AI trong xây dựng: Cứu mạng, cắt giảm chi phí và nâng cao chất lượng

AI đang biến đổi ngành xây dựng với độ an toàn cao hơn, lập lịch trình thông minh hơn và kiểm soát chất lượng được cải thiện. Hãy cùng khám phá cách những tiến bộ này đảm bảo một tương lai an toàn và hiệu quả hơn cho ngành công nghiệp.

AI đang thay đổi ngành xây dựng bằng cách tối ưu hóa lập lịch trình dự án, phân bổ tài nguyên và quản lý tác vụ, mang lại những bước tiến vượt bậc về hiệu suất và năng suất. Vai trò quan trọng của AI trong việc tăng cường an toàn, ra quyết định và kiểm soát chất lượng đang trở nên không thể thiếu trong các phương pháp xây dựng hiện đại.

Bất chấp những thách thức trong việc áp dụng, thị trường AI trong xây dựng, được định giá trên 2,5 tỷ USD vào năm 2022, dự kiến sẽ tăng vọt lên 15,1 tỷ USD vào năm 2032. Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi khả năng cắt giảm tiến độ và chi phí của AI, hứa hẹn một tương lai thông minh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn cho các đơn vị trong ngành trên toàn thế giới.

Hình 1. AI trong thị trường xây dựng, thống kê toàn cầu.

Link to this sectionGiảm thiểu tai nạn tại công trường xây dựng với AI#

Theo Tổ chức Lao động Quốc tế của Liên Hợp Quốc, xây dựng là ngành nguy hiểm thứ hai sau nông nghiệp.

Vào năm 2022, ngành xây dựng tại Hoa Kỳ phải đối mặt với tổn thất 1.069 chuyên gia thiệt mạng trong quá trình làm việc, đánh dấu mức tăng 83 ca tử vong so với năm trước. Tỷ lệ tử vong trong ngành này tại Hoa Kỳ đã duy trì ở mức khoảng 10 ca trên mỗi 100.000 công nhân trong hơn một thập kỷ, làm nổi bật nhu cầu cấp thiết về các biện pháp an toàn cải tiến trong ngành có rủi ro cao này.

Việc tích hợp AI vào ngành xây dựng tăng cường đáng kể các biện pháp an toàn tại công trường. Một số ưu điểm chính bao gồm:

• Giám sát thời gian thực bao gồm việc giám sát liên tục các hoạt động xây dựng, cho phép phát hiện ngay lập tức các rủi ro tiềm ẩn, chẳng hạn như dây điện hở, giàn giáo không an toàn hoặc rào chắn bảo vệ không đầy đủ. Sự giám sát liên tục bằng cảm biến hoặc camera này đảm bảo rằng các tình huống nguy hiểm được xác định và xử lý kịp thời trước khi chúng leo thang thành các sự cố nghiêm trọng.

• Phát hiện mối nguy hiểm có thể nhanh chóng nhận diện các mối nguy, như điểm yếu kết cấu, bề mặt không ổn định hoặc sử dụng thiết bị không đúng cách bằng các thuật toán nâng cao và kỹ thuật phân tích dữ liệu. Điều này đảm bảo xử lý tức thời để duy trì an toàn cho công nhân và ngăn ngừa tai nạn.

• Tuân thủ quy định đảm bảo việc tuân thủ nghiêm ngặt các quy định an toàn bằng cách liên tục đánh giá xem các giao thức an toàn có đang được thực hiện hay không. Điều này không chỉ giảm thiểu rủi ro tai nạn mà còn đảm bảo môi trường làm việc an toàn hơn cho tất cả nhân sự.

Hình 2. Số lượng công nhân xây dựng Hoa Kỳ tử vong khi làm việc trong năm 2022 cao hơn bất kỳ ngành công nghiệp nào khác.

Link to this sectionRa quyết định dựa trên AI trong xây dựng#

Trong ngành xây dựng, các thời hạn dự án gấp rút, môi trường làm việc năng động và nhu cầu thường xuyên phối hợp hiệu quả giữa nhiều nhóm và tài nguyên là chuyện bình thường. Với nhịp độ nhanh của ngành, khả năng ra quyết định sáng suốt một cách nhanh chóng và chính xác là vô cùng quan trọng.

Đây là lúc việc ra quyết định dựa trên dữ liệu phát huy tác dụng, thay đổi cách thức lập kế hoạch và thực hiện các dự án xây dựng. Bằng cách tận dụng các công nghệ AI tiên tiến, ngành công nghiệp có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu xây dựng với tốc độ và độ chính xác chưa từng có. Các model AI như Ultralytics YOLOv8 đã và đang tạo ra cuộc cách mạng trong ngành, cung cấp hỗ trợ trong việc phát hiện đối tượng, phân đoạn và theo dõi đối tượng, thúc đẩy sự thay đổi và cải tiến quy trình làm việc trong ngành xây dựng thông qua thị giác máy tính.

Hình 3. Ví dụ về Ultralytics YOLOv8 được sử dụng để phát hiện đối tượng.

Các lợi ích chính bao gồm:

• Lập kế hoạch chủ động và sáng suốt. AI trao quyền cho các quản lý dự án dự đoán các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng phát sinh, cho dù đó là lỗi thiết kế, vấn đề hiệu suất của nhà thầu phụ, hỏng hóc thiết bị hay thiếu hụt vật liệu. Các công nghệ như YOLOv8 trong thị giác máy tính có thể hỗ trợ theo dõi hàng tồn kho bằng cách đếm và giám sát vật liệu một cách chính xác. Học máy (machine learning) cho phép điều chỉnh tiến độ dựa trên thông tin chi tiết thời gian thực, giúp giảm thiểu rủi ro, đảm bảo dự án thực hiện trôi chảy hơn và giảm thiểu sự chậm trễ cũng như chi phí vượt mức.
• Mô hình thông tin xây dựng (BIM): Công nghệ BIM trong xây dựng tạo điều kiện cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu bằng cách cung cấp các đại diện kỹ thuật số chi tiết về các đặc điểm vật lý và chức năng. BIM và AI kết hợp với nhau cung cấp những thông tin chi tiết giúp hợp lý hóa các quy trình lập kế hoạch, thiết kế và quản lý, dẫn đến việc thực hiện dự án hiệu quả hơn.
• Tối ưu hóa tài nguyên. AI cũng hỗ trợ đánh giá tính sẵn sàng và việc sử dụng thiết bị, lực lượng lao động và vật liệu, đảm bảo khai thác tối đa mà không gây lãng phí. Điều này không chỉ thúc đẩy năng suất và cắt giảm chi phí mà còn thúc đẩy hiệu quả và trách nhiệm với môi trường, nuôi dưỡng các phương pháp xây dựng bền vững.
• Phân tích dữ liệu. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và các chỉ số dự án hiện tại, AI có thể dự đoán những chậm trễ tiềm ẩn do thời tiết, các điểm nghẽn về quy định, điều kiện công trường, thiếu hụt lao động, v.v. Phân tích chiến lược cho phép tái phân bổ nhân công và vật liệu theo phương pháp khoa học để đảm bảo lịch trình dự án được duy trì.

Link to this sectionVai trò của AI trong kiểm soát chất lượng và phát hiện lỗi trong xây dựng#

Kiểm soát chất lượng là một khía cạnh quan trọng của bất kỳ dự án xây dựng nào, và AI đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì các tiêu chuẩn xây dựng cao. Bằng cách tận dụng các công nghệ tiên tiến, AI đảm bảo rằng mỗi giai đoạn của quy trình xây dựng đều đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng khắt khe.

Hình 4. Ngành xây dựng đang ngày càng được số hóa.

Điều này không chỉ đảm bảo tính toàn vẹn của cấu trúc cuối cùng mà còn tăng cường sự an toàn và độ bền tổng thể của dự án.

Dưới đây là một số cách cụ thể mà AI đóng góp vào việc kiểm soát chất lượng trong xây dựng:

• Đảm bảo các tiêu chuẩn xây dựng cao: Các hệ thống AI được thiết kế để liên tục giám sát và đánh giá các hoạt động xây dựng, đảm bảo rằng tất cả công việc đều tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định đã thiết lập. Sự giám sát liên tục này giúp duy trì chất lượng cao nhất trong suốt vòng đời dự án.
• Giảm nhu cầu làm lại: Bằng cách xác định các lỗi sớm, AI giảm đáng kể nhu cầu phải làm lại. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian và tài nguyên mà còn đảm bảo dự án đi đúng tiến độ.
• Hợp lý hóa công tác kiểm tra: Các drone và cảm biến hỗ trợ AI tự động hóa các quy trình kiểm tra, xác định các vấn đề tiềm ẩn với tốc độ và độ chính xác cao hơn.
• Tạo điều kiện bảo trì dự đoán: Các thuật toán AI phân tích dữ liệu thiết bị để dự đoán nhu cầu bảo trì, giảm thời gian chết và đảm bảo hiệu suất tối ưu.

Link to this sectionAI trong xây dựng: Những thách thức#

Bất chấp quy mô 12 nghìn tỷ USD của ngành kiến trúc, kỹ thuật và xây dựng (AEC), ngành này vốn dĩ đã chậm chân hơn trong việc áp dụng các công nghệ kỹ thuật số và các phương pháp sáng tạo. Ngành công nghiệp này, vốn là một trong những ngành lớn nhất toàn cầu, chỉ mới bắt đầu bắt kịp các lĩnh vực khác về hiện đại hóa và tiến bộ công nghệ.

McKinsey báo cáo rằng mặc dù lĩnh vực công nghệ tập trung vào AEC đang tiến triển, nhưng nó vẫn chưa đạt đến quy mô và sự tinh vi như các lĩnh vực phần mềm lâu đời khác như logistics, sản xuất và nông nghiệp. Trên thực tế, khách hàng AEC chi tiêu ít hơn cho CNTT so với các ngành khác như sản xuất, kiến trúc và logistics. Mức đầu tư thấp hơn này góp phần vào những thách thức mà các công ty công nghệ AEC phải đối mặt để tăng trưởng hiệu quả. Ngoài ra, ngành này có ít các công ty scale-up và unicorn hơn so với quy mô của nó.

Việc phân bổ ngân sách cho CNTT giảm sút này, cùng với sự phân mảnh thị trường và các phương pháp làm việc tương tự (analog) lâu đời, gây cản trở tiến độ. Trung bình, các công ty AEC chỉ phân bổ từ 1 đến 2 phần trăm doanh thu cho CNTT, thấp hơn đáng kể so với mức 3 đến 5 phần trăm điển hình trong các ngành công nghiệp khác.

Các chi phí đáng kể liên quan đến cả đầu tư và vận hành tạo ra rào cản lớn cho sự phát triển của AI trong thị trường xây dựng. Việc triển khai các công nghệ AI trong các dự án xây dựng đòi hỏi chi phí tài chính lớn, bao gồm việc mua lại các hệ thống AI, phần cứng và phần mềm cần thiết cùng chuyên môn chuyên biệt.

Ngoài ra, chi phí vận hành và bảo trì, chẳng hạn như thuê nhân sự lành nghề, thực hiện các cập nhật thường xuyên và đáp ứng các nhu cầu về cơ sở hạ tầng, có thể rất đáng kể. Những chi phí cao này gây khó khăn cho các công ty xây dựng vừa và nhỏ trong việc áp dụng các giải pháp AI, như được Global Market Insights nhấn mạnh. Tuy nhiên, việc hiểu cách sử dụng AI trong xây dựng là rất quan trọng để ngành công nghiệp này thu hẹp khoảng cách này và đạt được hiệu quả cũng như sự đổi mới cao hơn.

Link to this sectionRobot hỗ trợ AI trong ngành xây dựng: Một biên giới mới#

Hãy hình dung một kịch bản nơi robot thay thế con người tại các công trường xây dựng, từ đó giảm thiểu nguy cơ chấn thương hoặc tử vong cho con người.

Khi ngành xây dựng tiến bước vào kỷ nguyên kỹ thuật số được thúc đẩy bởi AI, robot đang mang tầm nhìn tương lai vào cuộc sống tại các công trường. Trong khi AI tăng cường ra quyết định và kiểm soát chất lượng, robot cung cấp hiện thân hữu hình của những tiến bộ này.

Robot học, nhánh kỹ thuật tích hợp khoa học máy tính với kỹ thuật cơ khí và điện, đã mở rộng sang lĩnh vực xây dựng trong những năm gần đây. Robot đã xuất hiện từ nhiều thập kỷ trước nhưng chỉ mới gần đây mới chứng kiến sự gia tăng đáng kể về mức độ phổ biến, chủ yếu là do sự quan tâm và áp dụng mạnh mẽ sau đại dịch COVID-19. Hệ quả là, điều này đã mở ra vô số khả năng mới.

Robot có khả năng tự động hóa máy móc hạng nặng và đội xe cho các công việc như đào bới, vận chuyển, nâng tải, công việc bê tông và phá dỡ. Ngoài ra, các phương pháp xây dựng tiên tiến đang sử dụng robot để quản lý chất thải, tự động hóa tác vụ và xây dựng công nghiệp hóa.

Quy mô thị trường robot xây dựng toàn cầu được định giá ở mức 442,5 triệu USD vào năm 2023 và dự kiến sẽ tăng lên 1,2 tỷ USD vào năm 2030.

Hình 5. Thị trường robot xây dựng toàn cầu đang trải qua sự tăng trưởng nhanh chóng.

Ba loại robot xây dựng chính đang thúc đẩy quá trình chuyển đổi này:

• Robot cố định. Các loại robot này hoạt động mà không di chuyển đế của chúng, bao gồm các loại như robot giàn, cánh tay robot và robot cáp.

• Robot di động. Chúng tăng cường hiệu quả xây dựng và có thể di chuyển trên địa hình không bằng phẳng, với các loại bao gồm robot có bánh xe, robot đi bộ, robot bay và robot dưới nước.

• Robot bầy đàn. Nhiều robot nhỏ cộng tác để xây dựng các thiết kế một cách tự chủ, tuân theo các đường đi đã lập kế hoạch để tránh va chạm.

Link to this sectionSuy nghĩ cuối cùng#

AI đang thay đổi bộ mặt của ngành xây dựng bằng cách tối ưu hóa lập lịch trình dự án, phân bổ tài nguyên và quản lý tác vụ, dẫn đến những bước tiến đáng kể về hiệu suất và năng suất. Vai trò của AI trong việc tăng cường an toàn, ra quyết định và kiểm soát chất lượng đang trở nên ngày càng quan trọng.

Bất chấp những thách thức, việc tích hợp AI, cùng với những tiến bộ trong robot học và công nghệ BIM, hứa hẹn một tương lai thông minh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn cho ngành xây dựng.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI? Hãy trở thành thành viên của cộng đồng Ultralytics! Khám phá kho GitHub của chúng tôi để biết những tiến bộ mới nhất trong trí tuệ nhân tạo. Xem cách các giải pháp AI của chúng tôi đang cách mạng hóa ngành chăm sóc sức khỏe và xe tự lái. Kết nối với chúng tôi để cùng nhau học hỏi và đổi mới!