MDLR Features

MDLR adalah platform sumber terbuka yang didukung AI yang menyederhanakan manajemen proyek desain dan konstruksi melalui tampilan 3D terintegrasi, dasbor real-time, dan papan putih interaktif.
Lihat Lebih Banyak

Fitur Utama MDLR

MDLR adalah platform manajemen proyek yang didukung AI dan bersifat open-source, dirancang khusus untuk profesional Arsitektur, Teknik, dan Konstruksi (AEC). Ini menggabungkan kemampuan visualisasi 3D, pelaporan dasbor waktu nyata, dan fitur papan tulis interaktif untuk memperlancar alur kerja proyek. Platform ini menawarkan alat untuk anotasi model, analisis data, pelaporan otomatis, dan kolaborasi, sambil tetap mematuhi standar keamanan seperti GDPR dan ISO 27001.
Pemirsa 3D dengan Alat Anotasi: Memungkinkan pengguna untuk menjelajahi dan menganotasi model 3D secara waktu nyata, menambahkan komentar, gambar, dan lampiran media langsung pada model
Dasbor Interaktif: Menyediakan dasbor yang dapat disesuaikan dengan grafik dinamis, pembaruan data waktu nyata, dan wawasan yang didukung AI yang dapat diekspor dalam berbagai format
Sistem Pelaporan Otomatis: Menampilkan pengiriman dasbor otomatis melalui email atau chatbot, dengan penjadwalan yang dapat disesuaikan dan akses berbasis peran
Analisis Data yang Didukung AI: Menggabungkan teknologi AI untuk menghasilkan wawasan, mengonfigurasi dasbor, dan menyediakan analisis metrik waktu nyata

Kasus Penggunaan MDLR

Manajemen Proyek Konstruksi: Tim dapat berkolaborasi pada model bangunan 3D, melacak kemajuan, dan menghasilkan laporan otomatis untuk pemangku kepentingan
Tinjauan Desain Arsitektur: Arsitek dapat berbagi desain, menerima umpan balik, dan mengelola iterasi desain melalui pemirsa 3D dan alat anotasi
Analisis Data Teknik: Insinyur dapat menganalisis data proyek, menghasilkan wawasan, dan membuat dasbor kustom untuk pemantauan kinerja teknis

Kelebihan

Integrasi komprehensif dari visualisasi 3D, pelaporan, dan alat kolaborasi
Kepatuhan keamanan yang kuat dengan GDPR, ISO 27001, dan SOC 2
Mendukung berbagai format file yang umum digunakan dalam industri AEC

Kekurangan

Platform baru dengan fitur yang masih diluncurkan secara bertahap
Memerlukan pengaturan dan konfigurasi awal untuk penggunaan yang optimal

Alat AI Terbaru Serupa dengan MDLR

ContribHub
ContribHub
ContribHub adalah platform yang membantu pengembang menemukan dan berkontribusi pada proyek sumber terbuka dengan menyediakan cara yang terorganisir untuk menemukan proyek berdasarkan teknologi, jenis kontribusi, dan domain proyek.
scalenow AI
scalenow AI
ScalenowAI adalah platform perangkat lunak yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk mengoptimalkan manajemen transformasi dan efisiensi operasional melalui fitur-fitur seperti pemrograman bahasa alami, prioritas tugas, dan analisis dokumen cerdas.
Productlane
Productlane
Productlane adalah platform manajemen umpan balik pelanggan dan dukungan yang komprehensif yang dibangun di atas Linear yang menggabungkan pengumpulan umpan balik pengguna, fitur dukungan, dan manajemen peta jalan untuk membantu perusahaan B2B SaaS membangun produk yang lebih baik.
INFAWORK
INFAWORK
INFAWORK adalah solusi perangkat lunak ERP yang komprehensif yang dirancang untuk bisnis kecil hingga menengah yang mengintegrasikan akuntansi, produksi, manajemen inventaris, penjualan, HR, dan manajemen hubungan pelanggan ke dalam satu platform yang ramah pengguna.

Alat AI Populer Seperti MDLR

Notion
Notion
Notion adalah ruang kerja serba ada yang menggabungkan aplikasi kerja sehari-hari menjadi satu platform untuk catatan, tugas, wiki, dan basis data.
Miro
Miro
Miro adalah platform kolaborasi visual bertenaga AI yang memungkinkan tim terdistribusi untuk berinovasi dan bekerja sama di kanvas digital yang cerdas.
Fillout.com
Fillout.com
Fillout adalah pembuat formulir tanpa kode yang kuat yang memungkinkan pengguna untuk membuat formulir, survei, dan kuis yang dapat disesuaikan dengan fitur canggih dan integrasi.
RunPod
RunPod
RunPod adalah platform komputasi awan yang dibangun untuk AI yang menyediakan layanan GPU yang hemat biaya untuk mengembangkan, melatih, dan menskalakan model pembelajaran mesin.