De technologie moet het registreren van bouwgebreken minder tijdrovend maken, de invoer consistenter houden en kwaliteitsproblemen sneller blootleggen. Daarbij wordt gewerkt met een gekoppelde bibliotheek van 3600 opnamepunten, zodat inspecties niet alleen sneller verlopen, maar ook bruikbaardere data opleveren voor volgende projectfases.
"Veel gebreken en faalkosten zijn te voorkomen als je eerder inzicht krijgt in fouten die structureel terugkomen in projecten," zegt Pieter Beuker, CCO bij Pro4all, het moederbedrijf van STA Software. "Zeker bij projecten met honderden woningen kunnen kleine kwaliteitsproblemen zich snel op grote schaal herhalen. Zonde als dat pas in de opleverfase zichtbaar wordt."
Handmatige invoer aanjager voor faalkosten
In Nederland worden dagelijks honderden opleveringen uitgevoerd in de bouw. Vaak verspreid over honderden projecten en fases tegelijk. Gebreken worden hier vaak nog handmatig vastgelegd door ze te fotograferen met daarbij een eigen omschrijving van de situatie.Dat kost niet alleen veel tijd, het leidt ook regelmatig tot variatie in benamingen voor hetzelfde probleem. Hierdoor ontstaat versnipperde data, waardoor structurele fouten pas laat zichtbaar worden. Vaak pas wanneer ze zich al op grote schaal hebben herhaald, met stijgende faalkosten als gevolg.
Snellere inspecties en betere datakwaliteit dankzij AI
STA AI versnelt inspecties door het registratieproces te standaardiseren en deels te automatiseren met AI. Op basis van een foto herkent de AI het gebrek via beeldanalyse en contextuele herkenning van veelvoorkomende situaties in de bouw. Vervolgens doet de AI een voorstel voor de juiste omschrijving en categorie uit een gekoppelde opnamepunten-bibliotheek van 3600 gebreken. Deze lijst is door jarenlange ervaring en data van STA Software opgesteld. De suggestie kan direct worden overgenomen of waar nodig aangepast. "STA AI is bedoeld om het proces in de uitvoering minder afhankelijk te maken van handmatig invoerwerk," zegt Beuker.Doordat iedereen werkt met dezelfde terminologie en structuur, ontstaat consistente en vergelijkbare data over projecten heen. Deze uniformiteit zorgt ervoor dat inzichten uit eerdere inspecties direct kunnen worden toegepast in de volgende fases van een project. Naarmate er meer inspecties met STA AI worden uitgevoerd, ontstaat er ook een steeds completer beeld bij projectleiding van terugkerende gebreken binnen en tussen projecten.
Gebreken die eerder zijn vastgesteld, kunnen zo proactief worden gecontroleerd in woningen die nog gebouwd of opgeleverd moeten worden. Daarmee verschuift het proces van registreren achteraf, naar het eerder signaleren en voorkomen van terugkerende fouten.
