Georgia DOT가 80,000마일 이상의 도로 중심선에 대한 자산 데이터에 액세스할 수 있도록 Phocaz는 설계 파일에서 도로 특성 추출을 자동화하는 CLIP CAD-GIS 애플리케이션을 업데이트하고 있습니다.이 프로젝트를 위해 레거시 파일에서 자산 데이터를 활용하고 새로운 다중 소스 데이터를 통합하는 것뿐만 아니라 사용자 기반의 자동화된 워크플로를 생성해야 했습니다.Phocaz는 고객의 설계 표준을 기반으로 자산 도면 데이터를 캡처한 다음 이를 GIS 정보로 변환할 수 있는 통합 디지털 솔루션이 필요했습니다.

Phocaz는 ProjectWise를 활용하여 도로 설계 파일을 저장 및 관리하고 iTwin을 활용하여 인공 지능 및 머신 러닝을 특징 감지 프로세스에 적용할 수 있는 클라우드 기반 디지털 트윈을 생성했습니다. 벤틀리 기반 솔루션은 CAD-GIS 워크플로를 단순화하여 머신 러닝 모델 생성의 복잡성을 최소화했습니다. 수동 워크플로와 비교할 때 고속도로 자산과 해당 위치를 찾는 프로세스를 자동화하고 디지털화하면 상당한 시간과 비용을 절약하는 동시에 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. iTwin을 통해 CAD-GIS 워크플로를 연결하면 접근성이 향상되어 여러 분야와 산업 전반에 걸쳐 다양한 용도를 충족하고 이점을 활용할 수 있습니다.