Inteligência artificial na automatização de processos de orçamentação na construção
Fotografia: Jakub Zerdzicki_Unsplash
A qualidade das propostas apresentadas em concursos de empreitadas é crítica para as empresas de construção, podendo determinar se lhes são adjudicados contratos, bem como o seu prejuízo ou lucro. Os custos adicionais podem levar a problemas para todas as partes envolvidas no projeto, como por exemplo possíveis paragens de trabalho devido à falta de recursos.
Uma solução para aumentar a exatidão do orçamento durante o concurso consiste em classificar corretamente os mapas de quantidades e trabalhos (MQT) de acordo com as especificações do dono de obra. No entanto, conseguir classificações precisas tem provado ser um desafio, uma vez que cada projeto é preparado tendo em conta diferentes pressupostos, tornando estes documentos suscetíveis a erros e omissões. Como tal, são necessárias ferramentas de apoio à decisão que mitiguem estes problemas, evitando a perpetuação e acumulação de erros ao longo do processo de construção.
Entre as soluções disponíveis para apoiar as empresas do Sector da Engenharia, Arquitetura e da Construção (EAC), descreve-se neste artigo os métodos de Aprendizagem de Máquinas ou Machine Learning (ML) e Processamento de Linguagem Natural ou Natural Language Processing (NLP). Estes métodos podem ser adotados para realizar análises ou previsões orçamentais com base em grandes quantidades de dados. (...)
Por João Poças Martins, BUILT CoLAB – Collaborative Laboratory for the Future Built Environment; CONSTRUCT/FEUP – Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto; Luís Jacques de Sousa, CONSTRUCT/FEUP – Faculdade de Engenharia da Universidade do Portoe Luís Sanhudo, BUILT CoLAB – Collaborative Laboratory for the Future Built Environment; CONSTRUCT/FEUP – Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto
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