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Erfahre, wie KI die Baubranche mit fortschrittlicher Technologie verändert und die Ausrüstung intelligenter, sicherer, effizienter und umweltfreundlicher macht.
Wenn wir an Baumaschinen und schwere Maschinen denken, stellen wir uns normalerweise vor, dass Menschen diese leistungsstarken Maschinen manuell bedienen. Mit dem Aufkommen der KI werden jedoch viele Baufahrzeuge automatisiert, um Risiken zu verringern, die Sicherheit zu erhöhen und die Effizienz zu steigern. Autonome und ferngesteuerte Fahrzeuge werden in der Baubranche immer häufiger eingesetzt.
Volvo hat beispielsweise kürzlich den TA15 entwickelt, einen vollautonomen Muldenkipper, der speziell für den Transport schwerer Materialien wie Sand, Kies und Schutt zu und von Baustellen konzipiert ist. Laut dem US-Arbeitsministerium weist die Baubranche die dritthöchste Rate tödlicher Unfälle auf. Durch die Integration von KI in die Baubranche können wir diese Todesfälle deutlich reduzieren und die Sicherheitsmaßnahmen verbessern. In diesem Artikel untersuchen wir, wie KI Baumaschinen intelligenter, sicherer und effizienter macht und gleichzeitig Innovationen in der gesamten Baubranche vorantreibt.
Verstehen, wie KI in Baumaschinen integriert wird
Baumaschinen und Fahrzeuge können aufgrund von unvorhersehbaren Arbeitsumgebungen und menschlichem Versagen Unfälle verursachen. KI-gestützte Systeme können dem Management jedoch 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 ist ein genauerer Blick auf die Schlüsseltechnologien, die diese Innovationen ermöglichen:
Computer Vision: Maschinen können visuelle Daten in Echtzeit analysieren, indem sie fortschrittliche Modelle wie Ultralytics YOLOv8und helfen dabei, Baustellen zu überwachen, das Inventar zu verfolgen, sicherzustellen, dass die Arbeiter die Sicherheitsausrüstung tragen, und die Anwesenheit durch Gesichtserkennung zu erfassen.
Internet der Dinge (IoT): Das IoT verbindet Geräte miteinander und ermöglicht es ihnen, Daten auszutauschen. Intelligente Wearables überwachen den Gesundheitszustand der Beschäftigten, während Näherungs- und Sicherheitssensoren die Beschäftigten vor Gefahren warnen und das Management benachrichtigen, wenn Geräte gewartet werden müssen.
Prädiktive Analytik: Mithilfe von historischen Daten und maschinellem Lernen sagt Predictive Analytics zukünftige Ereignisse voraus, identifiziert potenzielle Probleme und hilft bei der Optimierung von Zeitplänen. Sie kann auch Wetterbedingungen vorhersagen, um Störungen vor Ort zu vermeiden.
Anwendungen der Computer Vision im Schwermaschinenbau
Computer Vision verändert die Arbeitsweise schwerer Maschinen auf Baustellen und bietet neue und innovative Lösungen. Sehen wir uns ein paar interessante Anwendungen an, die das Potenzial der Bild- und Videoanalyse in Baumaschinen zeigen.
KI und unbemannte Brückenwaagen
Eine Brückenwaage ist eine Waage, mit der das Gewicht von Schwerlastfahrzeugen gemessen wird. Dies ist im Baugewerbe wichtig, um sicherzustellen, dass die Fahrzeuge während des Transports die Sicherheitsgrenzen einhalten. Traditionell wird dieser Prozess von einem Standbetreiber durchgeführt, der Details wie die Ein- und Ausfahrtszeiten der Fahrzeuge, die Zulassungsnummern und das Gewicht der Ladung manuell aufzeichnet. Dieser manuelle Ansatz kann jedoch langsam sein, ist anfällig für menschliche Fehler und nicht transparent genug.
Unbemannte Brückenwaagen können dazu beitragen, 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 der Einfahrt nähert, erkennen Kameras mit automatischer Kennzeichenerkennung (Automatic Number Plate Recognition, ANPR) das Nummernschild des Fahrzeugs und überprüfen dessen Zulassung. Wenn die Zulassung gültig ist, gibt das System den Zugang zur Waage frei.
IoT-fähige Bewegungssensoren messen dann das Gewicht des Lkw während der Fahrt und weisen den Fahrer bei Bedarf darauf hin, dass er an der richtigen Stelle anhalten muss, um genau zu wiegen. Die Gewichtsdaten werden analysiert und mit vordefinierten Grenzwerten verglichen. Liegt der Lkw innerhalb dieser Grenzwerte, wird der Fahrer zur Ausfahrt 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 benachrichtigt die Vorgesetzten und ergreift bei Problemen wie übergewichtigen Ladungen oder Anomalien des Fahrers entsprechende Korrekturmaßnahmen.
Überwachung der Schläfrigkeit von Fahrern mit KI
Eine Umfrage des US-Verkehrsministeriums zeigt, dass der Lkw der häufigste Verkehrsträger für den Transport von Waren ist. Lkw-Fahrer legen oft lange Strecken zurück, auch über Nacht. Das gilt auch für das Baugewerbe, wo Lkw unverzichtbar sind, um schwere Maschinen und Materialien von einer Baustelle zur anderen zu transportieren, manchmal über große Entfernungen. Nachtfahrten können zu Übermüdung und einem erhöhten Unfallrisiko führen. Studien zeigen, dass 21 % der tödlichen Unfälle durch Übermüdung der Fahrer verursacht werden.
Um dieses Problem zu lösen, setzen Lkw-Hersteller Computer Vision ein, um die Schläfrigkeit des Fahrers zu überwachen. Computer-Vision-Techniken wie Gesichtserkennung, Posenschätzung und Objekterkennung können eingesetzt werden, um die Augenbewegungen, die Kopfposition und die Mimik des Fahrers zu überwachen. 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 sind bei Tata Trucks und anderen Automobilherstellern weit verbreitet.
Abb. 3. Überwachung der Müdigkeit des Fahrers mit Computer Vision.
Autonome Baufahrzeuge und KI
Die Arbeitsbedingungen auf Baustellen können hart sein, besonders bei extremen Temperaturen. Auf Ausgrabungsstätten zum Beispiel sind die Arbeiter oft mit großer Hitze konfrontiert, 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 Steigungen, weiche Böden und unebene Flächen 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/innen 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.
Abb. 4. Ein Beispiel für eine autonome Planierraupe.
Kraftstoffoptimierung bei schweren Maschinen
Die Optimierung des Kraftstoffverbrauchs ist für Bauunternehmen lebenswichtig, 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 diesen 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. Wenn diese KI-gesteuerten Empfehlungen befolgt werden, kann das Fahrverhalten der verschiedenen Fahrer optimiert werden, was zu einer verbesserten Kraftstoffeffizienz führt.
KI-integrierte Baumaschinen bieten eine Reihe von Vorteilen, von der datengesteuerten Entscheidungsfindung bis zur Echtzeitüberwachung. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:
Verlängerte Lebensdauer der Maschinen: Regelmäßige Überwachung und rechtzeitige Wartung erhöhen die Langlebigkeit der Maschinen.
Geringere Ausfallzeiten: Automatisierte Prozesse und vorausschauende Wartung minimieren die Ausfallzeiten der Anlagen.
Bessere Entscheidungsfindung: Ermöglicht datengestützte Einblicke und damit eine intelligentere Verwaltung von Ressourcen und Abläufen.
Trotz des zunehmenden Einsatzes von KI im Baugewerbe gibt es jedoch noch einige Herausforderungen zu beachten:
Hohe Anfangsinvestitionen: Obwohl KI langfristig zu Einsparungen führen kann, sind die Vorlaufkosten für die Implementierung dieser Systeme beträchtlich, was für kleinere Unternehmen ein Hindernis darstellen kann.
Privatsphäre betrifft: Da KI in hohem Maße auf Daten beruht, ist die sichere Speicherung und der Schutz dieser Informationen entscheidend, um unbefugten Zugriff zu verhindern.
Qualifizierte Arbeitskräfte: Die Integration von KI in Baumaschinen erfordert eine spezielle Ausbildung, und den Arbeitern beizubringen, wie sie diese Technologien nutzen können, kann eine große Herausforderung sein, 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 % sparsamer sind als manuell gesteuerte. Im Juni 2023 absolvierte TuSimple erfolgreich eine 39 Meilen lange fahrerlose Fahrt auf einer öffentlichen Straße in China.
Da sich autonome Lkw weiterhin positiv auf die Baubranche auswirken, 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
KI verändert die Baubranche 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 von Arbeitnehmern, sind die Vorteile erheblich. Da KI Innovationen vorantreibt, wird die Zukunft des Baugewerbes produktiver, nachhaltiger und innovativer sein als je zuvor.
