L'IA dans l'équipement de construction : une nouvelle façon de construire

Normalement, quand tu penses aux équipements de construction et aux machines lourdes, tu imagines des humains manipulant manuellement ces puissantes machines. Cependant, avec l'essor de l'IA, de nombreux véhicules de construction sont désormais automatisés pour réduire les risques, améliorer la sécurité et accroître l'efficacité. Les Autonomous and remote-controlled vehicles deviennent de plus en plus courants dans le construction industry.

Par exemple, Volvo a récemment développé le TA15, un dumper entièrement autonome conçu spécifiquement pour transporter des matériaux lourds tels que du sable, du gravier et des débris vers et depuis les chantiers de construction. Selon le Département du Travail des États-Unis, le construction industry présente le troisième taux le plus élevé de blessures mortelles. En intégrant l'IA dans la construction, nous pouvons réduire considérablement ces décès et améliorer les mesures de sécurité. Dans cet article, nous allons explorer comment l'IA améliore les équipements de construction en les rendant plus intelligents, plus sûrs et plus efficaces tout en stimulant l'innovation dans l'ensemble de l'industrie de la construction.

Comprendre comment l'IA est intégrée dans les équipements de construction#

Les équipements et véhicules de construction peuvent rencontrer des accidents dus à des environnements de travail imprévisibles et à l'erreur humaine. Cependant, les systèmes basés sur l'IA peuvent aider la direction à gérer efficacement les risques sur le lieu de travail et à réduire ces erreurs. L'IA peut également être utilisée dans les équipements de construction pour optimiser le fonctionnement des machines, surveiller leurs performances et automatiser les calendriers de maintenance.

Voici un aperçu plus détaillé des technologies clés qui permettent ces innovations :

• Computer Vision : Les machines peuvent analyser des données visuelles en temps réel à l'aide de models avancés comme Ultralytics YOLOv8, ce qui aide à surveiller les chantiers, track inventory, s'assurer que les travailleurs portent des équipements de sécurité et suivre la présence grâce à la facial recognition.
• Internet des objets (IoT) : L'IoT connecte les appareils, leur permettant de partager des données. Les objets connectés intelligents surveillent la health des travailleurs, tandis que les capteurs de proximité et de sécurité alertent les travailleurs en cas de danger et préviennent la direction lorsque les équipements nécessitent une maintenance.
• Analytique prédictive : En utilisant des données historiques et l'apprentissage automatique, l'analytique prédictive prévoit les événements futurs, identifie les problèmes potentiels et aide à optimiser les plannings. Elle peut également prédire les conditions météorologiques pour éviter les perturbations sur site.

Fig 1. Utilisation d'Ultralytics YOLOv8 et de la pose estimation pour surveiller les travailleurs.

Applications de la vision par ordinateur dans les machines lourdes#

La computer vision modifie la façon dont les machines lourdes fonctionnent sur les chantiers de construction, offrant des solutions nouvelles et innovantes. Explorons quelques applications intéressantes qui illustrent le potentiel de l'analyse d'images et de video analytics dans les équipements de construction.

IA et ponts-bascules sans conducteur#

Un pont-bascule est une balance utilisée pour mesurer le poids des véhicules lourds. C'est crucial dans la construction pour s'assurer que les véhicules respectent les limites de poids de sécurité pendant le transportation. Traditionnellement, ce processus repose sur un opérateur en cabine pour consigner manuellement des détails tels que les heures d'entrée et de sortie du véhicule, les numéros d'immatriculation et les poids de chargement. Cependant, cette approche manuelle peut être lente, sujette à l'erreur humaine et manquer de transparence.

Les ponts-bascules sans opérateur peuvent aider à améliorer la précision, à réduire l'erreur humaine, à accélérer le processus et à fournir un suivi en temps réel ainsi qu'une transparence pour des opérations plus sûres et plus efficaces. Ils utilisent des appareils intégrés à l'IA tels que des capteurs, des cameras, des écrans LED et un guidage vocal automatisé pour rationaliser l'ensemble du processus. À mesure que le camion approche du point d'entrée, les caméras équipées de la technologie de reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (ANPR) detect la plaque d'immatriculation du véhicule et vérifient son immatriculation. Si l'immatriculation est valide, le système accorde l'accès à la balance.

Fig 2. Un pont-bascule sans opérateur.

Les capteurs de pesage en mouvement compatibles IoT mesurent ensuite le poids du camion lorsqu'il avance et, si nécessaire, avertissent le conducteur de s'arrêter dans la bonne position pour un pesage précis. Les données de poids sont analysées et comparées à des limites prédéfinies, et si le camion se trouve dans ces limites, le conducteur est dirigé vers la sortie. À la sortie, le système ANPR vérifie à nouveau le véhicule pour s'assurer qu'il correspond à celui qui est entré, tandis que les computer vision-enabled cameras surveillent le processus pour détecter toute irrégularité. Le système alerte les superviseurs et prend les mesures correctives appropriées en cas de problèmes tels que des charges en surpoids ou des anomalies du conducteur.

Surveiller la somnolence du conducteur avec l'IA#

Une étude du U.S. Department of Transportation montre que les camions sont le mode le plus courant pour transporting goods. Les chauffeurs routiers parcourent souvent de longues distances, y compris des trajets de nuit. C'est également vrai dans l'industrie de la construction, où les camions sont essentiels pour déplacer les machines lourdes et les matériaux entre les sites, parfois sur de grandes distances. Conduire de nuit peut entraîner de la fatigue et un risque accru d'accidents. Des études montrent que 21 % des accidents mortels sont causés par la somnolence du conducteur.

Pour résoudre ce problème, les fabricants de camions utilisent la vision par ordinateur pour surveiller la somnolence des conducteurs. Les Computer vision techniques comme la reconnaissance faciale, la pose estimation et l' object detection peuvent être utilisées pour surveiller les mouvements oculaires, la position de la tête et les expressions faciales du conducteur. Par exemple, si les paupières d'un conducteur se ferment au-delà d'une plage spécifiée, le système peut le détecter et déclencher l'alarme pour avertir le conducteur. Les systèmes de détection de la somnolence du conducteur sont largement utilisés dans les camions Tata et d'autres entreprises automobiles.

Fig 3. Surveillance de la somnolence du conducteur avec la vision par ordinateur.

Véhicules de construction autonomes et IA#

Les conditions de travail sur les chantiers de construction peuvent être difficiles, surtout par des températures extrêmes. Par exemple, sur les sites d'excavation, les travailleurs sont souvent confrontés à une chaleur intense, ce qui affecte leur capacité à travailler efficacement et nécessite des pauses fréquentes pour s'hydrater et se reposer. Pour aider à réduire les temps d'arrêt dans ces conditions, des chercheurs développent des véhicules de construction autonomes comme des bulldozers et des grues.

Ces autonomous machines sont équipées de caméras haute résolution et d'une computer vision technology qui analysent le terrain et évaluent des facteurs tels que la pente, les sols mous et les zones inégales. Elles utilisent l'object detection pour reconnaître les personnes et les équipements, améliorant ainsi la sécurité en s'arrêtant automatiquement lorsqu'un obstacle est détecté. Des chercheurs de l'Université des sciences et technologies de Huazhong (HUST), en collaboration avec Shantui, ont récemment développé un bulldozer autonome capable de fonctionner dans des températures extrêmes allant jusqu'à -10 °C.

Fig 4. Un exemple de bulldozer autonome (source: constructionworld.in).

Optimisation du carburant dans les machines lourdes#

L'optimisation du carburant est vitale pour les entreprises de construction, mais mettre en œuvre des pratiques d'efficacité énergétique peut être difficile. Avec la fluctuation des prix du carburant et les multiples conducteurs exploitant les véhicules de construction, la gestion de la consommation de carburant devient complexe manuellement. Les systèmes de gestion du carburant pilotés par l'IA peuvent être utilisés pour améliorer le processus et réduire la consommation de carburant.

Ces systèmes de gestion du carburant par IA sont entraînés avec de grands ensembles de données pour optimiser l'utilisation du carburant en générant plusieurs options d'itinéraires et en recommandant l'itinéraire le plus économe. De plus, ils peuvent être intégrés à l'unité de contrôle moteur (ECU) du véhicule pour fournir des recommandations de changement de vitesse en temps réel. En suivant ces recommandations pilotées par l'IA, les habitudes de conduite des différents conducteurs peuvent être optimisées, ce qui améliore l'efficacité énergétique.

Fig 5. Ravitaillement d'un camion.

Avantages et inconvénients de l'IA dans les équipements de construction#

Les équipements de construction intégrés à l'IA offrent une gamme d'avantages, allant de la prise de décision basée sur les données à la surveillance en temps réel. Voici quelques avantages clés :

• Prolongation de la durée de vie des équipements : Une surveillance régulière et une maintenance opportune augmentent la longévité des machines.
• Temps d'arrêt réduit : Les processus automatisés et la predictive maintenance minimisent les temps d'arrêt des équipements.
• Meilleure prise de décision : Fournit des informations basées sur les données, permettant une gestion plus intelligente des ressources et des opérations.

Cependant, malgré l'adoption croissante de l'IA dans la construction, il reste des défis à prendre en compte :

• Investissement initial élevé : Bien que l'IA puisse générer des économies à long terme, le cost of implementing these systems initial est considérable, ce qui peut constituer un frein pour les petites entreprises.
• Privacy concerns : Étant donné que l'IA repose largement sur les données, il est essentiel de garantir le stockage sécurisé et la protection de ces informations pour éviter tout accès non autorisé.
• Main-d'œuvre qualifiée : L'intégration de l'IA dans les équipements de construction nécessite une formation spécialisée, et apprendre aux travailleurs à utiliser ces technologies peut être un défi important, surtout avec des horaires exigeants.

L'impact des véhicules de construction pilotés par l'IA#

L'industrie de la construction adopte rapidement l'IA, avec des entreprises comme Caterpillar et Daimler qui ouvrent la voie dans le développement de camions autonomes. En 2019, Daimler a présenté un prototype fonctionnel de leur autonomous truck, qui devrait arriver sur le marché d'ici 2027. Le camion de transport autonome de Caterpillar, le 797F, rend déjà les opérations minières plus efficaces. De grandes entreprises telles que BHP Group, Rio Tinto et Barrick Gold utilisent le 797F 24h/24, signalant zéro blessure au travail. De même, TuSimple, une entreprise chinoise de camions autonomes, affirme que ses camions consomment 11 % de carburant en moins que ceux conduits manuellement. En juin 2023, TuSimple a réalisé avec succès un trajet sans conducteur de 39 miles sur une route publique ouverte en Chine.

Alors que les autonomous trucks continuent d'avoir un impact positif sur l'industrie de la construction, le marché devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 10 %. Les équipements de construction alimentés par l'IA améliorant la sécurité et l'efficacité énergétique, les entreprises s'orientent vers des environnements de travail plus sûrs et plus durables.

La voie à suivre pour l'IA dans les véhicules de construction#

L'IA change la donne dans l'industrie de la construction et rend les machines lourdes plus intelligentes, plus sûres et plus efficaces. Des véhicules autonomes aux systèmes d'IA qui optimisent l'utilisation du carburant et surveillent les chantiers en temps réel, ces technologies aident à réduire les erreurs et à économiser de l'argent. Bien qu'il y ait des défis, comme le coût de mise en œuvre de l'IA et la formation des travailleurs, les avantages sont considérables. Avec l'IA stimulant l'innovation, l'avenir de la construction est destiné à être plus productif, durable et innovant que jamais.

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