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Pourquoi Treegram

Pour industrialiser votre processus de conception.

Nous créons une continuité de l’information, avec une approche industrielle qui nous permet de traiter massivement la donnée et de la distribuer correctement à tous les acteurs.

Réduire l’empreinte carbone et maitriser le coût de construction

L’industrialisation permettra aux bâtisseurs de réussir ce défi.

Les enjeux sont :

  • Industrialiser en phase Conception
  • Bien transmettre aux équipes Travaux.

En savoir plus sur :

Enregistrer et réutiliser le savoir-faire d’un projet à l’autre

Toute la richesse de la construction est que chaque projet est unique.

Pour consolider un savoir-faire d’un projet à l’autre, nous avons développé un workflow multi-projets.

En savoir plus sur :

Rendre homogène les données d’un projet à l’autre

Les architectes concentrent toute leur énergie sur les objets 3D à construire, pour sortir des plans.
Notre workflow se concentre sur cette fiabilité et délivre toujours la même donnée aux différents acteurs.

En savoir plus sur :

Soulager les acteurs des tâches répétitives

La construction comprend beaucoup de tâches simples et répétitives.

Nos algorithmes développés par des ingénieurs BTP libèrent les acteurs pour se concentrer sur les tâches à haute valeur ajoutée.

En savoir plus sur :

Accéder facilement aux données des maquettes numériques

La donnée de projet est en perpétuelle évolution et modification. La quantité est proche du big data, mais la donnée doit rester fiable, car elle se concrétise sur le chantier.

Nous avons donc besoin d’outil de manipulation et de traitement massif de la donnée.

En savoir plus sur :

Chez Treegram, nous sommes lucides :

      • Sur la difficulté d’implémenter réellement le BIM
      • Sur l’augmentation permanentes des contraintes et du volume de données à comprendre et à produire

C’est pour cela que nous proposons un savoir-faire et des outils pour tous, du BIM manager au directeur d’entreprise afin :

      • D’industrialiser la conception
      • D’industrialiser la qualité
      • D’industrialiser le traitement de la donnée