Assobim illustra come i cosiddetti Big Data stiano consentendo la migrazione verso processi decisionali e strategie operative più avanzate anche nel settore delle costruzioni.
Nel panorama in rapida evoluzione dell’industria delle costruzioni l’integrazione di nuove tecnologie e dispositivi per la raccolta di informazioni ne sta rimodellando radicalmente l’approccio. Internet of Things, Cloud, Intelligenza artificiale e soprattutto i cosiddetti Big Data stanno non solo monopolizzando il panorama dell’innovazione, ma soprattutto la migrazione verso processi decisionali e strategie operative basati sui dati.
Questo concetto in realtà è da diversi anni comunemente utilizzato nel settore delle costruzioni, ma il suo ingresso nei flussi di lavoro più importanti è uno sviluppo relativamente recente, anche grazie alla crescita delle fonti che alimentano i Big Data e, più in generale, a una crescita di consapevolezza circa l’importanza del patrimonio informativo correlata alla diffusione di strumenti come il BIM.
Consapevolezza che non si riferisce solo all’aspetto quantitativo ma coinvolge anche i relativi processi di raccolta e gestione dei dati, le tecnologie a supporto del loro ciclo di vita e le competenze necessarie a trasformare i dati grezzi in informazioni a supporto dei processi decisionali, individuando e gestendo quelli realmente importanti nel contesto dato e mettendoli in reciproca relazione. Le informazioni possono provenire da fonti eterogenee; nel caso dei processi edilizi, in particolare, l’aspetto centrale di questo approccio consiste non solo nella possibilità di gestire contemporaneamente diversi progetti ma soprattutto nel raccogliere, organizzare, analizzare e mettere in relazione ogni dato prodotto.
Circa i possibili utilizzi dei Big Data nel settore delle costruzioni frequentemente viene utilizzata una tripartizione delle fasi caratteristiche della filiera, la progettazione, la costruzione e la gestione e manutenzione. Nella prima, ogni dato contenuto nel modello informativo parametrico può essere strutturato e utilizzato per determinare obiettivi, caratteristiche, esigenze e requisiti riferiti alle varie componenti progettuali, dalla definizione dei materiali alla localizzazione.
Nella seconda, i dati relativi al contesto complessivo vengono utilizzati per pianificare lo svolgimento delle attività e garantire il monitoraggio in tempo reale dell’attività dei cantieri attraverso informazioni aggiornate su materiali, personale, mezzi e costi utili a ottimizzarne le attività e i flussi di lavoro. In fase di gestione e manutenzione, infine, il modello informativo parametrico usato per gestire la costruzione può essere costantemente aggiornato tramite sistemi IoT installati nell’edificio, che possono ad esempio fornire informazioni sulle prestazioni energetiche dell’involucro e degli impianti, l’integrità della struttura, così come fornire dati utili alla definizione di piani di manutenzione della stessa.
Data la natura del Building Information Modeling come metodologia strettamente legata al dato, alla sua gestione e alla gestione delle sue molteplici correlazioni, è intuibile come la possibilità di strutturare, analizzare e gestire i contenuti informativi in maniera sempre più sofisticata e dettagliata offerta da tali tecnologie rappresenti una chiave di estrema rilevanza per espanderne e sfruttarne al meglio le possibilità, sia in fase di sviluppo del progetto che negli stadi successivi, configurando veri e propri ecosistemi in costante evoluzione ed espansione.
Con la crescente integrazione dei Big Data nei flussi di lavoro è possibile ad esempio ipotizzare progressi come una sempre maggiore personalizzazione dei processi costruttivi in funzione di condizioni specifiche del sito, contesto d’area, tendenze di sviluppo. Il rischio è quello dell’overflow informativo e della sovrapposizione/commistione fra dati strutturati, che possono essere considerati patrimonio informativo, e dati non strutturati, che invece necessitano di indagini più approfondite. In questo senso, la formazione di figure professionali adeguatamente qualificate nella gestione e interpretazione dei Big Data rappresenta una delle priorità strategiche per un loro utilizzo sempre più efficace e puntuale.
