AI nelle attrezzature di costruzione: un nuovo modo di costruire

Normalmente, quando pensiamo alle attrezzature edili e ai macchinari pesanti, immaginiamo esseri umani che manovrano manualmente questi potenti mezzi. Tuttavia, con l'avvento dell'IA, molti veicoli da cantiere sono ora automatizzati per ridurre i rischi, migliorare la sicurezza e aumentare l'efficienza. I veicoli autonomi e radiocomandati stanno diventando sempre più comuni nell'industria delle costruzioni.

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, l'industria delle costruzioni ha il terzo tasso più alto 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 stia migliorando le attrezzature edili rendendole più intelligenti, sicure ed efficienti, guidando al contempo l'innovazione in tutto il settore edile.

Link to this sectionComprendere 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 dati visivi in tempo reale utilizzando modelli avanzati come Ultralytics YOLOv8, aiutando a monitorare i cantieri, tracciare l'inventario, garantire che i lavoratori utilizzino dispositivi di sicurezza e monitorare le presenze tramite il riconoscimento facciale.
• Internet of Things (IoT): L'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 avvisano i lavoratori dei pericoli e informano la direzione quando un'attrezzatura richiede 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 YOLOv8 e stima della posa per monitorare i lavoratori.

Link to this sectionApplicazioni 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 analytics nelle attrezzature da costruzione.

Link to this sectionIA 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 affida a un operatore in una cabina per registrare manualmente dettagli come gli orari di ingresso e uscita del veicolo, i numeri di targa e i pesi del carico. Tuttavia, questo approccio manuale può essere lento, soggetto a errori umani e privo di trasparenza.

Le pese a ponte senza operatore possono aiutare a migliorare l'accuratezza, ridurre l'errore umano, velocizzare il processo e fornire monitoraggio in tempo reale e trasparenza per operazioni più sicure ed efficienti. Utilizzano dispositivi con IA integrata come sensori, telecamere, schermi LED e guida vocale automatizzata per semplificare l'intero processo. Mentre 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 la registrazione. Se la registrazione è valida, il sistema concede l'accesso alla bilancia.

Fig 2. Una pesa a ponte non presidiata.

I sensori IoT di pesatura dinamica misurano quindi il peso del camion mentre si muove e, se necessario, avvisano l'autista di fermarsi nella posizione corretta per una pesata accurata. I dati sul peso vengono analizzati e confrontati con limiti predefiniti e, se il camion rientra in tali limiti, l'autista 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 con computer vision monitorano il processo per eventuali irregolarità. Il sistema avvisa i supervisori e intraprende le azioni correttive appropriate in caso di problemi come carichi eccessivi o anomalie dell'autista.

Link to this sectionMonitoraggio 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. Gli autotrasportatori spesso percorrono lunghe distanze, inclusi viaggi notturni. Questo vale anche per l'industria edile, dove i camion sono essenziali per spostare macchinari pesanti e materiali tra i cantieri, a volte coprendo grandi distanze. Guidare di notte può portare a affaticamento e a un aumento del rischio di incidenti. Gli studi mostrano che il 21% degli incidenti mortali è causato dalla sonnolenza dell'autista.

Per risolvere questo problema, i produttori di camion utilizzano la computer vision per monitorare la sonnolenza dell'autista. Tecniche di computer vision come il riconoscimento facciale, la stima della posa e l'object detection possono essere utilizzate per monitorare il movimento degli occhi, la posizione della testa e le espressioni facciali dell'autista. Ad esempio, se le palpebre dell'autista si chiudono oltre una soglia specificata, il sistema può rilevarlo e far suonare l'allarme per avvisare l'autista. I sistemi di rilevamento della sonnolenza dell'autista sono ampiamente utilizzati nei camion Tata e in altre aziende automobilistiche.

Fig 3. Monitoraggio della sonnolenza dell'autista con la computer vision.

Link to this sectionVeicoli 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 morbido e aree irregolari. Utilizzano l'object detection per riconoscere persone e attrezzature, aumentando la sicurezza fermandosi automaticamente quando viene rilevato un ostacolo. Ricercatori della Huazhong University of Science and Technology (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).

Link to this sectionOttimizzazione 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 un camion.

Link to this sectionPro 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.
• 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 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 l'implementazione di questi sistemi è sostanziale, il che può rappresentare una barriera per le aziende più piccole.
• Problemi di privacy: Poiché l'IA si basa pesantemente sui dati, garantire l'archiviazione 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.

Link to this sectionL'impatto dei veicoli edili guidati dall'IA#

L'industria delle costruzioni sta abbracciando rapidamente l'IA, con aziende come Caterpillar e Daimler all'avanguardia nello sviluppo di camion a guida autonoma. Nel 2019, Daimler ha introdotto un prototipo funzionante del loro camion autonomo, che si prevede arriverà 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 dell'11% più efficienti 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 sull'industria edile, si prevede che il mercato crescerà a un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 10%. Con le attrezzature edili basate sull'IA che migliorano la sicurezza e l'efficienza del carburante, le aziende si stanno muovendo verso ambienti di lavoro più sicuri e sostenibili.

Link to this sectionLa 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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