Como a inteligência artificial é usada na construção?
Mercado global de inteligência artificial em
Robótica
Os robôs podem aumentar a produtividade eacelerar os trabalhos de construção. Em alguns casos, também é possível melhorar a qualidade da construção minimizando o desperdício. Já existem vários robôs de construção no mercado global que são capazes de realizar uma ampla gama de tarefas no local.
Por exemplo, a empresa norte-americana Canvas desenvolveuum robô que termina paredes. Esta máquina de quatro rodas usa LiDAR para “ver” a sala em que está localizada. Usando um braço robótico, ele lixa superfícies e aplica camadas de mistura de drywall. E a Built Robotics criou tecnologia para controlar escavadeiras sem intervenção humana. Em abril de 2022, a empresa arrecadou US$ 64 milhões;
A Rússia também possui seus próprios robôs industriais, mas esta área ainda está em sua infância.
Drones
Há apenas alguns anos, para obterinformações sobre o canteiro de obras do ponto de vista aéreo, foi necessário enviar um helicóptero até ele. Graças aos drones, essa operação passou a fazer parte da vida cotidiana.
Drones já estão sendo usados para criarfotografias aéreas do canteiro de obras e monitoramento remoto do andamento da obra. Isso permite que você economize tempo e dinheiro na implementação do projeto. Além disso, as imagens aéreas ajudam os gestores a identificar potenciais problemas que não eram óbvios no terreno. Os dados recebidos de drones podem ser digitalizados e usados não apenas para planejamento e controle, mas até mesmo integrados à documentação (por exemplo, em relatórios de conclusão de trabalho).
Um exemplo marcante de empresa que atua nestedireção - TraceAir com raízes russas. Oferece uma plataforma de controle de construção baseada em dados de drones, combinando cópias 3D com documentação do projeto.
Internet das Coisas
A IA hoje pode ser “colocada” graças aInternet das Coisas - dispositivos vestíveis ajudam a coletar dados de um canteiro de obras em tempo real e depois usá-los para criar gêmeos digitais, monitorar o projeto, analisar o progresso e encontrar inconsistências.
Nesta área, por exemplo, a empresaBuildots, que arrecadou $ 60 milhões em maio de 2022. Buildots analisa cronogramas de projetos, documentação de design e outras informações para criar um modelo de site. Os trabalhadores ajustam os capacetes com uma câmera de 360 graus e carregam as imagens no Buildots. A plataforma compara automaticamente as características do objeto com o modelo para avaliar o progresso, desfocando as pessoas na filmagem para atender aos requisitos legais.
A Internet das Coisas também pode ajudar a reduziracidentes em canteiros de obras por meio de monitoramento e análise constante do comportamento e das condições dos trabalhadores. Em setembro de 2022, o Ministério da Construção russo observou que o número de acidentes em canteiros de obras diminuiu 2,5 vezes desde 2009, o que se deve em grande parte à introdução da tecnologia da informação.
Análise preditiva
A análise preditiva melhoraeficiência operacional do negócio da construção e é relevante nas diferentes fases da obra. Baseia-se no uso de dados atuais e históricos para fazer previsões usando modelagem estatística e aprendizado de máquina. Exemplos de casos de uso:
- Planejamento e programação da construçãoprojeto. Com a ajuda da IA, você pode analisar os dados históricos de projetos semelhantes na região e prever o cronograma de implementação e orçamentos, bem como o melhor momento para iniciar a construção.
- Acompanhamento e reporte ao longo do ciclo de vida das obras, para que cada interveniente (cliente, empreiteiro geral e subempreiteiros) saiba em que fase se encontra o projeto em cada momento.
- Análise de reclamações de garantia para evitar problemas, falhas de equipamentos e assim por diante. Por exemplo, você pode determinar quais empreiteiros são mais difíceis de trabalhar.
As empresas de tecnologia já estão usandoanálise preditiva na indústria da construção. Por exemplo, o BeamUP de Israel reduz o tempo de projeto e permite que uma empresa vá além do gerenciamento de instalações individuais, obtendo dados de toda a rede. Ele analisa a localização de objetos, seus sistemas de engenharia, elementos arquitetônicos e responde a perguntas como “Quais tipos de edifícios têm mais problemas de conformidade?” e “Como reduzir custos comprando apenas equipamentos com baixo índice de falhas?”.
Em nossa plataforma PragmaCore também usamosanálise preditiva. Trata-se de um sistema inteligente de planejamento, controle e monitoramento de obras. Automatizamos o processo de criação e ajuste de cronogramas de projetos e planejamento de redes e permitimos gerenciar recursos com base em dados, eliminando a influência negativa do fator humano.
AR e VR
A IA é frequentemente combinada com outras tecnologias, incluindoincluindo realidade aumentada e virtual. Na VR você pode ver como serão os objetos (de apartamentos a fábricas) no futuro. Você pode desenvolver modelos digitais de projetos junto com colegas de todo o mundo e compartilhar planos com investidores antes do início da implementação.
Exemplo:A empresa russa Planoplan oferece ferramentas para geração de projetos de design - desde esboços até visualização, desenhos e álbum em PDF. Os desenvolvedores podem colocar apartamentos 3D no site do complexo residencial e realizar tours de VR deles.
E com a ajuda da realidade aumentada, quecombina o ambiente físico do usuário com informações geradas por computador em tempo real para que o que está acontecendo em um canteiro de obras possa ser comparado com o plano. AR e VR também são relevantes na formação de novos colaboradores, pois permitem minimizar riscos à sua saúde.
IA na construção russa
Na Rússia, o nível de digitalização da construção ainda ébaixo - cerca de 10%. Os participantes do mercado russo estão apenas observando mais de perto a inovação. Os motivos são muitos: um grande número de participantes do projeto (o próprio cliente, o empreiteiro geral, bem como vários subcontratados), como resultado - a necessidade de aprovações, verificações e alterações demoradas na documentação.
É também um grande número de interligadosprocessos que exigem muitos recursos, longos ciclos de vida dos projetos e outras características dos projetos de investimento e construção. O conservadorismo digital e a relutância em fazer as coisas de uma nova forma também desempenham um papel. Além disso, existe o fator da corrupção: as pessoas têm medo de que as tecnologias digitais exponham, no mínimo, a sua incompetência e, no máximo, exponham o seu roubo.
A competência em geral torna-se um dosprincipais obstáculos ao desenvolvimento da IA na construção. Isto é relevante não só para a Rússia, mas também para o mercado mundial. O trabalho que precisa ser realizado na indústria da construção usando IA requer conhecimentos e habilidades técnicas e específicas do setor. E na construção já falta pessoal, inclusive engenheiros qualificados.
Por último, nem sempre é claro se serão justificadoscustos de tecnologia. Até agora, a implementação de muitas soluções digitais, até mesmo o BIM, parece um jogo. As empresas podem usar AR, VR, drones e outros produtos para criar uma imagem bonita, em vez de realmente melhorar a eficiência. Os custos neste caso são maiores que o escapamento.
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.
- Por exemplo, o grupo Avião em outubro de 2022anunciou o desenvolvimento de um sistema de análise preditiva para trabalhos monolíticos S.Monitoring. Ele permite calcular a quantidade de trabalho executado online, informar sobre paradas e encontrar suas causas, prever a data de conclusão do trabalho e registrar violações de segurança. A empresa afirma que, com o auxílio da rede neural, foi possível reduzir o número de paradas e aumentar a produtividade da mão de obra em 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.
Perspectivas e previsões
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.
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