ИИ в строительстве: спасение жизней, сокращение затрат и повышение качества

ИИ меняет строительную отрасль: повышает безопасность, помогает эффективнее планировать работы и улучшает контроль качества. Давай разберёмся, как эти достижения помогают сделать будущее отрасли более безопасным и эффективным.

ИИ меняет строительство, оптимизируя планирование проектов, распределение ресурсов и управление задачами, что значительно повышает эффективность и производительность. Его важная роль в повышении безопасности, улучшении принятия решений и контроле качества становится незаменимой в современной строительной практике.

Несмотря на трудности внедрения, рынок ИИ в строительстве, оценённый в более чем 2,5 млрд долларов в 2022 году, как ожидается, вырастет до 15,1 млрд долларов к 2032 году. Такой рост обусловлен способностью ИИ сокращать сроки и затраты, что обещает более разумное, безопасное и эффективное будущее для участников отрасли по всему миру.

Рис. 1. ИИ на строительном рынке: глобальная статистика.

Снижение числа несчастных случаев на стройплощадках с помощью ИИ#

По данным Международной организации труда ООН, строительство — второй по опасности сектор после сельского хозяйства.

В 2022 году в строительной отрасли США погибло 1 069 специалистов во время работы — на 83 человека больше, чем годом ранее. Уже более десяти лет уровень смертности в отрасли в США держится на отметке около 10 случаев на 100 000 работников. Это подчёркивает острую необходимость улучшить меры безопасности в этой отрасли с высоким уровнем риска.

Внедрение ИИ в строительную отрасль значительно повышает уровень безопасности на стройплощадках. Вот некоторые основные преимущества:

• Мониторинг в реальном времени — это непрерывное наблюдение за строительными работами, которое позволяет сразу обнаруживать потенциальные риски, например оголённую электропроводку, незафиксированные строительные леса или недостаточные ограждения безопасности. Постоянный контроль с помощью датчиков или камер позволяет быстро выявлять опасные ситуации и устранять их до того, как они приведут к серьёзным происшествиям.
• Выявление опасных факторов: современные алгоритмы и методы анализа данных позволяют быстро обнаруживать такие опасности, как недостаточная прочность конструкций, неустойчивые поверхности или неправильное использование оборудования. Это помогает незамедлительно устранить проблемы, обеспечить безопасность работников и предотвратить несчастные случаи.
• Соблюдение нормативных требований: непрерывная проверка выполнения протоколов безопасности помогает обеспечить строгое соблюдение правил. Это не только снижает риск несчастных случаев, но и делает рабочую среду безопаснее для всего персонала.

Рис. 2. В 2022 году на работе погибло больше строителей в США, чем работников любой другой отрасли.

Принятие решений с помощью ИИ в строительстве#

В строительной отрасли обычны жёсткие сроки выполнения проектов, динамичная рабочая среда и постоянная необходимость эффективно координировать множество команд и ресурсов. Учитывая быстрый темп работы отрасли, крайне важно уметь оперативно и точно принимать обоснованные решения.

Здесь на помощь приходит принятие решений на основе данных, меняющее подход к планированию и реализации строительных проектов. Благодаря передовым технологиям ИИ отрасль может быстрее и точнее анализировать большие объёмы строительных данных. Модели ИИ, такие как Ultralytics YOLOv8, поддерживают обнаружение объектов, сегментацию и отслеживание объектов, помогая совершенствовать рабочие процессы в строительстве с помощью компьютерного зрения.

Рис. 3. Пример использования Ultralytics YOLOv8 для обнаружения объектов.

К основным преимуществам относятся:

• Обоснованное и проактивное планирование. ИИ помогает руководителям проектов предвидеть потенциальные проблемы до их возникновения — ошибки проектирования, проблемы с работой субподрядчиков, отказы оборудования или нехватку материалов. Такие технологии компьютерного зрения, как YOLOv8, помогают отслеживать запасы, точно подсчитывая материалы и контролируя их перемещение. Машинное обучение позволяет корректировать графики на основе данных в реальном времени, помогая снижать риски, обеспечивать более слаженную реализацию проекта и сокращать задержки и перерасход средств.
• Информационное моделирование зданий (BIM): BIM в строительстве помогает принимать решения на основе данных, предоставляя подробные цифровые модели физических и функциональных характеристик объектов. Совместное использование BIM и ИИ даёт полезную информацию для упрощения планирования, проектирования и управления, повышая эффективность реализации проектов.
• Оптимизация ресурсов. ИИ также помогает оценивать доступность оборудования, рабочей силы и материалов, а также эффективность их использования, чтобы максимально задействовать ресурсы без потерь. Это не только повышает производительность и снижает расходы, но и способствует эффективности и бережному отношению к окружающей среде, помогая внедрять устойчивые строительные практики.
• Анализ данных. Анализируя исторические данные и текущие показатели проекта, ИИ может прогнозировать возможные задержки из-за погоды, узких мест в нормативном регулировании, состояния строительной площадки, нехватки рабочей силы и других факторов. Стратегическая аналитика позволяет планомерно перераспределять трудовые и материальные ресурсы, чтобы соблюдать графики проектов.

Роль ИИ в контроле качества строительства и выявлении дефектов#

Контроль качества — важная часть любого строительного проекта, и ИИ играет существенную роль в поддержании высоких стандартов строительства. Используя передовые технологии, ИИ помогает обеспечить соответствие каждого этапа строительного процесса строгим критериям качества.

Рис. 4. Строительная отрасль всё активнее переходит на цифровые технологии.

Это помогает обеспечить целостность готового сооружения и повысить общую безопасность и долговечность проекта.

Вот несколько конкретных способов, которыми ИИ помогает контролировать качество в строительстве:

• Обеспечение высоких стандартов строительства: системы ИИ предназначены для непрерывного контроля и оценки строительных работ, чтобы убедиться, что все работы соответствуют установленным стандартам и нормативным требованиям. Такой постоянный контроль помогает поддерживать высочайшее качество на протяжении всего жизненного цикла проекта.
• Сокращение объёма переделок: раннее выявление дефектов с помощью ИИ значительно сокращает необходимость переделывать работу. Это не только экономит время и ресурсы, но и помогает соблюдать график проекта.
• Упрощение проверок: дроны и датчики на базе ИИ автоматизируют процессы инспекции и выявляют потенциальные проблемы быстрее и точнее.
• Прогнозное обслуживание: алгоритмы ИИ анализируют данные об оборудовании, чтобы заранее определить необходимость обслуживания, сократить время простоя и обеспечить оптимальную производительность.

ИИ в строительстве: проблемы и вызовы#

Несмотря на масштабы, сектор архитектуры, инженерии и строительства (AEC) объёмом $12 триллионов традиционно отставал во внедрении цифровых технологий и инновационных практик. Эта отрасль, одна из крупнейших в мире, только начинает догонять другие секторы в модернизации и технологическом развитии.

По данным McKinsey, хотя технологический сектор, ориентированный на AEC, развивается, он пока не достиг масштабов и уровня развития других устоявшихся сегментов разработки ПО, таких как логистика, производство и сельское хозяйство. Более того, клиенты из AEC тратят на ИТ меньше, чем представители других секторов, например производства, архитектуры и логистики. Недостаток инвестиций мешает технологическим компаниям AEC эффективно расти. Кроме того, в отрасли меньше быстрорастущих компаний и единорогов относительно её размера.

Сокращение расходов на ИТ в сочетании с фрагментацией рынка и укоренившимися аналоговыми практиками тормозит развитие. В среднем компании AEC направляют на ИТ лишь 1–2 процента выручки — значительно меньше типичных для других отраслей 3–5 процентов.

Значительные расходы на внедрение и эксплуатацию создают серьёзный барьер для роста ИИ на строительном рынке. Внедрение технологий ИИ в строительные проекты требует крупных финансовых вложений, включая затраты на приобретение систем ИИ, необходимого оборудования и ПО, а также привлечение профильных специалистов.

Кроме того, расходы на эксплуатацию и обслуживание, например на найм квалифицированных сотрудников, регулярное обновление систем и обеспечение инфраструктуры, могут быть значительными. Как отмечает Global Market Insights, из-за высоких затрат небольшим и средним строительным компаниям трудно внедрять решения на базе ИИ. Тем не менее отрасли крайне важно разобраться, как использовать ИИ в строительстве, чтобы преодолеть этот разрыв, повысить эффективность и внедрять инновации.

Робототехника на базе ИИ в строительной отрасли: новый рубеж#

Представь, что на стройплощадках роботы заменяют людей и тем самым снижают риск травм и гибели работников.

По мере того как строительная отрасль вступает в цифровую эпоху, преобразуемую ИИ, робототехника воплощает это футуристическое видение в жизнь на стройплощадках. ИИ совершенствует принятие решений и контроль качества, а робототехника придаёт этим достижениям осязаемую форму.

Робототехника — область инженерии, объединяющая информатику, машиностроение и электротехнику — в последние годы всё активнее внедряется в строительную отрасль. Роботы существуют уже десятилетиями, но заметно популярнее они стали лишь недавно, главным образом из-за роста интереса и распространения после пандемии COVID-19. Это открыло множество новых возможностей.

Роботы способны автоматизировать работу тяжёлой техники и целых парков машин при выполнении таких задач, как земляные работы, транспортировка, подъём грузов, бетонные работы и снос зданий. Кроме того, в передовых строительных методах робототехнику используют для управления отходами, автоматизации задач и промышленного строительства.

Объём мирового рынка строительных роботов в 2023 году оценивался в $442,5 млн, а к 2030 году, по прогнозам, вырастет до $1,2 млрд.

Рис. 5. Мировой рынок робототехники для строительства быстро растёт.

Эти изменения определяют три основные категории строительных роботов:

• Стационарные роботы. Такие роботы работают, не перемещая основание. К ним относятся портальные роботы, роботизированные манипуляторы и кабельные роботы.
• Мобильные роботы. Они повышают эффективность строительства и способны перемещаться по неровной местности. К ним относятся колёсные, шагающие, летающие и плавающие роботы.
• Роботы-рои. Группы небольших роботов совместно и автономно создают конструкции, следуя заданным маршрутам и избегая столкновений.

Заключение#

ИИ меняет облик строительной отрасли: оптимизирует графики проектов, распределение ресурсов и управление задачами, значительно повышая эффективность и производительность. Роль ИИ в повышении безопасности, улучшении принятия решений и контроле качества становится всё важнее.

Несмотря на сложности, интеграция ИИ наряду с развитием робототехники и BIM обещает сделать строительство более интеллектуальным, безопасным и эффективным.

Хочешь узнать больше об ИИ? Вступай в сообщество Ultralytics — присоединяйся к нашему сообществу! Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать о последних достижениях в области искусственного интеллекта. Посмотри, как наши решения на основе ИИ применяются в здравоохранении и беспилотных автомобилях. Свяжись с нами, чтобы вместе учиться и внедрять инновации!