en drones en IoT-apparaten genereren waardevolle data. Het analyseren van deze gegevens verbetert de efficiëntie op vele manieren, zoals:

Monitoring van apparatuur

Een wegenbouwproject kan IoT-sensoren gebruiken om de prestaties van bulldozers te volgen en onderhoud te plannen, zodat de stilstandtijd tot een minimum wordt beperkt.

Productiviteit van personeel bijhouden

Draagbare apparaten kunnen de activiteit van arbeiders op wolkenkrabberprojecten in de gaten houden, tijden van inactiviteit identificeren en taken toewijzen aan onderbenutte teams.

Workflowwaarschuwingen automatiseren

Drones die een woningbouwproject in kaart brengen, kunnen teams waarschuwen voor afwijkingen, zoals een onjuiste uitlijning van funderingen, waardoor de kosten voor herstelwerkzaamheden worden beperkt.

4. Versterkte veiligheidsmaatregelen en risicobeheersing

De bouw blijft één van de meest risicovolle sectoren, met risico’s zoals vallen en defecte apparatuur die een grote bedreiging vormen. Big Data Analytics verbetert de veiligheid door:

Zones met een hoog risico in kaart te brengen

Op grote industriële locaties kunnen heat maps gebieden met een hoog risico op ongevallen aanwijzen, zodat bouwteams veiligheidsmaatregelen zoals vangrails of waarschuwingssystemen kunnen nemen.

Voorspellend onderhoud

Data van eerder kraangebruik in havens voorspellen bijvoorbeeld potentiële storingen, ter bevordering van een tijdige reparatie en het voorkomen van ongelukken.

Proactieve risicowaarschuwingen

Bij hogesnelheidsprojecten kunnen voorspellende analyses waarschuwen voor risico’s op de planning door vertragingen van materiaal of extreme weersomstandigheden.

Risicobeheer gaat verder dan veiligheid en omvat ook risico’s op projectniveau. Big data signaleert kostenoverschrijdingen, vertragingen en andere problemen vroegtijdig, wat  projectmanagers in staat stelt proactief in te grijpen.

Lees ook: In vijf stappen naar een beter risicomanagement van het bouwproject

5. Effectief budgetbeheer

Budgetoverschrijdingen blijven een veelvoorkomende uitdaging in de bouw. Big Data helpt projectmanagers om de financiën in de hand te houden door:

Realtime volgen van uitgaven

Een infrastructuurproject in meerdere steden houdt bijvoorbeeld de uitgaven aan grondstoffen in de gaten om te voorkomen dat toegewezen budgetten worden overschreden.

Vroegtijdige identificatie van kostenafwijkingen

Als de arbeidskosten onverwacht pieken, kunnen projectmanagers niet-essentiële taken naar latere fasen verschuiven.

Inkoopstrategieën optimaliseren

Big data brengt seizoensgebonden prijsdalingen aan het licht voor materialen die in bulk worden ingekocht, zoals cement. Hierdoor wordt strategische inkoop voor een bouwproject mogelijk.

Lees ook: Budgetoverschrijding in bouwprojecten: aandachtspunten en tips

6. Naadloze teamsamenwerking

Big Data-platforms centraliseren informatie, waardoor belanghebbenden deze naadloos kunnen delen. Dit bevordert:

Real-time updates

Een commercieel torenproject kan bijvoorbeeld cloudgebaseerde dashboards gebruiken om aannemers en leveranciers op de hoogte te houden van leveringsschema’s en voortgang.

Samen problemen oplossen

Gedeelde data stellen ingenieurs en aannemers in staat om snelle oplossingen te bedenken.

Relaties met klanten versterken

Regelmatige voortgangsrapporten gegenereerd door big data platforms vergroten het vertrouwen en de transparantie met belanghebbenden.

Lees ook: Praktische tips bij het samenstellen van een succesvol bouwteam

7. Anticiperen op onderhoud en toekomstige behoeften

Voorspellende analyses, aangedreven door AI, waarschuwen teams over onderhoudsbehoeften voordat apparatuur defect raakt. Dit vermindert stilstand en voorkomt dure reparaties. Het helpt projectmanagers ook om financiële trends en de behoefte aan middelen te voorspellen, waardoor de uitvoering van het project soepeler verloopt.

Onderhoudsbehoeften voorspellen

Wegenbouwbedrijven kunnen bijvoorbeeld voorspellen wanneer asfaltlagen reparatie behoeven op basis van data over het gewicht van voertuigen.

Stilstand van apparatuur voorkomen

Big data kan ongewone trillingen in tunnelboormachines signaleren, waardoor onderhoud wordt gesignaleerd voordat er kostbare storingen optreden.

De behoefte aan middelen voorspellen

Analytics kunnen extra mankracht of materialen inschatten voor uitbreidingen in lopende huisvestingsprojecten.

8. Bouwen met duurzaamheid in het vizier

Duurzaamheid wordt steeds belangrijker in de bouw. Big data helpt bij het beoordelen van de impact op het milieu, waardoor bouwbedrijven hun ecologische voetafdruk verkleinen en beter in staat zijn veerkrachtige structuren te bouwen die bestand zijn tegen extreme omstandigheden.

Milieuvriendelijke materialen kiezen

Analytics kunnen de levenscyclusemissies van hout versus staal voor woningbouwprojecten vergelijken, wat groenere keuzes aanmoedigt.

Energieverbruik verminderen

Slimme sensoren op bouwplaatsen kunnen het elektriciteits- en brandstofverbruik tijdens grootschalige fabrieksbouw monitoren en minimaliseren.

Veerkrachtige constructies ontwerpen

Datagestuurde analyse kan orkaanbestendige ontwerpen voorstellen voor kustinfrastructuur.

9. Efficiëntere workflow

Het analyseren van historische data helpt bij het identificeren van inefficiënties in workflows. Door gebruik te maken van deze inzichten stroomlijnen bouwbedrijven processen, besparen ze tijd en verlagen ze de kosten van projecten.

Processen stroomlijnen

In modulaire bouw bepalen data de meest efficiënte assemblagevolgorde, met minder benodigde tijd voor hermontage tot gevolg.

Herschikking van middelen

Als de productiviteit op een bepaalde locatie lager is, kunnen managers onderbenutte apparatuur of ploegen verplaatsen om de efficiëntie te maximaliseren.

Routinetaken automatiseren

Systemen op basis van data handelen taken af zoals het bijhouden van de voortgang en nalevingscontroles, zodat teams zich kunnen bezighouden met activiteiten met een hoge prioriteit.

Lees ook: Waarom Excel geen geschikte tool is voor bouwprojectbeheer

Wil je ook ontdekken hoe Simjo jouw bouwproject ondersteunt?

Simjo is projectmanagementsoftware die speciaal is ontwikkeld voor projectmanagers en projectteams in de bouw. Start gratis en ontdek de mogelijkheden van Simjo bouwprojectmanagement software!