Hvordan bruges kunstig intelligens i byggeriet
Globalt kunstig intelligens-marked i
Robotteknologi
Robotter kan øge produktiviteten ogfremskynde byggearbejdet. I nogle tilfælde er det også muligt at forbedre kvaliteten af byggeriet ved at minimere spild. Der findes allerede flere byggerobotter på det globale marked, som er i stand til at udføre en lang række opgaver på stedet.
For eksempel har den amerikanske virksomhed Canvas udvikleten robot, der færdiggør vægge. Denne firehjulede maskine bruger LiDAR til at "se" det rum, hvor den er placeret. Ved hjælp af en robotarm sliber han overflader og påfører lag af gipsvægsblanding. Og Built Robotics har skabt teknologi til styring af gravemaskiner uden menneskelig indgriben. I april 2022 rejste virksomheden 64 millioner dollars
Rusland har også sine egne industrirobotter, men dette område er stadig i sin vorden.
Droner
For blot et par år siden, for at fåoplysninger om byggepladsen fra et fugleperspektiv, var det nødvendigt at sende en helikopter dertil. Takket være droner er denne operation blevet en del af hverdagen.
Droner bliver allerede brugt til at skabeluftfotos af arbejdsstedet og fjernovervågning af arbejdets fremskridt. Dette giver dig mulighed for at spare penge og tid på projektgennemførelsen. Derudover hjælper luftbilleder ledere med at identificere potentielle problemer, der ikke var tydelige fra jorden. Data modtaget fra droner kan digitaliseres og bruges ikke kun til planlægning og kontrol, men endda integreret i dokumentation (f.eks. i rapporter om arbejdes afslutning).
Et slående eksempel på en virksomhed, der arbejder i detteretning - TraceAir med russiske rødder. Det tilbyder en platform til konstruktionskontrol baseret på dronedata, der kombinerer 3D-kopier med projektdokumentation.
Internet of Things
AI i dag kan "sættes på" takket væreInternet of Things - bærbare enheder hjælper med at indsamle data fra en byggeplads i realtid og bruge dem derefter til at skabe digitale tvillinger, overvåge projektet, analysere fremskridt og finde uoverensstemmelser.
På dette område f.eks. virksomhedenBuildots, som rejste $60 millioner i maj 2022. Buildots analyserer projektplaner, designdokumentation og anden information for at skabe en sitemodel. Arbejdere tilpasser hjelme med et 360-graders kamera og uploader optagelser til Buildots. Platformen sammenligner automatisk objektets funktioner med modellen for at vurdere fremskridt, og slører personerne i optagelserne for at overholde lovkrav.
Internet of Things kan også være med til at reducereulykker på byggepladser gennem konstant overvågning og analyse af arbejdernes adfærd og tilstand. I september 2022 bemærkede det russiske byggeministerium, at antallet af ulykker på byggepladser er faldet med 2,5 gange siden 2009, hvilket i høj grad skyldes indførelsen af informationsteknologi.
Forudsigende analyse
Forudsigende analyser forbedresdriftseffektivitet i byggevirksomheden og er relevant på forskellige stadier af arbejdet. Den er baseret på at bruge aktuelle og historiske data til at lave forudsigelser ved hjælp af statistisk modellering og maskinlæring. Eksempler på use cases:
- Byggeplanlægning og tidsplanprojekt. Ved hjælp af kunstig intelligens kan du analysere de historiske data fra lignende projekter i regionen og forudsige tidspunktet for implementering og budgetter samt det bedste tidspunkt at starte byggeriet på.
- Sporing og rapportering gennem arbejdets livscyklus, så hver enkelt deltager (kunde, totalentreprenør og underentreprenører) ved på hvilket stadie projektet er på et givet tidspunkt.
- Analyse af garantikrav for at forhindre problemer, udstyrsfejl og så videre. Du kan for eksempel bestemme, hvilke entreprenører der er sværest at arbejde med.
Teknologivirksomheder bruger alleredeprædiktiv analyse i byggebranchen. For eksempel reducerer Israels BeamUP designtid og giver en virksomhed mulighed for at gå ud over at administrere individuelle faciliteter ved at hente data fra hele netværket. Den analyserer placeringen af objekter, deres tekniske systemer, arkitektoniske elementer og besvarer spørgsmål som "Hvilke typer bygninger har de fleste overholdelsesproblemer?" og "Hvordan kan jeg reducere omkostningerne ved kun at købe udstyr med en lav fejlrate?".
I vores PragmaCore platform bruger vi ogsåprædiktiv analyse. Dette er et intelligent system til planlægning, styring og overvågning af byggeri. Vi automatiserer processen med at oprette og justere projektplaner og netværksplanlægning og giver dig mulighed for at administrere ressourcer baseret på data, hvilket eliminerer den negative indflydelse fra den menneskelige faktor.
AR og VR
AI kombineres ofte med andre teknologier, bl.ainklusive augmented og virtual reality. I VR kan du se, hvordan objekter (fra lejligheder til fabrikker) vil se ud i fremtiden. Du kan udvikle digitale modeller af projekter sammen med kolleger fra hele verden og dele planer med investorer, inden implementeringen begynder.
Eksempel:Det russiske firma Planoplan tilbyder værktøjer til at generere designprojekter - fra skitser til visualisering, tegninger og et PDF-album. Udviklere kan placere 3D-lejligheder på boligkompleksets hjemmeside og gennemføre VR-rundvisninger i dem.
Og ved hjælp af augmented reality, somkombinerer brugerens fysiske miljø med computergenereret information i realtid, så det, der sker på en byggeplads, kan sammenlignes med planen. AR og VR er også relevante ved uddannelse af nye medarbejdere, da de tillader at minimere risici for deres helbred.
AI i russisk byggeri
I Rusland er niveauet for digitalisering af byggeri stadiglav - omkring 10%. Spillere på det russiske marked kigger bare nærmere på innovation. Der er mange årsager: et stort antal projektdeltagere (dette er kunden selv, totalentreprenøren, samt adskillige underleverandører), som følge heraf - behovet for langvarige godkendelser, kontroller og ændringer i dokumentation.
Det er også et stort antal indbyrdes forbundneprocesser, der kræver mange ressourcer, lange projektlivscyklusser og andre træk ved investerings- og byggeprojekter. Digital konservatisme og modvilje mod at gøre tingene på en ny måde spiller også en rolle. Derudover er der korruptionsfaktoren: folk er bange for, at digitale teknologier som minimum vil afsløre deres inkompetence og højst afsløre deres tyveri.
Kompetence generelt bliver en afstore hindringer for udviklingen af kunstig intelligens i byggeriet. Dette er relevant ikke kun for Rusland, men også for verdensmarkedet. Det arbejde, der skal udføres i byggebranchen ved hjælp af AI, kræver teknisk og branchespecifik viden og færdigheder. Og i byggeriet er der allerede mangel på arbejdere, herunder kvalificerede ingeniører.
Endelig er det ikke altid klart, om de vil være berettigedeteknologi omkostninger. Indtil videre ligner implementeringen af mange digitale løsninger, selv BIM, et spil. Virksomheder kan bruge AR, VR, droner og andre produkter til at skabe et smukt billede i stedet for rent faktisk at forbedre effektiviteten. Omkostningerne i dette tilfælde er større end udstødningen.
Samtidig er sager om brug af digitale løsninger ider er et marked. Virksomheder bruger droner, laserscanning til at opnå 2D- og 3D-modeller af det omgivende rum, adgangskontrol- og administrationssystemer, avanceret analyse.
- For eksempel Airplane-gruppen i oktober 2022annonceret udviklingen af et prædiktivt analysesystem til monolitiske værker S.Monitoring. Det giver dig mulighed for at beregne mængden af udført arbejde online, informere om nedetid og finde deres årsager, forudsige færdiggørelsesdatoen for arbejdet og registrere sikkerhedsbrud. Virksomheden hævder, at det ved hjælp af det neurale netværk var muligt at reducere antallet af nedetider og øge arbejdsproduktiviteten med 40 %.
- HUS.Den Russiske Føderation, baseret på AI, har udviklet en tjeneste til vurdering af likviditeten af fremtidige boligbyggeriprojekter. Med dens hjælp kan du blandt andet bestemme de optimale placeringer for udvikling, forudsige omkostningerne pr. kvadratmeter og timingen under hensyntagen til mulige forstyrrelser. Ifølge prognoser vil dette hjælpe med at reducere byggeomkostningerne med 7-10%.
Sådanne innovationer introduceres primærtmarkedsledere. Ifølge nogle rapporter bruger 90 % af nøgleudviklerne i dag informationsmodellering på designstadiet. Men for hele branchen er disse tal flere gange lavere. Som vores erfaring viser, er mellemstore virksomheder ofte blufærdige over at digitalisere og mener, at introduktionen af teknologiske produkter er de store aktørers lod. Faktisk har de ofte alle muligheder for at gøre dette.
Udsigter og prognoser
Predictive analytics i byggeriet harstore muligheder for anvendelse. Indtil videre koger sådanne "analyser" i Rusland hovedsageligt ned til "Jeg ved det, jeg har allerede gjort dette." I fremtiden vil virksomheder aktivt bruge databaser og lave forudsigelser baseret på dybdegående analyser af, hvordan man bedst implementerer civil-, bygge- og infrastrukturprojekter.
For eksempel forventer designere i daghvad skal bygningens højde være, om der skal bygges bro eller tunnel et bestemt sted. Sådanne opgaver kunne overlades til AI, som ville komme med anbefalinger ved at behandle en enorm mængde information om forskellige faktorer: vejrforhold, jordbund, trafik og så videre.
Derudover har AR og VR potentiale, trodshøje omkostninger og kompleksitet af modeludvikling. De er relevante for salg, skabe layouts, visualisere møbler. Mange udviklere bruger dem allerede i deres arbejde. De samme løsninger vil være nyttige i industriel infrastrukturkonstruktion for at visualisere fremtidige projekter på stedet.
Sådanne højteknologiske produkter vilkombineres med mere simple, for eksempel markedspladser, der forbinder kunder, entreprenører, leverandører og medarbejdere og giver dig mulighed for hurtigt at købe de nødvendige ressourcer til markedsværdi. Sammen vil de hjælpe med at forbedre byggeriets effektivitet og reducere unødvendige omkostninger, som kan nå op til 30 % af projektets omkostninger.
Læs mere:
En kæmpe solplet vender sig mod Jorden. Det er synligt med det blotte øje
Se, hvordan et bladløst fly flyver. Dens hastighed overstiger 900 km/t
Mælkevejen er unormalt stor for sin galaktiske filament