AIが高度な技術で建設業界をどのように変革し、機器をよりスマート、より安全、より効率的、そして環境に優しくしているかをご覧ください。
通常、建設機器や重機というと、人間がこれらの強力な機械を手動で操作している姿を思い浮かべます。しかし、AIの台頭により、多くの建設車両が自動化され、リスクの軽減、安全性の向上、効率の向上が図られています。自律型および遠隔操作車両は、建設業界でますます一般的になっています。
たとえば、Volvoは最近、砂、砂利、瓦礫などの重い資材を建設現場との間で輸送するために特別に設計された、完全自律型ダンプカーであるTA15を開発しました。米国労働省によると、建設業界は死亡事故の発生率が3番目に高い業界です。AIを建設に統合することで、これらの死亡事故を大幅に削減し、安全対策を改善することができます。この記事では、AIが建設機器をよりスマート、より安全、より効率的にすることで、建設機器をどのように強化し、建設業界全体のイノベーションを推進しているかを探ります。
建設機器や車両は、予測不可能な作業環境や人的エラーにより事故に遭遇する可能性があります。ただし、AI対応システムは、管理者が職場の危険に効果的に対処し、これらのエラーを削減するのに役立ちます。AIは、機器の操作を最適化し、機械の性能を監視し、メンテナンススケジュールを自動化するために、建設機器で使用することもできます。
これらのイノベーションを可能にする主要技術について、より詳しく見ていきましょう。
コンピュータビジョンは、建設現場での重機の稼働方法を変化させ、新しい革新的なソリューションを提供しています。画像とビデオ分析の建設機械における可能性を示す、いくつかの興味深いアプリケーションを見ていきましょう。
重量測定所とは、大型車両の重量を測定するために使用される計量器です。これは、輸送中の車両が安全な重量制限を遵守していることを確認するために、建設現場では非常に重要です。従来、このプロセスは、ブースのオペレーターが車両の入退場時間、登録番号、積載重量などの詳細を手動で記録することに依存していました。しかし、この手動によるアプローチは、時間がかかり、人的エラーが発生しやすく、透明性に欠ける可能性があります。
無人重量測定所は、精度向上、人的エラーの削減、プロセスの迅速化、リアルタイム監視と透明性を提供し、より安全で効率的な運用を支援します。センサー、カメラ、LEDスクリーン、自動音声ガイダンスなどのAI統合デバイスを使用して、プロセス全体を効率化します。トラックが進入地点に近づくと、自動ナンバープレート認識（ANPR）技術を搭載したカメラが車両のナンバープレートを検出し、登録を確認します。登録が有効な場合、システムは計量スケールへのアクセスを許可します。
IoT対応の走行中計量センサーは、トラックの移動中に重量を測定し、必要に応じて、正確な計量のために正しい位置に停止するようドライバーに警告します。重量データは分析され、事前に定義された制限と比較されます。トラックが制限内であれば、ドライバーは出口ゲートに誘導されます。出口では、ANPRシステムが車両を再検証し、入場した車両と一致することを確認します。一方、コンピュータビジョン対応カメラがプロセスを監視し、異常がないかを確認します。システムは、過積載やドライバーの異常などの問題が発生した場合、監督者に警告し、適切な是正措置を講じます。
米国運輸省の調査によると、トラックは商品の輸送において最も一般的な手段です。トラック運転手は、夜間の走行を含め、長距離を運転することがよくあります。これは建設業界でも同様で、トラックは重機や資材を現場間で、時には長距離にわたって移動させるために不可欠です。夜間の運転は疲労につながり、事故のリスクを高める可能性があります。調査によると、死亡事故の21％はドライバーの眠気が原因です。
この問題に対処するため、トラックメーカーはコンピュータビジョンを使用してドライバーの眠気を監視しています。顔認識、姿勢推定、物体検出などのコンピュータビジョン技術を使用して、ドライバーの目の動き、頭の位置、表情を監視できます。たとえば、ドライバーのまぶたが指定された範囲を超えて閉じると、システムはそれを検出し、アラームを鳴らしてドライバーに警告します。ドライバーの眠気検出システムは、タタ自動車やその他の自動車会社で広く使用されています。
建設現場での作業環境は、特に極端な温度下では厳しいものになる可能性があります。たとえば、掘削現場では、作業員はしばしば強烈な暑さに直面し、効率的に作業する能力に影響を与え、水分補給と休息のために頻繁な休憩が必要になります。このような状況でのダウンタイムを削減するために、研究者たちはブルドーザーやクレーンなどの自律型建設車両を開発しています。
これらの自律機械は、高解像度カメラとコンピュータビジョン技術を搭載しており、地形を分析し、傾斜、軟弱地盤、不整地などの要素を評価します。また、物体検出を使用して人や機器を認識し、障害物を検出すると自動的に停止することで安全性を高めます。華中科技大学（HUST）の研究者たちは、山推との共同研究で、-10℃の低温環境でも動作可能な自律ブルドーザーを開発しました。
建設会社にとって燃料の最適化は不可欠ですが、燃料効率化の実践を導入するのは難しい場合があります。燃料価格の変動や、複数の運転手が建設車両を運転している状況では、手動で燃料消費量を管理するのは複雑になります。AIを活用した燃料管理システムを使用することで、プロセスを強化し、燃料消費量を削減できます。
これらのAI燃料管理システムは、複数のルートオプションを生成し、最も燃料効率の高いルートを推奨することで、燃料使用量を最適化するために、大規模なデータセットで学習されています。また、車両のエンジンコントロールユニット（ECU）と統合して、リアルタイムのギアチェンジ推奨を提供することもできます。これらのAIによる推奨に従うことで、さまざまな運転手の運転パターンを最適化し、燃料効率を向上させることができます。
AIを統合した建設機械は、データに基づいた意思決定からリアルタイム監視まで、さまざまな利点を提供します。主な利点を以下に示します。
ただし、建設業におけるAIの導入が進んでいるにもかかわらず、考慮すべき課題がいくつかあります。
建設業界は急速にAIを取り入れており、CaterpillarやDaimlerなどの企業が自動運転トラックの開発を主導しています。2019年、Daimlerは自動運転トラックの稼働プロトタイプを発表し、2027年までに市場に投入される予定です。Caterpillarの自動運転運搬トラックである797Fは、すでに鉱業の効率化に貢献しています。BHPグループ、リオ・ティント、バリック・ゴールドなどの大手企業は、797Fを24時間体制で使用しており、労働災害ゼロを報告しています。同様に、中国の自動運転トラック会社TuSimpleは、同社のトラックは手動運転よりも11%燃料効率が良いと主張しています。2023年6月、TuSimpleは中国の公道で39マイルの無人走行を成功させました。
自動運転トラックが建設業界にプラスの影響を与え続けるにつれて、市場は年平均成長率（CAGR）10%で成長すると予想されています。AI駆動の建設機械が安全性と燃料効率を向上させることで、企業はより安全で持続可能な労働環境へと移行しています。
AIは建設業界におけるゲームチェンジャーであり、重機のスマート化、安全性向上、効率化に貢献しています。自動運転車から、燃料使用を最適化し、建設現場をリアルタイムで監視するAIシステムまで、これらの技術はミスの削減とコスト削減に役立っています。AIの実装コストや作業員のトレーニングなど、課題はありますが、メリットは非常に大きいです。AIがイノベーションを推進することで、建設の未来はこれまで以上に生産的で、持続可能で、革新的になるでしょう。
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