围绕着其变革潜力举行的几次会议以及每位行业专家都将其视为下一件大事，因此机器学习席卷了整个技术领域，这是正确的。机器学习使用历史数据和实时数据源来使计算机能够自动发现见解并预测新实例，从而帮助公司找到模式并获得预测能力。难怪，当今每个行业都在寻求利用机器学习的破坏力。建筑行业也不例外。

在过去的几年中，我们已经看到ERP系统成为当今建筑业的必需品，以解决其最复杂的问题。但是，结合机器学习的数据驱动智能，建筑ERP解决方案有望推动效率提升的新水平。让我们看一下机器学习集成如何为您的ERP提供动力的四种方式：

1. 强大的预测能力：高度精确的预测功能是与机器学习集成的建筑ERP解决方案的主要奖励之一。建筑公司需要强大的预测分析功能，以得出有关项目完成时间表，项目成本，设备和人工需求等的近乎准确的估计。精确估计的失败会导致项目延迟和与客户分担的项目初始成本增加，这可能会大大损害客户的利益。建筑公司的声誉。这是机器学习成为现实并带来很多价值的地方。使用历史数据，机器学习不仅可以帮助您准确预测，还可以警告您可能导致延误或超支的因素。这有助于建筑公司提前做好准备。   

2. 简化的项目管理：在建筑工地上，项目经理必须处理一些日常问题，例如漏水，窗户面板安装不正确等。在正常情况下，这需要大量时间和项目经理的协调才能解决这些问题。通过将机器学习集成到建筑ERP软件中，项目经理可以获得一个数字助手，该助手会在发生任何故障或质量问题时提醒有关部门。除此之外，它还可以自动确定这些任务的优先级，并向项目经理明确说明解决问题可能需要花费多少时间。这些见解将帮助项目经理修改工作和人力分配以保持项目的正常进行。

3. 预测原材料需求：传统上，管理原材料一直是建筑公司的巨大挑战。虽然建筑ERP软件有效地解决了这个问题，但是具有内置机器学习功能的软件将其提升到了另一个层次。通过分析实时数据和历史数据，它可以帮助您确定何时需要重新购买特定原材料。一个好的建筑ERP解决方案还使用机器学习来建议供应商进行采购。

4. 确定安全问题：不能轻视建筑的健康和安全。具有机器学习功能的建筑用ERP可以识别和优先考虑整个项目生命周期中潜在的安全隐患。它可以识别高风险的安全行为，并一次次标记出犯相同安全错误的分包商或员工。这些见解可以帮助项目经理采取积极的方法来应对安全问题，而不是以被动的方式做出响应。 

这些例子实际上只是冰山一角。通过将机器学习集成到建筑ERP解决方案中，可能性实际上是无限的。实际上，分析人士断言，将机器学习视为未来的定义能力，它将使现代建筑ERP系统与传统系统区别开来。如果您正在着手进行建筑ERP之旅，请确保您选择的提供者具有融合机器学习等先进技术的愿景。选择最佳施工ERP软件的关键是要仔细分析高层领导团队 -它应该精通技术，并坚定地专注于技术进步。