A maioria dos ativos de órgãos públicos inclui pavimento e, portanto, exige pesquisa e manutenção para detecção de fissuras. Dado que as práticas e tecnologias tradicionais de avaliação de pavimentos são demoradas e imprecisas, a Benesch explorou a integração de inteligência artificial (IA) e machine learning (ML) em seus fluxos de trabalho de coleta de dados de campo, visando a detecção de rachaduras em pavimentos. No entanto, eles enfrentaram desafios para diminuir a lacuna entre a identificação digital e a classificação das rachaduras com base na avaliação das condições. Portanto, eles procuraram desenvolver sua solução tecnológica de detecção de fissuras em pavimentos.

Eles selecionaram o iTwin Capture Modeler, o AssetWise e o iTwin da Bentley para testar sua inovação digital em três locais de projetos ativos nos Estados Unidos, criando gêmeos digitais dos locais. A tecnologia da Bentley aproveitou o poder da IA e de ML, simplificando o processo de detecção de rachaduras e alimentando os dados no gêmeo digital para análise. A solução automatiza a digitalização dos dados de linhas de rachaduras e economiza 75% em tempo de campo, além de economizar USD 144.000 em 100 inspeções aeroportuárias sem afetar o tráfego e/ou as operações aeroportuárias.