AI nelle attrezzature di costruzione: un nuovo modo di costruire

Normalmente, quando pensiamo alle attrezzature da cantiere e ai macchinari pesanti, immaginiamo esseri umani che azionano manualmente queste potenti macchine. Tuttavia, con l'ascesa dell'IA, molti veicoli da cantiere sono ora automatizzati per ridurre i rischi, migliorare la sicurezza e aumentare l'efficienza. I veicoli autonomi e controllati a distanza stanno diventando sempre più comuni nel settore edile.

Ad esempio, Volvo ha recentemente sviluppato il TA15, un dumper completamente autonomo progettato specificamente per il trasporto di materiali pesanti come sabbia, ghiaia e detriti da e verso i cantieri edili. Secondo il Dipartimento del Lavoro degli Stati Uniti, il settore edile registra il terzo tasso più alto di lesioni fatali. Integrando l'IA nell'edilizia, possiamo ridurre significativamente questi decessi e migliorare le misure di sicurezza. In questo articolo esploreremo come l'IA sta migliorando le attrezzature da cantiere rendendole più intelligenti, sicure ed efficienti, guidando al contempo l'innovazione in tutto il settore edile.

Comprendere come l'IA viene integrata nelle attrezzature edili#

Le attrezzature e i veicoli da cantiere possono essere coinvolti in incidenti a causa di ambienti di lavoro imprevedibili ed errori umani. Tuttavia, i sistemi basati sull'IA possono aiutare la direzione a gestire efficacemente i pericoli sul luogo di lavoro e a ridurre tali errori. L'IA può essere utilizzata anche nelle attrezzature edili per ottimizzare il funzionamento dei macchinari, monitorare le prestazioni delle macchine e automatizzare i programmi di manutenzione.

Ecco uno sguardo più da vicino alle tecnologie chiave che rendono possibili queste innovazioni:

• Computer Vision: le macchine possono analizzare i dati visivi in tempo reale utilizzando modelli avanzati come Ultralytics YOLOv8, aiutando a monitorare i cantieri, tracciare l'inventario, garantire che i lavoratori utilizzino i dispositivi di sicurezza e monitorare le presenze tramite riconoscimento facciale.
• Internet of Things (IoT): L'IoT collega i dispositivi, consentendo loro di condividere dati. I dispositivi indossabili intelligenti monitorano la salute dei lavoratori, mentre i sensori di prossimità e di sicurezza avvisano i lavoratori dei pericoli e notificano alla direzione quando le attrezzature richiedono manutenzione.
• Analisi predittiva: Utilizzando dati storici e machine learning, l'analisi predittiva prevede eventi futuri, identifica potenziali problemi e aiuta a ottimizzare le pianificazioni. Può anche prevedere le condizioni meteorologiche per prevenire interruzioni in cantiere.

Fig 1. Utilizzo di Ultralytics YOLOv8 e stima della posa per monitorare i lavoratori.

Applicazioni della computer vision nei macchinari pesanti#

La computer vision sta cambiando il modo in cui i macchinari pesanti operano nei cantieri, offrendo soluzioni nuove e innovative. Esaminiamo alcune applicazioni interessanti che mostrano il potenziale delle immagini e dell'analisi video nelle attrezzature da cantiere.

IA e pese a ponte non presidiate#

Una pesa a ponte è una bilancia utilizzata per misurare il peso dei veicoli pesanti. Questo è fondamentale nell'edilizia per assicurarsi che i veicoli rispettino i limiti di peso di sicurezza durante il trasporto. Tradizionalmente, questo processo si basa su un operatore in cabina che registra manualmente dettagli come orari di entrata e uscita del veicolo, numeri di targa e pesi del carico. Tuttavia, questo approccio manuale può essere lento, incline a errori umani e privo di trasparenza.

Le pese a ponte senza operatore possono aiutare a migliorare la precisione, ridurre l'errore umano, velocizzare il processo e fornire monitoraggio in tempo reale e trasparenza per operazioni più sicure ed efficienti. Utilizzano dispositivi integrati con IA come sensori, telecamere, schermi a LED e guida vocale automatizzata per semplificare l'intero processo. Man mano che il camion si avvicina al punto di ingresso, le telecamere dotate di tecnologia ANPR (Automatic Number Plate Recognition) rilevano la targa del veicolo e ne verificano la registrazione. Se la registrazione è valida, il sistema concede l'accesso alla pesa.

Fig 2. Una pesa a ponte senza operatore.

I sensori di pesatura in movimento abilitati IoT misurano quindi il peso del camion mentre si muove e, se necessario, avvisano il conducente di fermarsi nella posizione corretta per una pesatura accurata. I dati sul peso vengono analizzati e confrontati con i limiti predefiniti e, se il camion rientra in tali limiti, il conducente viene indirizzato al cancello di uscita. All'uscita, il sistema ANPR verifica nuovamente il veicolo per assicurarsi che corrisponda a quello entrato, mentre le telecamere abilitate alla computer vision monitorano il processo per eventuali irregolarità. Il sistema avvisa i supervisori e adotta le azioni correttive appropriate in caso di problemi come carichi eccessivi o anomalie del conducente.

Monitoraggio della sonnolenza dell'autista con l'IA#

Un sondaggio del Dipartimento dei trasporti degli Stati Uniti mostra che i camion sono la modalità più comune per il trasporto di merci. I camionisti guidano spesso per lunghe distanze, compresi i viaggi notturni. Questo vale anche per il settore edile, dove i camion sono essenziali per spostare macchinari pesanti e materiali tra i cantieri, a volte su grandi distanze. Guidare di notte può causare affaticamento e un maggiore rischio di incidenti. Gli studi dimostrano che il 21% degli incidenti mortali è causato dalla sonnolenza del conducente.

Per affrontare questo problema, i produttori di camion utilizzano la computer vision per monitorare la sonnolenza del conducente. Tecniche di computer vision come il riconoscimento facciale, la stima della posa e il rilevamento di oggetti possono essere utilizzate per monitorare il movimento degli occhi, la posizione della testa e le espressioni facciali del conducente. Ad esempio, se le palpebre del conducente si chiudono oltre un intervallo specificato, il sistema è in grado di rilevarlo e far scattare l'allarme per avvisare il conducente. I sistemi di rilevamento della sonnolenza del conducente sono ampiamente utilizzati nei camion Tata e in altre aziende automobilistiche.

Fig 3. Monitoraggio della sonnolenza del conducente con la computer vision.

Veicoli edili autonomi e IA#

Le condizioni di lavoro nei cantieri edili possono essere difficili, specialmente a temperature estreme. Ad esempio, nei siti di scavo, i lavoratori spesso affrontano un caldo intenso, che influisce sulla loro capacità di lavorare in modo efficiente e richiede frequenti pause per l'idratazione e il riposo. Per aiutare a ridurre i tempi di inattività in queste condizioni, i ricercatori stanno sviluppando veicoli edili autonomi come bulldozer e gru.

Queste macchine autonome sono dotate di telecamere ad alta risoluzione e tecnologia di computer vision che analizzano il terreno e valutano fattori come pendenza, terreno soffice e aree irregolari. Utilizzano il rilevamento di oggetti per riconoscere persone e attrezzature, migliorando la sicurezza arrestandosi automaticamente quando viene rilevato un ostacolo. I ricercatori della Huazhong University of Science and Technology (HUST), in collaborazione con Shantui, hanno recentemente sviluppato un apripista autonomo in grado di operare a temperature estreme fino a -10°C.

Fig 4. Un esempio di bulldozer autonomo (fonte: constructionworld.in).

Ottimizzazione del carburante nei macchinari pesanti#

L'ottimizzazione del carburante è vitale per le imprese edili, ma implementare pratiche di efficienza del carburante può essere difficile. Con prezzi del carburante fluttuanti e molteplici autisti che guidano i veicoli da cantiere, la gestione manuale del consumo di carburante diventa complessa. I sistemi di gestione del carburante basati sull'IA possono essere utilizzati per migliorare il processo e ridurre il consumo di carburante.

Questi sistemi di gestione del carburante basati sull'IA sono addestrati con ampi set di dati per ottimizzare l'uso del carburante generando molteplici opzioni di percorso e raccomandando il percorso più efficiente. Inoltre, possono essere integrati con l'unità di controllo del motore (ECU) del veicolo per fornire raccomandazioni sul cambio marcia in tempo reale. Seguendo queste raccomandazioni basate sull'IA, i modelli di guida dei diversi autisti possono essere ottimizzati, con conseguente miglioramento dell'efficienza del carburante.

Fig 5. Rifornimento di carburante a un camion.

Pro e contro dell'IA nelle attrezzature edili#

Le attrezzature edili integrate con IA offrono una serie di vantaggi, dal processo decisionale basato sui dati al monitoraggio in tempo reale. Ecco alcuni vantaggi chiave:

• Prolungamento della vita utile delle attrezzature: Il monitoraggio regolare e la manutenzione tempestiva aumentano la longevità dei macchinari.
• Tempo di inattività ridotto: i processi automatizzati e la manutenzione predittiva riducono al minimo i tempi di inattività delle attrezzature.
• Migliore processo decisionale: Fornisce approfondimenti basati sui dati, consentendo una gestione più intelligente delle risorse e delle operazioni.

Tuttavia, nonostante la crescente adozione dell'IA nell'edilizia, ci sono ancora alcune sfide da considerare:

• Elevato investimento iniziale: sebbene l'IA possa portare a risparmi a lungo termine, il costo iniziale per implementare questi sistemi è considerevole, il che può rappresentare un ostacolo per le aziende più piccole.
• Problemi di privacy: poiché l'IA si basa fortemente sui dati, garantire la memorizzazione sicura e la protezione di queste informazioni è fondamentale per evitare accessi non autorizzati.
• Manodopera specializzata: L'integrazione dell'IA nelle attrezzature edili richiede una formazione specialistica e insegnare ai lavoratori come utilizzare queste tecnologie può rappresentare una sfida significativa, specialmente con programmi di lavoro impegnativi.

L'impatto dei veicoli edili guidati dall'IA#

Il settore edile sta abbracciando rapidamente l'IA, con aziende come Caterpillar e Daimler che aprono la strada nello sviluppo di camion a guida autonoma. Nel 2019, Daimler ha introdotto un prototipo funzionante del proprio camion autonomo, che dovrebbe arrivare sul mercato entro il 2027. Il camion da trasporto autonomo di Caterpillar, il 797F, sta già rendendo le operazioni minerarie più efficienti. Grandi aziende come BHP Group, Rio Tinto e Barrick Gold utilizzano il 797F 24 ore su 24, segnalando zero infortuni sul lavoro. Allo stesso modo, TuSimple, un'azienda cinese di autotrasporti autonomi, afferma che i suoi camion sono l'11% più efficienti nei consumi rispetto a quelli guidati manualmente. Nel giugno 2023, TuSimple ha completato con successo un test di 39 miglia senza conducente su una strada pubblica aperta in Cina.

Poiché i camion autonomi continuano ad avere un impatto positivo sul settore edile, si prevede che il mercato crescerà a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 10%. Con le attrezzature da cantiere basate sull'IA che migliorano la sicurezza e l'efficienza del carburante, le aziende si stanno orientando verso ambienti di lavoro più sicuri e sostenibili.

La strada da percorrere per l'IA nei veicoli da cantiere#

L'IA sta cambiando le regole del gioco nel settore edile e sta rendendo i macchinari pesanti più intelligenti, sicuri ed efficienti. Dai veicoli a guida autonoma ai sistemi IA che ottimizzano l'uso del carburante e monitorano i cantieri in tempo reale, queste tecnologie stanno aiutando a ridurre gli errori e a risparmiare denaro. Sebbene ci siano sfide, come il costo dell'implementazione dell'IA e la formazione dei lavoratori, i benefici sono sostanziali. Con l'IA che guida l'innovazione, il futuro delle costruzioni è destinato a essere più produttivo, sostenibile e innovativo che mai.

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