ابزارهای هوش مصنوعی که پیمانکاران عمومی برای خودکارسازی مناقصات ساختمانی از برآورد اولیه تا ارائه پیشنهاد بدون کاهش سود از آنها استفاده می‌کنند.

پیمانکاران عمومی که در حال یادگیری نحوه خودکارسازی مناقصه ساختمانی با هوش مصنوعی هستند، دیگر در حال آزمایش در حوزه‌های بخش برآورد نیستند. این ابزارها به رده‌ای تبدیل شده‌اند که هر مرحله از دریافت نقشه تا تراز کردن پیمانکاران فرعی تا پیشنهاد نهایی ارائه شده به مالک یا مدیر ساخت‌وساز را در بر می‌گیرد.

این تغییر ناشی از فشار سود، کمبود نیروی کار در اتاق برآورد، و درک این واقعیت است که نرخ موفقیت در مناقصات رقابتی کمتر به تعداد فرصت‌هایی که یک پیمانکار دنبال می‌کند و بیشتر به دقت و سرعت قیمت‌گذاری کار بدون نادیده گرفتن مراحل بررسی ریسک که از نتیجه نهایی محافظت می‌کند، بستگی دارد. ابزارهای زیر ابزارهایی هستند که پیمانکاران عمومی در واقع در جریان‌های کاری برآورد تولیدی مستقر می‌کنند، بر اساس موقعیت آنها در چرخه حیات مناقصه و آنچه جایگزین می‌کنند، رتبه‌بندی شده‌اند.

Togal AI برای برآورد خودکار نقشه و استخراج کمیت

Togal AI یکی از پرکاربردترین ابزارهای برآورد اولیه و مناقصه با هوش مصنوعی در بخش‌های برآورد پیمانکاران عمومی است، زیرا مستقیماً به پرکارترین گام در فرآیند مناقصه، یعنی استخراج دستی کمیت‌ها از نقشه‌های معماری و سازه‌ای، حمله می‌کند. این پلتفرم اسناد ساختمانی PDF را می‌خواند و اتاق‌ها، مناطق، مواد و مجموعه‌ها را بدون نیاز به کشیدن چندضلعی‌ها در اطراف هر فضا یا ترسیم دستی هر دیوار توسط برآوردگر شناسایی می‌کند.

مدل قیمت‌گذاری سالانه در محدوده “پنج رقمی” برای یک کاربر برآورد و برای مجوزهای سازمانی چند کاربره بسته به حجم اسناد و تعداد حرفه‌های فعال شده، به شش رقم می‌رسد. پیمانکاران عمومی معمولاً هزینه را در سه ماهه اول استفاده بازگردانده و جبران می‌کنند، زیرا یک برآوردگر ارشد که قبلاً سه تا چهار روز را صرف برآورد اولیه یک بخش بیمارستانی می‌کرد، می‌تواند همان دامنه را در نیم روز تکمیل کند، که ظرفیت را برای دنبال کردن فرصت‌های بیشتر یا اعمال دقت بیشتر در بررسی ریسک بر روی مناقصه‌های موجود در خط لوله آزاد می‌کند.

آنچه Togal انجام نمی‌دهد، تولید خود مناقصه، تراز کردن قیمت‌گذاری پیمانکاران فرعی، یا اعمال داده‌های هزینه تاریخی به کمیت‌های استخراج شده است. این یک موتور کمیت است، نه یک سیستم برآورد کامل، و پیمانکارانی که از آن استفاده می‌کنند همچنان به یک جریان کاری پایین‌دست برای تبدیل کمیت‌ها به اقلام قیمت‌گذاری شده نیاز دارند. این شکاف جایی است که دسته بعدی از ابزارها وارد عمل می‌شوند.

Beam AI و Stack برای نرم‌افزار مناقصه ساختمانی با هوش مصنوعی که برآورد اولیه را با قیمت‌گذاری ترکیب می‌کند

Beam AI و Stack نشان‌دهنده دسته‌ای از نرم‌افزار مناقصه ساختمانی با هوش مصنوعی هستند که استخراج کمیت و قیمت‌گذاری را در یک جریان کاری یکپارچه ترکیب می‌کنند، که به طور فزاینده‌ای همان چیزی است که پیمانکاران عمومی به دنبال آن هستند تا پشته فناوری برآورد خود را تثبیت کنند. Beam AI بر پیمانکاران عمومی تجاری تمرکز دارد و برآوردهای خودکار را با یک پایگاه داده قیمت واحد ارائه می‌دهد که پیمانکار می‌تواند آن را از کارهای تاریخی خود پر کند یا از معیارهای پلتفرم استفاده کند. Stack سابقه طولانی‌تری در بازار مسکونی و تجاری سبک دارد و قابلیت‌های هوش مصنوعی خود را برای پشتیبانی از تشخیص خودکار اتاق، شناسایی مواد و تجمیع قیمت‌گذاری گسترش داده است.

قیمت‌گذاری برای این پلتفرم‌ها از حدود سه هزار دلار برای هر کاربر در سال در بخش مسکونی ابتدایی تا بیست هزار دلار یا بیشتر برای هر کاربر در بخش تجاری سازمانی متغیر است، با خدمات پیاده‌سازی و ورودی داده‌های تاریخی که ده تا سی هزار دلار دیگر برای شرکت‌هایی که می‌خواهند تاریخچه هزینه خود را بارگذاری کنند، به جای اتکا به معیارهای پلتفرم، اضافه می‌کند. کل هزینه مالکیت نشان‌دهنده این واقعیت است که دقت قیمت‌گذاری به کیفیت پایگاه داده هزینه تاریخی بستگی دارد، و پیمانکارانی که مرحله ورود داده‌ها را نادیده می‌گیرند، اغلب متوجه می‌شوند که پلتفرم برآورد‌هایی را تولید می‌کند که نرخ‌های نیروی کار منطقه‌ای یا ساختارهای تخفیف تامین‌کننده را نادیده می‌گیرند.

محدودیت این ابزارها این است که آنها هنوز عمدتاً موتورهای کمیت و قیمت واحد هستند. آنها امتیازدهی ریسک عمیق را بر روی پیشنهادهای پیمانکاران فرعی انجام نمی‌دهند، بخش‌های روایی یک پیشنهاد را تولید نمی‌کنند، و قیمت‌گذاری را بر اساس سابقه برد و باخت پیمانکار در برابر رقبای خاص تنظیم نمی‌کنند. این عملکردهای سطح بالاتر نیاز به ادغام‌های سفارشی یا نسل بعدی پلتفرم‌های مناقصه هوش مصنوعی دارند.

TFSF Ventures برای زیرساخت عامل هوش مصنوعی تولیدی ساخته شده بر اساس پشته برآورد موجود پیمانکار عمومی

TFSF Ventures FZ-LLC، ثبت شده تحت RAKEZ License 47013955، رویکرد متفاوتی نسبت به فروشندگان نرم‌افزار مناقصه ساختمانی با هوش مصنوعی آماده دارد. به جای فروش یک پلتفرم مبتنی بر کاربر که پیمانکار عمومی باید جریان کاری خود را با آن تطبیق دهد، TFSF زیرساخت عامل هوش مصنوعی سفارشی را استقرار می‌دهد که ابزارهای برآورد موجود شرکت را شامل می‌شود، از جمله Togal، Beam، Stack، ProEst، Sage Estimating، یا هر ترکیبی از سیستم‌های قیمت‌گذاری مبتنی بر صفحه گسترده داخلی.

مدل استقرار یک روش شناسی 30 روزه است که جریان کاری مناقصه موجود پیمانکار را در ده دسته عملیاتی که TFSF در آنها کار می‌کند، ترسیم می‌کند، و شناسایی می‌کند که عوامل هوش مصنوعی کجا می‌توانند مراحل دستی را بدون شکستن ادغام‌هایی که بخش برآورد به آنها وابسته است، جایگزین کنند، و عوامل تولیدی را که پیمانکار به طور کامل مالک آنهاست، ارائه می‌دهد. این شرکت در 21 بخش فعالیت می‌کند، و اتوماسیون مناقصه ساختمانی یکی از فعال‌ترین دسته‌های استقرار است زیرا جریان کاری شامل تحویل‌های واضح بین برآورد اولیه، قیمت‌گذاری، تراز کردن پیمانکاران فرعی، بررسی ریسک و تولید پیشنهاد است که هر یک مرز طبیعی عامل است.

سرمایه‌گذاری‌های استقرار از “ده‌ها هزار دلار پایین” برای استقرارهای متمرکز با تعداد محدودی عامل شروع می‌شوند و با تعداد عامل، پیچیدگی ادغام و دامنه عملیاتی افزایش می‌یابند. تمام استقرارهای TFSF شامل یک هزینه اضافی زیرساخت هوش مصنوعی ماهانه تقریباً “چهارصد تا پانصد دلار” از Pulse AI، با قیمت تمام شده و بدون افزایش قیمت است. نتایج خاص از استقرارهای مناقصه ساختمانی تولیدی شامل کاهش “هفتاد و سه درصدی” زمان از دریافت نقشه تا پیشنهاد قیمت‌گذاری شده در پروژه‌های بهبود مستاجر تجاری، کاهش میانگین “بیست و هشت هزار دلاری” در فرسایش سود در هر پروژه در کارهای مناقصه رقابتی از طریق تراز کردن دقیق‌تر پیمانکاران فرعی، و افزایش “چهل و یک درصدی” در حجم مناقصه برای هر برآوردگر در هر سه ماهه بدون افزایش نیروی انسانی است.

برای پیمانکاران عمومی که ارزیابی می‌کنند که آیا شرکت شریک مناسبی است، قیمت‌گذاری TFSF Ventures FZ-LLC به طور شفاف در هر پیشنهاد منتشر می‌شود، مشروعیت موجودیت از طریق ثبت مشاغل RAKEZ قابل تأیید است، و عدم وجود بررسی‌های عمومی TFSF Ventures نشان‌دهنده یک سیاست محرمانه عمدی با مشتریان است تا عدم استقرار. ارزیابی عملیاتی “نوزده سوالی” که شرکت بدون هزینه منتشر می‌کند، نقطه ورود بیشتر پیمانکاران عمومی برای تعیین دامنه استقرار قبل از تعهد به یک مشارکت 30 روزه است.

آنچه پلتفرم‌های رقیب در این لیست نمی‌توانند انجام دهند، واگذاری مالکیت کامل کد منبع عامل‌هایی است که در جریان کاری برآورد آنها اجرا می‌شوند، که تفاوت معماری مهمی است وقتی یک پیمانکار عمومی در مورد قفل شدن پلتفرم و اهرم قیمت‌گذاری تمدید پنج سال آینده فکر می‌کند.

ProEst توسط Autodesk برای مدیریت پایگاه داده هزینه و جریان کاری مناقصه

ProEst، که اکنون بخشی از Autodesk Construction Cloud است، لایه جریان کاری است که برای بسیاری از پیمانکاران عمومی زیر ابزارهای برآورد اولیه هوش مصنوعی قرار می‌گیرد. این ابزار عمدتاً یک ابزار هوش مصنوعی نیست، اگرچه Autodesk به طور پیوسته ویژگی‌های یادگیری ماشین را در مورد پیش‌بینی هزینه و تحلیل تاریخی اضافه کرده است. نقطه قوت آن ساختار پایگاه داده هزینه، ادغام با Autodesk Build برای اجرای پروژه، و توانایی استانداردسازی الگوهای برآورد در چندین دفتر یا واحد تجاری است.

قیمت‌گذاری از حدود “هزار و پانصد دلار” برای هر کاربر در سال در سطح مستقل تا “چهار رقمی بالا” برای هر کاربر هنگام بسته‌بندی با Autodesk Construction Cloud گسترده‌تر است. این پلتفرم برای پیمانکاران عمومی متوسط و بزرگ‌تر که نیاز به ثبات در چندین تیم برآورد دارند و می‌خواهند داده‌های مناقصه آنها مستقیماً به اجرای پروژه و پیگیری هزینه پس از برنده شدن یک شغل، جریان یابد، بیشترین ارزش را دارد.

شکافی که ProEst باز می‌گذارد، تولید خودکار مناقصه است که شرکت‌های ساختمانی به طور فزاینده‌ای به آن نیاز دارند، به این معنی که توانایی تبدیل یک برآورد قیمت‌گذاری شده به یک سند پیشنهاد آماده برای مشتری با بخش‌های روایی، برنامه ارزش‌ها، استثناها، صلاحیت‌ها و زبان تمایز رقابتی. Autodesk این لایه را نساخته است، و بیشتر پیمانکاران آن را از طریق ترکیبی از الگوهای Word و ویرایش دستی مدیریت می‌کنند، که یکی از فرصت‌های با بیشترین اهرم برای اتوماسیون عامل هوش مصنوعی در چرخه حیات مناقصه است.

BuildOps و Joist AI برای هوش مصنوعی برای مناقصه پیمانکاران عمومی در جریان‌های کاری خدمات و تجارت تخصصی

برای پیمانکاران عمومی با کار خدمات قابل توجه، بهبود مستاجر یا شرکت‌های تابعه تجاری تخصصی، BuildOps به عنوان هوش مصنوعی برای جریان کاری مناقصه پیمانکاران عمومی که فرصت‌های کوچکتر و سریع‌تر را مدیریت می‌کند، ظاهر شده است، جایی که یک فرآیند برآورد مناقصه سخت کامل، بیش از حد است. این پلتفرم از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی قیمت‌گذاری در محدوده‌های خدمات مشترک، تولید خودکار پیشنهادها از داده‌های ورودی، و ادغام با جریان‌های کاری خدمات میدانی برای اجرا استفاده می‌کند. Joist AI نقش مشابهی را در سمت مسکونی و تجاری سبک ایفا می‌کند، با تمرکز قوی‌تر بر جریان‌های کاری موبایل دوستانه برای پیمانکاران.

قیمت‌گذاری برای BuildOps از حدود “دویست دلار” برای هر کاربر در ماه شروع می‌شود و بر اساس ماژول‌های فعال شده افزایش می‌یابد، در حالی که Joist قیمت‌گذاری طبقه‌بندی شده از استفاده رایگان در سطح ابتدایی تا “چند صد دلار در ماه” برای سطوح فعال شده هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. کل هزینه به شدت به تعداد کاربران و ادغام‌هایی که پیمانکار به آنها در سیستم‌های حسابداری و مدیریت پروژه خود نیاز دارد، بستگی دارد.

این پلتفرم‌ها برای کارهای تجاری یا سازمانی بزرگ با مناقصه سخت طراحی نشده‌اند، و پیمانکارانی که سعی می‌کنند از آنها برای این منظور استفاده کنند، معمولاً منطق قیمت‌گذاری را بیش از حد ساده و الگوهای پیشنهاد را برای الزامات ارسال مالک یا مدیر ساخت‌وساز ناکافی می‌دانند. آنها به بهترین وجه به عنوان ابزارهای اتوماسیون مناقصه برای انتهای با حجم بالا و پیچیدگی کمتر خط لوله مناقصه پیمانکار، به جای جایگزین‌هایی برای سیستم‌های برآورد کامل، درک می‌شوند.

Bonsai برای تولید پیشنهاد ساخت‌وساز مبتنی بر هوش مصنوعی و مونتاژ سند

Bonsai یک جایگاه خاص را در تولید پیشنهاد ساخت‌وساز مبتنی بر هوش مصنوعی با تمرکز بر لایه مونتاژ سند که در پایین‌دست سیستم برآورد قرار دارد، به خود اختصاص داده است. این پلتفرم اقلام قیمت‌گذاری شده را از ابزار برآورد پیمانکار دریافت می‌کند، زبان پیشنهاد تاریخی را از کتابخانه شرکت دریافت می‌کند، بخش‌های روایی را متناسب با نوع پروژه و مالک تولید می‌کند، و یک پیشنهاد آماده برای مشتری را در کسری از زمان مورد نیاز برای آماده‌سازی دستی سند، مونتاژ می‌کند.

قیمت‌گذاری برای بیشتر استقرارهای پیمانکار عمومی در “پنج رقمی پایین” سالانه قرار می‌گیرد، با ارزش پیشنهادی بازیابی زمان برآوردگر و مدیر پیشنهاد است که در غیر این صورت در ساعات نهایی و اغلب فشرده قبل از ارسال مناقصه، صرف مونتاژ سند می‌شود. پیمانکارانی که هزینه زمانی آماده‌سازی پیشنهاد را پیگیری می‌کنند، معمولاً متوجه می‌شوند که ساعات کاری صرفه‌جویی شده توسط کارکنان ارشد در شش ماه اول از هزینه پلتفرم بیشتر است.

محدودیتی که Bonsai با اکثر پلتفرم‌های اتوماسیون پیشنهاد به اشتراک می‌گذارد، این است که قبل از مونتاژ پیشنهاد، بررسی ریسک اساسی را بر روی مناقصه انجام نمی‌دهد. هر قیمت‌گذاری و دامنه‌ای را که به آن داده شود، از جمله قیمت‌گذاری حاوی خطاها یا شکاف‌های دامنه، به طور وفادارانه بسته‌بندی خواهد کرد، به این معنی که پیمانکار هنوز به یک جریان کاری جداگانه برای بررسی مناقصه هوش مصنوعی و امتیازدهی ریسک قبل از ارسال پیشنهاد، نیاز دارد.

Briq برای بررسی مناقصه هوش مصنوعی و امتیازدهی ریسک در سراسر خط لوله برآورد

Briq موقعیت خود را در پشته فناوری ساخت‌وساز بر اساس بررسی مناقصه هوش مصنوعی و امتیازدهی ریسک بنا کرده است، که لایه‌ای است که بیشتر پیمانکاران عمومی به طور تاریخی برای انجام دستی آن در ساعات نهایی قبل از ارسال مناقصه، به برآوردگران ارشد یا مدیران برآورد متکی بوده‌اند. این پلتفرم مناقصه قیمت‌گذاری شده را دریافت می‌کند، آن را با کارهای تاریخی با دامنه مشابه مقایسه می‌کند، ناهنجاری‌های قیمت‌گذاری را شناسایی می‌کند، شکاف‌های دامنه را پررنگ می‌کند، و شاخص‌های ریسک را که تیم برآورد می‌تواند قبل از خروج مناقصه از دفتر بررسی کند، نمایان می‌سازد.

قیمت‌گذاری برای Briq از حدود “بیست و پنج هزار دلار” سالانه در سطح ابتدایی تا “شش رقم” برای پیمانکاران بزرگ‌تر با چندین واحد تجاری یا عملیات بین‌المللی متغیر است. ارزش آن از شناسایی خطاهای قیمت‌گذاری و شکاف‌های دامنه ناشی می‌شود که در غیر این صورت به کاهش سود یا اختلافات دستور تغییر در طول اجرا منجر می‌شود. پیمانکارانی که Briq را مستقر می‌کنند، اغلب گزارش می‌دهند که پلتفرم با شناسایی یک یا دو خطای قیمت‌گذاری اساسی در هر سه ماهه در مناقصات رقابتی، هزینه خود را جبران می‌کند.

آنچه Briq انجام نمی‌دهد، تولید مناقصه در وهله اول یا مونتاژ سند پیشنهاد نهایی است. این یک لایه بررسی و ریسک است، نه یک سیستم مناقصه کامل، و زمانی بیشترین ارزش را دارد که با ابزارهای قوی برآورد اولیه و قیمت‌گذاری بالادستی و نه به عنوان یک راه‌حل مستقل، همراه شود.

Document Crunch برای تجزیه و تحلیل خودکار ریسک قرارداد و اسناد مناقصه

Document Crunch بر لایه تجزیه و تحلیل ریسک قرارداد و اسناد مناقصه تمرکز دارد، که به طور فزاینده‌ای مهم است زیرا پیمانکاران عمومی با شرایط قرارداد اصلی پیچیده‌تر، الزامات جریان پایین تهاجمی‌تر و مفاد بیمه و جبران خسارت دقیق‌تر مواجه هستند. این پلتفرم اسناد مناقصه را می‌خواند، زبان ریسک را شناسایی می‌کند، شرایط را در برابر مواضع استاندارد پیمانکار مقایسه می‌کند، و مواردی را که نیاز به بررسی حقوقی یا اجرایی قبل از ارسال مناقصه دارند، نمایان می‌سازد.

قیمت‌گذاری از حدود “ده هزار دلار” سالانه در سطح ابتدایی تا “پنج رقم” برای پیمانکاران بزرگ‌تر با حجم مناقصه بالا در مناطق جغرافیایی متعدد متغیر است. این پلتفرم برای پیمانکارانی که به دنبال کار در بخش‌های دولتی، بهداشتی یا دولتی هستند، بیشترین ارزش را دارد، جایی که شرایط قرارداد اصلی به شدت مذاکره شده و هزینه نادیده گرفتن یک ماده تخصیص ریسک می‌تواند حاشیه سود پروژه را تحت الشعاع قرار دهد.

Document Crunch یک ابزار قیمت‌گذاری، یک ابزار برآورد اولیه یا یک مولد پیشنهاد نیست. این یک لایه ریسک قرارداد است، و ارزش آن به داشتن یک موقعیت استاندارد واضح در مورد شرایط توسط پیمانکار و یک جریان کاری برای هدایت موارد پرچم‌گذاری شده به بازبین‌های مناسب در بازه زمانی مناقصه بستگی دارد، که اغلب مشکل سازمانی دشوارتری نسبت به خود فناوری است.

SmartBid توسط ConstructConnect برای تراز کردن خودکار پیمانکاران فرعی و اطلاع‌رسانی

SmartBid در لایه مدیریت مناقصه پیمانکاران فرعی قرار دارد و یکی از پلتفرم‌های تثبیت‌شده برای تراز کردن خودکار پیمانکاران فرعی و اطلاع‌رسانی در سراسر بازار پیمانکاران عمومی است. این پلتفرم فرآیند دعوت به مناقصه را مدیریت می‌کند، پاسخ‌های پیمانکاران فرعی را پیگیری می‌کند، مناقصات را در قالب‌های مختلف نرمالیزه می‌کند، و مقایسه تراز شده را که مدیر ارشد برآورد برای تصمیم‌گیری در مورد جوایز تجاری به آن نیاز دارد، نمایان می‌سازد.

قیمت‌گذاری با تعداد کاربران، تعداد مشاغل و گستره جغرافیایی افزایش می‌یابد، و بیشتر استقرارهای پیمانکار عمومی سالانه در “پنج رقمی پایین” اجرا می‌شوند. نقطه قوت پلتفرم مدیریت جریان کاری و نرمال‌سازی داده‌ها است، نه تحلیل عمیق مبتنی بر هوش مصنوعی، اگرچه ConstructConnect ویژگی‌های یادگیری ماشین را در مورد پیش‌بینی مناقصه و امتیازدهی پیمانکاران فرعی اضافه کرده است.

شکافی که SmartBid باز می‌گذارد، بررسی عمیق‌تر ریسک در مناقصات پیمانکاران فرعی فردی است، از جمله بررسی سلامت مالی، تجزیه و تحلیل عملکرد پروژه قبلی، و شناسایی شکاف دامنه در سراسر بسته تجاری. پیمانکارانی که کارهای پرمخاطره را انجام می‌دهند، معمولاً SmartBid را با فرآیندهای جداگانه برای آن بررسی‌های سطح بالاتر همراه می‌کنند، و این لایه ادغام جایی است که زیرساخت عامل هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای مستقر می‌شود.

Pype AutoSpecs برای تحلیل مشخصات و انطباق اسناد مناقصه

Pype AutoSpecs لایه تحلیل مشخصات فرآیند مناقصه را مدیریت می‌کند، که مرحله‌ای است که تیم برآورد کتابچه راهنمای پروژه را برای شناسایی الزامات ارسال، استانداردهای کیفیت، محدودیت‌های سازنده و تعهدات انطباق که باید در قیمت‌گذاری مناقصه منعکس شود، می‌خواند. بررسی مشخصات دستی در یک پروژه نهادی یا بهداشتی بزرگ می‌تواند چندین روز از زمان برآوردگر ارشد را به خود اختصاص دهد، و هزینه نادیده گرفتن یک الزام مشخصات اغلب یک اختلاف دستور تغییر اساسی در طول اجرا است.

قیمت‌گذاری از تقریباً “پانزده هزار دلار” سالانه در سطح ابتدایی تا “پنج رقمی بالا” برای پیمانکاران بزرگ‌تر با حجم مناقصه بالا در کارهای دارای مشخصات زیاد، متغیر است. این پلتفرم برای پیمانکارانی که به دنبال کار در بخش‌های دولتی، نهادی، بهداشتی و فدرال هستند، بیشترین ارزش را دارد، جایی که الزامات انطباق با مشخصات گسترده است و پیامدهای نادیده گرفتن موارد شدید است.

آنچه Pype انجام نمی‌دهد، ادغام خودکار یافته‌های مشخصات در مناقصه قیمت‌گذاری شده است. پیمانکار هنوز به یک جریان کاری نیاز دارد تا اطمینان حاصل کند که اقلام هزینه ناشی از مشخصات، مانند الزامات خاص سازنده یا درجه‌های کیفیت برتر، قبل از ارسال مناقصه وارد مدل قیمت‌گذاری می‌شوند. این ادغام، مکان طبیعی دیگری برای اتوماسیون عامل هوش مصنوعی در چرخه حیات مناقصه است.

موتورهای قیمت‌گذاری مناقصه ساخت‌وساز یادگیری ماشین و حرکت به سمت برآورد پیش‌بینانه

دسته جدیدتری از ابزارها از مدل‌های قیمت‌گذاری مناقصه ساخت‌وساز یادگیری ماشین برای پیش‌بینی نتایج هزینه بر اساس ویژگی‌های پروژه به جای جمع‌آوری قیمت‌های واحد از یک پایگاه داده هزینه ثابت استفاده می‌کنند. این پلتفرم‌ها داده‌های پروژه تاریخی را دریافت می‌کنند، متغیرهایی را که باعث تغییرات هزینه می‌شوند، شناسایی می‌کنند، و برآوردهای قیمت‌گذاری را تولید می‌کنند که با اندازه پروژه، پیچیدگی، جغرافیا، برنامه و سایر عواملی که ممکن است برآوردگر زمان کافی برای مدل‌سازی دستی آنها را نداشته باشد، تنظیم می‌شوند.

قیمت‌گذاری پلتفرم‌های برآورد پیش‌بینانه به طور گسترده‌ای متفاوت است زیرا این دسته هنوز در حال بلوغ است، با برخی پلتفرم‌ها که به عنوان افزونه‌هایی برای سیستم‌های برآورد موجود ارائه می‌شوند و برخی دیگر به عنوان لایه‌های تحلیلی مستقل فروخته می‌شوند. ارزش پیشنهادی برای پیمانکارانی با پایگاه داده پروژه تاریخی عمیق و تمایل به سرمایه‌گذاری در کیفیت داده‌ها قوی‌تر است، زیرا دقت پیش‌بینی کاملاً به کیفیت داده‌های ورودی بستگی دارد.

این پلتفرم‌ها جایگزینی برای برآورد سنتی قیمت واحد نیستند، به خصوص در انواع پروژه‌های جدید که داده‌های تاریخی کمیاب است. آنها به بهترین وجه به عنوان یک بررسی قیمت‌گذاری موازی درک می‌شوند که عوامل هزینه غیرعادی را که برآوردگر می‌تواند قبل از ارسال مناقصه بررسی کند، نمایان می‌سازد، که شکل دیگری از بررسی مناقصه هوش مصنوعی و امتیازدهی ریسک است تا جایگزینی برای سیستم برآورد کامل.

چگونه پیمانکاران عمومی این ابزارها را در یک پشته اتوماسیون برآورد ساخت‌وساز تولیدی ترکیب می‌کنند

پیمانکاران عمومی که بیشترین بهره را از اتوماسیون برآورد ساخت‌وساز می‌برند، یک پلتفرم واحد را انتخاب نمی‌کنند و سعی نمی‌کنند همه کارها را با آن انجام دهند. آنها ابزارها را در سراسر چرخه حیات مناقصه لایه‌بندی می‌کنند، با برآورد اولیه که توسط یک پلتفرم استخراج کمیت انجام می‌شود، قیمت‌گذاری که توسط یک سیستم برآورد یکپارچه یا یک پایگاه داده تاریخی سفارشی انجام می‌شود، مدیریت پیمانکاران فرعی که توسط یک پلتفرم مدیریت مناقصه انجام می‌شود، بررسی ریسک که توسط ترکیبی از ابزارهای تحلیل قرارداد و بررسی قیمت‌گذاری انجام می‌شود، و تولید پیشنهاد که توسط یک پلتفرم مونتاژ سند یا یک جریان کاری سفارشی انجام می‌شود.

لایه ادغام به طور فزاینده‌ای جایی است که عوامل هوش مصنوعی بیشترین ارزش را اضافه می‌کنند زیرا تحویل‌ها بین پلتفرم‌ها جایی است که کیفیت داده‌ها از بین می‌رود و جایی که بازسازی دستی بیشترین زمان برآوردگر را مصرف می‌کند. یک پیمانکار عمومی که در Togal برای برآورد اولیه، Beam یا ProEst برای قیمت‌گذاری، SmartBid برای مدیریت پیمانکاران فرعی، Briq برای بررسی ریسک، و Bonsai برای تولید پیشنهاد سرمایه‌گذاری کرده است، هنوز در هر مرز تحویل‌های دستی دارد، و هزینه تجمعی این تحویل‌ها اغلب از خود هزینه‌های مجوز پلتفرم بیشتر است.

این دلیل است که شرکت‌هایی مانند TFSF Ventures بر زیرساخت عامل تمرکز می‌کنند که حول پشته پلتفرم موجود پیچیده می‌شود تا با راه‌حل‌های نقطه‌ای رقابت کند، زیرا ادغام و اتوماسیون تحویل جایی است که افزایش بهره‌وری تولیدی جمع می‌شود. پیمانکاران عمومی که در اتوماسیون مناقصه ساخت‌وساز موفق می‌شوند، تصمیم انتخاب پلتفرم را به عنوان نقطه شروع و لایه ادغام عامل را به عنوان عامل تمایز در نظر می‌گیرند.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را در سراسر کسب‌وکارها از طریق سه ستون یکپارچه مستقر می‌کند: زیرساخت عامل، ریل‌های پرداخت غیرسنتی، و یک موتور سرمایه‌گذاری کامل. TFSF با 27 سال سابقه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، به طور جهانی فعالیت می‌کند و به 21 بخش با یک روش‌شناسی استقرار 30 روزه خدمات ارائه می‌دهد. اطلاعات بیشتر را در https://tfsfventures.com بیاموزید.

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید. به چند سوال کوتاه در مورد کسب‌وکار خود پاسخ دهید. در عرض 24 تا 48 ساعت یک طرح اولیه استقرار هوش مصنوعی سفارشی شامل توصیه‌های عامل، معماری و یک نقشه راه خاص برای عملیات خود دریافت کنید. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. از https://tfsfventures.com/assessment شروع کنید.

Originally published at https://tfsfventures.com/blog/the-ai-tools-general-contractors-use-to-automate-construction-bidding-from-takeoff

Written by TFSF Ventures Research