KI in Baumaschinen: Eine neue Art des Bauens

Verstehen, wie AI in Baumaschinen integriert wird

Bei Baumaschinen und Fahrzeugen kann es aufgrund unvorhersehbarer Arbeitsumgebungen und menschlicher Fehler zu Unfällen kommen. KI-gestützte Systeme können dem Management jedoch dabei helfen, Gefahren am Arbeitsplatz wirksam zu bekämpfen und diese Fehler zu reduzieren. KI kann auch in Baumaschinen eingesetzt werden, um den Maschinenbetrieb zu optimieren, die Maschinenleistung zu überwachen und Wartungspläne zu automatisieren. 

Hier ein genauerer Blick auf die Schlüsseltechnologien, die diese Innovationen ermöglichen:

• Computer Vision: Maschinen können visuelle Daten in Echtzeit mit fortschrittlichen Modellen wie Ultralytics YOLOv8 analysieren und so helfen, Baustellen zu überwachen, das Inventar zu verfolgen, sicherzustellen, dass die Arbeiter die Sicherheitsausrüstung benutzen, und die Anwesenheit durch Gesichtserkennung zu verfolgen.
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• Internet der Dinge (IoT): Das IoT verbindet Geräte miteinander und ermöglicht ihnen den Austausch von Daten. Intelligente Wearables überwachen den Gesundheitszustand der Arbeitnehmer, während Näherungs- und Sicherheitssensoren die Arbeitnehmer vor Gefahren warnen und das Management benachrichtigen, wenn Geräte gewartet werden müssen.
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• Vorhersagende Analytik: Mithilfe von historischen Daten und maschinellem Lernen prognostiziert Predictive Analytics zukünftige Ereignisse, identifiziert potenzielle Probleme und hilft bei der Optimierung von Zeitplänen. Sie kann auch Wetterbedingungen vorhersagen, um Unterbrechungen vor Ort zu vermeiden.

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Anwendungen der Computer Vision im Schwermaschinenbau

Computer Vision verändert die Arbeitsweise schwerer Maschinen auf Baustellen und bietet neue und innovative Lösungen. Sehen wir uns einige interessante Anwendungen an, die das Potenzial der Bild- und Videoanalyse in Baumaschinen verdeutlichen. 

KI und unbemannte Brückenwaagen

Eine Brückenwaage ist eine Waage, mit der das Gewicht von Schwerlastfahrzeugen gemessen wird. Dies ist im Baugewerbe von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Fahrzeuge während des Transports die Sicherheitsgewichtsgrenzen einhalten. Traditionell wird dieser Prozess von einem Kabinenbetreiber durchgeführt, der Details wie die Ein- und Ausfahrtszeiten der Fahrzeuge, Kennzeichen und Ladungsgewichte manuell protokolliert. Dieser manuelle Ansatz ist jedoch langsam, anfällig für menschliche Fehler und wenig transparent.

Unbemannte Brückenwaagen können helfen, die Genauigkeit zu verbessern, menschliche Fehler zu reduzieren, den Prozess zu beschleunigen und Echtzeitüberwachung und Transparenz für sicherere und effizientere Abläufe zu bieten. Sie nutzen KI-integrierte Geräte wie Sensoren, Kameras, LED-Bildschirme und automatische Sprachführung, um den gesamten Prozess zu optimieren. Wenn sich der Lkw dem Einfahrtspunkt nähert, erkennen Kameras mit automatischer Kennzeichenerkennung (ANPR) das Nummernschild des Fahrzeugs und überprüfen die Zulassung. Wenn die Zulassung gültig ist, gewährt das System Zugang zur Waage. 

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IoT-fähige Sensoren für das Wiegen in Bewegung messen dann das Gewicht des Lkw während der Fahrt und weisen den Fahrer gegebenenfalls darauf hin, dass er an der richtigen Stelle für ein genaues Wiegen anhalten soll. Die Gewichtsdaten werden analysiert und mit vordefinierten Grenzwerten verglichen. Liegt der Lkw innerhalb dieser Grenzwerte, wird der Fahrer zum Ausfahrtstor geleitet. An der Ausfahrt überprüft das ANPR-System das Fahrzeug erneut, um sicherzustellen, dass es mit dem Fahrzeug übereinstimmt, das hineingefahren ist, während Computer Vision-fähige Kameras den Prozess auf Unregelmäßigkeiten überwachen. Das System alarmiert die Vorgesetzten und ergreift bei Problemen wie überladenen Ladungen oder Anomalien des Fahrers entsprechende Korrekturmaßnahmen.

Überwachung der Schläfrigkeit von Fahrern mit AI

Eine Erhebung des US-Verkehrsministeriums zeigt, dass Lkw die häufigste Transportart für Waren sind. Lkw-Fahrer legen oft lange Strecken zurück, auch über Nacht. Dies gilt auch für das Baugewerbe, wo Lkw für den Transport von schweren Maschinen und Materialien zwischen den Baustellen, manchmal über große Entfernungen, unerlässlich sind. Nachtfahrten können zu Übermüdung und einem erhöhten Unfallrisiko führen. Studien zeigen, dass 21 % der tödlichen Unfälle auf Schläfrigkeit des Fahrers zurückzuführen sind. 

Um dieses Problem zu lösen, setzen Lkw-Hersteller die Computer Vision ein, um die Schläfrigkeit des Fahrers zu überwachen. Computer-Vision-Techniken wie Gesichtserkennung, Posenschätzung und Objekterkennung können zur Überwachung der Augenbewegungen, der Kopfposition und der Mimik des Fahrers eingesetzt werden. Wenn sich zum Beispiel die Augenlider eines Fahrers über einen bestimmten Bereich hinaus schließen, kann das System dies erkennen und den Fahrer alarmieren. Systeme zur Erkennung von Schläfrigkeit beim Fahrer sind bei Tata Trucks und anderen Automobilherstellern weit verbreitet.

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Autonome Baufahrzeuge und KI

Die Arbeitsbedingungen auf Baustellen können hart sein, insbesondere bei extremen Temperaturen. Auf Ausgrabungsstätten zum Beispiel sind die Arbeiter oft großer Hitze ausgesetzt, was ihre Fähigkeit, effizient zu arbeiten, beeinträchtigt und häufige Pausen zur Flüssigkeitszufuhr und zum Ausruhen erfordert. Um die Ausfallzeiten unter diesen Bedingungen zu verringern, entwickeln Forscher autonome Baufahrzeuge wie Bulldozer und Kräne.

Diese autonomen Maschinen sind mit hochauflösenden Kameras und Computer-Vision-Technologie ausgestattet, die das Gelände analysieren und Faktoren wie Gefälle, weiche Böden und unebene Bereiche bewerten. Sie nutzen die Objekterkennung, um Menschen und Geräte zu erkennen, und erhöhen die Sicherheit, indem sie automatisch anhalten, wenn ein Hindernis erkannt wird. Forscher der Huazhong University of Science and Technology (HUST) haben in Zusammenarbeit mit Shantui vor kurzem eine autonome Planierraupe entwickelt, die bei extremen Temperaturen von bis zu -10 °C arbeiten kann.

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Kraftstoffoptimierung bei schweren Maschinen

Die Optimierung des Kraftstoffverbrauchs ist für Bauunternehmen von entscheidender Bedeutung, aber die Umsetzung von Maßnahmen zur Kraftstoffeinsparung kann eine Herausforderung sein. Bei schwankenden Kraftstoffpreisen und mehreren Fahrern, die Baufahrzeuge betreiben, wird die manuelle Verwaltung des Kraftstoffverbrauchs komplex. KI-gesteuerte Kraftstoffmanagementsysteme können den Prozess verbessern und den Kraftstoffverbrauch senken.

Diese KI-Kraftstoffmanagementsysteme werden mit großen Datensätzen trainiert, um den Kraftstoffverbrauch zu optimieren, indem sie mehrere Routenoptionen erstellen und die kraftstoffsparendste Route empfehlen. Außerdem können sie in das Motorsteuergerät (ECU) des Fahrzeugs integriert werden, um in Echtzeit Empfehlungen zum Schalten zu geben. Durch die Befolgung dieser KI-gesteuerten Empfehlungen können die Fahrmuster der verschiedenen Fahrer optimiert werden, was zu einer verbesserten Kraftstoffeffizienz führt.

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Vor- und Nachteile von AI in Baumaschinen

KI-integrierte Baumaschinen bieten eine Reihe von Vorteilen, von der datengesteuerten Entscheidungsfindung bis zur Echtzeitüberwachung. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

• Verlängerte Lebensdauer der Ausrüstung: Regelmäßige Überwachung und rechtzeitige Wartung erhöhen die Langlebigkeit der Maschinen.
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• Geringere Ausfallzeiten: Automatisierte Prozesse und vorausschauende Wartung minimieren die Ausfallzeiten der Anlagen.
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• Bessere Entscheidungsfindung: Ermöglicht datengestützte Einblicke und damit eine intelligentere Verwaltung von Ressourcen und Abläufen.

Trotz des zunehmenden Einsatzes von KI im Bauwesen gibt es jedoch noch einige Herausforderungen zu beachten:

• Hohe Anfangsinvestitionen: Obwohl KI zu langfristigen Einsparungen führen kann, sind die Vorlaufkosten für die Implementierung dieser Systeme beträchtlich, was für kleinere Unternehmen ein Hindernis darstellen kann.
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• Belange des Datenschutzes: Da KI in hohem Maße auf Daten beruht, ist die sichere Speicherung und der Schutz dieser Informationen von entscheidender Bedeutung, um unbefugten Zugriff zu vermeiden.
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• Qualifizierte Arbeitskräfte: Die Integration von KI in Baumaschinen erfordert eine spezielle Schulung, und die Einweisung der Arbeiter in die Nutzung dieser Technologien kann eine große Herausforderung darstellen, insbesondere bei anspruchsvollen Zeitplänen.

Die Auswirkungen von KI-gesteuerten Baufahrzeugen

Die Bauindustrie setzt schnell auf KI, wobei Unternehmen wie Caterpillar und Daimler bei der Entwicklung selbstfahrender Lkw führend sind. Im Jahr 2019 stellte Daimler einen funktionierenden Prototyp seines autonomen Lkw vor, der bis 2027 auf den Markt kommen soll. Der autonome Lkw 797F von Caterpillar macht den Bergbau bereits effizienter. Große Unternehmen wie die BHP Group, Rio Tinto und Barrick Gold setzen den 797F rund um die Uhr ein und melden null Arbeitsunfälle. Auch TuSimple, ein chinesisches Unternehmen für autonomes Fahren, behauptet, dass seine Lkw 11 % kraftstoffeffizienter sind als solche, die manuell gefahren werden. Im Juni 2023 absolvierte TuSimple erfolgreich eine 39 Meilen lange fahrerlose Fahrt auf einer offenen öffentlichen Straße in China.

Da sich autonome Lkw weiterhin positiv auf die Bauindustrie auswirken werden, wird erwartet, dass der Markt mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 10 % wächst. Mit KI-gesteuerten Baumaschinen, die die Sicherheit und Kraftstoffeffizienz verbessern, bewegen sich die Unternehmen in Richtung einer sichereren und nachhaltigeren Arbeitsumgebung.

Die Zukunft der KI in Baufahrzeugen

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Baubranche grundlegend und macht schwere Maschinen intelligenter, sicherer und effizienter. Von selbstfahrenden Fahrzeugen bis hin zu KI-Systemen, die den Kraftstoffverbrauch optimieren und Baustellen in Echtzeit überwachen, helfen diese Technologien, Fehler zu reduzieren und Geld zu sparen. Auch wenn es Herausforderungen gibt, wie z. B. die Kosten für die Implementierung von KI und die Schulung der Mitarbeiter, sind die Vorteile beträchtlich. Da KI die Innovation vorantreibt, wird die Zukunft des Bauwesens produktiver, nachhaltiger und innovativer sein als je zuvor. 

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