BoQ-ის ხარჯების შეფასება სამუშაოების თანმიმდევრობითა და ხანგრძლივობით მოითხოვს რესურსების სწორ კომბინაციას. თუმცა, ეს კომბინაცია ძირითადად გამომდინარეობს მიახლოებით გათვლილი რაოდენობებიდან და გაურკვეველი სატენდერო სპეციფიკაციებიდან.
საბოლოო ფასზე (ბიდინგზე) შეთანხმება ძალიან რთული და შრომატევადი ამოცანაა.
ეს მოითხოვს დიდ გამოცდილებას ინდუსტრიაში, ბაზარზე და თითოეულ კონკრეტულ სამშენებლო დისციპლინაში. მიუხედავად ამისა, შემფასებლები რამდენიმე სამუშაო დღეს ხარჯავენ სხვადასხვა excel ფაილიდან მიღებული ციფრების გადამოწმებაში. ამ შემთხვევაშიც კი, საბოლოო გადაწყვეტილება ძირითადად მომხმარებლის ინტუიციასა და ექსპერტიზაზე დგას და არა ანალიტიკურ-რაციონალურ მიდგომაზე.
ინჟინერი — ადამიანი, რომელიც ზუსტ ვარაუდებს აკეთებს არასანდო მონაცემებზე დაყრდნობით, რომლებიც ეჭვქვეშ მდგომი ცოდნის მქონე პირებმა მიაწოდეს.
მაგალითად, რთული სცენარები მოიცავს „Productivity excels“-ს. დისციპლინის ექსპერტებმა ეს ფაილები წარსულში შექმნეს, გამოიყენეს ისინი მშენებლობის დროს და გააუმჯობესეს იქამდე, სანამ ისინი რაც შეიძლება ახლოს არ მივიდნენ რეალურ სამშენებლო ხარჯებთან. შედეგად, ეს „Productivity Templates“ შეიძლება იქცეს პროტოტიპულ ფორმებად. მათი მეშვეობით შემფასებლები სწრაფად ახდენენ მსგავსი BoQ code-ების ექსტრაპოლაციას რესურსებით/დროითა და ხარჯით.
ეს არის ProjectView-ის ტენდერისა და შეფასების მოდულის „საიდუმლო სოუსი“.
პროდუქტიულობის შაბლონები ოპტიმიზებულია მუდმივი ციკლის მეშვეობით, რომელიც მოიცავს ტენდერირება-მშენებლობა-მონიტორინგი-ტენდერირებას, რაც კომპანიების მიერ პროექტებზე სატენდერო წინადადებების მომზადების ‘საიდუმლო რეცეპტებს’ ქმნის. ფაქტობრივად, მათ აქვთ უნიკალური კომბინაცია, რომელიც კომპანიიდან კომპანიამდე განსხვავდება. ეს იმიტომ, რომ ისინი აერთიანებენ სხვადასხვა ტიპის პარამეტრებს: სამუშაოების ტიპს, ტექნიკის გამოყენებადობას, თანამშრომლების პროდუქტიულობას და კომპანიის დახურული საოპერაციო ეკოსისტემის საერთო ეფექტიანობას.
ტენდერის გადაწყვეტილების მიღების პროცესის გადასახედად, ჩვენ შევისწავლეთ სხვა ინდუსტრიების საუკეთესო პრაქტიკა, ასევე ახალი ტექნოლოგიური ტენდენციები. შედეგად, DANAOS Projects წარადგენს AI Tendering-ს.
DANAOS WAVES Business Intelligence Platform, ProjectView-ის AI Tendering იყენებს არსებულ Estimation and Tendering Module-ს დამატების სახით. მოკლედ, ის ჩვენს კლიენტებს უფრო ზუსტი წინადადებების პროგნოზირების საშუალებას აძლევს.
DANAOS WAVES და Thomson Reuters სისტემის გამოყენებით, AI Tendering აერთიანებს ბაზრის დიდი მოცულობის მონაცემებს PASTCasting-დან და NOWcasting-დან
წინადადებები/პროექტები/ბიუჯეტები/ფასები/ხანგრძლივობები/წინადადებები/კონკურენტები/პროექტის ტიპები
და მათ აკავშირებს თითოეული კომპანიის ბაზარზე შედარებად მდგომარეობასთან. ამ გზით მას შეუძლია დააზუსტოს და შემოგვთავაზოს ახალი სატენდერო ფასი. მომგებიანი და განხორციელებადი ფასი.
გარდა ამისა, DANAOS WAVES უზრუნველყოფს საკუთარ ალგორითმზე დამყარებული პლატფორმის გამოყენებას. აქ კომპანიის შიდა გამოცდილება და ცოდნა რეალურ დროში ამდიდრებს Thomson Reuters-ის ბაზრის ანალიზს, რათა მომგებიანი შეთავაზება უზრუნველყოს. დამატებით, დახვეწილი AI Tendering ალგორითმები ‘სწავლობენ’ ტენდერირება-შესრულების ციკლიდან და მნიშვნელოვნად ეხმარებიან მენეჯმენტს გადაწყვეტილების მიღების პროცესში.
MIT-ის ხელოვნური ინტელექტის კურსის ამ ხაზების პერიფრაზით, ProjectView-ის AI Tendering არის შემდეგი ნაბიჯი:
გაძლევთ იმ ცოდნასა და თავდაჯერებულობას, რაც გჭირდებათ, რათა დაეხმაროთ თქვენი ორგანიზაციის გარდაქმნას მომავლის ინოვაციურ, ეფექტიან და მდგრად კომპანიად.
ინფორმირებული, სტრატეგიული გადაწყვეტილების მიღების წარმართვის უნარი და ბიზნესის შედეგების გაუმჯობესება იმ ძირითადი AI მმართველობითი და ლიდერული ხედვების ინტეგრირებით, რომლებიც გავლენას ახდენს თქვენი ორგანიზაციის მუშაობის წესზე.
