الفوز بالعطاءات باستخدام الذكاء الاصطناعي: استخدام تقارير HALO AI لدعم مقترحات صيانة الأرصفة
غالبًا ما يعني إعداد مقترح صيانة الأرصفة الجمع بين الخبرة الفنية وبعض التخمين. تقضي فرق الهندسة ساعات في فحص كل موقع، والتقاط الصور، ومحاولة ترجمة ملاحظاتهم الميدانية إلى تقديرات إصلاح منطقية للعملاء. المشكلة هي أن هذه الفحوصات تستغرق وقتًا طويلاً، ونتائجها نادراً ما تكون موضوعية. عندما تقوم شركتان بفحص نفس موقف السيارات، يمكنهما بسهولة العودة بأرقام مختلفة جدًا.
يساعد HALO AI في إزالة هذا الغموض عن طريق تحويل البيانات المرئية إلى أدلة قابلة للقياس لحالة الرصيف. باستخدام صور الطائرات بدون طيار عالية الدقة والذكاء الاصطناعي، تكتشف المنصة تلقائيًا التشققات والترقيع والعيوب السطحية عبر الموقع بأكمله. تستغرق رحلة الفحص النموذجية حوالي 10 إلى 15 دقيقة لموقف سيارات كبير، وتكون النتائج المعالجة متاحة في غضون ثلاث ساعات تقريبًا.
لإعداد تقارير مفصلة عن مؤشر حالة الرصيف (PCI)، يتم التقاط الصور بدقة تبلغ حوالي 5 مليمترات لكل بكسل، أو حوالي 0.2 بوصة. وللتحليل الأبسط الذي يركز على التشققات الخطية والتشققات التمساحية، عادة ما يكون 10 مليمترات (0.4 بوصة) كافيًا.
تتمثل ميزة استخدام HALO AI أثناء عملية تقديم العطاءات في الشفافية. يتم رسم خريطة لكل عيب وتصنيفه بإحداثيات دقيقة، بحيث يمكن للمهندسين أن يوضحوا للعملاء بالضبط ما تم العثور عليه وكيف يؤثر ذلك على التسعير. بدلاً من الجدال حول التقديرات الذاتية، يمكن للطرفين مراجعة نفس الأدلة المرئية والاتفاق على نطاق العمل.
يمكن للمقاولين أيضًا استخدام التقارير لدعم مقترحاتهم ببيانات موضوعية. تعمل نتائج الذكاء الاصطناعي كمرجع محايد، مما يساعد على تبرير كميات الإصلاح وبناء الثقة في دقة عرض الأسعار. بالنسبة للعملاء، يسهل ذلك مقارنة العطاءات بناءً على معلومات واضحة وقابلة للقياس بدلاً من الافتراضات.
بمرور الوقت، لا يؤدي هذا النهج إلى تحسين دقة تقديم العطاءات فحسب، بل يبني الثقة أيضًا. يتميز المهندسون الذين يقدمون تقييمات شفافة ومدعومة بالبيانات كشركاء موثوقين، ومن المرجح أن يعود العملاء لمشاريع مستقبلية. يساعد HALO AI في تحقيق ذلك من خلال توفير بيانات رصف متسقة ومرئية وقابلة للتحقق في كل مهمة.
