Phân tích, đánh giá tiến độ dự án qua các mốc thời gian – construction site timelapse

Giám sát tiến độ thi công công trình là một công việc vô cùng quan trọng giúp cho chủ đầu tư, chủ thầu nắm bắt được tình hình tiến độ dự án. Hiện nay với công nghệ timelapse hiện đại, nhiều chủ đầu tư và nhà thầu đã lựa chọn kỹ thuật quay tua nhanh thời gian để có thể theo dõi trực tuyến tiến độ tổng hợp nói chung và các hạng mục quan trọng nói riêng. Trong bài viết này, Autotimelapse xin được giới thiệu tới bạn đọc chức năng phân tích, đánh giá tiến độ dự án qua các mốc thời gian – construction site timelapse. 

Hệ thống quản lý tiến độ Autotimelapse là gì?

Hệ thống quản lý tiến độ Autotimelapse là hệ thống có dung lượng lớn lưu trữ, hiển thị, xử lý dữ liệu của các dự án, công trình xây dựng đã và đang thi công. Hệ thống được bảo mật tuyệt đối, chủ đầu tư và nhà thầu hoàn toàn có thể theo dõi tiến độ trực tuyến mà không cần đến tận nơi công trình. Hệ thống được tích hợp nhiều chức năng linh hoạt (construction site timelapse) như: lọc ảnh, lọc video, dựng video timelapse tự động, phân tích, so sánh tiến độ dự án qua các mốc thời gian,… 

Hệ thống Autotimelapse còn được tích hợp trên các thiết bị di động thông qua ứng dụng trên hệ điều hành Android và IOS.

Có gì đặc biệt ở chức năng phân tích, đánh giá tiến độ dự án qua các mốc thời gian?

Thông thường khi truy cập vào hệ thống, người dùng chỉ có thể quan sát được những bức ảnh chụp hiện trạng gần đây nhất. Chính vì vậy, chức năng phân tích ra đời giúp cho người dùng có thể so sánh tiến độ của dự án giữa các ngày, tuần hoặc tháng một cách dễ dàng, nhanh chóng. 

Chức năng phân tích cho phép người dùng:

• Dễ dàng lọc ra các bức ảnh hiện trạng dự án tại mọi thời điểm xây dựng với tần suất cách đều nhau: cách ngày, cách tuần hoặc cách tháng
• So sánh trực quan sự thay đổi về tiến độ của công trình xây dựng qua thời gian
• Theo dõi, phát hiện kịp thời những sai sót trong công tác triển khai thi công – construction site timelapse

Hướng dẫn sử dụng chức năng phân tích tiến độ dự án trên Autotimelapse

Để tiến hành phân tích, đánh giá tiến độ của một dự án trên hệ thống Autotimelapse, trước hết chúng ta cần truy cập vào autotimelapse.com và đăng nhập tài khoản cá nhân đã được cấp trước đó. Khi đã đăng nhập thành công vào hệ thống, người dùng tiến hành chọn dự án và góc máy muốn phân tích.

Khi lựa chọn chế độ phân tích theo ngày, người dùng sẽ tiếp tục lựa chọn khung giờ cần so sánh hàng ngày. Trong trường hợp người dùng muốn phân tích theo tuần, sau đó sẽ có 7 tùy chọn tương ứng với 7 ngày trong tuần. Ví dụ, người dùng chọn thứ 5 thì hệ thống sẽ lọc hình ảnh hiện trạng dự án thứ 5 hàng tuần. Cuối cùng là chế độ phân tích theo tháng, người dùng sẽ có 30 tùy chọn tương ứng với 30 ngày trong tháng. Thời gian giữa các mốc càng xa, sự khác biệt giữa hiện trạng dự án càng lớn.

Chi tiết tham khảo các bước tại video dưới đây.

Dịch vụ theo dõi tiến độ dự án trực tuyến uy tín

Autotimelapse là đơn vị cung cấp dịch vụ theo dõi tiến độ dự án: công trường thi công, nông nghiệp, trải nghiệm du lịch bốn mùa,… hoàn toàn trực tuyến. Bộ thiết bị với công suất làm việc cao và sức bền tốt có những chức năng nổi bật sau:

• Chế độ chụp thông minh theo khoảng thời gian định sẵn: 5 giây, 10 giây, 5 phút, 10 phút/ tấm ảnh…. giúp phù hợp với tốc độ xây dựng của từng giai đoạn trong quá trình xây dựng dự án
• Phần mềm tự động lưu trữ và dựng video Timelapse trực tuyến, đảm bảo khách hàng có thể theo dõi sự thay đổi của dự án theo từng ngày
• Hiển thị dữ liệu thông số chất lượng môi trường, đánh giá khách quan tác động môi trường đến tiến độ dự án
• Phân tích, chuyển đổi dữ liệu hình ảnh thành biểu đồ báo cáo
• Công nghệ cảnh báo lỗi, check lỗi thiết bị liên tục 10s/lần, cập nhật về tình trạng máy
• Hoạt động bền bỉ, cung cấp dữ liệu Timelapse ngay cả trong điều kiện không có điện lưới hoặc điện mặt trời, điện gió với bộ nguồn điện dự trữ có khả năng nuôi máy 7 ngày.

Bạn đọc quan tâm đến các gói dịch vụ của Auto Timelapse vui lòng liên hệ:

Hotline (+84) 886.885.808 

Email autotimelapsevn@gmail.com 

Địa chỉ: Tòa nhà D8, Đại học Bách Khoa Hà Nội, Trần Đại Nghĩa, Hà Nội, Việt Nam