AI nelle attrezzature edili: un nuovo modo di costruire

Normalmente, quando pensiamo alle attrezzature da costruzione e ai macchinari pesanti, immaginiamo persone che azionano manualmente queste potenti macchine. Tuttavia, con la diffusione dell’IA, molti veicoli da cantiere sono ora automatizzati per ridurre i rischi, migliorare la sicurezza e aumentare l’efficienza. I veicoli autonomi e a controllo remoto stanno diventando sempre più comuni nel settore delle costruzioni.

Ad esempio, Volvo ha recentemente sviluppato il TA15, un dumper completamente autonomo progettato specificamente per trasportare materiali pesanti come sabbia, ghiaia e detriti da e verso i cantieri. Secondo il Dipartimento del Lavoro degli Stati Uniti, il settore delle costruzioni ha il terzo tasso più elevato di infortuni mortali. Integrando l’IA nelle costruzioni, possiamo ridurre significativamente questi decessi e migliorare le misure di sicurezza. In questo articolo esploreremo come l’IA sta potenziando le attrezzature da costruzione, rendendole più intelligenti, sicure ed efficienti e promuovendo al contempo l’innovazione in tutto il settore delle costruzioni.

Capire come l’IA viene integrata nelle attrezzature da costruzione#

Le attrezzature e i veicoli da costruzione possono essere coinvolti in incidenti a causa di ambienti di lavoro imprevedibili e dell’errore umano. Tuttavia, i sistemi basati sull’IA possono aiutare la dirigenza a gestire efficacemente i rischi sul luogo di lavoro e a ridurre questi errori. L’IA può essere utilizzata nelle attrezzature da costruzione anche per ottimizzare il funzionamento dei macchinari, monitorarne le prestazioni 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 dati visivi in tempo reale utilizzando modelli avanzati come Ultralytics YOLOv8, contribuendo a monitorare i cantieri, monitorare l’inventario, verificare che i lavoratori utilizzino i dispositivi di sicurezza e monitorare le presenze tramite il riconoscimento facciale.
• Internet delle cose (IoT): IoT connette i dispositivi, consentendo loro di condividere dati. I dispositivi indossabili intelligenti monitorano la salute dei lavoratori, mentre i sensori di prossimità e di sicurezza li avvisano dei pericoli e notificano alla dirigenza quando un’attrezzatura richiede manutenzione.
• Analisi predittiva: utilizzando dati storici e machine learning, l’analisi predittiva prevede eventi futuri, identifica potenziali problemi e contribuisce a ottimizzare i programmi. Può inoltre prevedere le condizioni meteorologiche per prevenire interruzioni sul cantiere.

Fig. 1 Utilizzo di Ultralytics YOLOv8 e della 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 dell’analisi di immagini e video nelle attrezzature da costruzione.

IA e pese a ponte senza operatori#

Una pesa a ponte è una bilancia utilizzata per misurare il peso dei veicoli pesanti. È fondamentale nel settore delle costruzioni per assicurarsi che i veicoli rispettino i limiti di peso previsti per la sicurezza durante il trasporto. Tradizionalmente, questo processo si affida a un operatore in cabina che registra manualmente dettagli come gli orari di ingresso e uscita dei veicoli, i numeri di targa e i pesi dei carichi. Tuttavia, questo approccio manuale può essere lento, soggetto all’errore umano e privo di trasparenza.

Le pese a ponte senza operatori possono contribuire a migliorare la precisione, ridurre l’errore umano, velocizzare il processo e fornire monitoraggio e trasparenza in tempo reale per operazioni più sicure ed efficienti. Utilizzano dispositivi integrati con l’IA, come sensori, telecamere, schermi LED e sistemi automatizzati di guida vocale, per semplificare l’intero processo. Quando il camion si avvicina al punto di ingresso, le telecamere dotate di tecnologia di riconoscimento automatico delle targhe (ANPR) rilevano la targa del veicolo e ne verificano l’immatricolazione. Se l’immatricolazione è valida, il sistema autorizza l’accesso alla pesa.

Fig. 2. Una pesa a ponte senza operatori.

I sensori IoT per la pesatura dinamica misurano quindi il peso del camion mentre è in movimento e, se necessario, avvisano il conducente di fermarsi nella posizione corretta per una pesatura accurata. I dati sul peso vengono analizzati e confrontati con 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 individuare eventuali irregolarità. In caso di problemi, come carichi in sovrappeso o anomalie del conducente, il sistema avvisa i supervisori e intraprende le opportune azioni correttive.

Monitorare la sonnolenza dei conducenti con l’IA#

Un’indagine del Dipartimento dei Trasporti degli Stati Uniti mostra che i camion sono il mezzo più comune per il trasporto delle merci. I camionisti percorrono spesso lunghe distanze, anche durante la notte. Lo stesso vale nel settore delle costruzioni, dove i camion sono essenziali per spostare macchinari pesanti e materiali tra i cantieri, a volte su distanze considerevoli. Guidare di notte può causare stanchezza e aumentare il rischio di incidenti. Gli studi mostrano che il 21% degli incidenti mortali è causato dalla sonnolenza dei conducenti.

Per affrontare questo problema, i produttori di camion utilizzano la Computer Vision per monitorare la sonnolenza dei conducenti. Le tecniche di Computer Vision, come il riconoscimento facciale, la stima della posa e il rilevamento degli 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 una soglia specificata, il sistema può rilevarlo ed emettere un allarme per avvisarlo. I sistemi di rilevamento della sonnolenza dei conducenti sono ampiamente utilizzati nei camion Tata e presso altre aziende automobilistiche.

Fig. 3. Monitoraggio della sonnolenza dei conducenti con la Computer Vision.

Veicoli da cantiere autonomi e IA#

Le condizioni di lavoro nei cantieri possono essere difficili, soprattutto in presenza di temperature estreme. Ad esempio, nei siti di scavo, i lavoratori sono spesso esposti a un caldo intenso, che influisce sulla loro capacità di lavorare in modo efficiente e richiede pause frequenti per idratarsi e riposarsi. Per contribuire a ridurre i tempi di inattività in queste condizioni, i ricercatori stanno sviluppando veicoli da cantiere autonomi, come bulldozer e gru.

Queste macchine autonome sono dotate di telecamere ad alta risoluzione e di tecnologia di Computer Vision che analizzano il terreno e valutano fattori come pendenza, terreno cedevole e aree irregolari. Utilizzano il rilevamento degli oggetti per riconoscere persone e attrezzature, migliorando la sicurezza arrestandosi automaticamente quando viene rilevato un ostacolo. I ricercatori dell’Università di Scienza e Tecnologia di Huazhong (HUST), in collaborazione con Shantui, hanno recentemente sviluppato un bulldozer 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 fondamentale per le aziende di costruzioni, ma l’implementazione di pratiche di efficienza nei consumi può essere complessa. Con i prezzi del carburante fluttuanti e più conducenti che utilizzano i veicoli da cantiere, gestire manualmente il consumo diventa complicato. I sistemi di gestione del carburante basati sull’IA possono essere utilizzati per migliorare il processo e ridurre i consumi.

Questi sistemi di gestione del carburante basati sull’IA vengono addestrati con grandi set di dati per ottimizzare l’utilizzo del carburante generando molteplici opzioni di percorso e consigliando quello più efficiente. Inoltre, possono essere integrati con la centralina di controllo del motore del veicolo (ECU) per fornire consigli in tempo reale sul cambio di marcia. Seguendo queste raccomandazioni basate sull’IA, è possibile ottimizzare gli stili di guida dei diversi conducenti, migliorando l’efficienza del carburante.

Fig. 5. Rifornimento di un camion.

Vantaggi e svantaggi dell’IA nelle attrezzature da costruzione#

Le attrezzature da costruzione integrate con l’IA offrono numerosi vantaggi, dal processo decisionale basato sui dati al monitoraggio in tempo reale. Ecco alcuni dei principali vantaggi:

• Maggiore durata delle attrezzature: il monitoraggio regolare e la manutenzione tempestiva aumentano la durata dei macchinari.
• Riduzione dei tempi di inattività: i processi automatizzati e la manutenzione predittiva riducono al minimo i tempi di inattività delle attrezzature.
• Migliore processo decisionale: fornisce informazioni basate sui dati, consentendo una gestione più intelligente delle risorse e delle operazioni.

Tuttavia, nonostante la crescente adozione dell’IA nel settore delle costruzioni, ci sono ancora alcune sfide da considerare:

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

L’impatto dei veicoli da cantiere basati sull’IA#

Il settore delle costruzioni sta adottando rapidamente l’IA, con aziende come Caterpillar e Daimler all’avanguardia nello sviluppo di camion a guida autonoma. Nel 2019, Daimler ha presentato un prototipo funzionante del proprio camion autonomo, il cui ingresso sul mercato è previsto entro il 2027. Il camion da trasporto autonomo 797F di Caterpillar sta già rendendo più efficienti le operazioni minerarie. Grandi aziende come BHP Group, Rio Tinto e Barrick Gold utilizzano il 797F ininterrottamente, segnalando zero infortuni sul lavoro. Analogamente, TuSimple, un’azienda cinese di autotrasporti autonomi, afferma che i suoi camion sono più efficienti del 11% nei consumi rispetto a quelli guidati manualmente. Nel giugno 2023, TuSimple ha completato con successo un percorso senza conducente di 39 miglia su una strada pubblica aperta in Cina.

Mentre i camion autonomi continuano ad avere un impatto positivo sul settore delle costruzioni, si prevede che il mercato cresca a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 10%. Grazie alle attrezzature da costruzione basate sull’IA, che migliorano la sicurezza e l’efficienza dei consumi, le aziende si stanno orientando verso ambienti di lavoro più sicuri e sostenibili.

Il futuro dell’IA nei veicoli da cantiere#

L’IA rappresenta una svolta nel settore delle costruzioni e sta rendendo i macchinari pesanti più intelligenti, sicuri ed efficienti. Dai veicoli a guida autonoma ai sistemi di IA che ottimizzano l’utilizzo del carburante e monitorano i cantieri in tempo reale, queste tecnologie contribuiscono a ridurre gli errori e a risparmiare denaro. Sebbene esistano sfide, come il costo di implementazione dell’IA e la formazione dei lavoratori, i vantaggi sono considerevoli. Grazie all’innovazione guidata dall’IA, il futuro delle costruzioni sarà più produttivo, sostenibile e innovativo che mai.

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