OnsiteIQ giảm 20% thời gian chậm trễ của dự án với Ultralytics YOLO11

Trong ngành xây dựng, các khoảng trống thông tin rất tốn kém. Khi một dự án chậm tiến độ, việc xác định nguyên nhân, quy trách nhiệm và thống nhất phương án giải quyết giữa chủ đầu tư, nhà phát triển và các nhà thầu phụ có thể mất vài tuần. Trong thời gian đó, các khoản chậm trễ chồng chất, ngân sách bị ăn mòn và doanh thu bị thất thoát. Đối với một khách sạn bị chậm trễ hai tháng, khoảng trống đó có thể chiếm phần lớn tỷ suất hoàn vốn dự kiến ban đầu.

Vấn đề cốt lõi là khả năng hiển thị và theo dõi. Các dự án xây dựng liên quan đến hàng chục ngành nghề làm việc đồng thời trên các công trường lớn và phức tạp. Nếu không có một hồ sơ ghi nhận liên tục, đáng tin cậy về những gì đã hoàn thành, hoàn thành khi nào và bởi ai, các tranh chấp sẽ rất khó được giải quyết nhanh chóng và tiến độ khó có thể dự báo chính xác.

OnsiteIQ được xây dựng để lấp đầy khoảng trống đó. Công ty triển khai một mạng lưới các chuyên gia thu thập dữ liệu tại các công trường xây dựng đang hoạt động, ghi lại 100% diện tích của mỗi công trường bằng camera 360 độ theo chu kỳ hàng tuần, hai tuần một lần hoặc hàng ngày tùy thuộc vào dự án.

Đoạn phim đó sau đó được chuyển đổi thành hình ảnh có gán vị trí địa lý (geolocated) và chạy qua một đường ống AI độc quyền để phát hiện tiến độ xây dựng, cảnh báo rủi ro an toàn và cung cấp các thông tin chi tiết về vận hành, tất cả đều được hỗ trợ bởi Ultralytics YOLO11.

Mang thông tin chi tiết về xây dựng đến mọi công trường#

OnsiteIQ cung cấp thông tin chi tiết về xây dựng cho các chủ đầu tư và nhà phát triển trong lĩnh vực bất động sản. Tính đến nay, OnsiteIQ đã giám sát hơn 3.000 dự án tại hơn 200 thành phố ở Mỹ và Canada, bao gồm hơn 34 tỷ USD giá trị phát triển mới. Nền tảng của công ty giúp các nhóm dự án nắm bắt những gì đang diễn ra trên công trường gần như theo thời gian thực mà không cần phải có mặt trực tiếp. Một nhóm dự án quản lý khu đô thị rộng một triệu foot vuông có thể xem lại toàn bộ công trường trong một ngày làm việc duy nhất, với các thông tin chi tiết do AI tạo ra về tiến độ theo từng tầng, từng bộ môn thầu và từng khu vực.

Nền tảng này được thiết kế dựa trên một giá trị cốt lõi rõ ràng: đảm bảo nguồn vốn được phân bổ đạt được kết quả mong muốn, đúng thời hạn và trong phạm vi ngân sách. Sự chậm trễ trong xây dựng tác động trực tiếp đến tài chính. Nếu một khách sạn bàn giao chậm hai tháng, doanh thu phòng bị mất trong giai đoạn đó sẽ trực tiếp làm giảm tỷ suất hoàn vốn của dự án. OnsiteIQ cung cấp cho các nhóm dự án khả năng quan sát để phát hiện sớm các vấn đề về trình tự thi công, chẳng hạn như nhận diện việc hoàn thiện vách thạch cao đang vượt tiến độ và cảnh báo cho các bộ môn điện và nước đẩy nhanh tiến độ, trước khi các vấn đề đó gây ra sự chậm trễ lớn hơn.

Bên cạnh việc theo dõi tiến độ, nền tảng này cũng hỗ trợ giám sát an toàn và rủi ro. Việc phát hiện bình chữa cháy, hệ thống báo cháy, tình trạng thấm nước và các điều kiện khác tại công trường mang lại cho nhóm dự án một lớp giám sát bổ sung mà nếu không có, sẽ phải cần đến các đợt kiểm tra trực tiếp chuyên dụng.

Thách thức trong việc theo dõi tiến độ trên một công trường đang thay đổi liên tục#

Các công trường xây dựng là môi trường năng động. Cùng một không gian sẽ trông hoàn toàn khác nhau ở mỗi giai đoạn của dự án, từ khâu đào đất, kết cấu siêu tầng cho đến lắp đặt thô cơ điện (MEP), vách thạch cao và hoàn thiện nội thất. Việc theo dõi những gì đã hoàn thành và những gì chưa hoàn thành đòi hỏi một hệ thống có khả năng hiểu được trạng thái trực quan của công trường trên tất cả các giai đoạn này cùng một lúc.

Các phương pháp thủ công cho vấn đề này, chẳng hạn như đi khảo sát công trường, báo cáo tiến độ và gửi ảnh, thường tốn nhiều nhân công, thiếu nhất quán và khó mở rộng quy mô trên các dự án lớn hoặc phức tạp.

Đối với OnsiteIQ, thách thức là xây dựng một hệ thống phát hiện có khả năng nhận diện chính xác các lớp đối tượng đặc thù trong ngành xây dựng trên hàng trăm nghìn hình ảnh cho mỗi dự án, trong các điều kiện thay đổi đáng kể theo công trường, ánh sáng và giai đoạn. Hệ thống cần phải đủ nhanh để xử lý lượng lớn hình ảnh ở chế độ nền, đủ chính xác để hỗ trợ ra quyết định tài chính và vận hành, đồng thời đủ linh hoạt để mở rộng khi hệ thống phân loại (ontology) các lớp đối tượng có thể phát hiện của công ty tiếp tục phát triển.

Cách OnsiteIQ sử dụng Ultralytics YOLO11#

Đường ống AI của OnsiteIQ được xây dựng dựa trên tính năng phân đoạn (segmentation) của Ultralytics YOLO11, chạy trên mọi hình ảnh được chụp tại công trường. Hệ thống sử dụng một hệ thống phân loại (ontology) độc quyền, một hệ thống tri thức cấu trúc về các lớp xây dựng được xây dựng và duy trì bởi OnsiteIQ, làm nền tảng cho việc huấn luyện mô hình và phát hiện. Như Trưởng nhóm Quản lý Sản phẩm Rammohan Adabala mô tả, hệ thống phân loại này là yếu tố làm cho các kết quả phát hiện đạt tiêu chuẩn dùng để ra quyết định: các lớp được định nghĩa theo trạng thái cũng như theo đối tượng, do đó hệ thống phân biệt được vách thạch cao đã được lắp đặt với vách thạch cao đã được dán băng keo hoặc sơn. Sự phân biệt đó cho phép các kết quả phát hiện ở cấp độ hình ảnh tổng hợp thành tiến độ mà chủ đầu tư có thể hành động dựa trên đó.

Quy trình hoạt động gồm hai giai đoạn:

• Phát hiện ở cấp độ hình ảnh. Mọi hình ảnh 360 độ được chụp tại công trường đều được chạy qua mô hình phân đoạn YOLO11, giúp phát hiện và phân loại các cấu phần xây dựng có mặt trong ảnh. Hệ thống phân loại bao phủ một phạm vi rộng lớn các lớp ở mọi giai đoạn xây dựng, từ kết cấu bê tông cốt thép trần và lắp đặt thô MEP cho đến vách thạch cao chưa sơn, bề mặt hoàn thiện và thiết bị được lắp đặt. Ví dụ, việc phát hiện tủ lạnh hoặc lò nướng cho biết đơn vị nhà ở hoặc khách sạn đã đạt đến giai đoạn hoàn thiện.

• Tổng hợp thành thông tin chi tiết. Các kết quả phát hiện trên từng hình ảnh được tổng hợp qua toàn bộ tập dữ liệu của một dự án, tạo ra các số liệu tiến độ theo cấp độ tầng và cấp độ bộ môn. Các số liệu này cung cấp cho bảng điều khiển theo dõi tiến độ, phân tích lịch trình, phân tích rủi ro và an toàn của nền tảng, hiển thị trực tiếp cho các chủ đầu tư, nhà phát triển và quản lý dự án.

Sử dụng phân đoạn giúp OnsiteIQ có được thông tin không gian phong phú hơn so với việc chỉ phát hiện bằng hộp bao (bounding-box). Khi hệ thống phân loại của công ty mở rộng, OnsiteIQ cũng đang phát triển một kiến trúc học tập kết hợp (ensemble architecture) kết hợp mô hình phân đoạn với bộ phân loại (classifier), cho phép hệ thống cải thiện độ chính xác trên tập lớp ngày càng tăng một cách hiệu quả hơn so với chỉ dùng một mô hình đơn lẻ.

Hình 1. Nền tảng OnsiteIQ đang hoạt động tận dụng Ultralytics YOLO11.

Tại sao lại chọn Ultralytics YOLO11?#

OnsiteIQ đã chọn Ultralytics YOLO11 vì sự kết hợp giữa độ chính xác phát hiện, tính linh hoạt trong huấn luyện và sự thuận tiện giúp nhóm có thể xây dựng và lặp lại trên các tập dữ liệu độc quyền của riêng mình. Theo Kỹ sư trưởng Evgeny Nuger, khả năng bắt đầu nhanh chóng, xây dựng tập dữ liệu, chạy trình huấn luyện và lặp lại kết quả, nhanh hơn đáng kể so với việc tự xây dựng cơ sở hạ tầng tùy chỉnh từ đầu, và là một trong những lý do hàng đầu khiến nhóm chuyển sang sử dụng Ultralytics.

Vì dữ liệu huấn luyện của OnsiteIQ là độc quyền, được thu thập trực tiếp từ các công trường đang hoạt động và được dán nhãn theo hệ thống phân loại riêng của công ty, nhóm tự quản lý cơ sở hạ tầng của mình trên AWS, sử dụng gói Ultralytics Python để chạy huấn luyện và giữ cho các mô hình luôn được cập nhật. Cách tiếp cận này giúp OnsiteIQ kiểm soát hoàn toàn dữ liệu của mình đồng thời tận dụng hiệu suất và độ tin cậy của dòng mô hình YOLO.

Tính linh hoạt của kiến trúc YOLO cũng rất quan trọng khi trường hợp sử dụng của OnsiteIQ phát triển. Bắt đầu với một mô hình phân đoạn đơn lẻ, nhóm hiện đang hướng tới phương pháp kết hợp (ensemble approach) khi hệ thống phân loại mở rộng, một tiến trình tự nhiên mà framework YOLO hỗ trợ mà không đòi hỏi thay đổi cơ bản đối với đường ống cơ sở.

Tác động của thông tin chi tiết về xây dựng ở quy mô lớn#

OnsiteIQ đã thực hiện các nghiên cứu tác động với khách hàng của mình để định lượng các cải tiến vận hành có được từ việc triển khai nền tảng của họ. Qua các nghiên cứu này, một số số liệu nhất quán đã xuất hiện:

• Giải quyết tranh chấp nhanh hơn gấp 3 lần. 81% người dùng báo cáo thời gian giải quyết tranh chấp nhanh hơn, với mức giảm trung bình 3 lần về thời gian giải quyết và các trường hợp nhanh hơn tới 7 lần tùy thuộc vào giai đoạn và độ phức tạp của dự án. Với hồ sơ trực quan có gán vị trí địa lý liên tục của mọi khu vực trên công trường, các bên liên quan có thể nhanh chóng xác định thời điểm và địa điểm phát sinh vấn đề, giảm thiểu thời gian tranh cãi qua lại giữa các nhà thầu.

• Tiết kiệm từ 25.000 USD đến 400.000 USD chi phí vượt mức. Khách hàng đã báo cáo tránh được từ 25.000 USD đến 400.000 USD chi phí vượt ngân sách cho mỗi dự án bằng cách phát hiện các vấn đề về trình tự thi công và rủi ro trước khi chúng leo thang.

• Giảm 20% thời gian chậm trễ dự án. Xét thấy phần lớn các dự án xây dựng đều hoàn thành chậm tiến độ, việc giảm 20% thời gian chậm trễ thể hiện một sự cải thiện đáng kể về khả năng dự đoán bàn giao và hiện thực hóa doanh thu.

• Tăng 24% độ tin cậy khi bàn giao. 78% người dùng báo cáo cải thiện độ tin cậy trong việc bàn giao dự án, với mức tăng trung bình 24%, mang lại cho các chủ đầu tư và nhà phát triển cơ sở đáng tin cậy hơn cho việc lập kế hoạch tài chính và báo cáo với các bên liên quan.

Nhìn chung, nền tảng này cũng đóng vai trò là một hồ sơ tài sản dài hạn. Sau khi xây dựng hoàn tất, các nhà quản lý cơ sở vật chất có thể sử dụng hình ảnh của OnsiteIQ để hiểu những gì nằm sau tường, định vị đường ống hoặc điều tra các vấn đề của tòa nhà mà không cần phỏng đoán hay thực hiện công tác dò tìm gây gián đoạn.

Khả năng quan sát liên tục xuyên suốt toàn bộ vòng đời dự án#

OnsiteIQ đang giải quyết một vấn đề thông tin cơ bản trong ngành xây dựng. Các dự án lớn liên quan đến nguồn vốn đáng kể, sự phối hợp phức tạp giữa nhiều nhà thầu và rủi ro tài chính cao do chậm trễ. Bằng cách kết hợp tính năng chụp ảnh 360 độ với đường ống AI được xây dựng trên Ultralytics YOLO11, OnsiteIQ cung cấp cho các nhóm dự án khả năng hiển thị cần thiết để giữ cho các dự án đi đúng tiến độ, từ ngày đào móng đầu tiên cho đến khi bàn giao và hơn thế nữa.

Các kết quả thu được rất có thể đo lường: tranh chấp được giải quyết nhanh hơn gấp ba lần, thời gian chậm trễ giảm đi một phần năm và hàng trăm nghìn đô la chi phí vượt ngân sách được tránh cho mỗi dự án. Khi hệ thống phân loại của OnsiteIQ tiếp tục mở rộng và kiến trúc mô hình kết hợp phát triển, Ultralytics YOLO vẫn đóng vai trò cốt lõi của một nền tảng được xây dựng để mang lại thông tin chi tiết liên tục, đáng tin cậy cho mọi công trường.

Bạn tò mò về thị giác máy tính cho xây dựng và hạ tầng? Hãy khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi để đưa các giải pháp thị giác máy tính vào dự án của bạn. Truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia cộng đồng của chúng tôi.