フロリダ州運輸局が設計図面から道路の特性をより効率的に抽出して共有できるよう、Phocazは分野を越えてこのプロセスをデジタル化し、自動化するプロジェクトを開始しました。当初はCADベースのアプローチを使用していましたが、時間がかかるうえに限界があり、一部の道路要素について誤った解釈をしてしまうことが判明しました。Phocazは、道路要素を識別し、広範なアクセス性を実現して、データ利用能力を拡張するために、先進技術を統合したいと考え、オープンで使いやすいデジタルプラットフォームを必要としていました。 
 
CLIPアプリケーションの基盤としてiTwinを選択し、機械学習と人工知能技術を統合することで、設計要素を解釈し、さまざまな図面のフィーチャについてレポートできるようになりました。以前は設計図面のレビューを手動で行っていたため、数日かかっていましたが、CLIPを使用して設計データの抽出を自動化したところ、クエリの実行とデータの取得がわずか数秒に短縮されました。Bentleyのクラウドベースのプラットフォームで作業することにより、アクセスが簡素化され、コラボレーションの効率が向上し、分野横断的なデータのサイロがなくなり、設計データが合理化されて、高速道路の保守チームや管理チームが使用できるようになりました。この統合技術ソリューションは、大きな将来性を秘めています。