Αυτό που ξεχωρίζει τους κατασκευαστές από άλλες εταιρείες είναι η ακόμη μεγαλύτερη εξάρτηση από την εργασία, τους μεγάλους στόλους εξοπλισμού, την κατασκευή υλικών και τη μεταφορά φορτίων. Στην όλη παραγωγική διαδικασία υπάρχουν τεράστιες δυνατότητες βελτίωσης μέσω της τεχνητής νοημοσύνης, με έξι παραμέτρους να ξεχωρίζουν.
Προγραμματισμός και Σχεδιασμός
Μία από τις πρώτες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στις κατασκευές είναι στον προγραμματισμό και το σχεδιασμό έργων. Τα εργαλεία προγραμματισμού επαυξημένης τεχνητής νοημοσύνης παρέχουν τη δυνατότητα εκτέλεσης ανάλυσης και εντοπισμού πιθανών κινδύνων του έργου πιο γρήγορα από ό,τι στο παρελθόν.
Παράλληλα, εργαλεία σχεδιασμού με τεχνητή νοημοσύνη, όπως τα συστήματα BIM, αξιοποιούν αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για τη δημιουργία λεπτομερών τρισδιάστατων μοντέλων κατασκευαστικών έργων. Αυτά τα μοντέλα διευκολύνουν την καλύτερη οπτικοποίηση, επιτρέποντας στους ενδιαφερόμενους να εντοπίσουν πιθανά ζητήματα πριν ξεκινήσει η κατασκευή.
Διαχείριση ασφάλειας και εκτίμηση κινδύνου
Η ασφάλεια αποτελεί πρωταρχικό μέλημα στον κλάδο των κατασκευών. Η τεχνητή νοημοσύνη ενισχύει τη διαχείριση της ασφάλειας μέσω παρακολούθησης σε πραγματικό χρόνο και προγνωστικών αναλύσεων. Για παράδειγμα, οι κάμερες και οι αισθητήρες με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να ανιχνεύσουν επικίνδυνες συμπεριφορές ή συνθήκες στο χώρο και να ειδοποιήσουν τους επόπτες.
Επιπλέον, με καλά σωρευτικά δεδομένα επιθεώρησης, οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν ιστορικά δεδομένα για να προβλέψουν και να μετριάσουν πιθανούς κινδύνους. Παράγοντες όπως ο καιρός, η εναλλαγή των εργαζομένων, η συχνότητα της εκπαίδευσης σε θέματα ασφάλειας και η καθυστέρηση ενός έργου έχουν επιπτώσεις σε πιθανά συμβάντα ασφάλειας.
Αυτοματοποιημένος εξοπλισμός κατασκευής
Ο αυτοματισμός στις κατασκευές προχωρά με ταχείς ρυθμούς, με την τεχνητή νοημοσύνη να διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην ανάπτυξη αυτόνομου εξοπλισμού. Μη επανδρωμένα αεροσκάφη, ρομποτικοί βραχίονες και αυτόνομα οχήματα που ελέγχονται από την τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιούνται για εργασίες όπως επιτόπιες έρευνες, μεταφορά υλικών, ακόμη και εργασίες κατασκευής όπως η τοιχοποιία και η συγκόλληση.
Ωστόσο, οι τεχνολογίες ελέγχου μηχανών που κυκλοφορούν εδώ και λίγο καιρό είναι ένα πρώιμο παράδειγμα αυτοματισμού. Καθώς η τεχνολογία AI προχωρά και γίνεται πιο οικονομική, η υιοθέτησή της αναμένεται να αυξηθεί.
Βελτιστοποίηση της εφοδιαστικής αλυσίδας
Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει τη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας στον τομέα των κατασκευών, βελτιστοποιώντας τα logistics και τη διαχείριση αποθεμάτων. Οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης μπορούν να προβλέψουν τη ζήτηση για υλικά, να προσδιορίσουν τις πιο αποτελεσματικές διαδρομές προμήθειας και να διαχειριστούν τα επίπεδα αποθέματος σε πραγματικό χρόνο.
Η βελτιστοποίηση της εφοδιαστικής αλυσίδας με τεχνητή νοημοσύνη κερδίζει έδαφος, ειδικά μεταξύ μεγάλων κατασκευαστικών εταιρειών. Και, ενώ η τεχνολογία είναι ώριμη, η εφαρμογή της απαιτεί ενοποίηση με τα υπάρχοντα συστήματα προγραμματισμού πόρων της επιχείρησης και συνεργασία με προμηθευτές.
Ποιοτικός έλεγχος και διασφάλιση
Η διασφάλιση της υψηλής ποιότητας κατασκευής είναι κρίσιμη για την επιτυχία ενός έργου. Η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στον ποιοτικό έλεγχο αναλύοντας εικόνες και δεδομένα από εργοτάξια για τον εντοπισμό ελαττωμάτων ή αποκλίσεων από το σχέδιο και τις προδιαγραφές του έργου. Για παράδειγμα, τα συστήματα υπολογιστικής όρασης μπορούν να ανιχνεύσουν ρωγμές στο σκυρόδεμα ή ασυνέπειες σε δομικά στοιχεία. Ενώ υπάρχουν λύσεις που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη για κάθετη κατασκευή, τα εργαλεία για χρήση σε βαριά αστικά έργα είναι ακόμα νέα.
Η κύρια πρόκληση αυτής της παραμέτρου είναι η ενοποίηση των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης με τις παραδοσιακές διαδικασίες διασφάλισης ποιότητας και η ανάγκη για εξειδικευμένο προσωπικό για την ερμηνεία των δεδομένων που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη.
Αποφάσεις με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη
Ο αριθμός των αποφάσεων που πρέπει να λάβει μια ομάδα έργου κάθε μέρα για να διατηρήσει το έργο της σε καλό δρόμο, εντός προϋπολογισμού και με την απαραίτητη ασφάλεια είναι συγκλονιστικός. Αυτές οι αποφάσεις λαμβάνονται με ή χωρίς καλά δεδομένα.
Τα συστήματα υποστήριξης αποφάσεων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη παρέχουν στους διαχειριστές κατασκευών πληροφορίες και συστάσεις με βάση την ανάλυση δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, η οποία μπορεί να περιλαμβάνει εξωτερικές πηγές δεδομένων.
Αυτά τα συστήματα μπορούν να προβλέψουν τα αποτελέσματα του έργου, να προτείνουν κατανομές πόρων και να εντοπίσουν πιθανές καθυστερήσεις ή υπερβάσεις προϋπολογισμού. Ωστόσο, η διαθεσιμότητα και η αποτελεσματικότητα αυτών των εργαλείων ποικίλλει πολύ, με πολλά να εξαρτώνται από την ποιότητα της εισαγωγής δεδομένων και την ικανότητα των διαχειριστών να κατανοούν τα δεδομένα που παρουσιάζονται, να τα εμπιστεύονται και να ενεργούν σύμφωνα με τις συστάσεις που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη.
Ενώ οι δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στη βαριά αστική κατασκευή είναι σημαντικές, αρκετές προκλήσεις εμποδίζουν την πλήρη υιοθέτησή της. Μεταξύ αυτών, το υψηλό κόστος των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης, η ανάγκη για εξειδικευμένο προσωπικό, η ανησυχίες για την προστασία των ιδιωτικών δεδομένων και η αντίσταση που παρουσιάζει ο κλάδος στις αλλαγές, αποτελούν διακριτές δυσκολίες. Ωστόσο, η συνεχής εξέλιξη της τεχνητής νοημοσύνης υποδηλώνει ότι πολλοί τομείς χρήσης θα συνεχίσουν να εξελίσσονται ραγδαία και θα καταφέρουν να ενσωματωθούν επιτυχώς στον κλάδο των κατασκευών.
Πηγή: Construction Dive
