Introduktion

Övervakning av konstruktionsförlopp är en kritisk aspekt av effektiv projektledning. Det gör det möjligt för projektintressenter att kontrollera ett projekts status och identifiera eventuella förseningar eller svårigheter innan de blir betydande problem. Men traditionella metoder för att spåra framsteg kan vara tidskrävande, dyra och benägna att göra mänskliga fel. Lyckligtvis ger framsteg inom artificiell intelligens (AI) en lösning på dessa utmaningar. På den här pelarsidan kommer vi att utforska hur AI kan förbättra övervakningen av byggframsteg och optimera projektarbetsflöden.

Aktuellt marknadsscenario för AI i konstruktion

Enligt en rapport från Markets and Markets förväntas den globala bygganalysmarknadens storlek växa från 1,2 miljarder USD 2020 till 5,2 miljarder USD 2025, med en CAGR på 34,8 % under prognosperioden. Rapporten nämner den ökande användningen av AI och maskininlärningsteknik i byggbranschen som en nyckelfaktor för marknadstillväxt. AI används för att förbättra övervakningen av byggframsteg, optimera projektarbetsflöden och förbättra säkerheten på byggarbetsplatser.

Tillämpning av AI i byggbranschen

• • Prediktivt underhåll: AI-aktiverade sensorer kan förutse utrustningshaveri och planera underhållsuppgifter, minimera stilleståndstiden och förlänga utrustningens livslängd.
  • Säkerhetsövervakning: AI-drivna kameror kan skanna byggarbetsplatser efter potentiella säkerhetsrisker och omedelbart varna projektintressenter, så att de kan vidta lämpliga åtgärder.
  • Materialhantering: AI-driven analys kan övervaka hur byggmaterial används på arbetsplatsen, effektivisera leveranskedjan och minska avfallet.
  • Strukturell hälsoövervakning: AI-baserad strukturell hälsoövervakning använder sensorer, maskininlärning och dataanalys för att snabbt identifiera eventuella strukturella försämringar eller oegentligheter. Denna teknik kan gynna en mängd olika branscher, inklusive infrastruktur, konstruktion och transport, genom att förhindra strukturella fel, förbättra säkerheten och sänka underhållskostnaderna .

AI-baserad Construction Progress Monitoring

AI-baserad framstegsövervakning för byggprojekt är en spjutspetsmetod för att följa och hantera projekt på ett mer effektivt och ändamålsenligt sätt. AI kan erbjuda realtidsinsikter om statusen för ett byggprojekt med hjälp av banbrytande teknologier som maskininlärning, datorseende och dataanalys.

Arbetsflöde för AI-baserad Construction Progress Monitoring

Datainsamling

Effektiv övervakning av framsteg inom byggandet har avsevärt hämmats av dålig datatillgänglighet och kvalitet. Men genom att kombinera flera datakällor, såsom sensordata, drönarfilmer, lidar-skanner och 360-kameror, kan AI producera en grundlig och exakt datauppsättning för framstegsspårning. För att hitta mönster och trender i utvecklingen av byggprojektet kan dessa data i efterhand granskas med hjälp av maskininlärningstekniker.

Databehandling

Även i svåra, icke-linjära byggprojekt kan AI-system hjälpa till att identifiera och kvantifiera framsteg. AI kan förutsäga uppgiftens varaktighet genom att träna maskininlärningsmodeller på historiska data och jämföra förutspådd uppgiftslängd med faktiska uppgiftsframsteg. Intressenter i projektet kan tidigt upptäcka potentiella förseningar eller problem och vidta lämpliga åtgärder som ett resultat.

Datavisualisering

Datavisualisering är en kritisk del av övervakning av byggframsteg med AI. Genom att visualisera data kan projektledare spåra framsteg, identifiera trender och fatta välgrundade beslut för att optimera resurser och säkerställa att projektet slutförs i tid och inom budget. Visualiseringstekniker inkluderar time-lapse-videor för att ge en visuell representation av byggprojektet över tid, 3D-modeller skapade med hjälp av BIM-data, och grafer och diagram för att visualisera data som arbetstimmar, utrustningsanvändning och konstruktionsmilstolpar.

Bilder av visuell instrumentbräda, skanna till bim modelljämförelse instrumentbräda.

Standardisering av datainsamlings- och bearbetningstekniker:

Standardisering av datainsamlings- och bearbetningstekniker är nödvändig för att garantera datakonsistens och jämförbarhet mellan olika projekt. Att använda BIM , en standardiserad metod för datainsamling och bearbetning i byggbranschen, bidrar till att öka datakonsistensen och jämförbarheten.

Mer utbildning och kunskap om de potentiella fördelarna och tillämpningarna av tekniken bland industrins intressenter är nödvändig för den utbredda användningen av AI vid övervakning av byggframsteg. Detta kan främja industrins antagande av AI-teknik och hjälpa till att övervinna eventuella motvilja att anpassa sig.

Fallstudie

Beställaren tänkte på ett internt vägprojekt med underjordiska verktyg. Designteamet arbetade huvudsakligen med 2D-ritningar. Så här ville kunden utveckla en BIM-modell och implementera 4d-simuleringen.

De ville spåra projektet med verklighetsfångst och visualisera framstegen med AR/VR .

Så här var omfattningen av vårt arbete att tillhandahålla BIM-modellutveckling och konstruktionsförloppsrapportering med hjälp av Reality Capture och visualisering med AR/VR.

Så vi kom med den här lösningen som är under designfasen av projektet, vi implementerade ISO 19650 BIM-ramverket och skapade en BIM-modell från 2d-ritningarna, löste potentiella konflikter och bröt modellen enligt huvudschemat för 4d-simulering .

Under projektets konstruktionsfas använde vi en laserskanner för att skanna platsen för byggförhållanden och speglade framstegen i BIM-modellen.

Som det kan ses på skärmen skulle de planerade arbetena den 14 juli slutföra cirka 460 meter dagvattenavlopp, dvs. PCC. flotte, sidoväggar och toppplatta.

Men när fältet skannades och jämfördes med de faktiska uppgifterna, kom det till kundens kännedom att endast 60 meter av det totala arbetet, 200 meter flottarbeten och 90 % av sidoväggarna är färdiga.

Jag skulle nu vilja visa en del av jämförelsen mellan modell och plats som utfördes med Augmented Reality för att validera designmodellbaserad fältkonstruktion.

Du kan tydligt se att fångstbassängen som var tänkt att vara här faktiskt är gjuten några centimeter till vänster vilket orsakar ytterligare anslutnings- och servicesamordningsproblem.

Mycket glad att kunna säga att kunden kunde identifiera denna avvikelse innan tjänsterna installerades på fältet. Utan detta skulle det bli en betydande omarbetning på plats.

Du kan se bilderna på skärmen för att hitta flera exempel på hur kontinuerlig framstegsövervakning och rapportering hjälpte vår klient att minska omarbeten på plats.

Detta var hela projektdesignmodellen utökad på den verkliga miljön för användningsfall för planering och utförande. Detta är just här i Bengaluru och mycket stolt över att säga att kunden var nöjd med de verktyg och teknologier som implementerats för att stödja deras projekt.

Framtiden för AI i byggbranschen

• • Baserat på aktuell forskning och branschtrender är det uppenbart att AI har en betydande potential för användning i byggnadsförloppsrapportering.
  • AI-teknologier som maskininlärning och datorseende kan användas för att analysera och tolka olika typer av data, inklusive bilder och sensordata, för att ge realtidsinformation om konstruktionens framsteg.
  • Ett annat sätt som AI används i konstruktionsförloppsrapportering är genom analys av sensordata. Sensorer kan installeras på byggutrustning, material och strukturer för att samla in data om olika aspekter av konstruktionens framsteg, såsom temperatur, luftfuktighet och vibrationer.
  • Maskininlärningsalgoritmer kan användas för att analysera dessa data och ge insikter i konstruktionens framsteg, samt identifiera potentiella problem som måste åtgärdas.
  • AI-tekniker har potentialen att revolutionera rapportering av byggframsteg genom att tillhandahålla realtidsdata och insikter om byggframsteg.
  • Genom att utnyttja AI-teknologier som datorseende och maskininlärning kan byggföretag förbättra effektiviteten i sin verksamhet och minska risken för förseningar och kostnadsöverskridanden.

Slutsats

Sammanfattningsvis har AI flera fördelar för att spåra byggframsteg, inklusive förbättrad precision och effektivitet, förbättrad kommunikation och transparens och en minskning av tid och kostnader förknippade med manuell spårning och rapportering. Övervakning av konstruktionsförlopp kan förändras och projektledning kan förbättras genom att integrera flera datakällor, använda AI-algoritmer och modeller och använda standardiserade datainsamlings- och bearbetningstekniker.