Per aiutare il Dipartimento dei trasporti della Georgia ad accedere ai dati di asset per oltre 80.000 chilometri di linee centrali di strade, Phocaz sta aggiornando CLIP, la sua applicazione CAD-GIS che automatizza l'estrazione delle caratteristiche stradali dai file di progettazione. Il progetto richiedeva non solo lo sblocco dei dati degli asset dai file legacy e l'integrazione di nuovi dati provenienti da più fonti, ma anche la creazione di flussi di lavoro automatizzati basati sull'utente. Phocaz aveva bisogno di una soluzione digitale integrata per acquisire i dati di disegno degli asset in base agli standard di progettazione del cliente e trasformarli in informazioni GIS.

Phocaz ha utilizzato ProjectWise per archiviare e gestire i file di progettazione stradale e iTwin per generare un digital twin basato sul cloud dove l'intelligenza artificiale e il machine learning possono essere applicati per il processo di rilevamento delle caratteristiche. La soluzione basata su Bentley ha semplificato il flusso di lavoro CAD-GIS, riducendo al minimo le complessità della creazione di un modello di machine learning. Rispetto ai flussi di lavoro manuali, l'automazione e la digitalizzazione del processo di ricerca degli asset autostradali e della loro ubicazione consentono di risparmiare tempo e costi significativi e di ottenere risultati più accurati. Collegare il flusso di lavoro CAD-GIS attraverso iTwin facilita l'accessibilità e promuove una moltitudine di usi e benefici in molteplici discipline e settori.