L’Evoluzione del Controllo Qualità nell’Era Digitale nel Settore delle Costruzioni

Angelo Luigi Camillo Ciribini - DICATAM, Università degli Studi di Brescia e ITC CNR 10/12/2018 1182
Il tema più interessante che concerne la digitalizzazione e i suoi effetti riguarda la trasformazione delle identità e degli statuti degli operatori e delle corporazioni a cui essi fanno riferimento: o, per dire meglio, il potenziale trasformativo della stessa.

A questo proposito, la evoluzione della natura dei controlli della qualità nella fase della progettazione e in quella della realizzazione rappresenta una ottima cartina da tornasole per comprendere la vicenda.

La verifica del progetto BIM in ambito convenzionale

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Il primo aspetto, il più evidente, è legato alla dimensione computazionale dei controlli: ad esempio, la definizione delle regole per le verifiche (e dei contenuti/obiettivi minimi attesi dalla modellazione informativa) e l’identificazione dei conflitti attraverso il cosiddetto Model & Code Checking, per la progettazione, nonché la traduzione in valori numerici degli accertamenti soggettivi e oggettivi svolti in campo per la realizzazione, in materia di Field BIM.

Per il primo caso, pur essendo la verifica del progetto ai fini della validazione assai più articolata nelle funzioni rispetto a quanto riassumibile nei livelli di verifica espletabili computazionalmente per censimento nei modelli informativi, la sua digitalizzazione rivela indubbiamente un efficientamento del processo.
Esso, però, si attua in un ambito convenzionale, così come avviene per la registrazione dei controlli svolti nei luoghi produttivi, non incidendo sulla natura delle attività.
Quantunque il controllo rimanga inerente sempre ai documenti, si inizia, ciononostante, a operare attraverso i dati, o gli information container, almeno parzialmente, orientandosi sempre più verso tratti di Business Intelligence.
 
Non per nulla, dalla Validation dell’Information Model in poi si sta giungendo gradualmente all’uso delle Data Analytics nella gestione e nella modellazione informativa.
In ogni modo, le finalità principali che si riconducono al controllo sono essenzialmente rivolte alla tempestività, alla economicità e alla affidabilità delle rilevazioni per adottare risoluzioni di non conformità e azioni correttive/preventive.

Quale è il portato non convenzionale delle attività di controllo che genera la digitalizzazione?

Probabilmente, esso risiede nell’ambizione, ben testimoniata, ad esempio, dalla Clash Avoidance, di prevedere l’esito del controllo, o meglio di simularlo e, dunque, in ultima analisi, di evitare di eseguirlo, nel senso di scongiurare in anticipo l’evento.
Ciò è palese, nel corso della fase ideativa, pur con tutti i limiti, col ricorso agli ambienti immersivi e alla gamification, che impatta anche sulla reazione degli utenti prospettici.
Tanto più questa considerazione varrà per i controlli in fase di esecuzione, sia grazie allo sfruttamento dell’intelligenza artificiale (dalla identificazione delle non conformità consentita dal Machine Learning tramite l’analisi delle immagini sino all’uso dello stesso per anticipare le prestazioni dei fornitori o dei subappaltatori sulla scorta di serie storiche di registrazione delle prestazioni conseguite) sia per il mezzo della sensoristica e dell’interconnessione abilitanti l’automazione degli accertamenti.
 
In definitiva, il sistema di controllo, inteso ovviamente quale dispositivo di governo e di regolazione, tradizionalmente vuole definire accuratamente le condizioni di non conformità e intervenire economicamente e tempestivamente per identificare e per gestire le deviazioni in un contesto di forte aleatorietà.
 
Ora, il risvolto «sconvolgente» a cui mira la digitalizzazione è costituito dalla volontà di rendere del tutto prevedibile lo svolgimento degli accadimenti, di dominare il caso, nell’ottica di mitigare il rischio, concepito, peraltro, come generatore di opportunità, non solo come Derisking.
È evidente che si tratta, veramente, di una specie di ambizione, persino «folle», che si basa su un ecosistema digitale in cui tutto il possibile è tradotto in numeri e, soprattutto, in metriche computazionali.
Ovviamente, queste annotazioni appaiono sideralmente distanti rispetto a prassi correnti che disattendono spesso i più elementari requisiti delle accezioni abituali del controllo, ma resta il fatto che la tendenza prima accennata inverte radicalmente i termini della questione e, comunque, rende più operative le formalizzazioni procedurali, in precedenza congelate «sulla carta».
 
Le conseguenze più evidenti del fenomeno stanno, anzitutto, nella introiezione degli esiti del controllo nelle attività creative e produttive in termini di Knowledge Management e, in secondo luogo, nelle modalità di acquisizione, di archiviazione, di elaborazione, di interrogazione e di sfruttamento dei Giant Data.
Per quanto riguarda il primo aspetto, il contributo che i dati attinenti alla registrazione digitale dei controlli apporta si ripercuote sui meccanismi di semi-automazione di alcune attività e, pertanto, di sostituzione del lavoro intellettuale mediocre e ripetitivo, mentre, in relazione al secondo tema, l’interrogativo verte sulla possibilità, inaudita, di condividere dati sensibili per una organizzazione non solo nella e colla propria catena di fornitura, ma pure coi concorrenti principali, al fine di migliorare le capacità predittive.
 
Se, in effetti, la collaborazione tra operatori in termini di piattaforme digitali produttive può essere già credibilmente proposta, la condivisione dei cespiti conoscitivi appare molto problematica, così come l’accettazione di sistemi di raccolta dei dati numerici che conducano alla riduzione occupazionale.