Fluor Corporation e IBM anunciaron hoy el uso de sistemas basados en inteligencia artificial para predecir, monitorear y medir el estado de los megaproyectos de ingeniería, adquisición, fabricación y construcción (EPC) desde el inicio hasta la finalización. La amplia experiencia en ingeniería, fabricación, construcción y cadena de suministro profunda de Fluor, junto con la inteligencia artificial y las tecnologías analíticas de IBM Watson, constituyen la base para los sistemas de diagnóstico y análisis de big data que ayudan a predecir los resultados críticos de los proyectos y proporcionan información temprana sobre la salud de los proyectos.
Los grandes proyectos de capital, especialmente en los mercados de energía y productos químicos, y minería y metales, son increíblemente complejos con enormes cantidades de datos, personas y partes móviles que cambian constantemente y necesitan ser entendidas para mantener un proyecto en el calendario y el presupuesto. Para obtener información de los datos del proyecto en tiempo casi real y comprender las implicaciones de los factores cambiantes, Fluor está introduciendo los sistemas EPC Project Health Diagnostics (EPHDsm) y Market Dynamics/Spend Analytics (MD/SAsm). Desarrolladas con IBM Research e IBM Services, trabajando en colaboración con Fluor, estas innovadoras herramientas ayudan a identificar dependencias y proporcionan información útil mediante la fusión de miles de puntos de datos a lo largo de todo el ciclo de vida de los proyectos de capital.
Fluor seleccionó IBM Research e IBM Services para ayudar en el desarrollo de estos sistemas avanzados como parte de su estrategia global de transformación centrada en datos. Fluor ahora puede aprovechar una gran cantidad de experiencia de todo su almacén de datos históricos y la fuerza de trabajo global para comprender rápidamente los mercados y monitorear los factores del proyecto que afectan a los costos y la programación para impulsar una mayor certidumbre y eficiencia de costos en todo el alcance del proyecto.
«Aprovechar el poder de los datos para hacer ideas significativas alterará la forma en que se diseñan, construyen y mantienen los megaproyectos de todo el mundo», dijo Arvind Krishna, vicepresidente sénior y director de IBM Research. «Junto con IBM, Fluor está adoptando la inteligencia artificial como un motor de transformación en industrias basadas en datos que están maduras para la innovación, incluyendo energía y productos químicos, y proyectos de construcción de minería y metales.»
«La capacidad de analizar y comprender rápidamente el big data que impulsa las decisiones en cualquier momento a lo largo de la ingeniería, adquisición, fabricación y construcción de los megaproyectos actuales es un imperativo para el éxito de nuestra empresa y la protección de las inversiones de capital de nuestros clientes», dijo Ray Barnard, vicepresidente ejecutivo sénior de Sistemas y Cadena de Suministro de Fluor. «Y para ser el mejor en análisis predictivo y ejecución de proyectos en nuestra industria, nos asociamos con IBM para crear EPHD y MD/SA, un conjunto avanzado y eficaz de herramientas y capacidades de diagnóstico que predicen rápidamente los mejores precios de su clase a nivel mundial, el estado y los resultados del proyecto, y mejora la calidad de los servicios y la toma de decisiones a medida que servimos a nuestros clientes en todo el mundo.»
Los sistemas EPHD y MD/SA están diseñados para transformar datos complejos en información empresarial procesable mediante modelos semánticos basados en dominios para guiar el modelado predictivo y de diagnóstico basado en inteligencia artificial. Una característica única de los sistemas es la combinación de datos con experiencia en dominios para aprender modelos que son operativamente perspicaces. Una interfaz de usuario cognitiva avanzada proporciona un acceso sin problemas a los datos, informes y resultados del análisis, utilizando la interfaz de conversación del lenguaje natural sensible al dominio EPC. La comprensión del dominio subyacente se utiliza para guiar el diagnóstico de proyectos y proporcionar resúmenes de lenguaje natural basados en los informes, con técnicas de visualización de datos para facilitar su rápido consumo y comprensión.
Estas herramientas evalúan el estado de un proyecto mediante:
- Predecir cuestiones como el aumento de los costos o retrasos en la programación en función de las tendencias y patrones históricos.
- Obtener información anterior de muchos conjuntos de factores complejos en la ejecución del proyecto.
- Identificar las causas profundas de los problemas y los posibles impactos de los cambios como insumo para el proceso de toma de decisiones, incluido el análisis de estimaciones, la evaluación de previsiones, la evaluación del riesgo del proyecto y el análisis de rutas críticas.
«Además del trabajo que Fluor ya estaba haciendo en el mantenimiento predictivo y la secuenciación de la construcción, hace cinco años comenzamos a invertir en análisis predictivo y capacidades de inteligencia artificial para evaluar aún más el rendimiento y determinar los resultados críticos del proyecto como parte de nuestro viaje centrado en los datos», dijo Leslie Lindgren, vicepresidenta de Gestión de la Información de Fluor. «Utilizaremos estas innovaciones en grandes y megaproyectos selectos para descubrir rápidamente tendencias, patrones y significados en nuestros datos estructurados y no estructurados que ofrecen una ventaja competitiva a través de la transformación digital de los datos en información crítica con importantes beneficios para nuestros clientes, otras partes interesadas y nuestra empresa».
A medida que Fluor continúa en su proceso global de transformación centrada en los datos, la compañía planea seguir desarrollando y expandiendo EPHD y MD/SA utilizando capacidades de análisis e inteligencia artificial de IBM Watson e integrarlas en los procesos de Fluor.