ИИ в строительной технике: новый способ строительства

Обычно, когда мы думаем о строительном оборудовании и тяжелой технике, мы представляем людей, вручную управляющих этими мощными машинами. Однако, с развитием ИИ, многие строительные машины теперь автоматизированы для снижения рисков, повышения безопасности и увеличения эффективности. Автономные и дистанционно управляемые транспортные средства становятся все более распространенными в строительной отрасли. 

Например, Volvo недавно разработала TA15, полностью автономный самосвал, предназначенный специально для транспортировки тяжелых материалов, таких как песок, гравий и мусор, на строительные площадки и с них. По данным Министерства труда США, в строительной отрасли самый высокий уровень смертельных травм (третье место). Благодаря интеграции AI в строительство мы можем значительно сократить число смертельных случаев и улучшить меры безопасности. В этой статье мы рассмотрим, как AI улучшает строительное оборудование, делая его более умным, безопасным и эффективным, одновременно стимулируя инновации в строительной отрасли.

Понимание того, как ИИ интегрирован в строительное оборудование

Строительная техника и транспортные средства могут попадать в аварии из-за непредсказуемых условий работы и человеческих ошибок. Однако системы на базе ИИ могут помочь руководству эффективно устранять опасности на рабочем месте и уменьшать количество этих ошибок. ИИ также можно использовать в строительной технике для оптимизации работы оборудования, мониторинга производительности машин и автоматизации графиков технического обслуживания. 

Вот более подробный обзор ключевых технологий, которые обеспечивают эти инновации:

• Компьютерное зрение: Машины могут анализировать визуальные данные в режиме реального времени, используя передовые модели, такие как Ultralytics YOLOv8, помогая отслеживать строительные площадки, отслеживать запасы, обеспечивать использование рабочими средств защиты и отслеживать посещаемость с помощью распознавания лиц.
  ‍
• Интернет вещей (IoT): IoT соединяет устройства, позволяя им обмениваться данными. Умные носимые устройства отслеживают здоровье работников, а датчики приближения и безопасности предупреждают работников об опасностях и уведомляют руководство, когда оборудование требует обслуживания.
  ‍
• Прогнозная аналитика (Predictive Analytics): Используя исторические данные и машинное обучение, прогнозная аналитика предсказывает будущие события, выявляет потенциальные проблемы и помогает оптимизировать графики. Она также может прогнозировать погодные условия для предотвращения сбоев на месте.

‍

Применение компьютерного зрения в тяжелой технике

Компьютерное зрение меняет способы эксплуатации тяжелой техники на строительных площадках, предлагая новые и инновационные решения. Давайте рассмотрим несколько интересных приложений, которые демонстрируют потенциал анализа изображений и видеоаналитики в строительном оборудовании. 

ИИ и беспилотные весовые мосты

Автомобильные весы используются для измерения веса тяжелых транспортных средств. Это имеет решающее значение в строительстве для обеспечения соответствия транспортных средств требованиям безопасности по весу во время транспортировки. Традиционно этот процесс предполагает, что оператор будки вручную регистрирует такие данные, как время въезда и выезда транспортного средства, регистрационные номера и вес груза. Однако этот ручной подход может быть медленным, подверженным человеческим ошибкам и лишенным прозрачности.

Беспилотные весовые мосты помогают повысить точность, уменьшить количество человеческих ошибок, ускорить процесс и обеспечить мониторинг и прозрачность в реальном времени для более безопасной и эффективной работы. Они используют интегрированные с ИИ устройства, такие как датчики, камеры, светодиодные экраны и автоматизированные голосовые подсказки, для оптимизации всего процесса. Когда грузовик приближается к точке въезда, камеры, оснащенные технологией автоматического распознавания номерных знаков (ANPR), обнаруживают номерной знак транспортного средства и проверяют его регистрацию. Если регистрация действительна, система предоставляет доступ к весам. 

‍

Датчики взвешивания в движении с поддержкой IoT измеряют вес грузовика во время его движения и, при необходимости, предупреждают водителя о необходимости остановиться в правильном положении для точного взвешивания. Данные о весе анализируются и сравниваются с заданными пределами, и, если вес грузовика находится в пределах этих пределов, водителю дается указание направиться к выездным воротам. На выезде система ANPR повторно проверяет транспортное средство, чтобы убедиться, что оно соответствует тому, которое въехало, а камеры с компьютерным зрением отслеживают процесс на предмет каких-либо отклонений. Система оповещает руководителей и принимает соответствующие меры по устранению неполадок, таких как перегруз или аномалии водителя.

Мониторинг сонливости водителя с помощью ИИ

Опрос, проведенный Министерством транспорта США, показывает, что грузовики являются наиболее распространенным видом транспортировки товаров. Водители грузовиков часто ездят на большие расстояния, в том числе в ночные поездки. Это также верно и для строительной отрасли, где грузовики необходимы для перемещения тяжелой техники и материалов между площадками, иногда на большие расстояния. Вождение в ночное время может привести к усталости и повышенному риску аварий. Исследования показывают, что 21% смертельных аварий вызваны сонливостью водителя. 

Для решения этой проблемы производители грузовиков используют компьютерное зрение для контроля сонливости водителя. Методы компьютерного зрения, такие как распознавание лиц, оценка позы и обнаружение объектов, можно использовать для контроля движения глаз, положения головы и выражения лица водителя. Например, если веки водителя закрываются за пределы указанного диапазона, система может обнаружить это и подать сигнал тревоги, чтобы предупредить водителя. Системы обнаружения сонливости водителя широко используются в грузовиках Tata и других автомобильных компаниях.

‍

Автономные строительные машины и ИИ

Условия работы на строительных площадках могут быть тяжелыми, особенно при экстремальных температурах. Например, на раскопках рабочие часто сталкиваются с сильной жарой, которая влияет на их способность эффективно работать и требует частых перерывов для восполнения жидкости и отдыха. Чтобы помочь сократить время простоя в этих условиях, исследователи разрабатывают автономные строительные машины, такие как бульдозеры и краны.

Эти автономные машины оснащены камерами высокого разрешения и технологией компьютерного зрения, которые анализируют местность и оценивают такие факторы, как уклон, мягкий грунт и неровные участки. Они используют детектирование объектов для распознавания людей и оборудования, повышая безопасность за счет автоматической остановки при обнаружении препятствия. Исследователи из Хуачжунского университета науки и технологий (HUST) в сотрудничестве с компанией Shantui недавно разработали автономный бульдозер, способный работать при экстремальных температурах до -10°C.

‍

Оптимизация расхода топлива в тяжелой технике

Оптимизация расхода топлива жизненно важна для строительных компаний, но внедрение методов повышения топливной эффективности может быть сложной задачей. В условиях колебания цен на топливо и работы нескольких водителей, управляющих строительной техникой, ручное управление расходом топлива становится сложным. Системы управления топливом на основе AI могут использоваться для улучшения этого процесса и снижения расхода топлива.

Эти системы управления расходом топлива на основе ИИ обучаются с использованием больших наборов данных для оптимизации расхода топлива путем создания нескольких вариантов маршрута и рекомендации наиболее экономичного маршрута. Кроме того, они могут быть интегрированы с блоком управления двигателем (ECU) транспортного средства для предоставления рекомендаций по переключению передач в режиме реального времени. Следуя этим рекомендациям, основанным на ИИ, можно оптимизировать стиль вождения различных водителей, что приведет к повышению топливной эффективности.

‍

Плюсы и минусы ИИ в строительной технике

Строительное оборудование, интегрированное с ИИ, предлагает ряд преимуществ, от принятия решений на основе данных до мониторинга в реальном времени. Вот некоторые ключевые преимущества:

• Продление срока службы оборудования: Регулярный мониторинг и своевременное техническое обслуживание увеличивают срок службы оборудования.
  ‍
• Сокращение времени простоя: Автоматизированные процессы и прогнозное обслуживание минимизируют время простоя оборудования.
  ‍
• Улучшенное принятие решений: Предоставляет аналитические данные на основе данных, что позволяет более эффективно управлять ресурсами и операциями.

Однако, несмотря на растущее внедрение ИИ в строительстве, есть несколько проблем, которые следует учитывать:

• Высокие первоначальные инвестиции: Хотя ИИ может привести к долгосрочной экономии, первоначальные затраты на внедрение этих систем значительны, что может стать препятствием для небольших компаний.
  ‍
• Проблемы конфиденциальности: Поскольку ИИ в значительной степени зависит от данных, обеспечение безопасного хранения и защиты этой информации имеет решающее значение для предотвращения несанкционированного доступа.
  ‍
• Квалифицированная рабочая сила: Интеграция ИИ в строительное оборудование требует специальной подготовки, и обучение рабочих использованию этих технологий может быть серьезной проблемой, особенно при напряженном графике.

Влияние строительной техники, управляемой ИИ

Строительная отрасль быстро осваивает ИИ, и такие компании, как Caterpillar и Daimler, лидируют в разработке беспилотных грузовиков. В 2019 году Daimler представила рабочий прототип своего автономного грузовика, который, как ожидается, выйдет на рынок к 2027 году. Автономный самосвал Caterpillar, 797F, уже делает горные работы более эффективными. Крупные компании, такие как BHP Group, Rio Tinto и Barrick Gold, используют 797F круглосуточно, сообщая об отсутствии травм на рабочем месте. Аналогичным образом, TuSimple, китайская компания, занимающаяся автономными грузоперевозками, утверждает, что ее грузовики на 11% экономичнее, чем те, которыми управляют вручную. В июне 2023 года TuSimple успешно завершила 39-мильный пробег без водителя по открытой дороге общего пользования в Китае.

Поскольку автономные грузовики продолжают оказывать положительное влияние на строительную отрасль, ожидается, что рынок будет расти со среднегодовым темпом роста (CAGR) в 10%. Благодаря строительному оборудованию на базе ИИ, повышающему безопасность и топливную экономичность, компании переходят к более безопасным и экологичным условиям труда.

Перспективы развития ИИ в строительной технике

ИИ кардинально меняет строительную отрасль, делая тяжелую технику более умной, безопасной и эффективной. От беспилотных транспортных средств до систем ИИ, которые оптимизируют расход топлива и отслеживают строительные площадки в режиме реального времени, эти технологии помогают сократить количество ошибок и сэкономить деньги. Несмотря на существующие проблемы, такие как стоимость внедрения ИИ и обучения персонала, преимущества весьма существенны. Благодаря ИИ, стимулирующему инновации, будущее строительства станет более продуктивным, устойчивым и инновационным, чем когда-либо прежде. 

Интересуетесь ИИ? Посмотрите наш репозиторий на GitHub и присоединяйтесь к нашему сообществу, чтобы пообщаться с другими энтузиастами технологий. Узнайте больше о применении ИИ в таких секторах, как самоуправление и производство.