建設における AI: 人工知能はどのようにスマート建設への道を開くことができるでしょうか?-AI-php.cn

レポートによると、建設市場における人工知能は、2026 年までに 26 億 4,240 万ドルの収益を生み出し、2019 年から 2026 年までの年平均成長率 26.3% で成長すると予想されています。人工知能とモノのインターネット (IoT) の技術進歩により、建設およびエンジニアリング分野での発展の機会がさらに増加します。

スマート建設における人工知能を理解する

建設業界の人工知能はデジタル変革を迎えています。設計から建設前、建設から運営、資産管理に至るプロジェクト建設のすべての段階において、当社は人工知能や機械学習などのテクノロジーに焦点を当て、建設業界の可能性を次のレベルに引き上げます。

建設業界における人工知能の適用は大きな変化をもたらし、より短い時間とより低いコストでタスクを完了できるようになります。

計画、設計、建設のサブ項目では、最大限の効果が期待されます。世界の建設業界の中で、欧州市場は他の地域よりも急速に成長すると予想されています。

このテクノロジーの変化は、請負業者、所有者、サービスプロバイダーなど、プロジェクト全体のすべての関係者にプラスの影響を与えます。運輸や製造などの他の隣接産業がエコシステムとして稼働し始めているため、建設業界にとってプロセスのデジタル化に適応することがさらに重要になっています。

エンジニアリング建設の分野では、技術転換はまだ初期段階にあるため、技術をアップグレードする企業にとっては有益です。建設分野で人工知能を活用することで、企業は過去の失敗を回避しながら、現在の問題を簡単に解決できます。

建設現場での機械学習による統計手法の使用により、変更指示や情報要求などに関連するデータの調査がより便利になり、時間を節約できるようになりました。これは、プロジェクトリーダーに重点を置く必要があることを積極的に思い出させるのに役立ちます。セキュリティ監視もより効率的に行うことができます。

建設における人工知能の例

人工知能は現代のエンジニアリングおよび建設手法の重要な要素であることが確立されています。建設における人工知能は、業界がコスト、スケジュール超過、安全性の問題などの大きな課題を解決するのに役立ちます。人工知能は、初期設計、入札、資金調達、輸送管理、運営、資産管理に至るまで、建設プロジェクト全体で活用できます。

建設業界における人工知能の応用について詳しく見てみましょう:

1. ジェネレーティブデザインによる計画と設計

人工知能に基づく建築情報モデリング ( BIM) プロセス。建築、エンジニアリング、建設の専門家が 3D モデルを作成して、建物やインフラストラクチャを効率的に計画、設計、建設、修理するのに役立ちます。

建築業界では、機械学習を通じて AI 主導のジェネレーティブデザインを使用して、建築、エンジニアリング、機械、電気、配管の計画を特定して共同作業し、サブチーム間で矛盾がないようにしています。これらの対策により、やり直しのリスクが軽減されます。 ML アルゴリズムは、ソリューションのすべてのオプションとバリエーションを調査して、設計の代替案を作成します。複数のバリエーションを含むモデルを作成し、反復ごとに学習し、完璧なモデルを作成するまでこのプロセスを繰り返します。

計画および設計セグメントは、2019 年から 2026 年の間に年間平均成長率 28.9% で急激に成長すると予想されます。

2. 現場の進捗状況の測定

建設会社は、カメラを備えた人工知能ロボットを使用できます。これらのロボットは建設現場を自律的に移動し、3D 画像をキャプチャできます。

ニューラルネットワークの助けを借りて、BIM からの情報および部品表からの情報を参照して、これらの画像を相互チェックできます。大規模なプロジェクトを管理するエンジニアは、この情報を使用して作業の進捗状況を追跡するだけでなく、品質上のエラーを早期に特定し、財務情報とスケジュールを手元に置いておくのにも役立ちます。

建設業界におけるロボットと人工知能は、コストと時間を節約しながら最高の建設プロジェクトを確実に遂行できると言っても過言ではありません。

3. 強力な車両管理

建設会社は、モノのインターネット (IoT) の機能を活用して設備や車両フリートを管理しています。 AI メトリクスからの入力により、IoT は位置認識、予知保全機能、燃料とバッテリーの消費などのソリューションを提供します。

IoT デバイスとタグを使用すると、機器の故障の可能性を予測できるようになり、時間とコストを節約する貴重なツールになります。

4. より安全な職場を作る

建設現場では、さまざまな理由から事故が発生しやすくなっています。これらの事故の多くは、機械学習によってリスクを分析、予測することで回避できます。ソフトウェアを介して写真やビデオなどのソースを監視すると、Web サイト管理者が必要に応じて対処できる潜在的なリスクにフラグが立てられます。

ユーザーは、安全でない足場、浸水、手袋、ヘルメット、安全メガネなどの保護具を欠いている担当者などの潜在的な安全リスクに関するレポートにアクセスして、プロジェクトを分類することができます。

5. 労働力不足の緩和

冒頭で述べたように、人工知能は建設管理において大きな可能性を秘めています。建設業界は危険を伴うことや肉体労働であることから、常に人手不足となっています。建設業界の平均離職率は他のどの業界よりもはるかに高いです。

この場合、AI ボットにより、プロジェクトマネージャーは複数の現場にわたるリアルタイムの状況とリソースのニーズを監視できるようになります。必要に応じて、労働力をプロジェクトの別の部分や別の現場に移動させることができます。ロボットは現場を監視して痛みのある領域を見つけます。

人工知能がどのようにスマート建設を推進しているか

この競争上の優位性を維持したい企業は、テクノロジーを迅速にアップグレードする必要があります。人工知能を組み込むことでスマートな施工が可能になります。建築における人工知能の重要性を探ってみましょう。

1. AI 主導の洞察でプロジェクト設計プロセスを強化する

現在のアーキテクチャ設計プロセスは時代遅れであるため、時間がかかります。プロジェクト設計は、建設データ、材料データ、環境データから洞察を得ることで最適化できます。

2. AI 自動化をプロジェクト管理ワークフローに統合する

ビルドプロセスタスクを手動で完了する場合、面倒で時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。プロジェクトマネージャーは、ほとんどの時間を仕事の割り当てと従業員の記録の管理に費やします。

しかし、人工知能はこれらの日常的なタスクの多くを自動化し、最小限のエラーまたはゼロのエラーで実行できます。 AI 自動化により、従業員から収集したデータに基づいてタスクを委任することもできます。これにより、ワークフローが合理化されるだけでなく、従業員が自分の専門分野に集中することも奨励されます。

3. 現場で収集したデータの収集と分析

カメラ付きロボットや AI 付き建設機械を使用して、さまざまな形式でデータを収集できます。これらの詳細をディープニューラルネットワークに入力することで、プロジェクトの進行状況のさまざまな側面を自動的に分類できます。

このデータにより、管理者は初期段階で最小のエラーや問題を理解し、解決できるため、後の大きな問題を軽減できます。

4. 人工知能駆動車両を使用して生産性を向上させる

自動運転建設機械を使用すると、溶接、レンガ積み、コンクリート注入などの繰り返し作業を疲れることなく効率的に実行でき、そしてすぐに。

同様に、自動または半自動ブルドーザーも掘削や準備作業に使用できます。正確な仕様がこれらの機械に入力されると、ジョブは仕様どおりに正確に完了します。人的リソースを実際の建設作業に割り当てることができ、これらの作業の実行に伴う人的リスクが軽減されます。

5. 地理空間 AI とドローンを土地測量と地図作成に使用すると、詳細な土地測量の実行と作業現場の航空写真の撮影にかかる時間が大幅に削減され、プロジェクトの実行管理が向上します。ドローン、地理空間情報システム (GIS)、地理空間人工知能 (GeoAI) の助けを借りて、建設現場でのプロジェクトの進捗状況と問題点を追跡し、より適切な意思決定を行い、プロジェクトを効率的に実行するのに役立ちます。

建設における人工知能の未来

テクノロジーの発展に伴い、建設業界では協働ロボットやロボットが作業員と一緒に働くようになるでしょう。ロボットは自動化可能なタスクを引き継ぎますが、協働ロボットは自律的に、または限られたガイダンスで動作するように設計されています。

このような取り決めは、建設のスピードアップ、コストの削減、怪我の軽減に役立ち、より良い意思決定につながります。建設における人工知能は、労働力不足を解決するだけでなく、ビジネスモデルを変え、コストのかかるミスを減らし、建設業務をより効率的にすることもできます。したがって、建設会社のリーダーは、需要に基づいて、AI が最も大きな影響を与えることができる分野に投資を集中することが推奨されます。

このデジタル変革を早期に導入した人は、確実にビジネスで主導的な地位を獲得するでしょう。優位性を獲得すれば、方向性のリーダーとなり、短期的および長期的な利益を得ることができます。

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