Kā mākslīgais intelekts tiek izmantots būvniecībā
Globālais mākslīgā intelekta tirgus
Robotika
Roboti var palielināt produktivitāti unpaātrināt būvdarbus. Atsevišķos gadījumos ir iespējams arī uzlabot būvniecības kvalitāti, samazinot atkritumu daudzumu. Globālajā tirgū jau ir vairāki būvniecības roboti, kas spēj uz vietas veikt visdažādākos uzdevumus.
Piemēram, ir attīstījusies ASV kompānija Canvasrobots, kas apstrādā sienas. Šī četrriteņu mašīna izmanto LiDAR, lai “redzētu” telpu, kurā tā atrodas. Izmantojot robotu roku, viņš slīpē virsmas un uzklāj drywall maisījuma slāņus. Un Built Robotics ir radījusi tehnoloģiju ekskavatoru vadīšanai bez cilvēka iejaukšanās. 2022. gada aprīlī uzņēmums piesaistīja 64 miljonus ASV dolāru.
Krievijai ir arī savi industriālie roboti, taču šī joma vēl ir sākuma stadijā.
Drones
Tikai pirms dažiem gadiem, lai iegūtuinformācija par būvlaukumu no putna lidojuma, bija nepieciešams uz to nosūtīt helikopteru. Pateicoties droniem, šī darbība ir kļuvusi par ikdienas sastāvdaļu.
Bezpilota lidaparāti jau tiek izmantoti radīšanaidarba vietas aerofotogrāfijas un attālināta darba gaitas uzraudzība. Tas ļauj ietaupīt naudu un laiku projekta īstenošanai. Turklāt aerofotoattēli palīdz vadītājiem noteikt iespējamās problēmas, kas nebija acīmredzamas no zemes. No droniem saņemtos datus var digitalizēt un izmantot ne tikai plānošanai un kontrolei, bet pat integrēt dokumentācijā (piemēram, darbu pabeigšanas atskaitēs).
Spilgts piemērs uzņēmumam, kas strādā šajā jomāvirziens - TraceAir ar krievu saknēm. Tā piedāvā platformu būvniecības kontrolei, pamatojoties uz dronu datiem, apvienojot 3D kopijas ar projekta dokumentāciju.
Lietu internets
AI mūsdienās var “uzvilkt”, pateicotiesLietu internets — valkājamas ierīces palīdz reāllaikā apkopot datus no būvlaukuma un pēc tam izmantot tos, lai izveidotu digitālos dvīņus, pārraudzītu projektu, analizētu progresu un atrastu neatbilstības.
Šajā jomā, piemēram, uzņēmumsBuildots, kas 2022. gada maijā savāca 60 miljonus USD. Buildots analizē projektu grafikus, projektēšanas dokumentāciju un citu informāciju, lai izveidotu vietnes modeli. Strādnieki uzliek ķiveres ar 360 grādu kameru un augšupielādē kadrus pakalpojumā Buildots. Platforma automātiski salīdzina objekta īpašības ar modeli, lai novērtētu progresu, aizmiglojot kadrā redzamos cilvēkus, lai tie atbilstu juridiskajām prasībām.
Lietu internets var arī palīdzēt samazinātnelaimes gadījumi būvlaukumos, pastāvīgi uzraugot un analizējot darbinieku uzvedību un stāvokli. 2022. gada septembrī Krievijas Būvniecības ministrija atzīmēja, ka negadījumu skaits būvlaukumos kopš 2009. gada ir samazinājies 2,5 reizes, kas lielā mērā ir saistīts ar informācijas tehnoloģiju ieviešanu.
Paredzamā analīze
Prognozējošā analīze uzlabojasbūvniecības biznesa darbības efektivitāte un ir aktuāla dažādos darba posmos. Tas ir balstīts uz pašreizējo un vēsturisko datu izmantošanu, lai veiktu prognozes, izmantojot statistisko modelēšanu un mašīnmācīšanos. Lietošanas gadījumu piemēri:
- Būvniecības plānošana un laika plānošanaprojektu. Ar AI palīdzību jūs varat analizēt līdzīgu projektu vēsturiskos datus reģionā un paredzēt īstenošanas laiku un budžetus, kā arī labāko laiku būvniecības uzsākšanai.
- Izsekošana un atskaites visā darbu dzīves ciklā, lai katrs dalībnieks (pasūtītājs, ģenerāluzņēmējs un apakšuzņēmēji) zinātu, kurā posmā konkrētajā brīdī atrodas projekts.
- Garantijas prasību analīze, lai novērstu problēmas, aprīkojuma atteices utt. Piemēram, varat noteikt, ar kuriem darbuzņēmējiem strādāt ir visgrūtāk.
Tehnoloģiju uzņēmumi jau izmantoparedzamā analītika būvniecības nozarē. Piemēram, Izraēlas BeamUP samazina projektēšanas laiku un ļauj uzņēmumam strādāt tālāk par atsevišķu iekārtu pārvaldību, iegūstot datus no visa tīkla. Tajā tiek analizēts objektu izvietojums, to inženiertehniskās sistēmas, arhitektūras elementi un tiek atbildēts uz tādiem jautājumiem kā “Kāda veida ēkām ir visvairāk atbilstības problēmu?” un “Kā es varu samazināt izmaksas, pērkot tikai iekārtas ar zemu atteices līmeni?”.
Mēs izmantojam arī savā PragmaCore platformāparedzamā analītika. Šī ir inteliģenta sistēma būvniecības plānošanai, kontrolei un uzraudzībai. Mēs automatizējam projektu grafiku izveides un pielāgošanas procesu un tīkla plānošanu un ļaujam pārvaldīt resursus, pamatojoties uz datiem, novēršot cilvēka faktora negatīvo ietekmi.
AR un VR
AI bieži tiek apvienota ar citām tehnoloģijām, tostarptostarp paplašinātā un virtuālā realitāte. VR var redzēt, kā objekti (no dzīvokļiem līdz rūpnīcām) izskatīsies nākotnē. Jūs varat izstrādāt projektu digitālos modeļus kopā ar kolēģiem no visas pasaules un dalīties plānos ar investoriem pat pirms ieviešanas sākuma.
Piemērs:Krievijas uzņēmums Planoplan piedāvā rīkus dizaina projektu ģenerēšanai – no skicēm līdz vizualizācijai, zīmējumiem un PDF albumam. Izstrādātāji var izvietot 3D dzīvokļus dzīvojamā kompleksa vietnē un veikt VR apskates pa tiem.
Un ar paplašinātās realitātes palīdzību, kasapvieno lietotāja fizisko vidi ar reāllaika datora ģenerētu informāciju, lai būvlaukumā notiekošo varētu salīdzināt ar plānu. AR un VR ir aktuāli arī jauno darbinieku apmācībā, jo ļauj līdz minimumam samazināt riskus viņu veselībai.
AI krievu būvniecībā
Krievijā joprojām ir būvniecības digitalizācijas līmeniszems - apmēram 10%. Spēlētāji Krievijas tirgū tikai rūpīgāk aplūko inovācijas. Iemesli ir daudz: liels projekta dalībnieku skaits (pats pasūtītājs, ģenerāluzņēmējs, kā arī daudzi apakšuzņēmēji), kā rezultātā - nepieciešami ilgstoši saskaņojumi, pārbaudes un izmaiņas dokumentācijā.
Также это большое количество взаимосвязанных процессов, которые требуют много ресурсов, длительные жизненные циклы проектов и другие особенности инвестиционно-строительных проектов. Свою роль играет и цифровой консерватизм, нежелание делать по-новому. Плюс существует фактор коррупции: люди боятся, что цифровые технологии как минимум выведут на чистую воду их некомпетентность, как максимум — разоблачат воровство.
Компетентность в целом становится одним из больших препятствий на пути развития ИИ в строительстве. Это актуально не только для России, но и для мирового рынка. Работа, которую необходимо выполнять в строительной отрасли с помощью ИИ, требует технических и специфических отраслевых знаний и навыков. А в стройке и так дефицит работников, в том числе квалифицированных инженеров.
Наконец, не всегда понятно, оправдают ли себя затраты на технологии. Пока внедрение многих цифровых решений, даже BIM, напоминает игру. Компании могут использовать AR, VR, дронов и другие продукты для создания красивой картинки, а не реального повышения эффективности. Затраты в этом случае больше, чем выхлоп.
При этом кейсы применения цифровых решений на рынке есть. Компании используют дроны, лазерное сканирование для получения 2D- и 3D-моделей окружающего пространства, системы контроля и управления доступом, расширенную аналитику.
- Piemēram, grupa Airplane 2022. gada oktobrīpaziņoja par prognozēšanas analītikas sistēmas izstrādi monolītajiem darbiem S.Monitoring. Tas ļauj tiešsaistē aprēķināt veikto darbu apjomu, informēt par dīkstāvēm un atrast to cēloņus, prognozēt darbu pabeigšanas datumu un fiksēt drošības pārkāpumus. Uzņēmums apgalvo, ka ar neironu tīkla palīdzību izdevies samazināt dīkstāves skaitu un palielināt darba ražīgumu par 40%.
- ДОМ.РФ на основе ИИ разработал сервис для оценки ликвидности будущих объектов жилищного строительства. С его помощью можно в том числе определять оптимальные локации для застройки, предсказывать стоимость квадратного метра, сроки с учетом возможных срывов. По прогнозам, это поможет снизить себестоимость строительства на 7–10%.
Подобные инновации в первую очередь внедряют лидеры рынка. По некоторым данным, сегодня 90% ключевых застройщиков используют информационное моделирование на стадии проектирования. Но для всей индустрии эти цифры в разы меньше. Как показывает наш опыт, средние компании часто стесняются цифровизироваться и считают, что внедрение технологичных продуктов — удел крупных игроков. На деле у них часто есть все возможности для этого.
Perspektīva un prognozes
У предиктивной аналитики в строительстве есть большие перспективы применения. Пока такая «аналитика» в России в основном сводится к «я знаю, я так уже делал». В будущем компании будут активно использовать базы данных и делать на основе глубокого анализа прогнозы по тому, как лучше реализовывать гражданские, строительные и инфраструктурные проекты.
Например, сегодня проектировщики рассчитывают, какой должна быть высотность здания, построить ли в конкретном месте мост или туннель. Такие задачи можно было бы отдать на откуп ИИ, который даст рекомендации, обработав огромное количество информации о разных факторах: погодные условия, почва, трафик и так далее.
Кроме того, есть потенциал у AR и VR, несмотря на дороговизну и сложность разработки моделей. Они актуальны для продаж, создания планировок, визуализации меблировки. Многие девелоперы уже используют их в своей работе. Те же решения пригодятся в промышленном инфраструктурном строительстве, чтобы визуализировать будущие проекты на местности.
Подобные высокотехнологичные продукты будут сочетаться с более простыми, например, маркетплейсами, которые связывают между собой заказчиков, подрядчиков, поставщиков и работников и позволяют быстро и по рыночной стоимости закупать необходимые ресурсы. Вместе они помогут повысить эффективность стройки и сократить излишние расходы, которые могут достигать до 30% от стоимости реализации проекта.
Lasīt vairāk:
Milzu saules plankums griežas pret Zemi. Tas ir redzams ar neapbruņotu aci
Skatieties, kā lido lidmašīna bez asmeņiem. Tā ātrums pārsniedz 900 km/h
Piena ceļš ir neparasti liels tā galaktikas pavedienam