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Proposta de modelo de planejamento, projeto e execução para aprimorar a construção civil com apoio das tecnologias digitais

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Autor Hartz, Douglas Bianchi;
Lattes do autor http://lattes.cnpq.br/7260659715314781;
Orientador Borchardt, Miriam;
Lattes do orientador http://lattes.cnpq.br/2943895512034908;
Co-orientador Jung, Carlos Fernando;
Lattes do co-orientador http://lattes.cnpq.br/9620345505433832;
Instituição Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
Sigla da instituição Unisinos;
País da instituição Brasil;
Instituto/Departamento Escola Politécnica;
Idioma pt_BR;
Título Proposta de modelo de planejamento, projeto e execução para aprimorar a construção civil com apoio das tecnologias digitais;
Resumo As falhas nos controles de custos e prazos na construção civil podem ocasionar atrasos na entrega de obras, gastos excedentes, além da insatisfação do cliente e até mesmo prejuízos financeiros incalculáveis. Parte destes problemas se dá a falta de dados históricos, falta de inserção de tecnologia nos processos, muitas vezes pela dificuldade de aceitação e adaptação de novas tecnologias e processo. O presente trabalho investigou as lacunas existentes para que o avanço da chamada Construção 4.0. A pesquisa utilizou o método de estudo qualitativo e investigatório, ocorrendo através de estudo teórico, pesquisa com profissionais da área, além de considerar o conhecimento prático do pesquisador. Os resultados contribuíram para que fosse possível identificar os modelos utilizados por outras construtoras, identificar as necessidades atuais, além de identificar as tecnologias digitais que podem ser inseridas nos processos a fim de resultar na proposta de um modelo de planejamento, projeto e execução para aprimorar a construção civil com o apoio das tecnologias digitais. Além disso, o resultado do presente estudo contribuiu para redução de desperdícios de obra, contribuindo desta forma para um menor impacto ambiental. A partir dos resultados apresentados, pesquisas futuras poderão identificar quais informações deverão ser armazenadas no BD e tradadas pela IA e ML, bem como trabalhos futuros poderão chegar em resultados de como captar e tratar imagens de evolução das obras através de drones. Outra pesquisa futura poderá tratar de como poderá ser identificada a evolução da obra nos ambientes internos das construções.;
Abstract Failures in cost and deadline controls in civil construction can cause delays in the delivery of works, excess expenses, in addition to customer dissatisfaction and even incalculable financial losses. Part of these problems is due to the lack of historical data, lack of insertion of technology into processes, often due to the difficulty in accepting and adapting new technologies and processes. This work investigated the existing gaps for the advancement of the so-called Construction 4.0. The research used the qualitative and investigative study method, occurring through theoretical study, research with professionals in the field, in addition to considering the researcher's practical knowledge. The results contributed to making it possible to identify the models used by other construction companies, identify current needs, in addition to identifying digital technologies that can be inserted into the processes in order to result in the proposal of a planning, design and execution model to improve the civil construction with the support of digital technologies. Furthermore, the result of this study contributed to reducing construction waste, thus contributing to a lower environmental impact. Based on the results presented, future research will be able to identify which information should be stored in the DB and processed by AI and ML, as well as future work may arrive at results on how to capture and process images of the progress of works using drones. Other future research could address how the evolution of the work in the internal environments of buildings can be identified.;
Palavras-chave Tecnologias digitais; Construção 4.0; Fotogrametria; Inteligência artificial; Aprendizado de máquina; Digital technologies; Construction 4.0; Photogrammetry; Artificial intelligence; Machine learning;
Área(s) do conhecimento ACCNPQ::Engenharias::Engenharia de Produção;
Tipo Dissertação;
Data de defesa 2024-01-09;
Agência de fomento Nenhuma;
Direitos de acesso openAccess;
URI http://repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/12999;
Programa Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas;


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