Şantiyede Verinin Gücü: Neden Veri Temelli Yönetim Maliyeti Azaltır?

Şantiyede maliyetler çoğu zaman görünmeyen kayıplardan büyür: yeniden iş, gecikme kaynaklı beklemeler, stok fazlası ve ekipmanların atıl kalması. Bu kayıpların ortak paydası, anlık ve güvenilir veri eksikliğidir. Plan-gerçekleşen farkını günlük izleyemediğinizde küçük sapmalar zincirleme etkiyle bütçeyi aşar; birim maliyetler şişer, nakit akışı zorlanır.

Yeniden iş genellikle sahadaki üretimin proje çizimleri, metraj ve kalite kriterleriyle senkron izlenmemesinden doğar. Örneğin beton dökümünde numune sonuçları, hava durumu ve ekip günlük verimliliği birlikte görülmediğinde erken uyarı verilemez; şantiyede kalıp sökme gecikir, ek işçilik ve malzeme giderleri oluşur. Gecikmeler ise ekip bekleme süreleri, tedarik teslim tarihleri ve kritik yol aktiviteleri için zaman damgalı veri olmadığı sürece erken fark edilmez. Stok fazlası tüketim hızını ve emniyet stok seviyelerini ölçmeyen sahalarda sermayeyi kilitler; bozulma ve kayıp riski artar. Bu noktada pratik yöntemler için malzeme israfını hızlı önleme rehberine göz atabilirsiniz. Ekipman verimsizliği (rölanti, gereksiz taşıma, yakıt sarfı artışı) ise kullanım, konum ve bekleme verisi olmadan tahminle yönetilir ve genellikle yanlış kapasite planına yol açar.

Veri temelli yönetim bu tabloyu tersine çevirir: tek bakışta görünürlük, eşik değerlerle erken uyarı ve hızlı karar destek sağlar. Günlük üretim miktarı, işçilik saatleri, ekipman bekleme oranı ve malzeme tüketimi aynı pano üzerinde birleştiğinde; “nerede kaybediyoruz?” sorusunun cevabı objektifleşir. Örneğin, ekskavatör bekleme oranı %35’i geçtiğinde lojistikte darboğaz olduğu anlaşılır; beton dökümünde hedeflenen m3/ekip-saat üç gün üst üste %10 sapınca iş gücü dağılımı revize edilir. Bu tür veriler, TS EN ISO 9001 kalite kayıtları ve İSG raporlarıyla birlikte kullanıldığında hem maliyeti hem de uyum risklerini düşürür.

• Tek kaynak gerçeği oluşturun: İş kalemi/kod bazlı maliyet kırılımı (CBS) kurun; tüm saha kayıtlarını bu kodlarla eşleştirin.
• Eşik ve uyarı tanımlayın: Üretkenlik %-10 sapma, RFI sayısı/hafta, ekipman bekleme >90 dk gibi metriklere otomatik bildirim atayın.
• Kanıtlı doğrulama kullanın: Formen onayı + foto/video kanıtı olmayan günlükler kapanmasın.
• Küçük başlayın: En çok maliyet yaratan 2-3 kalemi seçin; 4 hafta pilot çalıştırın, sonra kapsamı genişletin.
• Teknolojiyi işlevsel seçin: Sensör/telematik ve model tabanlı planlamayı birlikte düşünün; pratik entegrasyon için BIM ve IoT entegrasyonu rehberine göz atın.
• Günlük ritim oluşturun: 10 dakikalık vardiya sonu veri girişi ve haftalık karar toplantısı olmadan panolar işe yaramaz.

Artık verinin neden maliyeti düşürdüğünü netleştirdik. Sırada “hangi” bilgiyi toplamamız gerektiği var. Bir sonraki bölümde üretim, işçilik, ekipman, stok ve hava gibi temel veri tiplerini; güncelleme sıklığını ve sahada güvenilir veri toplama yöntemlerini adım adım ele alacağız.

Hangi Verileri Toplamalısınız? Kaynaklar, Frekans ve Veri Kalitesi Gereksinimleri

Önceki bölümde verinin görünürlük ve erken uyarı sağlayarak yeniden iş, gecikme ve stok fazlası gibi maliyetleri nasıl düşürdüğünü gördük. Şimdi bu faydayı gerçeğe dönüştürmek için sahada hangi verileri, nereden, hangi sıklıkla ve hangi kalite standartlarıyla toplamanız gerektiğini netleştirelim.

• Üretim miktarları: Beton döküm m³, duvar örme m², kazı m³ gibi birim bazlı çıktılar. Kaynak: günlük imalat formları, metraj/ölçüm tutanakları, BIM miktar çıkarımları. Frekans: günlük; kritik kalemlerde vardiya sonu.
• İşçilik saatleri: Ekip, disiplin, faaliyet ve lokasyon bazında fiili saat. Kaynak: mobil puantaj, turnike/veri terminali. Frekans: vardiya bazlı, günlük kapanış.
• Ekipman çalışma/bekleme süreleri: Çalışma, rölanti, arıza ve idle süreleri. Kaynak: telemetri/IoT sensörleri, operatör formları. Frekans: gerçek zamanlı; özet rapor günlük.
• Malzeme tüketimi ve stok: Giriş-çıkış, parti/lot numarası, israf ve iade. Kaynak: ambar fişleri, tartı fişleri, e-irsaliye/ERP. Frekans: anlık kayıt, günlük mutabakat.
• İlerleme ölçümleri: WBS/aktivite bazlı yüzde gerçekleşme, hacim bazlı ilerleme. Kaynak: saha ilerleme formları, BIM model karşılaştırması. Frekans: haftalık; hızlı giden iş kalemlerinde günlük.
• Hava koşulları: Sıcaklık, yağış, rüzgar, nem. Kaynak: otomatik istasyon/API. Frekans: saatlik; kritik beton/çelik işlerinde 15 dk.
• Maliyet kayıtları: Satınalma siparişi, fatura, mazot tüketimi, alt yüklenici hakedişi. Kaynak: ERP, e-procurement, saha masraf fişleri. Frekans: işlem anında; günlük muhasebe aktarımı.

Veri kalitesi gereksinimleri: Her kayıtta zorunlu meta veri bulundurun: zaman damgası (ISO 8601), lokasyon/bölge, WBS/aktivite kodu, ekip/operatör, birim (SI: m³, m², ton, saat). Ölçüm cihazlarını periyodik kalibre edin (aylık), sensör verisini operatör formlarıyla çapraz kontrol edin (ör. telemetri çalışma saati ≈ yakıt tüketimi). Aralık/dizin kontrolleri (negatif miktar yok, mantıksız pikler bayraklansın), çift kayıt önleme ve onay akışları uygulayın. Birim ve adlandırma standardı tanımlayın (örn. ISO 19650 isimlendirme, tekim maliyet kod planı) ki bir sonraki aşamada KPI’lar doğru hesaplanabilsin.

Kaynak seçimi ve entegrasyon: Sahadan veri girişini mobil formlar ile basitleştirin; zayıf bağlantı için çevrimdışı senkron destekleyin. Ekipman için telemetri/IoT çözümleri ve RFID kullanın; miktar ve ilerleme için BIM modelini “gerçekle” eşleştirerek çalışın. Bu konuda pratik bir çerçeve için BIM ve IoT entegrasyonu rehberimizi inceleyebilirsiniz. Malzeme yönetiminde tartı köprüsü ve e-irsaliye ile otomatik giriş, ambar çıkışında QR kod/lot takibi israfı hızla azaltır; detaylı uygulamalar için malzeme israfını önleme yazımızdan yararlanın.

• Pratik ipuçları: Minimum uygulanabilir veri kümesiyle pilot başlatın (ör. tek blokta beton, işçilik, ekipman, hava). Haftalık “veri sağlığı” kontrol listesi oluşturun. Sahada veri sorumluları atayın ve performansı KPI’a bağlayın (tamlık %98+). “Tek gerçek kaynağı” prensibi: ERP maliyet, saha uygulama mobil form, sensör telemetri; entegrasyonla tekleştirin.

Artık hangi verileri nasıl toplayacağımız net. Bir sonraki bölümde bu verileri maliyetleri doğrudan düşürecek KPI’lara nasıl dönüştüreceğimizi ve veri modelini (ID’ler, zaman serileri, normalizasyon) nasıl kuracağımızı adım adım ele alacağız.

KPI Tasarımı ve Veri Modeli: Maliyetleri Azaltacak Göstergeler ve Veri Yapısı

Önceki bölümde hangi verileri, hangi sıklıkla ve hangi kaynaklardan toplayacağınızı netleştirdik. Şimdi bu verileri maliyeti doğrudan düşüren KPI’lara dönüştürme ve sahada sürdürülebilir bir veri modeli kurma zamanı.

Maliyet optimizasyonuna doğrudan etki eden temel KPI’lar ve hesaplama mantıkları:

• m² Başına Maliyet: Dönem içi toplam direkt + endirekt maliyet / tamamlanan net m². Örnek: 5,2 M TL / 3.800 m² = 1.368 TL/m². İpucu: Aynı disiplin ve aynı dönem tamamlanmış metrajı kullanın.
• Rework Oranı: Yeniden işçilik maliyeti veya saatleri / toplam üretim maliyeti veya saatleri. Örnek: 120 saat / 3.000 saat = %4. İpucu: Rework’i iş emri seviyesinde ayrı kodlayın.
• Ekipman Kullanım Oranı (Utilization): Gerçek çalışma süresi / (çalışma + bekleme). Örnek: 6,5 saat / 10 saat = %65.
• İşçi Verimliliği: Üretilen iş birimi / adam-saat. Örnek: 240 m³ kazı / 480 adam-saat = 0,5 m³/adam-saat. İpucu: Vardiya ve ekip bazında takip edin.
• Malzeme Sapması: Gerçekleşen tüketim − norm tüketim (veya yüzdesel). Örnek: Rebar tasarım 110 kg/m³, gerçekleşen 128 kg/m³ → +%16. İpucu: Sapmaları lot ve imalat bölgesi bazında ayrıştırın; malzeme israfını hızlı önleme yöntemleri ile aksiyonu hızlandırın.
• Planlanan vs. Gerçekleşen İlerleme: EV/PV (SPI) ve EV/AC (CPI) oranlarıyla takip edin. Tanım: PV (Planlanan Değer), EV (Kazanılmış Değer), AC (Gerçekleşen Maliyet). SPI < 1 gecikmeyi, CPI < 1 maliyet aşımlarını gösterir.

Bu KPI’ların güvenilirliğini sağlamak için veri modelinizi zaman serisi ve kimliklendirme odaklı kurgulayın:

• Zaman Serisi: Her kayda tarih/saat damgası, dönem (gün/hafta/ay) ve “as_of” alanı ekleyin. Granüler tutup raporda istenen seviyeye toplayın.
• Kimliklendirme (ID’ler): is_emri_id, imalat_bolgesi_id, ekipman_id, malzeme_lot_id, calisan_id gibi benzersiz anahtarlar kullanın. KVKK açısından çalışan kimliklerini anonimleştirin.
• Normalizasyon: Tekrarlayan nitelikleri boyut tablalarına ayırın (ör. ekipman, tedarikçi, disiplin). Fakt tablalar: fact_maliyet, fact_uretim, fact_zaman, fact_stok.
• Versiyonlama: Bütçe, revize bütçe, tahmin ve gerçekleşen için version alanı tutun (örn. BGT, RB1, F1, ACT). Böylece trend ve varyans analizleri tutarlı olur.
• Raporlama Şeması: Yıldız şeması ile BI performansını artırın: dim_tarih, dim_proje, dim_disiplin, dim_malzeme, dim_ekipman ve ilgili fakt tablalar.

Operasyonel kullanımı güçlendirmek için: (1) KPI tanımlarını sözlükte dondurun ve herkesin aynı formülü kullandığından emin olun, (2) kritik eşiklere uyarı koyun (ör. CPI < 0,95 veya rework > %3), (3) veri girişinde zorunlu alanlar ve aralık kontrolleri ile hata payını azaltın, (4) “plan-değişiklik” kayıtlarını sürümleyerek geriye dönük tutarlılığı koruyun.

Bu KPI ve veri modelini günlük akışa entegre etmenin pratik yolu, sensörler, mobil formlar, ERP ve BIM’den gelen akışları aynı modele bağlamaktır; örneğin BIM ve IoT ile verimliliği artırın yaklaşımı bu bütünleşik yapıyı hızlandırır. Bir sonraki bölümde, bu entegrasyonu “sensörlerden dashboard’a” taşıyan dijital araçları, API stratejilerini ve güvenlik/uyumluluk başlıklarını adım adım ele alacağız.

Dijital Araçlar ve Entegrasyon Stratejileri: Sensörlerden Dashboar’a

Önceki bölümde KPI’ları ve veri modelini netleştirdik; şimdi bu modeli gerçek zamanlı besleyecek dijital zinciri kurma zamanı. Amaç, sahadaki sensörlerden, mobil uygulamalardan ve kurumsal sistemlerden gelen veriyi tekil kimliklerle eşleştirip API’lar üzerinden akıtarak güvenli, bütünleşik ve eyleme dönük bir dashboard’a taşımak.

Temel mimari akış şöyle düşünülmeli: IoT sensörleri ve sayaçlar (enerji, sıcaklık, titreşim, GPS), saha mobil uygulamaları (iş gücü saatleri, ilerleme, kalite formları), BIM modeli (IFC/Guid), ERP (maliyet kodları, satınalma, stok), iş emri/CMMS sistemi ve bulut veri ambarı. Arada bir middleware (iPaaS/ESB) hem veri dönüşümlerini (map, enrich) hem de entegrasyon protokollerini (REST/GraphQL, MQTT/OPC UA, webhook) yönetir. BIM’le tanımlanan varlık GUID’leri, ERP’deki maliyet kodları ve sahadaki ekipman/aktivite ID’leri MDM yaklaşımıyla tekilleştirilir; böylece KPI’larınız kaynaktan itibaren tutarlı kalır.

• IoT → Middleware: Sensörler MQTT ile ara katmana veri yayınlar; burada eşik kuralları çalışır, olay tetiklenir ve CMMS’de otomatik iş emri açılabilir (ör. titreşim eşiği aşılınca “bearing kontrol” iş emri).
• BIM ↔ ERP: IFC GUID’leri maliyet kodlarına bağlanır; planlanan metrajla gerçekleşen ilerleme mobilde girilir ve “planlanan vs gerçekleşen” KPI’ı canlı hesaplanır. Detaylar için BIM ve IoT entegrasyonu kılavuzuna göz atın.
• Mobil Uygulamalar (Offline-Sync): Zayıf bağlantıda yerel önbellekleme, kuyruklama ve yeniden deneme kullanılmalı; çakışma çözümü için zaman damgası/versiyonlama politikası belirleyin. Cihazda şifreli depolama (AES-256) ve MDM ile cihaz güvenliği şart.
• CMMS ↔ Telematik: Ekipman kullanım oranı ve rölanti süreleri telematik’ten çekilir; bakım planları CMMS’de dinamik güncellenir. Bu, rework ve arıza maliyetini düşürür.
• Bulut Veri Ambarı: ERP’den CDC/ELT ile veri çekin; kalite kuralları (zorunlu alan, aralık, benzerlik) ve şema versiyonlama uygulayın. Dashboard katmanında gold veri setleri KPI’lara göre modellenir.

Güvenlik ve KVKK: API erişiminde OAuth2/OIDC, tüm taşımada TLS, ayrıntı düzeyli yetkilendirme (RBAC/ABAC) ve denetim kayıtları zorunlu. Personel konum/süre verilerinde veri minimizasyonu, aydınlatma ve açık rıza süreçleri; anonimleştirme/pseudonimleştirme ve saklama-imha politikaları uygulanmalı. BIM için ISO 19650, bilgi güvenliği için ISO 27001 uyumu hedeflenmeli.

• Pratik entegrasyon sırası: 1) IoT → CMMS (proaktif bakım), 2) BIM ↔ ERP (maliyet-kod eşlemesi), 3) Mobil formlar → Veri ambarı (ilerleme/kalite), 4) Dashboard.
• Ara katman seçimi: iPaaS ile hızlı başla; özel gereksinim varsa ESB + mesaj kuyruğu (Kafka/RabbitMQ). Veri sözleşmeleri ve sürümleme (v1/v2) tanımlayın.
• Operasyonelleştirme: SLA’lı entegrasyon izleme, hatada geri alma, dead-letter kuyrukları; offline senaryolarını sahada test edin.

Örneğin, depo giriş-çıkışlarını ERP ile eşleştirip saha tartım/sayaç verisiyle doğruladığınızda, panelde anlık “malzeme sapmaları” uyarıları üretir ve malzeme israfını hızlı önleme adımlarını otomatik tetikleyebilirsiniz.

Artık araç seti ve entegrasyon stratejisi netleştiğine göre, bir sonraki bölümde bunu sahada adım adım nasıl uygulayıp kısa vadede hızlı ROI sağlayan optimizasyonları gerçekleştireceğimizi ele alacağız.

Adım Adım Uygulama ve Kısa Vadeli Optimizasyon Teknikleri

Önceki bölümde sensörlerden ERP’ye uzanan entegrasyon katmanlarını netleştirdik; şimdi bu altyapıyı şantiyede maliyetleri hızlıca düşürecek şekilde adım adım uygulayalım.

1. Pilot proje seçimi: 8–12 haftada sonuç alınabilecek, veri erişimi yüksek ve kapsamı sınırlı bir pilot seçin. Örn. kaba inşaatta beton, kalıp ve ekipman kullanımının yoğun olduğu bir blok.
2. Veri yönetişimi (Data Governance): RACI matrisiyle veri sahipliğini atayın; veri sözlüğü ve kalite SLA’ları (tamlık, doğruluk, zamanlılık) tanımlayın; KVKK uyumu için anonimleştirme ve saklama politikalarını belirleyin.
3. Dashboard kurulumu: Minimum uygulanabilir gösterge setiyle başlayın: Cost Variance, birim üretim maliyeti, stok gün sayısı, ekipman kullanım oranı, MTBF/MTTR. Offline-senkron destekli saha uygulamasıyla veri girişini kolaylaştırın.
4. Otomasyon kuralları: Eşik, trend ve istisna bazlı uyarılar tanımlayın. Örn. “Stok gün sayısı < 5 → satınalma uyarısı”, “Utilization < %50 → ekipman rotasyonu önerisi”, “Kalite hata oranı 3 gün üst üste artış → örnekleme planını yükselt”.
5. Eğitim ve değişim yönetimi: Rol bazlı mikro eğitimler, “super user” ağı ve günlük 15 dakikalık saha brifingleri. Direnç noktalarını görünür kılmak için geri bildirim döngüsü kurun.
6. İteratif iyileştirme: 2 haftalık sprint’lerle KPI gözden geçirme, kural ayarları ve dashboard rafinmanı yapın. Entegrasyon fırsatları için BIM ve IoT entegrasyonuyla verimliliği artırma adımlarını referans alın.

Kısa vadede ROI üreten optimizasyonlar için aşağıdaki taktikleri uygulayın ve etkisini ölçün (baz çizgi + 4–8 hafta):

• Malzeme sipariş optimizasyonu: Tüketime dayalı min/maks ve EOQ yaklaşımıyla otomatik sipariş önerileri üretin. Beklenen etki: stokta bekleme süresi ve acil sipariş oranında belirgin düşüş. Ek olarak malzeme israfını hızlı önleme yöntemlerini entegre edin.
• Ekipman rotasyonu: IoT konum/verim verisiyle düşük kullanım alanlarından kritik hatlara cihaz kaydırın. Beklenen etki: kullanım oranında artış, kira/stand-by maliyetlerinde azalma.
• Vardiya planlaması: Gerçek üretim hızı ve darboğaz sensör verisine göre vardiya matrisi güncelleyin. Beklenen etki: fazla mesai ve bekleme maliyetlerinde düşüş, çıktıda tutarlılık.
• Proaktif bakım: MTBF trendi ve titreşim/sıcaklık eşikleriyle bakım iş emirlerini proaktif açın. Beklenen etki: plansız duruş süresi azalır, parça maliyetleri kontrol altına alınır.
• Hedeflenmiş kalite kontrolleri: Hata sıcak noktalarına göre dinamik örnekleme planı uygulayın. Beklenen etki: yeniden iş oranında azalma, ilk seferde doğru yapım artışı.

Ölçüm disiplini kritiktir: her aksiyon için sorumlu kişi, hedef KPI ve doğrulama yöntemi (ör. satınalma günlüğü, IoT kayıtları, kalite tutanakları) belirleyin. Güvenlik ve mevzuat uyumu için değişikliklerin İSG prosedürleri ve sözleşme şartlarıyla çelişmediğini teyit edin.

Bir sonraki bölümde, bu çerçeveyi 30–90–180 günlük bir yol haritasına dönüştürüp, hemen uygulayabileceğiniz 5 kritik adımı ve beklenen kazanımları netleştireceğiz.

Sonuç ve Hemen Başlayabileceğiniz 5 Kritik Adım

Önceki bölümde adım adım uygulamayı ve kısa vadeli optimizasyon tekniklerini ele aldık; şimdi resmi tamamlayıp sahada hemen harekete geçebilmeniz için net bir yol haritası bırakalım. Buradaki hedef, tek bir pilotla başlayıp veri temelli yönetimi standarda dönüştürmek ve ölçülebilir tasarrufu 30–90–180 gün içinde görünür kılmak.

Kritik veri kümeleri: malzeme giriş-çıkış ve tüketim, ekipman çalışma/boşta/duruş süreleri, iş gücü saatleri ve verimlilik, kalite kusur ve yeniden iş (rework) kayıtları, güvenlik olayları ve yakın kaza bildirimleri, plan-gerçekleşen metraj ve maliyet. İzlenecek temel KPI’lar: CPI/SPI, malzeme varyans oranı, ekipman OEE’si, rework oranı, teslimat OTIF, TRIR ve plan sapma yüzdesi. Entegrasyon tarafında ERP/muhasebe, planlama (Primavera/MSP), CDE/BIM, IoT/telematik, turnike-personel ve kalite uygulamalarını tek panoda buluşturmak esastır.

1. Pilot kapsamını ve veri yönetişimini tanımlayın. 30 gün: Pilot sahayı seçin, veri sözlüğü ve sahiplik (RACI) oluşturun, KVKK’ya uygun erişim seviyelerini belirleyin. 90 gün: Veri kalite kuralları (eşik/aykırı değer) ve günlük data health raporu çalışsın. 180 gün: Şirket geneli veri standartları ve arşiv politikası kurumsallaşsın.
2. Entegrasyon omurgasını kurun. 30 gün: IoT gateway, telematik ve ERP’den temel akışları staging alana bağlayın, v0 dashboard’u açın. 90 gün: API temelli iki yönlü entegrasyonlarla malzeme, personel ve ekipman verisini gerçek zamana yaklaştırın; BIM ve IoT entegrasyonuyla sahadan otomatik metraj ve ilerleme akışını devreye alın. 180 gün: Otomasyon kurallarıyla onay/satınalma tetiklemelerini güvenli hale getirin.
3. KPI panosu ve erken uyarı motorunu işletin. 30 gün: CPI/SPI, malzeme varyans, OEE ve rework için prototip pano. 90 gün: Eşik bazlı uyarılar (ör. malzeme sapması >%5). 180 gün: Tahmine dayalı modellerle proaktif bakım ve kalite risk skoru.
4. Hızlı ROI üreten mikro projeleri başlatın. 30 gün: ABC stok analizleri, min-maks seviyeleri, kritik tedarik listesi. 90 gün: Tedarikçi konsolidasyonu ve toplu alım; ekipman rotasyonu ve vardiya dengeleme. 180 gün: Tedarikçi performans skoru ve sözleşme iyileştirmeleri. Malzeme tarafında kaybı azaltmak için şu rehberden yararlanın: malzeme israfını hızlıca kesmek.
5. Yetkinlik ve değişim yönetimini güvenceye alın. 30 gün: Rol bazlı eğitim ve kısa kullanım kılavuzları. 90 gün: SOP’lar, teşvikler ve haftalık KPI incelemeleri. 180 gün: Sürekli iyileştirme döngüsü; ISO 9001 ve ISO 45001 ile uyumlu denetim ritmi.

• Beklenen kazanımlar (pilot tipik aralıklar): Doğrudan maliyette %3–8 azalma, yeniden işte %10–20 düşüş, ekipman boşta zamanında %15–30 azalma, plan sapmasında %5–10 iyileşme, stokta bağlanan sermayede %10–20 azalma.

Uyum ve güvenlik unutulmamalı: Veri güvenliği (KVKK), iş sağlığı ve güvenliği mevzuatı ve çevresel izleme gerekliliklerini süreçlere gömün; TRIR ve yakın kaza oranlarını “kırmızı bayrak” KPI’larınız arasına alın. Bugün bir yarım günlük atölye planlayın, pilot sahayı ve 5 KPI’ı seçin, 14 gün içinde ilk pano ile sahada görünür bir sonuç üretin. Sonrasında 90. günde öğrenilenleri standartlaştırın, 180. günde ölçekleyin. Veriyle yönetilen şantiye, daha düşük maliyet, daha yüksek verimlilik ve daha az rework için sürdürülebilir bir üstünlük sağlar.