Yapay Zekâ Destekli Revizyon Yönetimi: BIMCRONE AI ile İnşaat Projelerinde Yeni Bir Dönem
Revizyonlar Neden Sorun?
İnşaat projelerinde yapılan revizyonlar, çoğu zaman sadece çizimi değil; iş programını, maliyeti, kaynak planlamasını ve hatta yüklenici ilişkilerini bile etkileyen zincirleme sonuçlar doğurur. Hatalı bir planlama, eksik bir bilgi paylaşımı ya da geciken bir karar, proje boyunca tekrar eden revizyonlara neden olur. Bu da zaman kaybı, bütçe sapmaları ve sahada gereksiz iş yükü anlamına gelir.
Bu noktada BIMCRONE olarak geliştirmekte olduğumuz BIMCRONE AI , inşaat projelerinde yapılan değişiklikleri öğrenen, analiz eden ve gelecekteki revizyon süreçlerini optimize eden akıllı bir sistem sunmayı hedefliyor.
Yapay Zekâ Revizyonları Nasıl Yorumluyor?
- Disiplinlerarası Etki Analizi
Yapılan her model revizyonu, yapının mimari, statik, mekanik, elektrik veya altyapı disiplinlerinden hangilerini etkiliyor? AI motoru bu ilişkileri öğreniyor ve bir değişikliğin disiplinlerarası etkisini haritalayabiliyor.
- Maliyet, Metraj ve İş Programı Üzerindeki Etkiler
Değişiklik sonrası metrajlar yeniden hesaplanıyor, bu metraj farklarıyla ilişkilendirilmiş iş kalemleri bulunuyor ve iş programındaki takvimsel etkiler analiz ediliyor.
- Revizyon Sayısını Azaltan Uyarı Sistemi
Modelde yapılan bir revizyon önerisi, sistem tarafından daha önce benzer sonuçlar doğurmuşsa kullanıcıya “Bu değişiklik şu disiplinleri etkileyebilir ve önceki projelerde x kadar gecikmeye neden olmuştur” şeklinde bir uyarı gösteriliyor.
- Kurumsal Hafıza ve Öğrenen Sistem
Her projeden sonra yapılan değişiklikler etiketlenerek sisteme öğretiliyor. Böylece zamanla sistem, firmanın “revizyon alışkanlıklarını” öğreniyor ve proaktif öneriler sunabiliyor.
Nasıl Uygulanır? | Örnek Senaryo
Proje: İstanbul’da yapımı devam eden 12 istasyonlu bir metro hattı
Disiplinler: Mimari, statik, elektromekanik, altyapı
Durum: Bir istasyonun peron kotu 30 cm aşağı alınmak isteniyor. Gerekçe: engelli erişimine yönelik son kullanıcıdan gelen talep ve ray üstü ekipman yerleşiminde yaşanan saha problemi.
Önceki süreçlerde bu tür kararlar çoğunlukla lokal değerlendirilip uygulanıyor, fakat etki alanı göz ardı edildiği için büyük çaplı gecikme ve maliyet sapmaları doğuruyordu.
AI Destekli Modül Nasıl Yardımcı Olur?
- Revizyon Algılandı:
BIMCRONE sistemine entegre edilen tasarım modeli üzerinde yapılan kot değişikliği, versiyon karşılaştırma algoritmasıyla otomatik olarak tespit edildi. - Etkilenen Unsurlar Tespit Edildi:
AI motoru, geçmiş verilerden öğrenmiş olduğu benzer durumlar sayesinde aşağıdaki etkileri anında listeledi:- İstasyon içi yürüyen merdiven alt kotları yeniden hesaplanmalı.
- Yangın kaçış rampalarının eğimi yönetmelik dışına çıkıyor.
- Peron altı kanalizasyon ve drenaj sistemi eğim problemi yaşayabilir.
- İlgili peron betonarme sisteminde 1 hafta geç kalmış kalıp revizyonu gerekebilir.
- İş programında elektromekanik imalatların 3 haftalık ötelenmesi gerekir.
- Maliyet etkisi yaklaşık 1.200.000 TL (öngörülen metraj artışları ve zaman uzatımı dahil)
- Kullanıcıya Sunulan Uyarı:
BIMCRONE arayüzünde proje müdürü ve tasarım koordinatörüne şu bildirim gönderildi:“Bu revizyon, 4 disiplini ve toplam 7 model bileşenini etkileyebilir. Geçmişte benzer bir değişiklikte maliyet %1.8 artmış, iş programı 23 gün kaymıştı. Onaylamadan önce alternatif çözüm değerlendirmenizi öneririz.” - Karar Mekanizması Desteklendi:
Uyarı sayesinde karar vericiler, tasarımı tamamen değiştirmek yerine ray üstü ekipmanın yerleşimini optimize eden ikinci bir çözüm önerisini değerlendirdi. Böylece peron kotu sabit kaldı ve tüm disiplinlerin takvimi bozulmadan çözüm üretildi
Kazançlar
- Tahmini 1.2 milyon TL ek maliyetin önüne geçildi.
- İş programında 3 haftalık kayıp engellendi.
- Sahadaki uygulayıcı ekiplerle tasarım grubu arasında yaşanabilecek iletişim krizi baştan çözüldü.
- Karar vericilerin teknik düzeyde veri ile beslenmesi sağlandı.
Neden Bu Kadar Kritik?
Revizyonlar, inşaat projelerinde sadece teknik değil, aynı zamanda operasyonel ve finansal anlamda da büyük etkiler yaratır. Her bir revizyon, iş programında gecikmelere, maliyet sapmalarına ve ekipler arası koordinasyon sorunlarına yol açabilir. Özellikle büyük ölçekli projelerde bu etkiler zincirleme şekilde büyüyerek projenin genel verimliliğini olumsuz etkiler. Ayrıca revizyonlara ilişkin verilerin çoğu zaman dağınık, kişisel hafızalarda ya da farklı platformlarda tutulması, geçmiş deneyimlerden ders çıkarılmasını zorlaştırır. Yapay zekâ destekli bir sistem, bu karmaşayı kontrol altına alarak hem anlık etkileri hesaplayabilme hem de kurumsal hafıza oluşturarak uzun vadeli optimizasyon imkânı sunar. Bu nedenle, revizyon süreçlerini akıllı bir şekilde yönetmek sadece teknik bir iyileştirme değil, aynı zamanda stratejik bir yatırım olarak görülmelidir.
Gelecekte Ne Bekliyoruz?
Gelecekte yapay zekâ destekli revizyon yönetim sistemlerinin yalnızca mevcut değişiklikleri analiz etmekle kalmayıp, aynı zamanda proaktif şekilde tasarım sürecine yön veren araçlara dönüşmesi bekleniyor. Bu sistemler, modelleme sırasında potansiyel çakışmaları ve tasarım hatalarını daha oluşmadan önce tespit ederek tasarımcılara anlık öneriler sunabilecek. Yeterli veri birikimiyle birlikte, yalnızca firma bazında değil; sektör geneli revizyon eğilimlerini analiz eden ve tekrarlayan hataları raporlayarak önleyici çözümler geliştiren bir yapıya evrilecekler. Uzun vadede bu modüller, revizyon sonrası metraj, iş programı ve maliyet hesaplamalarını da otomatik olarak güncelleyerek, karar vericilere zaman kazandıran otonom bir planlama yardımcısı haline gelecek. Böylece sadece revizyon süreçlerini yönetmekle kalmayacak, aynı zamanda inşaat projelerinin genel verimliliğini artıracak kapsayıcı bir dijital akıl görevi görecekler.
Revizyonlar, inşaat projelerinde kaçınılmaz ama yönetilebilir süreçlerdir. BIMCRONE’un geliştirdiği BIMCRONE AI, bu süreci yalnızca takip eden değil, ön gören ve optimize eden bir sistem haline getiriyor.
Siz de analiz edilmesini istediğiniz revizyonları bizlerle paylaşarak bu sistemi daha da geliştirmemize katkı sağlayabilirsiniz.
ERAY BURUKOĞLU