A mesterséges intelligencia előnyei az építőiparban

  • Olvasási idő:9perc

Világszerte a magánszemélyek és a vállalkozások évente több mint 10 billió dollárt költenek az építőiparral kapcsolatos tevékenységekre – és az előrejelzések szerint ez a szám 2024-ig 4,2%-kal fog növekedni. Ennek a hatalmas összegű költésnek egy része a gyorsan fejlődő technológiai fejlesztéseknek köszönhető, amelyeket az ökoszisztéma minden területét érintik, és emellett egyre nagyobb hangsúlyt kapnak a mesterséges intelligenciát (AI) tartalmazó megoldások.


Kapcsolódó cikkek


A mesterséges intelligencia az építőiparban segíthet a szereplőknek értéket realizálni a projektek teljes életciklusa során, többek között: tervezés, ajánlattétel és finanszírozás, beszerzés és kivitelezés, üzemeltetés és eszközgazdálkodás, valamint az üzleti modell átalakítása során. A mesterséges intelligencia az építőiparban segít az iparág egészének leküzdeni a legnehezebb kihívások közül néhányat, beleértve a biztonsági aggályokat, a munkaerőhiányt, valamint a költség és ütemterv-túllépéseket.

Ahogy a piaci belépési korlátok folyamatosan csökkennek, és a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás (ML) és az analitika fejlődése felgyorsul, várhatóan a mesterséges intelligencia (és a mesterséges intelligenciára fordított erőforrások elosztása) egyre jelentősebb szerepet fog játszani az építőiparban az elkövetkező években.

Olvasson tovább, hogy megértse, hogyan használják a mesterséges intelligenciát az építőiparban, és mi az előnye a mesterséges intelligencia építőiparban való alkalmazásának.

Mit értünk a mesterséges intelligencián és a gépi tanuláson az építőiparban ?

A mesterséges intelligencia (AI) egy gyűjtőfogalom, amely azt írja le, amikor egy gép utánozza az emberi kognitív funkciókat, például a problémamegoldást, a mintafelismerést és a tanulást. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy részhalmaza. A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy olyan területe, amely statisztikai technikákat használ arra, hogy a számítógépes rendszereket képessé tegye az adatokból való “tanulásra”, anélkül, hogy kifejezetten programoznák őket. A gép egyre jobban megérti és egyre jobb meglátásokat tesz lehetővé, minél több adatot kap.

A gépi tanulás számos algoritmust foglal magában. Íme egy példa: ha azt szeretnénk megtudni, hogy hajlamosak vagyunk-e valamilyen betegségre, akkor az egyik típusú tanuló algoritmus végigmegy egy olyan kérdésekből álló fán, mint például “hány éves vagy ?”. Aztán: “Szoktál mozogni ?”. És így tovább. Ha igennel válaszol, akkor egy ágon halad lefelé, ha pedig nemmel, akkor egy másik ágon. Ez egy tökéletesen érvényes gépi tanulási algoritmus.

A jövőben egyre többször fog együtt dolgozni az ember és a gép
A jövőben egyre többször fog együtt dolgozni az ember és a gép

Az építőiparban alkalmazva a “kérdések” és az algoritmusok lényegesen összetettebbé válnak. Egy gépi tanulási program például nyomon követheti és értékelheti az előrehaladást egy osztályozási tervben, hogy időben felismerje az ütemezési kockázatokat. Az algoritmusok “kérdéseket tehetnek fel” a vágási és feltöltési volumenmérésekről, a gépek üzemidejéről és állásidejéről, az időjárási mintákról, a korábbi projektekről vagy bármely más bemeneti adatról, hogy létrehozzanak egy kockázati pontszámot, és meghatározzák, hogy szükség van-e értesítésre.

AI és gépi tanulás az intelligens építőiparban

A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia lehetséges alkalmazásai az építőiparban óriásiak. Az információkérések, a nyitott kérdések és a módosítási megbízások az iparágban megszokottak. A gépi tanulás olyan, mint egy intelligens asszisztens, amely képes megvizsgálni ezt az adathegyet. Ezután figyelmezteti a projektvezetőket azokra a kritikus dolgokra, amelyekre figyelniük kell. Számos alkalmazás már használja ilyen módon a mesterséges intelligenciát. Használatuk a spam e-mailek hétköznapi szűrésétől a fejlett biztonsági felügyeletig terjednek. Példák a mesterséges intelligenciára az építőiparban.

A költségtúllépések megelőzése

A legtöbb megaprojekt a legjobb projektcsapatok alkalmazása ellenére is túllépi a költségvetést. A projektekben mesterséges neurális hálózatokat használnak a költségtúllépések előrejelzésére olyan tényezők alapján, mint a projekt mérete, a szerződés típusa és a projektmenedzserek kompetenciaszintje. Az előrejelző modellek a múltbeli adatokat, például a tervezett kezdési és befejezési dátumokat használják fel a jövőbeli projektek reális ütemtervének megtervezéséhez. A mesterséges intelligencia segít a munkatársaknak távolról hozzáférni a valós képzési anyagokhoz, ami segít nekik készségeik és tudásuk gyors fejlesztésében. Ez csökkenti az új erőforrások projektbe való beillesztésének idejét. Ennek eredményeképpen a projektek megvalósítása felgyorsul.

A mesterséges intelligencia az épületek jobb tervezéséhez is hozzájárulnak

Az épületinformációs modellezés egy 3D modell alapú folyamat, amely az építészeti, mérnöki és építőipari szakemberek számára betekintést nyújt az épületek és az infrastruktúra hatékony tervezéséhez, kivitelezéséhez és irányításához. Egy projekt építésének megtervezéséhez és kivitelezéséhez a 3D modelleknek figyelembe kell venniük az építészeti, mérnöki, gépészeti, elektromos és vízvezeték-szerelési terveket és az érintett csapatok tevékenységének sorrendjét. A kihívást az jelenti, hogy az alcsapatok különböző modelljei ne ütközzenek egymással.

Az iparág a mesterséges intelligencia alapú generatív tervezés formájában gépi tanulást alkalmaz a különböző csapatok által generált különböző modellek közötti ütközések azonosítására és mérséklésére, hogy megelőzze az utómunkálatokat. Létezik olyan szoftver, amely gépi tanulási algoritmusokat használ egy megoldás összes variációjának feltárására, és tervezési alternatívákat generál. Miután a felhasználó a modellben meghatározza a követelményeket, a generatív tervezőszoftver a korlátozásokra optimalizált 3D modelleket hoz létre, és minden egyes iterációból tanul, amíg el nem jut az ideális modellhez.

Kockázatcsökkentés

Minden építési projektnek van némi kockázata, amely számos formában jelentkezik, például minőségi, biztonsági, idő és költségkockázat formájában. Minél nagyobb a projekt, annál több a kockázat, mivel a munkaterületeken több alvállalkozó dolgozik párhuzamosan különböző szakmákban. Ma már léteznek mesterséges intelligencia és gépi tanulási megoldások, amelyeket a fővállalkozók arra használnak, hogy figyelemmel kísérjék és rangsorolják a kockázatokat a munkaterületen, így a projektcsapat a korlátozott idejét és erőforrásait a legnagyobb kockázati tényezőkre összpontosíthatja. A mesterséges intelligenciát arra használják, hogy automatikusan prioritást rendeljenek a problémákhoz. Az alvállalkozókat kockázati pontszám alapján értékelik, így az építésvezetők szorosan együtt tudnak működni a magas kockázatú csapatokkal a kockázatok csökkentése érdekében.

Projekttervezés

Egy építőipari intelligenciával foglalkozó vállalat 2017-ben indult azzal az ígérettel, hogy robotjai és mesterséges intelligenciája a kulcsot rejti a késedelmes és a költségvetést túllépő építési projektek megoldásához. A vállalat robotok segítségével autonóm módon 3D-s felvételeket készít az építkezésekről, majd ezeket az adatokat egy mély neurális hálózatba táplálja, amely osztályozza, hogy a különböző alprojektek mennyire vannak előrehaladott állapotban. Ha úgy tűnik, hogy a dolgok nem haladnak megfelelően, a vezetői csapat közbeléphet, hogy kezelje a kisebb problémákat, mielőtt azok nagyobb gondokká válnának. A jövő algoritmusai a “megerősítő tanulás” néven ismert mesterséges intelligencia technikát fogják használni. Ez a technika lehetővé teszi az algoritmusok számára, hogy próbálgatás és hiba alapján tanuljanak. A hasonló projektek alapján végtelen számú kombinációt és alternatívát képes értékelni.

Az AI termelékenyebbé teszi a munkahelyeket

Vannak olyan vállalatok, amelyek önvezető építőipari gépeket kezdenek kínálni, amelyek az emberi társaiknál hatékonyabban végzik el az ismétlődő feladatokat, például a betonozást, a kőművesmunkát, a hegesztést és a bontást. Az ásási és előkészítő munkákat autonóm vagy félautonóm buldózerek végzik, amelyek emberi programozó segítségével pontos előírások szerint képesek előkészíteni egy munkaterületet. Ez felszabadítja az emberi munkásokat magára az építési munkára, és csökkenti a projekt befejezéséhez szükséges teljes időt. A projektmenedzserek a munkaterületen folyó munkát valós időben is nyomon követhetik. Arcfelismerő, helyszíni kamerák és hasonló technológiák segítségével értékelik a munkások termelékenységét és az eljárások betartását.

AI az építőipari biztonságért

Az építőipari munkások ötször gyakrabban halnak meg munka közben, mint más munkások. Az építőiparban, és a magánszektorban bekövetkezett halálos balesetek vezető okai (a közuti balesetek kivételével) az esések, és az áramütés.

Egy bostoni székhelyű építőipari technológiai vállalat olyan algoritmust hozott létre, amely elemzi a munkaterületeiről készült fényképeket, átvizsgálja azokat biztonsági veszélyek, például védőfelszerelést nem viselő munkások után, és a képeket összefüggésbe hozza a baleseti nyilvántartásával. A vállalat szerint potenciálisan képes kiszámítani a projektek kockázati besorolását, így biztonsági eligazítást lehet tartani, ha fokozott veszélyt észlelnek.

Az AI kezelni fogja a munkaerőhiányt

A munkaerőhiány és az iparág alacsony termelékenységének növelésére irányuló törekvés arra készteti az építőipari cégeket, hogy az AI-ba és az adattudományba fektessenek be. Egy 2017-es jelentés szerint az építőipari cégek az adatok valós idejű elemzésével akár 50 százalékkal is növelhetik a termelékenységet. Az építőipari vállalatok (főleg külföldi) kezdik használni a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulást, hogy jobban megtervezzék a munkaerő és a gépek elosztását a munkák között.

A munkák előrehaladását, valamint a munkások és a berendezések helyét folyamatosan értékelő robot lehetővé teszi a projektvezetők számára, hogy azonnal megmondják, mely munkaterületeken van elegendő munkás és berendezés a projekt határidőre történő befejezéséhez, és melyek azok, amelyek esetleg lemaradásban vannak, és ahol további munkaerőt lehetne bevetni.

Egy mesterséges intelligenciával működő robot, mint például Spot the Dog, minden éjjel önállóan átvizsgálhatja a munkaterületet, hogy figyelemmel kísérje a haladást – lehetővé téve hogy több munkát végezzenek el olyan területeken, ahol kevés a szakképzett munkaerő, és lemaradás van.

Helyszínen kívüli építés

Az építőipari cégek egyre inkább támaszkodnak az autonóm robotokkal felszerelt, külső helyszíni üzemekre, amelyek az épület alkotóelemeit a helyszínen dolgozó emberi munkások által összerakott alkatrészekből állítják össze. Az olyan szerkezeteket, mint például a falak, az autonóm gépek hatékonyabban tudják összeszerelni, mint emberi társaik, így az emberi munkásoknak a szerkezet összeszerelésekor maradnak a részletmunkák, például a vízvezeték, a HVAC, és az elektromos rendszerek befejezése.

AI és big data az építőiparban

Egy olyan időszakban, amikor naponta hatalmas mennyiségű adat keletkezik, az AI-rendszerek végtelen mennyiségű adatot feldolgozhatnak, amelyekből naponta tanulhatnak és fejlődhetnek. Minden munkaterület potenciális adatforrássá válik az AI számára. A mobileszközökkel rögzített képekből, drónvideókból, biztonsági érzékelőkből, épületinformációs modellezésből (BIM) és másokból generált adatok információhalmazzá váltak. Ez lehetőséget kínál az építőipari szakemberek és az ügyfelek számára, hogy az AI és a gépi tanulási rendszerek segítségével elemezzék az adatokból generált felismeréseket, és hasznot húzzanak belőlük.

AI az építkezés után

Az építésvezetők az AI-t jóval az építkezés befejezése után is használhatják. Azáltal, hogy érzékelők, drónok és más vezeték nélküli technológiák segítségével információkat gyűjtenek egy építményről, a fejlett analitika és az AI-alapú algoritmusok értékes betekintést nyernek az épület, a híd, az utak és szinte bármi más épített környezet működésébe és teljesítményébe. Ez azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia felhasználható a kialakuló problémák nyomon követésére, annak meghatározására, hogy mikor van szükség megelőző karbantartásra, vagy akár az emberi viselkedés irányítására az optimális biztonság és védelem érdekében.

A mesterséges intelligencia jövője az építőiparban

A robotika, az AI és a dolgok internete akár 20 százalékkal is csökkentheti az építési költségeket. A mérnökök VR szemüveget vehetnek fel, és minirobotokat küldhetnek az épülő épületekbe. Ezek a robotok kamerák segítségével követik nyomon a munkálatokat. A modern épületekben az elektromos és vízvezeték-rendszerek útvonalának megtervezésére is használják a mesterséges intelligenciát. A vállalatok mesterséges intelligenciát használnak a munkaterületek biztonsági rendszereinek fejlesztésére. A mesterséges intelligenciát a munkások, gépek és tárgyak valós idejű interakcióinak nyomon követésére használják, és figyelmeztetik a felügyelőket a lehetséges biztonsági problémákra, építési hibákra és termelékenységi problémákra.

A munkahelyek tömeges megszűnésére vonatkozó előrejelzések ellenére a mesterséges intelligencia valószínűleg nem fogja helyettesíteni az emberi munkaerőt. Ehelyett megváltoztatja az építőipar üzleti modelljeit, csökkenti a költséges hibákat, csökkenti a munkaterületi baleseteket, és hatékonyabbá teszi az építési műveleteket.

Az építőipari vállalatok vezetőinek a beruházásokat azokon a területeken kell rangsorolniuk, ahol az AI a legnagyobb hatást gyakorolhatja vállalatuk egyedi igényeire. A korán lépők fogják meghatározni az iparág irányát, és rövid és hosszú távon is hasznot húznak belőle.

Keressen valamilyen témában

Cikkek amelyek érdekelhetik.....