AI trong thiết bị xây dựng: Một phương thức xây dựng mới

Thông thường, khi nghĩ đến thiết bị xây dựng và máy móc hạng nặng, chúng ta hình dung con người vận hành thủ công những cỗ máy mạnh mẽ này. Tuy nhiên, với sự trỗi dậy của AI, nhiều phương tiện xây dựng hiện đã được tự động hóa để giảm thiểu rủi ro, cải thiện độ an toàn và nâng cao hiệu quả. Phương tiện tự lái và điều khiển từ xa đang trở nên phổ biến hơn trong ngành xây dựng.

Ví dụ, Volvo gần đây đã phát triển TA15, một xe ben tự hành hoàn toàn được thiết kế đặc biệt để vận chuyển các vật liệu nặng như cát, sỏi và mảnh vụn đến và đi từ các công trường xây dựng. Theo Bộ Lao động Hoa Kỳ, ngành xây dựng có tỷ lệ thương tích gây tử vong cao thứ ba. Bằng cách tích hợp AI vào xây dựng, chúng ta có thể giảm đáng kể tỷ lệ tử vong này và cải thiện các biện pháp an toàn. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI đang nâng cao thiết bị xây dựng bằng cách làm cho chúng thông minh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn, đồng thời thúc đẩy đổi mới trong toàn bộ ngành xây dựng.

Link to this sectionTìm hiểu cách AI được tích hợp vào thiết bị xây dựng#

Thiết bị và phương tiện xây dựng có thể gặp tai nạn do môi trường làm việc khó dự đoán và lỗi từ con người. Tuy nhiên, các hệ thống hỗ trợ bởi AI có thể giúp ban quản lý giải quyết hiệu quả các mối nguy hiểm tại nơi làm việc và giảm thiểu các lỗi này. AI cũng có thể được sử dụng trong thiết bị xây dựng để tối ưu hóa vận hành thiết bị, giám sát hiệu suất máy móc và tự động hóa lịch trình bảo trì.

Dưới đây là cái nhìn sâu hơn về các công nghệ chính cho phép thực hiện những đổi mới này:

• Computer Vision: Máy móc có thể phân tích dữ liệu hình ảnh trong thời gian thực bằng cách sử dụng các model tiên tiến như Ultralytics YOLOv8, giúp giám sát công trường, theo dõi kho hàng, đảm bảo công nhân sử dụng thiết bị bảo hộ và theo dõi điểm danh thông qua nhận diện khuôn mặt.
• Internet of Things (IoT): IoT kết nối các thiết bị, cho phép chúng chia sẻ dữ liệu. Các thiết bị đeo thông minh giám sát sức khỏe của công nhân, trong khi các cảm biến an toàn và tiệm cận cảnh báo công nhân về các mối nguy hiểm và thông báo cho ban quản lý khi thiết bị cần bảo trì.
• Phân tích dự đoán (Predictive Analytics): Sử dụng dữ liệu lịch sử và máy học, phân tích dự đoán dự báo các sự kiện trong tương lai, xác định các vấn đề tiềm ẩn và giúp tối ưu hóa lịch trình. Nó cũng có thể dự báo các điều kiện thời tiết để ngăn ngừa sự gián đoạn tại công trường.

Hình 1. Sử dụng YOLOv8 và pose estimation để giám sát công nhân.

Link to this sectionCác ứng dụng của computer vision trong máy móc hạng nặng#

Computer vision is changing how heavy machinery operates on construction sites, offering new and innovative solutions. Let’s walk through a few interesting applications that showcase the potential of image and video analytics in construction equipment.

Link to this sectionAI và trạm cân không người lái#

Trạm cân là một loại cân được sử dụng để đo trọng lượng của các phương tiện hạng nặng. Điều này rất quan trọng trong xây dựng để đảm bảo các phương tiện tuân thủ giới hạn trọng tải an toàn trong quá trình vận chuyển. Theo truyền thống, quy trình này dựa vào nhân viên vận hành tại chốt để ghi lại thủ công các chi tiết như thời gian xe vào và ra, số đăng ký và trọng lượng hàng hóa. Tuy nhiên, cách tiếp cận thủ công này có thể chậm chạp, dễ xảy ra lỗi do con người và thiếu minh bạch.

Các trạm cân không người lái có thể giúp cải thiện độ chính xác, giảm lỗi do con người, tăng tốc độ quy trình và cung cấp tính năng giám sát theo thời gian thực và sự minh bạch cho các hoạt động an toàn và hiệu quả hơn. Chúng sử dụng các thiết bị tích hợp AI như cảm biến, cameras, màn hình LED và hệ thống hướng dẫn bằng giọng nói tự động để hợp lý hóa toàn bộ quy trình. Khi xe tải tiến gần đến điểm vào, các camera được trang bị công nghệ Nhận dạng Biển số Tự động (ANPR) sẽ detect biển số xe và xác minh đăng ký. Nếu đăng ký hợp lệ, hệ thống sẽ cấp quyền truy cập vào cân.

Hình 2. Trạm cân không người lái.

Sau đó, các cảm biến cân-khi-đang-di-chuyển (weigh-in-motion) tích hợp IoT sẽ đo trọng lượng xe khi xe di chuyển và, nếu cần, cảnh báo lái xe dừng lại ở vị trí chính xác để cân chính xác. Dữ liệu trọng lượng được phân tích và so sánh với các giới hạn định sẵn, và nếu xe tải nằm trong giới hạn đó, tài xế sẽ được hướng dẫn đến cổng ra. Tại lối ra, hệ thống ANPR xác minh lại phương tiện để đảm bảo khớp với xe đã vào, trong khi các camera hỗ trợ computer vision giám sát quy trình để phát hiện bất kỳ sự bất thường nào. Hệ thống sẽ cảnh báo các giám sát viên và thực hiện các hành động khắc phục thích hợp trong trường hợp có sự cố như tải trọng quá khổ hoặc bất thường từ tài xế.

Link to this sectionGiám sát tình trạng buồn ngủ của tài xế bằng AI#

Một cuộc khảo sát từ Bộ Giao thông Vận tải Hoa Kỳ cho thấy xe tải là phương thức phổ biến nhất để vận chuyển hàng hóa. Tài xế xe tải thường lái xe đường dài, bao gồm cả các chuyến đi qua đêm. Điều này cũng đúng trong ngành xây dựng, nơi xe tải rất cần thiết để di chuyển máy móc hạng nặng và vật liệu giữa các công trường, đôi khi trên quãng đường rất dài. Lái xe qua đêm có thể dẫn đến mệt mỏi và tăng nguy cơ va chạm. Các nghiên cứu cho thấy 21% các vụ va chạm chết người là do tài xế buồn ngủ.

Để giải quyết vấn đề này, các nhà sản xuất xe tải đang sử dụng computer vision để giám sát tình trạng buồn ngủ của tài xế. Các kỹ thuật computer vision như nhận diện khuôn mặt, pose estimation và object detection có thể được sử dụng để giám sát cử động mắt, vị trí đầu và biểu cảm khuôn mặt của tài xế. Ví dụ, nếu mí mắt của tài xế đóng lại vượt quá phạm vi xác định, hệ thống có thể phát hiện và kích hoạt báo động để cảnh báo tài xế. Các hệ thống phát hiện buồn ngủ của tài xế được sử dụng rộng rãi trên các dòng xe tải Tata và các công ty ô tô khác.

Hình 3. Giám sát tình trạng buồn ngủ của tài xế với Computer Vision.

Link to this sectionPhương tiện xây dựng tự hành và AI#

Điều kiện làm việc tại công trường xây dựng có thể rất khắc nghiệt, đặc biệt là trong môi trường nhiệt độ cực đoan. Ví dụ, tại các công trường đào đắp, công nhân thường phải đối mặt với nắng nóng gay gắt, ảnh hưởng đến khả năng làm việc hiệu quả và cần nghỉ ngơi thường xuyên để bù nước. Để giúp giảm thời gian chết trong những điều kiện này, các nhà nghiên cứu đang phát triển các phương tiện xây dựng tự hành như máy ủi và cần cẩu.

Những máy tự hành này được trang bị camera độ phân giải cao và công nghệ computer vision giúp phân tích địa hình và đánh giá các yếu tố như độ dốc, nền đất mềm và các khu vực không bằng phẳng. Chúng sử dụng object detection để nhận diện con người và thiết bị, tăng cường an toàn bằng cách tự động dừng khi phát hiện vật cản. Các nhà nghiên cứu từ Đại học Khoa học và Công nghệ Hoa Trung (HUST), phối hợp với Shantui, gần đây đã phát triển một chiếc máy ủi tự hành có thể hoạt động trong nhiệt độ khắc nghiệt xuống tới -10°C.

Hình 4. Một ví dụ về máy ủi tự hành (nguồn: constructionworld.in).

Link to this sectionTối ưu hóa nhiên liệu trong máy móc hạng nặng#

Tối ưu hóa nhiên liệu là rất quan trọng đối với các công ty xây dựng, nhưng việc thực hiện các biện pháp tiết kiệm nhiên liệu có thể là một thách thức. Với giá nhiên liệu biến động và nhiều tài xế vận hành các loại xe khác nhau, việc quản lý tiêu thụ nhiên liệu theo cách thủ công trở nên phức tạp. Các hệ thống quản lý nhiên liệu dựa trên AI có thể được sử dụng để cải thiện quy trình này và giảm mức tiêu thụ nhiên liệu.

Các hệ thống quản lý nhiên liệu AI này được huấn luyện với các bộ dữ liệu lớn để tối ưu hóa việc sử dụng nhiên liệu bằng cách tạo ra nhiều tùy chọn lộ trình và đề xuất lộ trình tiết kiệm nhiên liệu nhất. Ngoài ra, chúng có thể được tích hợp với đơn vị điều khiển động cơ (ECU) của phương tiện để đưa ra các đề xuất chuyển số trong thời gian thực. Bằng cách làm theo các đề xuất dựa trên AI này, phong cách lái xe của các tài xế khác nhau có thể được tối ưu hóa, mang lại hiệu quả sử dụng nhiên liệu được cải thiện.

Hình 5. Tiếp nhiên liệu cho xe tải.

Link to this sectionƯu và nhược điểm của AI trong thiết bị xây dựng#

Thiết bị xây dựng tích hợp AI cung cấp một loạt các lợi thế, từ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu đến giám sát thời gian thực. Dưới đây là một số lợi ích chính:

• Kéo dài tuổi thọ thiết bị: Việc giám sát thường xuyên và bảo trì kịp thời giúp tăng tuổi thọ của máy móc.
• Giảm thời gian chết (downtime): Các quy trình tự động hóa và bảo trì dự đoán giúp giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động của thiết bị.
• Ra quyết định tốt hơn: Cung cấp các thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu, cho phép quản lý tài nguyên và vận hành thông minh hơn.

Tuy nhiên, bất chấp việc áp dụng ngày càng tăng của AI trong xây dựng, vẫn còn một số thách thức cần xem xét:

• Đầu tư ban đầu cao: Mặc dù AI có thể mang lại lợi ích tiết kiệm lâu dài, nhưng chi phí triển khai các hệ thống này ban đầu là rất đáng kể, điều này có thể là rào cản cho các công ty nhỏ hơn.
• Lo ngại về quyền riêng tư: Vì AI phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu, việc đảm bảo lưu trữ và bảo vệ an toàn thông tin này là rất quan trọng để tránh truy cập trái phép.
• Nguồn nhân lực có kỹ năng: Tích hợp AI vào thiết bị xây dựng đòi hỏi sự đào tạo chuyên sâu, và việc dạy cho công nhân cách sử dụng các công nghệ này có thể là một thách thức lớn, đặc biệt là với lịch trình công việc khắt khe.

Link to this sectionTác động của các phương tiện xây dựng do AI điều khiển#

Ngành xây dựng đang nhanh chóng áp dụng AI, với các công ty như Caterpillar và Daimler dẫn đầu trong việc phát triển xe tải tự lái. Năm 2019, Daimler đã giới thiệu một nguyên mẫu xe tải tự hành hoạt động được, dự kiến sẽ ra mắt thị trường vào năm 2027. Xe tải tự hành 797F của Caterpillar đã và đang giúp các hoạt động khai thác trở nên hiệu quả hơn. Các công ty lớn như BHP Group, Rio Tinto và Barrick Gold đang sử dụng 797F suốt ngày đêm, báo cáo không có tai nạn lao động nào xảy ra. Tương tự, TuSimple, một công ty xe tải tự hành của Trung Quốc, khẳng định rằng xe tải của họ tiết kiệm nhiên liệu hơn 11% so với các xe vận hành thủ công. Vào tháng 6 năm 2023, TuSimple đã hoàn thành thành công chuyến chạy không người lái dài 39 dặm trên đường công cộng tại Trung Quốc.

Khi xe tải tự hành tiếp tục tác động tích cực đến ngành xây dựng, thị trường dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 10%. Với thiết bị xây dựng do AI điều khiển giúp cải thiện độ an toàn và hiệu quả nhiên liệu, các công ty đang hướng tới môi trường làm việc an toàn và bền vững hơn.

Link to this sectionTương lai của AI trong phương tiện xây dựng#

AI là một yếu tố thay đổi cuộc chơi trong ngành xây dựng và đang làm cho máy móc hạng nặng trở nên thông minh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn. Từ xe tự lái đến các hệ thống AI giúp tối ưu hóa việc sử dụng nhiên liệu và giám sát công trường trong thời gian thực, những công nghệ này đang giúp giảm bớt sai sót và tiết kiệm chi phí. Mặc dù vẫn còn những thách thức như chi phí triển khai AI và đào tạo nhân lực, nhưng lợi ích mang lại là rất đáng kể. Với việc AI thúc đẩy đổi mới, tương lai của ngành xây dựng hứa hẹn sẽ năng suất, bền vững và sáng tạo hơn bao giờ hết.

Bạn tò mò về AI? Hãy xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi để kết nối với những người cùng đam mê công nghệ. Tìm hiểu thêm về các ứng dụng AI trong các lĩnh vực như xe tự lái và sản xuất.