ИИ в строительном оборудовании: Новый способ строительства

Обычно, когда мы думаем о строительном оборудовании и тяжелой технике, мы представляем себе людей, вручную управляющих этими мощными машинами. Однако с развитием искусственного интеллекта многие строительные машины стали автоматизированными, что позволяет снизить риски, повысить безопасность и эффективность. Автономные и дистанционно управляемые транспортные средства становятся все более распространенными в строительной отрасли. 

Например, компания Volvo недавно разработала TA15 - полностью автономный самосвал, предназначенный для транспортировки тяжелых материалов, таких как песок, гравий и строительный мусор, на строительные площадки и обратно. По данным Министерства труда США, строительная отрасль занимает третье место по количеству смертельных травм. Интегрировав ИИ в строительство, мы можем значительно снизить количество смертельных случаев и повысить уровень безопасности. В этой статье мы рассмотрим, как ИИ улучшает строительное оборудование, делая его умнее, безопаснее и эффективнее, а также стимулирует инновации во всей строительной отрасли.

Понимание того, как искусственный интеллект интегрируется в строительное оборудование

Строительное оборудование и транспортные средства могут попадать в аварии из-за непредсказуемых условий работы и человеческого фактора. Однако системы с поддержкой ИИ могут помочь руководству эффективно устранять опасности на рабочих местах и сокращать количество таких ошибок. ИИ также может использоваться в строительной технике для оптимизации работы оборудования, мониторинга производительности машин и автоматизации графиков технического обслуживания. 

Вот более подробный обзор ключевых технологий, обеспечивающих эти инновации:

• Компьютерное зрение: Машины могут анализировать визуальные данные в режиме реального времени с помощью передовых моделей, таких как Ultralytics YOLOv8, помогая контролировать строительные площадки, отслеживать инвентарь, следить за тем, чтобы рабочие использовали средства защиты, и отслеживать посещаемость с помощью распознавания лиц.
  ‍
• Интернет вещей (IoT): IoT объединяет устройства, позволяя им обмениваться данными. Умные носимые устройства следят за здоровьем работников, а датчики приближения и безопасности предупреждают работников об опасности и уведомляют руководство о необходимости обслуживания оборудования.
  ‍
• Предиктивная аналитика: Используя исторические данные и машинное обучение, предиктивная аналитика прогнозирует будущие события, выявляет потенциальные проблемы и помогает оптимизировать графики. Она также может предсказывать погодные условия, чтобы предотвратить сбои в работе объекта.

‍

Применение компьютерного зрения в тяжелой технике

Компьютерное зрение меняет принципы работы тяжелой техники на строительных площадках, предлагая новые инновационные решения. Давайте рассмотрим несколько интересных приложений, которые демонстрируют потенциал аналитики изображений и видео в строительном оборудовании. 

ИИ и беспилотные весы

Весовая платформа - это весы, используемые для измерения веса большегрузных автомобилей. Это очень важно в строительстве, чтобы убедиться, что транспортные средства соответствуют безопасным весовым ограничениям при транспортировке. Традиционно этот процесс зависит от оператора весов, который вручную регистрирует такие данные, как время въезда и выезда автомобиля, регистрационные номера и вес груза. Однако такой ручной подход может быть медленным, подверженным человеческим ошибкам и недостаточно прозрачным.

Беспилотные весы помогут повысить точность, уменьшить количество человеческих ошибок, ускорить процесс, а также обеспечить мониторинг и прозрачность в режиме реального времени для более безопасной и эффективной работы. В них используются устройства, интегрированные с искусственным интеллектом, такие как датчики, камеры, светодиодные экраны и автоматические голосовые подсказки для оптимизации всего процесса. Когда грузовик подъезжает к пункту въезда, камеры, оснащенные технологией автоматического распознавания номерных знаков (ANPR) , определяют номерной знак автомобиля 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 об остановке в нужном месте для точного взвешивания. Данные о весе анализируются и сравниваются с заданными пределами, и если грузовик находится в этих пределах, водитель направляется к выездным воротам. На выезде система ANPR повторно проверяет автомобиль, чтобы убедиться, что он соответствует тому, который въехал, а камеры с функцией компьютерного зрения следят за процессом, выявляя любые нарушения. Система предупреждает руководителей и принимает соответствующие корректирующие меры в случае возникновения таких проблем, как перевес груза или отклонения в работе водителя.

Мониторинг сонливости водителя с помощью искусственного интеллекта

Исследование Министерства транспорта США показывает, что грузовики являются самым распространенным видом транспорта для перевозки грузов. Водители грузовиков часто ездят на большие расстояния, в том числе с ночевкой. Это справедливо и для строительной отрасли, где грузовики необходимы для перемещения тяжелой техники и материалов между объектами, иногда на большие расстояния. Ночная езда может привести к усталости и повышению риска дорожно-транспортных происшествий. Исследования показывают, что 21 % аварий со смертельным исходом вызваны сонливостью водителя. 

Чтобы решить эту проблему, производители грузовиков используют компьютерное зрение для контроля сонливости водителя. Такие методы компьютерного зрения, как распознавание лиц, оценка позы и обнаружение объектов, могут использоваться для отслеживания движения глаз водителя, положения головы и выражения лица. Например, если веки водителя закрываются за пределами заданного 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 искусственный интеллект

Условия труда на строительных площадках могут быть тяжелыми, особенно в условиях экстремальных температур. Например, при проведении земляных работ рабочие часто сталкиваются с сильной жарой, которая влияет на их способность эффективно работать и требует частых перерывов для увлажнения и отдыха. Чтобы сократить время простоя в таких 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 функцию обнаружения объектов для распознавания людей и оборудования, повышая безопасность за счет автоматической остановки при обнаружении препятствий. Исследователи из Хуачжунского университета науки и технологий (HUST) в сотрудничестве с Shantui недавно разработали автономный бульдозер, который может работать при экстремальных температурах до -10°C.

‍

Оптимизация расхода топлива в тяжелой технике

Оптимизация расхода топлива жизненно важна для строительных компаний, однако внедрение методов повышения эффективности использования топлива может оказаться непростой задачей. В условиях колебания цен на топливо и работы нескольких водителей на строительных машинах управление расходом топлива вручную становится сложной задачей. Системы управления расходом топлива на основе искусственного интеллекта могут быть использованы для улучшения процесса и снижения расхода топлива.

Эти системы управления расходом топлива с искусственным интеллектом обучаются на основе больших массивов данных и оптимизируют расход топлива, генерируя несколько вариантов маршрута и рекомендуя наиболее экономичный. Кроме того, они могут быть интегрированы с блоком управления двигателем (ЭБУ) автомобиля для предоставления рекомендаций по переключению передач в режиме реального времени. Следуя этим рекомендациям, разработанным искусственным интеллектом, можно оптимизировать манеру вождения различных водителей, что приведет к повышению эффективности использования топлива.

‍

Плюсы и минусы искусственного интеллекта в строительном оборудовании

Интегрированное в ИИ строительное оборудование предлагает целый ряд преимуществ, от принятия решений на основе данных до мониторинга в режиме реального времени. Вот некоторые ключевые преимущества:

• Увеличение срока службы оборудования: Регулярный контроль и своевременное техническое обслуживание увеличивают срок службы оборудования.
  ‍
• Сокращение времени простоя: Автоматизированные процессы и предиктивное обслуживание сводят к минимуму время простоя оборудования.
  ‍
• Более эффективное принятие решений: Предоставляет информацию, основанную на данных, что позволяет более эффективно управлять ресурсами и операциями.

Однако, несмотря на растущее внедрение ИИ в строительстве, все еще существуют некоторые проблемы, которые необходимо учитывать:

• Высокие первоначальные инвестиции: Хотя искусственный интеллект может привести к долгосрочной экономии, первоначальные затраты на внедрение таких систем весьма значительны, что может стать препятствием для небольших компаний.
  ‍
• Вопросы конфиденциальности: Поскольку ИИ в значительной степени опирается на данные, обеспечение безопасного хранения и защиты этой информации имеет решающее значение для предотвращения несанкционированного доступа.
  ‍
• Квалифицированная рабочая сила: Интеграция искусственного интеллекта в строительное оборудование требует специальной подготовки, а обучение рабочих использованию этих технологий может стать серьезной проблемой, особенно при напряженном графике работы.

Влияние строительных машин, управляемых искусственным интеллектом

Строительная отрасль стремительно внедряет искусственный интеллект, а такие компании, как Caterpillar и Daimler, лидируют в разработке самодвижущихся грузовиков. В 2019 году Daimler представил рабочий прототип своего автономного грузовика, который, как ожидается, появится на рынке к 2027 году. Автономный грузовик Caterpillar 797F уже делает горные работы более эффективными. Такие крупные компании, как BHP Group, Rio Tinto и Barrick Gold, используют 797F круглосуточно и сообщают о нулевом травматизме на рабочем месте. Аналогичным образом, TuSimple, китайская компания, занимающаяся автономными грузоперевозками, утверждает, что ее грузовики на 11 % экономичнее, чем те, которые управляются вручную. В июне 2023 года компания 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 темпы роста рынка составят 10 % в год. Благодаря тому, что строительная техника, управляемая искусственным интеллектом, повышает безопасность и топливную эффективность, компании переходят к более безопасной и устойчивой рабочей среде.

Дорога к искусственному интеллекту в строительных машинах

Искусственный интеллект в строительной отрасли меняет правила игры и делает тяжелую технику умнее, безопаснее и эффективнее. От самоуправляемых автомобилей до систем искусственного интеллекта, оптимизирующих расход топлива и контролирующих строительные площадки в режиме реального времени, - эти технологии помогают сократить количество ошибок и сэкономить деньги. Несмотря на проблемы, такие как затраты на внедрение ИИ и обучение работников, преимущества этих технологий весьма значительны. Поскольку ИИ является движущей силой инноваций, будущее строительства станет более продуктивным, устойчивым и инновационным, чем когда-либо прежде. 

Вам интересно узнать об искусственном интеллекте? Загляните в наш репозиторий GitHub и присоединитесь к нашему сообществу , чтобы пообщаться с другими энтузиастами технологий. Узнайте больше о применении ИИ в таких отраслях, как самодвижение и производство.