מנהל הפרויקט בעידן ה-AI: מנתונים בענן לתובנות על הפרויקט

---

מנהל הפרויקט בעידן ה-AI: מנתונים בענן לתובנות על הפרויקט

בטיפ של אוגוסט 25 (קישור) הצגנו את ענן Autodesk Forma כתוכנה לניהול הפרויקט, בטיפ היום נראה איך אפשר להוציא את הנתונים הקיימים בענן ולבנות דשבורד. בנוסף, נראה איך אפשר לחבר את המידע לכלי AI לטובת ניתוח ותובנות. 

לפני שנצלול להדגמה נעיף מבט מלמעלה על תפקיד מנהל הפרויקט, לאחרונה התפרסם המדריך לניהול הפרויקט, קישור. המדריך נכתב על ידי איגוד המהנדסים לבנייה ולתשתיות, המכון הלאומי לחקר הבנייה, הטכניון-מכון טכנולוגי לישראל ומוסד הטכניון למחקר ופיתוח. מדריך זה נועד להתוות את ה Best Practice בתחום ניהול הפרויקטים בבנייה ותשתיות. קיימת התאמה גבוהה בין הנושאים העולים במדריך לבין הכלים הקיימים בענן של אוטודסק.

להלן מיפוי הנושאים שמעלה המדריך לכלים של ענן אוטודסק:

פרק 4 – משילות

סעיף	כלי בענן אוטודסק
4.1 משילות – יצירת תבנית פרויקט, סטנדרט משילות ארגוני (תכולת עבודה, משימות, אחריות תפקידים)	Project Templates, Issues, Roles Permissions
4.2 בעלי עניין – הגדרת חברי הפרויקט (תפקיד, חברה, הרשאות)	Members, Role, Company, Permissions
4.3 דיווח – הפקת דוחות ולוחות מחוונים מובנים, כולל שילוב AI	Reports, Insight, AI
4.4 ישיבות עבודה – ניהול פגישות מובנה	Meetings
4.5 תהליכי בקרה – טפסי בקרה והבטחת איכות	Forms

 

פרק 5 – תפקידים ותחומי אחריות

סעיף	כלי בענן אוטודסק
5.1 תפקיד נציג המזמין – ענן ארגוני לניהול פרויקטים	Autodesk Forma
5.2 מנהל הפרויקט – ענן הפרויקט על כל היבטיו	Autodesk Forma
5.3 מנהל הפרויקט בשלב התכן – ניהול התכנון	Data Management: Files, Issues, Reviews, Transmittals, Reports, Insight
5.4 מנהל הפרויקט בשלב הביצוע – ניהול הביצוע	Build: Files, Issues, Sheets, RFI, Submittals, Assets, Forms, Photos, Meetings
5.5 מנהל הפרויקט בשלבי סיום – ניהול המסירה	Build: Assets, Forms, Issues, Handover
5.6 המפקחים בצוות מנהל הפרויקט – פיקוח	Build: Assets, Forms, Issues, Handover
5.7 צוות התכן ההנדסי של הפרויקט	Build: Assets, Forms, Issues, Submittals, RFI

 

פרק 7 – פעילויות תמיכה של ניהול הפרויקט

סעיף	כלי בענן אוטודסק
7.1 ניהול האיכות	Build: Issues, Forms, Assets, Photos, RFI, Submittals
7.2 ניהול הבטיחות	Build: Issues, Forms, Photos
7.3 ניהול מידע ותקשורת	Files
7.5 ניהול שינויים	Build: Cost Management
7.6 ניהול ובקרת מסמכים	Files

 

לא מכירים משהו מהכתוב מוזמנים לוובינרים שלנו, וובינר ענן אוטודסק, וובינר תיק מתקן דיגיטלי, כולל דוגמאות מהשטח.

הענן לא רק אוסף נתונים רבים על הפרויקט, אלא גם מקשר ביניהם. לדוגמה, מפריט ציוד במודל ניתן להגיע ישירות למפרט הטכני, לטופס בקרת האיכות ול־RFI שנפתח עבורו.

אז איך להפיק תובנות מכל המידע הזה?

 

Insight

כלי ה-Insight מאפשר ליצור דשבורדים בקלות במערכת ברמת פרויקט או ברמת כל הענן (חוצה פרויקטים). על מנת להגיע אליו נבחר ב-Insight
 

בעזרת כפתור Customize אפשר לבחור אילו נתונים חשובים לנו לראות בדשבורד ולסדר את הכרטיסיות בקלות ומהירות הנתונים מתעדכנים אוטומטית בהתאם לנתונים בענן.

היתרון: ניתן לבנות דשבורד לפרויקט במהירות ובקלות. החיסרון: אנחנו מוגבלים לכרטיסיות המובנות במערכת.

מה עושים אם חסרות לנו כרטיסיות? להלן שתי אפשרויות: כלי BI כמו PowerBI וכמובן AI.
 

 

חיבור הנתונים ל-BI

נבחר ב-Data Connector

ונריץ ייצוא נתונים

ייצוא הנתונים לוקח כמה דקות, לאחר מכן נוכל להוריד את הנתונים

יירד לנו קובץ ZIP שכולל את כל המידע בענן בקבצי CSV (טבלאות נתונים). אפשר להוריד תבניות PowerBI מוכנות ולחבר אותן לנתונים מהפרויקט שלנו

ראה דוגמאות לדשבורד פעילות

 

 

 חיבור הנתונים ל-AI

 

אבל מה עושים אם אין לנו כלי BI ואנשים שיודעים לייצר דשבורדים? במקרה הזה כלי AI יכולים לבוא לעזרתנו. חלק מהתיקיות שיורדות מהענן כוללות סכמה (Schema) המסבירה כיצד הנתונים בנויים. הסכמות מסייעות לכלי AI להבין את מבנה הנתונים. תחילה מחברים את כלי ה־AI הנבחר לתיקיית ה־Schema ומבקשים ממנו ללמוד את מבנה המידע. לאחר מכן מחברים את תיקיית ה־CSV המלאה ומתחילים לשאול שאלות. כמובן, יש לעבוד עם כלי AI המאושרים בארגון ובהתאם למדיניות אבטחת המידע.

אני לדוגמא ביקשתי מ Claude להכין דשבורד לפי תפקיד על בסיס המדריך לניהול הפרויקט והמידע מהענן.

 

דשבורד מנהל פרויקט

דשבורד בקרת איכות

 

דשבורד מהנדס ביצוע/אתר

 

כמובן אפשר גם לתשאל את ה AI על הנתונים בשפה חופשית, לדוגמא ביקשתי שיכין לי רשימה של כל ה RFI מכל הפרויקטים שמועד המענה שלהם חלף. קיבלתי טבלה עם מענה ותובנות נוספות שבכלל לא ביקשתי כמו RFI שלא סווגו עם תאריך יעד.

 

ביקשתי שינתח לי את הפרויקטים ורמת הסיכון שלהם

לסיכום,

כפי שניתן לראות, כאשר המידע בפרויקט מנוהל באופן מסודר ובכלים הנכונים, ניתן לרתום את ה־AI גם לניהול השוטף. כלי AI יכולים לסייע בהפקת תובנות ברמה חוצת פרויקטים, לזהות חריגות ובעיות, ובעיקר לעזור לנו להגיע למידע הנכון בזמן הנכון. כמנהלי פרויקטים המסלול שיוביל אתכם להטמיע טכנולוגיה ולהפוך את ה-AI לכלי עבודה:
• ניהול מידע – להבין שמנהלי הפרויקט מנהלים גם את המידע בפרויקט.
• דיגיטציה – למפות את תהליכי העבודה היומיומיים ולהפוך אותם לדיגיטליים.
• קטלוג וסיווג – לקטלג ולסווג את המידע כך שניתן יהיה למצוא, לקשר ולנתח אותו.
• טכנולוגיה – לבחור את הכלי הטכנולוגי המתאים לכל משימה.
• AI – לחבר את כלי ה־AI למידע ולתהליכים.
• שיפור בהדרגה – להתחיל מתהליך אחד שנותן ערך, ללמוד, לשפר ולהרחיב בהדרגה לתהליכים נוספים.