MDLR Giới thiệu

MDLR là một nền tảng mã nguồn mở được hỗ trợ bởi AI giúp đơn giản hóa quản lý dự án thiết kế và xây dựng thông qua việc xem 3D tích hợp, bảng điều khiển theo thời gian thực, và bảng trắng tương tác.
Xem thêm

MDLR là gì

MDLR là một nền tảng quản lý dự án sáng tạo được thiết kế đặc biệt cho các chuyên gia trong lĩnh vực Kiến trúc, Kỹ thuật và Xây dựng (AEC). Nó phục vụ như một giải pháp toàn diện tập trung dữ liệu dự án, tự động hóa quy trình báo cáo, và tận dụng AI để có những hiểu biết sâu sắc hơn. Nền tảng này đã ra mắt phiên bản đầu tiên vào ngày 1 tháng 11 và đại diện cho một bước tiến quan trọng trong công nghệ quản lý dự án xây dựng, kết hợp các công cụ trực quan mạnh mẽ với khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu.

MDLR hoạt động như thế nào?

MDLR hoạt động thông qua ba thành phần chính: một 3D Viewer, Bảng điều khiển Tương tác, và một hệ thống Bảng trắng. 3D Viewer cho phép các nhóm khám phá và chú thích các mô hình 3D theo thời gian thực, cho phép phản hồi trực tiếp thông qua bình luận, bản vẽ, và đính kèm phương tiện. Thành phần Bảng điều khiển tạo ra các báo cáo tương tác với các biểu đồ động và cập nhật dữ liệu theo thời gian thực, được hỗ trợ bởi những hiểu biết từ AI. Tính năng Bảng trắng hỗ trợ quản lý và trực quan hóa dữ liệu theo thời gian thực, cho phép các nhóm lấy dữ liệu từ 3D Viewer và tạo ra các bảng điều khiển tùy chỉnh. Tất cả các thành phần này hoạt động cùng nhau một cách liền mạch, với dữ liệu tự động đồng bộ hóa trên nền tảng và hỗ trợ nhiều định dạng tệp khác nhau bao gồm .rvt, .dwg, .ifc, và các định dạng tiêu chuẩn trong ngành khác.

Lợi ích của MDLR

Bằng cách sử dụng MDLR, các tổ chức có thể cải thiện đáng kể hiệu quả quy trình làm việc và quy trình ra quyết định của dự án. Nền tảng này loại bỏ thách thức của dữ liệu phân tán bằng cách tập trung tất cả thông tin dự án tại một nơi, giảm báo cáo thủ công thông qua tự động hóa, và cung cấp những hiểu biết quý giá dựa trên AI để có cái nhìn tốt hơn về dự án. Các nhóm có thể hợp tác theo thời gian thực, theo dõi bảng điều khiển dựa trên vai trò, và tự động hóa việc gửi báo cáo đến các bên liên quan khác nhau. Thêm vào đó, nền tảng này đảm bảo an ninh dữ liệu và tuân thủ các tiêu chuẩn toàn cầu bao gồm UK GDPR, ISO 27001, và SOC 2, làm cho nó trở thành một giải pháp đáng tin cậy cho nhu cầu quản lý dự án chuyên nghiệp.

Công cụ AI Mới nhất Tương tự MDLR

ContribHub
ContribHub
ContribHub là một nền tảng giúp các lập trình viên tìm và đóng góp cho các dự án mã nguồn mở bằng cách cung cấp một cách có tổ chức để khám phá các dự án dựa trên công nghệ, loại đóng góp và lĩnh vực dự án.
scalenow AI
scalenow AI
ScalenowAI là một nền tảng phần mềm tận dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa quản lý chuyển đổi và hiệu quả hoạt động thông qua các tính năng như lập trình ngôn ngữ tự nhiên, ưu tiên nhiệm vụ và phân tích tài liệu thông minh.
Productlane
Productlane
Productlane là một nền tảng quản lý phản hồi khách hàng và hỗ trợ toàn diện được xây dựng trên Linear, kết hợp việc thu thập phản hồi của người dùng, các tính năng hỗ trợ và quản lý lộ trình để giúp các công ty B2B SaaS xây dựng sản phẩm tốt hơn.
INFAWORK
INFAWORK
INFAWORK là một giải pháp phần mềm ERP toàn diện được thiết kế cho các doanh nghiệp nhỏ đến vừa, tích hợp kế toán, sản xuất, quản lý tồn kho, bán hàng, nhân sự và quản lý mối quan hệ khách hàng vào một nền tảng thân thiện với người dùng.

Công cụ AI Phổ biến Giống MDLR

Notion
Notion
Notion là một không gian làm việc tất cả trong một kết hợp các ứng dụng làm việc hàng ngày thành một nền tảng duy nhất cho ghi chú, nhiệm vụ, wikis và cơ sở dữ liệu.
Miro
Miro
Miro là một nền tảng hợp tác trực quan được hỗ trợ bởi AI cho phép các nhóm phân tán đổi mới và làm việc cùng nhau trên một canvas kỹ thuật số thông minh.
Fillout.com
Fillout.com
Fillout là một công cụ xây dựng biểu mẫu mạnh mẽ, không cần mã, cho phép người dùng tạo các biểu mẫu, khảo sát và bài kiểm tra tùy chỉnh với các tính năng nâng cao và tích hợp.
RunPod
RunPod
RunPod là một nền tảng điện toán đám mây được xây dựng cho AI, cung cấp các dịch vụ GPU tiết kiệm chi phí cho việc phát triển, đào tạo và mở rộng các mô hình học máy.