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

ИИ трансформирует строительство, повышая безопасность, оптимизируя планирование и улучшая контроль качества. Давайте рассмотрим, как эти достижения гарантируют более безопасное и эффективное будущее для отрасли.

ИИ меняет строительство за счет оптимизации планирования проектов, распределения ресурсов и управления задачами, что приводит к значительной эффективности и повышению производительности. Его важная роль в повышении безопасности, принятии решений и контроле качества становится незаменимой в современной строительной практике.

Несмотря на проблемы с внедрением, рынок AI в строительстве, оцениваемый в более чем 2,5 миллиарда долларов в 2022 году, как ожидается, вырастет до 15,1 миллиарда долларов к 2032 году. Этот всплеск обусловлен способностью AI сокращать сроки и затраты, что обещает более разумное, безопасное и эффективное будущее для игроков отрасли во всем мире.

‍

Сокращение количества несчастных случаев на строительных площадках с помощью AI

По данным Международной организации труда ООН, строительство является вторым по опасности сектором после сельского хозяйства.

В 2022 году строительная отрасль США столкнулась с потерей 1069 специалистов, погибших во время работы, что на 83 случая больше, чем в предыдущем году. Уровень смертности в этом секторе в США уже более десяти лет держится на уровне около 10 смертей на 100 000 работников, что подчеркивает острую необходимость в улучшении мер безопасности в этой отрасли с высоким уровнем риска.

Интеграция ИИ в строительную отрасль значительно повышает меры безопасности на строительных площадках. Вот некоторые основные преимущества:

· Мониторинг в реальном времени предполагает непрерывное наблюдение за строительными работами, позволяющее немедленно обнаруживать потенциальные риски, такие как оголенная электропроводка, незакрепленные строительные леса или ненадлежащие защитные барьеры. Этот постоянный контроль с использованием датчиков или камер гарантирует, что опасные ситуации будут выявлены и устранены своевременно, прежде чем они перерастут в серьезные инциденты.

- Система обнаружения опасных факторов позволяет быстро detect такие факторы риска, как слабые места в конструкции, неустойчивые поверхности или неправильное использование оборудования с помощью передовых алгоритмов и методов анализа данных. Это обеспечивает немедленное решение проблемы для обеспечения безопасности работников и предотвращения несчастных случаев.

· Соответствие нормативным требованиям обеспечивает строгое соблюдение правил техники безопасности путем постоянной оценки соблюдения протоколов безопасности. Это не только снижает риск несчастных случаев, но и обеспечивает более безопасную рабочую среду для всего персонала.

‍

Принятие решений с помощью ИИ в строительстве

В строительной отрасли жесткие сроки реализации проектов, динамичная рабочая среда и постоянная необходимость эффективной координации работы нескольких команд и ресурсов являются нормой. Учитывая быстрый темп развития сектора, способность быстро и точно принимать обоснованные решения имеет первостепенное значение.

Именно здесь на первый план выходит принятие решений на основе данных, что меняет подход к планированию и реализации строительных проектов. Благодаря использованию передовых технологий искусственного интеллекта отрасль может анализировать большие объемы строительных данных с беспрецедентной скоростью и точностью. Модели искусственного интеллекта, такие как Ultralytics YOLOv8 совершают революцию в отрасли, помогая в обнаружении, сегментации и отслеживании объектов, способствуя изменениям и улучшениям рабочих процессов в строительной отрасли с помощью компьютерного зрения.

‍

Основные преимущества включают:

• Информированное и проактивное планирование. ИИ позволяет руководителям проектов предвидеть потенциальные проблемы до их возникновения, будь то ошибки в проектировании, проблемы с работой субподрядчиков, сбои в работе оборудования или нехватка материалов. Такие технологии, как YOLOv8 в компьютерном зрении, могут помочь в отслеживании запасов путем точного подсчета и мониторинга материалов. Машинное обучение позволяет корректировать сроки на основе данных, полученных в режиме реального времени, что помогает снизить риски, обеспечить более плавное выполнение проекта и сократить задержки и перерасход средств.
  ‍
• Информационное моделирование зданий (BIM): BIM-технология в строительстве облегчает принятие решений на основе данных, предоставляя подробные цифровые представления физических и функциональных характеристик. BIM и AI вместе предлагают идеи, которые помогают оптимизировать процессы планирования, проектирования и управления, что приводит к более эффективному выполнению проектов.
  ‍
• Оптимизация ресурсов. ИИ также помогает в оценке доступности и использования оборудования, рабочей силы и материалов, обеспечивая максимальное использование без отходов. Это не только повышает производительность и сокращает затраты, но и способствует эффективности и экологической ответственности, способствуя устойчивым методам строительства.
  ‍
• Анализ данных. Анализируя исторические данные и текущие показатели проекта, ИИ может прогнозировать потенциальные задержки из-за погодных условий, нормативных ограничений, условий на площадке, нехватки рабочей силы и т. д. Стратегический анализ позволяет методично перераспределять рабочую силу и материалы для обеспечения соблюдения графиков проекта.

Роль ИИ в контроле качества строительства и обнаружении дефектов

Контроль качества является критически важным аспектом любого строительного проекта, и ИИ играет значительную роль в поддержании высоких стандартов строительства. Используя передовые технологии, ИИ гарантирует, что каждый этап строительного процесса соответствует строгим критериям качества. 

Это не только гарантирует целостность конечной конструкции, но и повышает общую безопасность и долговечность проекта.

Вот несколько конкретных способов, которыми ИИ способствует контролю качества в строительстве:

• Обеспечивает высокие стандарты строительства: Системы ИИ предназначены для непрерывного мониторинга и оценки строительных работ, гарантируя, что все работы соответствуют установленным стандартам и правилам. Этот постоянный надзор помогает поддерживать высочайшее качество на протяжении всего жизненного цикла проекта.
  ‍
• Уменьшает потребность в переделках: Благодаря раннему выявлению дефектов, ИИ значительно снижает потребность в переделках. Это не только экономит время и ресурсы, но и обеспечивает соблюдение графика проекта. 
  ‍
• Оптимизация инспекций: Дроны и датчики с поддержкой ИИ автоматизируют процессы инспекции, выявляя потенциальные проблемы с большей скоростью и точностью. 
  ‍
• Облегчает профилактическое обслуживание: Алгоритмы ИИ анализируют данные об оборудовании, чтобы прогнозировать потребности в обслуживании, сокращая время простоя и обеспечивая оптимальную производительность.

ИИ в строительстве: Вызовы

Несмотря на свой размер, сектор архитектуры, инженерии и строительства (AEC) с оборотом в 12 триллионов долларов традиционно отставал в принятии цифровых технологий и инновационных практик. Эта отрасль, одна из крупнейших в мире, только начинает догонять другие сектора с точки зрения модернизации и технологического прогресса.

Согласно отчету McKinsey, технологический сектор, ориентированный на архитектуру, инженерию и строительство (AEC), развивается, но еще не достиг масштаба и уровня сложности, наблюдаемых в других устоявшихся секторах программного обеспечения, таких как логистика, производство и сельское хозяйство. Фактически, клиенты AEC тратят меньше средств на ИТ по сравнению с другими секторами, такими как производство, архитектура и логистика. Эти более низкие инвестиции усложняют задачу эффективного роста для технологических компаний AEC. Кроме того, в отрасли меньше масштабируемых компаний и "единорогов" по сравнению с ее размером.

Это сокращение бюджетных ассигнований в ИТ в сочетании с фрагментацией рынка и укоренившейся аналоговой практикой затрудняет прогресс. В среднем фирмы AEC выделяют на ИТ только от 1 до 2 процентов своего дохода, что значительно меньше, чем типичные 3-5 процентов в других отраслях.

Существенные расходы, связанные как с инвестициями, так и с эксплуатацией, представляют собой серьезное препятствие для роста ИИ на строительном рынке. Внедрение технологий ИИ в строительные проекты требует значительных финансовых затрат, покрывающих приобретение систем ИИ, необходимого оборудования и программного обеспечения, а также специализированного опыта.

Кроме того, эксплуатационные расходы и затраты на техническое обслуживание, такие как наем квалифицированного персонала, регулярные обновления и удовлетворение потребностей в инфраструктуре, могут быть значительными. Эти высокие затраты затрудняют внедрение решений на основе ИИ для малых и средних строительных компаний, как отмечается в Global Market Insights. Тем не менее, понимание того, как использовать ИИ в строительстве, имеет решающее значение для отрасли, чтобы преодолеть этот разрыв и добиться большей эффективности и инноваций.

Робототехника на базе ИИ в строительной отрасли: новый рубеж

Представьте себе ситуацию, когда роботы заменяют людей на строительных площадках, тем самым снижая риск травм или гибели людей.

По мере того как строительная отрасль продвигается вперед в цифровую эпоху, движимую ИИ, робототехника воплощает футуристическое видение в жизнь на строительных площадках. В то время как ИИ расширяет возможности принятия решений и контроля качества, робототехника обеспечивает ощутимое воплощение этих достижений.

Робототехника, отрасль инженерии, объединяющая информатику с машиностроением и электротехникой, в последние годы расширяется в строительном секторе. Роботы существуют уже несколько десятилетий, но лишь недавно наблюдается значительный рост их популярности, в первую очередь из-за повышенного интереса и внедрения после пандемии COVID-19. Следовательно, это открыло множество новых возможностей.

Роботы способны автоматизировать тяжелую технику и автопарки для таких задач, как выемка грунта, транспортировка, подъем грузов, бетонные работы и снос. Кроме того, в передовых методах строительства робототехника используется для управления отходами, автоматизации задач и индустриального строительства.

Объем рынка глобальных строительных роботов был оценен в 442,5 миллиона долларов США в 2023 году и, по прогнозам, вырастет до 1,2 миллиарда долларов США к 2030 году.

Три основные категории строительных роботов являются движущей силой этой трансформации:

· Стационарные роботы. Эти роботы работают без перемещения своей базы, включая такие типы, как портальные роботы, роботизированные руки и кабельные роботы.

· Мобильные роботы. Они повышают эффективность строительства и могут перемещаться по неровной местности, включая колесных, шагающих, летающих и плавающих роботов.

· Роботы-рой. Множество небольших роботов, которые совместно создают конструкции автономно, следуя запланированным траекториям, чтобы избежать столкновений.

Заключительные мысли

ИИ меняет облик строительной отрасли, оптимизируя планирование проектов, распределение ресурсов и управление задачами, что приводит к значительной эффективности и повышению производительности. Роль ИИ в повышении безопасности, принятии решений и контроле качества становится все более важной.

Несмотря на проблемы, интеграция AI, наряду с достижениями в области робототехники и технологии BIM, обещает более разумное, безопасное и эффективное будущее для строительства.

Хотите узнать больше об искусственном интеллекте? Станьте членом сообщества Ultralytics! Погрузитесь в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать о новейших достижениях в области искусственного интеллекта. Узнайте, как наши решения в области искусственного интеллекта совершают революцию в здравоохранении и вождении автомобилей. Присоединяйтесь к нам, чтобы учиться и внедрять инновации вместе!