Джейми Ритблат является председателем и основателем Delancey Real Estate, удостоенной множества наград компании, которая приобрела, управляла, развивала и продавала недвижимость и связанные с ней инвестиции на сумму более 20 миллиардов фунтов стерлингов.
В нем также есть отдел, специализирующийся на инновациях. В этой статье будет рассмотрено влияние достижений искусственного интеллекта (ИИ) на строительную отрасль, от информационного моделирования зданий (BIM) до беспилотных летательных аппаратов.
Постоянно растущая интеграция ИИ в разные отрасли вызывает разные реакции у разных людей, от апатичного увольнения до страстных опасений по поводу предполагаемой угрозы того, что машины займут рабочие места людей.
«В различных отраслях искусственный интеллект не заменяет людей, а дополняет их работу, делая операции более безопасными и эффективными — и, пожалуй, нигде больше, чем в строительной отрасли».
Согласно отраслевым данным, опубликованным GetSmarter, во всем мире строительный сектор оценивается более чем в 10,5 триллионов долларов, несмотря на значительные достижения в области искусственного интеллекта и автоматизации в последние годы, строительный сектор по-прежнему остается крайне недостаточно оцифрованным. Тем не менее, ИИ в строительстве находится на подъеме, и дальновидные разработчики готовы и желают использовать технологии для достижения значительных конкурентных преимуществ перед конкурентами на рынке.
ИИ внедряется в строительную отрасль различными способами. Например, искусственный интеллект и обработка естественного языка (NLP) могут использоваться для анализа данных, собранных из предыдущих проектов, а это означает, что строительным компаниям не нужно начинать с нуля с каждым шагом и они могут использовать преимущества опыта, полученного в рамках аналогичных проектов.
Например, ИИ также можно использовать, чтобы помочь строительным фирмам повысить свой показатель успеха в начальном тендерном процессе, оценивая предыдущие заявки на проекты и воспроизводя их успешные аспекты, избегая элементов, которые не сработали.
Алгоритмы обучения, подобные этим, можно использовать для повышения процента побед разработчиков, а также для того, чтобы помочь им точно предсказать вероятность сценария «годен/нет», увеличивая размер прибыли и повышая ценность проекта.
Сегодня в строительной отрасли объем данных больше, они сложнее и производятся быстрее, чем когда-либо прежде. Данные могут помочь принять более взвешенные решения, а объединение данных, аналитики и человеческого опыта может привести к повышению операционной эффективности, принятию взвешенных решений и значительным возможностям роста.
ИИ можно использовать в процессе проектирования, а системы генеративного проектирования, такие как AutoDesk, обеспечивают четко определенные цели проектирования, позволяя дизайнерам исследовать несколько вариантов решений, чтобы найти наиболее подходящий вариант для конкретного проекта.
Технологию оптического распознавания символов (OCR) можно использовать для быстрого поиска чертежей, преобразования изображений и документов в редактируемые данные с возможностью поиска. Сегодня многие компании-разработчики полагаются на приложения OCR для сканирования чертежей, листов с номерами и именами, а также документов, связанных с гиперссылками, что позволяет строительным фирмам значительно экономить время и деньги.
На этапе выполнения строительства системы баз данных ИИ информируют инженеров, выделяя оптимальную методологию строительства для объекта на основе чертежей, созданных на этапе проектирования, а также данных, собранных из предыдущих проектов. Вооружившись этой информацией, инженеры могут принимать более обоснованные решения.
После того, как строительство началось, ИИ можно использовать в административных процессах, таких как ввод данных об отпусках, больничных и отпускных днях в систему данных. Затем эту систему можно использовать для соответствующей корректировки проекта, автоматически назначая задачи другим работникам в соответствующие дни.
Как в жилых, так и в коммерческих зданиях ИИ можно использовать для контроля факторов окружающей среды, таких как температура и освещение, и оптимизации использования энергии. ИИ также можно использовать для достижения существенных улучшений в управлении развитием строительства. Все более распространенным примером является использование дронов для сбора аэрофотоснимков рабочих площадок, предоставления точных карт съемки, которые позволяют руководителям объектов удаленно отслеживать прогресс, чтобы добиться значительной экономии для строительного проекта с точки зрения как времени, так и стоимости.
Искусственный интеллект делает современное строительство более безопасным и более нормативным с помощью таких технологий, как Smartvid, анализирующих поведение рабочих на строительных площадках, определяющих наличие или отсутствие оборудования для обеспечения безопасности и предупреждающих сотрудников службы безопасности в случае нарушений, что может оказать значительное положительное влияние с точки зрения безопасности. снижение риска и повышение безопасности строительных площадок.
«Оптимизация ИИ анализирует операции, предсказывая возможные результаты и помогая строительным компаниям находить лучшие решения»
Оптимизация повышает производительность и эффективность, экономит время и затраты за счет улучшения графиков работ, сокращения затрат на материалы и повышения энергоэффективности во всей строительной отрасли.
В отчете за 2020 год McKinsey указала на повышенное внимание к строительным решениям, включающим ИИ. От торгов, финансирования и проектирования, на этапе строительства до операций и управления активами, искусственный интеллект помогает строительным фирмам, а также отрасли в целом преодолевать некоторые из самых сложных проблем в строительстве, включая нехватку рабочей силы, проблемы безопасности и затраты. превышение графика.
По мере того, как рыночные барьеры для входа снижаются, а достижения в области ИИ, машинного обучения и аналитики ускоряются, отраслевые эксперты прогнозируют, что ИИ будет играть все более важную роль в строительной отрасли в ближайшие годы.