Hvordan brukes kunstig intelligens i konstruksjon
Globalt kunstig intelligens-marked i
Robotikk
Roboter kan øke produktiviteten ogfå fart på byggearbeidene. I noen tilfeller er det også mulig å forbedre kvaliteten på konstruksjonen ved å minimere avfallet. Det finnes allerede flere konstruksjonsroboter på det globale markedet som er i stand til å utføre et bredt spekter av oppgaver på stedet.
For eksempel har det amerikanske selskapet Canvas utvikleten robot som fullfører vegger. Denne firehjulsmaskinen bruker LiDAR for å "se" rommet den er plassert i. Ved hjelp av en robotarm pusser han overflater og legger på lag med gipsblanding. Og Built Robotics har laget teknologi for å kontrollere gravemaskiner uten menneskelig innblanding. I april 2022 samlet selskapet inn 64 millioner dollar
Russland har også egne industriroboter, men dette området er fortsatt i startfasen.
Droner
For bare noen år siden, for å fåinformasjon om byggeplassen fra et fugleperspektiv, var det nødvendig å sende et helikopter til den. Takket være droner har denne operasjonen blitt en del av hverdagen.
Droner brukes allerede til å lageflyfoto av arbeidsstedet og fjernovervåking av arbeidets fremdrift. Dette lar deg spare penger og tid på prosjektgjennomføring. I tillegg hjelper flybilder ledere med å identifisere potensielle problemer som ikke var åpenbare fra bakken. Data mottatt fra droner kan digitaliseres og brukes ikke bare til planlegging og kontroll, men til og med integrert i dokumentasjon (for eksempel i rapporter om fullføring av arbeid).
Et slående eksempel på en bedrift som jobber i detteregi - TraceAir med russiske røtter. Den tilbyr en plattform for konstruksjonskontroll basert på dronedata, og kombinerer 3D-kopier med prosjektdokumentasjon.
Internet of Things
AI i dag kan "settes på" takket væreInternet of Things – bærbare enheter hjelper til med å samle inn data fra en byggeplass i sanntid og deretter bruke den til å lage digitale tvillinger, overvåke prosjektet, analysere fremdrift og finne inkonsekvenser.
På dette området, for eksempel selskapetBuildots, som samlet inn 60 millioner dollar i mai 2022. Buildots analyserer prosjektplaner, designdokumentasjon og annen informasjon for å lage en nettstedsmodell. Arbeidere setter på hjelmer med et 360-graders kamera og laster opp opptak til Buildots. Plattformen sammenligner automatisk funksjonene til objektet med modellen for å vurdere fremdriften, og gjør personene i opptakene uskarpe for å overholde juridiske krav.
Tingenes internett kan også bidra til å redusereulykker på byggeplasser gjennom konstant overvåking og analyse av arbeidernes atferd og tilstand. I september 2022 bemerket det russiske byggedepartementet at antall ulykker på byggeplasser har gått ned med 2,5 ganger siden 2009, noe som i stor grad skyldes innføringen av informasjonsteknologi.
Prediktiv analyse
Prediktiv analyse forbedresoperativ effektivitet av byggevirksomheten og er relevant i ulike stadier av arbeidet. Den er basert på bruk av nåværende og historiske data for å lage spådommer ved hjelp av statistisk modellering og maskinlæring. Eksempler på brukstilfeller:
- Byggeplanlegging og planleggingprosjekt. Ved hjelp av kunstig intelligens kan du analysere de historiske dataene fra lignende prosjekter i regionen og forutsi tidspunktet for implementering og budsjetter, samt det beste tidspunktet for å starte byggingen.
- Sporing og rapportering gjennom arbeidets livssyklus, slik at hver enkelt deltaker (kunde, totalentreprenør og underleverandører) vet på hvilket stadium prosjektet er til enhver tid.
- Analyse av garantikrav for å forhindre problemer, utstyrsfeil og så videre. Du kan for eksempel finne ut hvilke entreprenører som er vanskeligst å jobbe med.
Teknologiselskaper bruker alleredeprediktiv analyse i byggebransjen. For eksempel reduserer Israels BeamUP designtid og lar en bedrift gå utover administrasjonen av individuelle anlegg, og skaffe data på hele nettverket. Den analyserer plasseringen av objekter, deres tekniske systemer, arkitektoniske elementer og svarer på spørsmål som "Hvilke typer bygninger har de fleste samsvarsproblemer?" og "Hvordan kan jeg kutte kostnader ved å kjøpe kun utstyr med lav feilprosent?".
I vår PragmaCore-plattform bruker vi ogsåprediktiv analyse. Dette er et intelligent system for planlegging, kontroll og overvåking av konstruksjon. Vi automatiserer prosessen med å opprette og justere prosjektplaner og nettverksplanlegging og lar deg administrere ressurser basert på data, og eliminerer den negative påvirkningen fra den menneskelige faktoren.
AR og VR
AI kombineres ofte med andre teknologier, inkludertinkludert utvidet og virtuell virkelighet. I VR kan du se hvordan objekter (fra leiligheter til fabrikker) vil se ut i fremtiden. Du kan utvikle digitale modeller av prosjekter sammen med kolleger fra hele verden og dele planer med investorer før implementeringen starter.
Eksempel:Det russiske selskapet Planoplan tilbyr verktøy for å generere designprosjekter – fra skisser til visualisering, tegninger og et PDF-album. Utviklere kan plassere 3D-leiligheter på nettstedet til boligkomplekset og gjennomføre VR-omvisninger i dem.
Og ved hjelp av utvidet virkelighet, somkombinerer brukerens fysiske miljø med sanntids datagenerert informasjon slik at det som skjer på en byggeplass kan sammenlignes med planen. AR og VR er også relevante ved opplæring av nye ansatte, da de tillater å minimere risikoen for helsen deres.
AI i russisk konstruksjon
I Russland er nivået på digitalisering av bygg fortsattlav - ca 10%. Aktører på det russiske markedet ser bare nærmere på innovasjon. Det er mange årsaker: et stort antall prosjektdeltakere (kunden selv, totalentreprenøren, samt mange underleverandører), som et resultat - behovet for langvarige godkjenninger, kontroller og endringer i dokumentasjon.
Det er også et stort antall sammenkobledeprosesser som krever mye ressurser, lange prosjektlivssykluser og andre trekk ved investerings- og byggeprosjekter. Digital konservatisme og motvilje mot å gjøre ting på en ny måte spiller også en rolle. I tillegg er det korrupsjonsfaktoren: folk er redde for at digitale teknologier som et minimum vil avsløre deres inkompetanse, og maksimalt avsløre deres tyveri.
Kompetanse generelt blir en avstore hindringer for utviklingen av kunstig intelligens i konstruksjon. Dette er relevant ikke bare for Russland, men også for verdensmarkedet. Arbeidet som må gjøres i byggebransjen ved bruk av AI krever teknisk og bransjespesifikk kunnskap og ferdigheter. Og innen bygg og anlegg er det allerede mangel på arbeidere, inkludert kvalifiserte ingeniører.
Til slutt er det ikke alltid klart om de vil være berettigetteknologikostnader. Så langt ligner implementeringen av mange digitale løsninger, også BIM, et spill. Bedrifter kan bruke AR, VR, droner og andre produkter for å skape et pent bilde i stedet for å faktisk forbedre effektiviteten. Kostnadene i dette tilfellet er større enn eksosen.
Samtidig kan saker om bruk av digitale løsninger idet er et marked. Bedrifter bruker droner, laserskanning for å få 2D- og 3D-modeller av det omkringliggende rommet, tilgangskontroll og administrasjonssystemer, avansert analyse.
- For eksempel Airplane-gruppen i oktober 2022annonserte utviklingen av et prediktivt analysesystem for monolitiske verk S.Monitoring. Den lar deg beregne mengden arbeid utført på nettet, informere om nedetid og finne årsakene deres, forutsi fullføringsdatoen for arbeidet og registrere sikkerhetsbrudd. Selskapet hevder at ved hjelp av det nevrale nettverket var det mulig å redusere antall nedetider og øke arbeidsproduktiviteten med 40 %.
- HUS.Den russiske føderasjonen, basert på AI, har utviklet en tjeneste for å vurdere likviditeten til fremtidige boligbyggingsprosjekter. Med dens hjelp kan du blant annet bestemme de optimale stedene for utvikling, forutsi kostnaden per kvadratmeter og tidspunktet, med tanke på mulige forstyrrelser. I følge prognoser vil dette bidra til å redusere byggekostnadene med 7–10 %.
Slike innovasjoner introduseres først og fremstmarkedsledere. I følge noen rapporter bruker i dag 90 % av nøkkelutviklere informasjonsmodellering på designstadiet. Men for hele bransjen er disse tallene flere ganger lavere. Vår erfaring viser at mellomstore bedrifter ofte er flaue over å digitalisere og mener at introduksjon av teknologiske produkter er store aktørers domene. Faktisk har de ofte alle muligheter til å gjøre dette.
Utsikter og prognoser
Prediktiv analyse i konstruksjon hargode muligheter for søknad. Så langt koker slike "analyser" i Russland hovedsakelig ned til "jeg vet, jeg har allerede gjort dette." I fremtiden vil bedrifter aktivt bruke databaser og lage spådommer basert på dybdeanalyse om hvordan man best kan gjennomføre sivile-, bygge- og infrastrukturprosjekter.
For eksempel forventer i dag designerehva skal være høyden på bygget, om det skal bygges bro eller tunnel på et bestemt sted. Slike oppgaver kan overlates til AI, som vil komme med anbefalinger ved å behandle en enorm mengde informasjon om ulike faktorer: værforhold, jordsmonn, trafikk og så videre.
I tillegg har AR og VR potensial, til trosshøye kostnader og kompleksitet ved modellutvikling. De er relevante for salg, lage layouter, visualisere møbler. Mange utviklere bruker dem allerede i arbeidet sitt. De samme løsningene vil være nyttige i industriell infrastrukturbygging for å visualisere fremtidige prosjekter på stedet.
Slike høyteknologiske produkter vilkombineres med enklere, for eksempel markedsplasser som kobler sammen kunder, entreprenører, leverandører og ansatte og lar deg raskt kjøpe nødvendige ressurser til markedsverdi. Sammen vil de bidra til å forbedre konstruksjonseffektiviteten og redusere unødvendige kostnader, som kan nå opptil 30 % av kostnadene for prosjektet.
Les mer:
En gigantisk solflekk vender seg mot jorden. Det er synlig for det blotte øye
Se hvordan et bladløst fly flyr. Hastigheten overstiger 900 km/t
Melkeveien er unormalt stor for sin galaktiske filament