建設における人工知能 (AI) は、ツールにテクノロジーを追加するだけでなく、データを使用して情報に基づいた意思決定を行い、コストの削減や安全性の向上などに役立ちます。AI の分析能力は人間の能力を超えていることが多く、人を圧倒するようなデータセットを調べる手段を提供します。建設業界にとって、ビッグデータとAIを使用することで競争力を高めることができます。

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• 建設における人工知能の例
• 建設における AI の利点

AI は、データを使用してプロセスについて学習し、情報に基づいた予測や選択を行うため、他のコンピューターベースのオプションとは一線を画しています。この学習機能は、基本的な計算のみを行うコンピューター プログラムと AI を区別するものです。自己教育を通じて、AI システムは、企業が使用すればするほど、企業とその業務についてより賢くなります。建設で AI を使用することによるメリットは、多くの場合、時間の経過とともに増加します。

AIで未来が到来しました。機械学習のアプリケーションはすでにいくつか存在し、近い将来に展開する準備ができているアプリケーションもあります。時間が経つにつれて、企業が建設プロジェクトや作業現場で AI を活用する方法が増えるにつれて、AI の産業用途が増えるでしょう。

1. ビルディングインフォメーションモデリング(BIM)

ビルディング インフォメーション モデリング (BIM) は、建築計画の 3 次元バージョンを構築するだけではありません。このタイプのモデリングでは、設計者、建築家、エンジニアなどからの情報を使用して、建設中の建物の仮想複製を作成します。

複数のチームが同じ建設プロジェクトに取り組む場合の懸念の 1 つは、設計が競合する可能性があることです。最も洗練された形式のBIMでは、すべてのユーザーが同じプロジェクトにアクセスして、チームのニーズに応じて変更を加えることができます。この単一の建物設計により、変更ややり直しの時間が短縮されます。AI と BIM が連携して複数の建物バージョンを作成し、さまざまな設計の中から最適な妥協点を見つけることができます。

最も複雑なBIMバージョンは、計画からの情報を、材料費やタイムラインなどのプロジェクトデータと組み合わせます。このアプローチにより、あなたとあなたのチームは、プロジェクトのタイムライン、コスト見積もり、建物の持続可能性を予測する機能を作成できます。プロセスの早い段階でこれらの要素を変更すると、チームはコストやエネルギー効率などの最終構造をより適切に最適化できます。より正確なタイムラインとプロジェクト見積もりにより、この AI アプリケーションを使用する人にとって投資する価値があります。

2. プロジェクト計画におけるビッグデータの活用

AIが得意とする分野は、大量の情報を使って建設業の変化を知ることです。ビッグデータとは、人間だけで整理するのにかなりの時間を必要とする膨大な量の情報を指します。AI を搭載したコンピューターは、この情報を分析し、そこから学習して、非常に正確なプロジェクト計画の意思決定を行うことができます。

人工ニューラル ネットワークを実装することで、AI システムは非常に正確なプロジェクトの予算とスケジュールを作成できます。人工ニューラル ネットワークは、AI システムが提供されたデータに基づいて状況を学習するのに役立ちます。したがって、これらを建設に使用するシステムは、材料費、インフレ率、人件費などを含む以前のプロジェクトから予算を取得して、将来の作業の予算やスケジュールがどのようなものになるかを予測できます。

AI 学習は、プロジェクトのコスト見積もりの計画に長年携わってきた人の経験に似ています。ただし、AI は、さまざまなプロジェクト シナリオを実行して、潜在的な変更注文、計画外の遅延、または供給の問題を考慮することで、人間の能力を超えることができます。これらの潜在的な問題を予算に統合することで、AI は建設チームが隠れたコストや超過を回避するのに役立ちます。

3. AI とサイト セキュリティの統合

高価な工具、建築資材、機器を使用する場合、サイトのセキュリティは不可欠です。AI を監視カメラと統合することで、カメラやモーション センサーのみを使用するよりもサイトの安全性を高めることができます。

AI システムはカメラを監視し、人や状況を認識できます。現場のセキュリティのために、AI 対応システムは建設現場を一晩監視し、現場で権限のない人間を追跡した場合に警報を鳴らすことができます。古いセキュリティ オプションでは、モーション センサーを使用してアラームをトリガーする場合がありますが、これらは風に吹かれた破片、野良犬、鳥によってつまずく可能性があります。AI はカメラ上の人物を認識し、センサーをトリガーしたかどうかを判断するのに役立ちます。その後、システムは当局またはサイト管理者に警告することができます。

より安全なサイトでは、材料の損失や構造的損傷の可能性が低くなります。破壊行為や盗難の心配が少なくなるため、プロジェクトは予定どおりに予算内で完了する可能性が高くなります。

AI システムは、休憩を取ったり、監視カメラから離れたりする必要はありません。携帯電話やその他のモバイル デバイスにアラートを送信することで、現場の作業員と直接接続しています。AI 顔認識により、AI システムが監視し、危険な建設現場の慣行を示す個人にアラートを送信することもできます。より安全に作業するために慣行を再評価するようリマインダーすることで、現場の個人は事故を回避できます。

4. 現場でのリアルタイム トラフィックの追跡とリダイレクト

現場の交通規制は安全性に直接影響します。AI システムは、構造物やその他の機器との衝突の可能性をオペレーターに警告できます。AI は、人間が操作する機器、人、その他の障害物の周りで自動運転車を誘導することもできます。

AI は、人々が現場でどのように移動するかを時間の経過とともに学習し、スケジューリングを最適化して作業員の混雑を軽減するのに役立ちます。交通の流れをより適切に制御することで、建設現場の個人はより効率的に移動し、作業の遅延、怪我、または必要な機械の損傷を引き起こす可能性のある衝突を回避できます。

5. 自動運転車

自動運転機器やドローンなどの自動運転車は、建設現場で重要な役割を果たすことができます。ドローンは現場の鳥瞰図を提供し、自動運転車はできるだけ多くの人間のオペレーターの必要性を軽減します。AI システムは、センサー、機器、カメラからのデータを使用して、自動運転土木車やその他の機器を安全に動作させることができます。自動運転車を可能にするのと同じシステムで、建設現場での自律走行を可能にすることができます。

ドローンから収集された情報は、地上レベルとは異なる視点からプロジェクトの進捗状況に関するソフトウェア データを提供することで、AI システムが将来の建築プロジェクトを最適化するのに役立ちます。

6. オフサイト自律型プレハブコンポーネント

多くの建設プロジェクトでは、建築プロセスをスピードアップするためにプレハブコンポーネントが使用されています。AI システムはこれらの部品の建設をオフサイトで監督し、人間の専門家が建設現場での熟練した作業を担当します。完成すると、メーカーはオフサイトで生産されたコンポーネントを作業現場に出荷し、そこで熟練労働者がそれらを組み立てます。電気、HVAC、配管、その他のサービスなど、これらのプロジェクトの最後の仕上げには依然として人間の作業員が必要です。

AI が監視するオフサイト製造と人間の現場の専門知識を組み合わせることで、建設に必要な時間が短縮され、現場での余分な労働力の必要性が減ります。

7. 予知保全

土木機、クレーン、発電機セットなどの建設機械は、動作を最適化するために定期的なメンテナンスが必要です。これらのシステムが常に期待どおりに機能するようにする方法の 1 つは、適切にメンテナンスされた新品同様の機器を常に現場に提供するレンタルです。機器を正常に動作させるもう 1 つの方法は、AI 対応の予知保全です。

予知保全では、設定された時間間隔でデバイスを保守する必要がある定期メンテナンスの代わりに、センサーと機器のパフォーマンスを使用して、機器の最適な保守時間を決定します。AI は、機器の性能とセンサー データに関する重要な情報を機械の動作に関連付け、メンテナンスのタイミングをよりスマートに予測します。予防メンテナンスにより、機械の効率的な稼働が維持され、貴重な作業時間も消費される部品交換や修理のコストが最小限に抑えられます。

AI を建設プロジェクトに統合すると、他のハイテク ソリューションを使用するのと同じ利点がいくつかありますが、ほとんどのテクノロジーが提供するよりも強化された計画が得られます。長期計画を作成する場合でも、複数の設計オプションを視覚化する場合でも、AI は建設ビジネスにタスクを完了するためのより迅速かつ正確な方法を提供します。

1. コスト超過の削減

AI を使用すると、過去のプロジェクトとそれに関連するコストを分析できます。AI のアルゴリズムは、材料や人件費を含む将来のプロジェクトのコストをより適切に予測するために、長年にわたる労働力、材料、プロジェクト範囲の増加を考慮します。最初からより正確な価格設定を行うことで、企業は隠れたコスト、インフレ、労働賃金の上昇によって引き起こされる問題を回避できます。より正確で情報に基づいたプロジェクト見積もりから始めると、プロジェクトの予算を超える可能性が低くなります。

AI は、天候、サプライ チェーンの問題、その他の原因によるプロジェクトの遅延の可能性を予測することで、コスト超過を削減することもできます。これらの遅延の計画をプロジェクトの見積もりに統合することで、ジョブのより正確な低コストと高コストを得ることができます。この範囲により、計画が容易になり、予算を超える可能性が低くなります。

2. 現場の安全性の向上

AI が労働者の操作を監視すると、危険な行動を発見した場合にアラートを送信できます。これを行うために、システムはビデオ監視と写真から情報を取得して、特定の現場で最も危険な状態を示す兆候を学習する場合があります。AI はレポートをまとめて現場管理者に送信し、現場管理者はこれらの懸念に対処するために安全ブリーフィングを調整できます。

たとえば、転倒は建設現場での死亡原因のトップ です。AI はサイトの防犯カメラからの映像を分析し、その情報を危険な行為の画像と比較できます。次に、システムは、収集されたデータに基づいて、労働者が転倒や同様の危険から身を守っていない問題を発見した場合、監督者に通知します。

現場での安全には、機器や動き回る人の慎重な調整も必要です。AI はビデオやセンサーを使用して、安全な移動について学習し、経路を最適化して、商品、人、機器の流れを最大化できます。これにより、現場の安全性と生産性の両方が向上し、建設作業員に利益をもたらします。

3. 現場の生産性の向上

より生産性の高い建設プロジェクトは、安全で非生産的な現場よりも、当初の予算とスケジュールに近づけて完了する傾向があります。AI は、労働者の安全を守るために使用するのと同じテクノロジーを使用して、労働者も仕事に集中できるようにすることで、最も厳格な現場管理者よりもさらに生産性を向上させるのに役立ちます。AI はダウンタイムを削減することで、高レベルの生産性を維持し、プロジェクト コストを削減するのに役立ちます。

自動化された機械や自動プロセスを制御することで、AI は熟練した人間の作業者から単調な作業の一部を引き継ぐことができます。労働者を最も得意な仕事に割り当て、残りの自動化操作を AI に制御させることで、すべてが可能な限り最も効率的かつ合理化された方法で行われます。

AI はまた、収集した情報を取得し、追加の監視のために人間のオペレーターに送信します。オペレーターは、現場の内外で作業し、モバイル デバイスまたはコンピューターで生産性に関する最新情報を入手し、その情報を使用して現場の作業員と話し、作業上の問題に対処したり、必要に応じてガイダンスを提供したりすることができます。サイトマネージャーは、習慣パターンを追跡して、より的を絞った情報に基づいたサイト計画とトレーニングプログラムを作成できます。

4. 建物設計の最適化

建物は、設計段階で複数の反復を経ることができます。美観、エネルギー効率、コストの最適なバランスを見つけるために、AI は以前の建築計画のデータに基づいて複数のシナリオを実行できます。AI が作成する計画は、プロジェクト マネージャーに設計の 3 次元ウォークスルーを提供できます。建築家やデザイナーは、建物内を仮想的に歩き回ることで、潜在的な問題を特定したり、変更を加える場所を選択したりできます。

プロセスの早い段階で問題を見つけたり、変更する必要がある変更を特定したりすることで、それらの変更を行うためのコストが削減されます。建設中まで変更指示を要求するのを待つと、プロジェクトの遅延とコストが増加する可能性があります。

AI は、他の建築設計プログラムではできないこと、つまり建設作業員が物理的な構造を変更したり、新しいコンポーネントを追加したりすると、これらの計画をリアルタイムで更新することができます。この入力により、AI は建物の運用を分析し、問題を探すことができ、設計チームは他の問題に集中できます。

5. 人手不足問題への対応

労働力不足は、需要の増加と、建設業界への意欲的または熟練した人材の不足から生じています。2021年の予測によると、この部門は増大する労働需要を満たすために、2年間でさらに100万人の労働者 を雇用 する必要がある。この問題を軽減するために、多くの建設会社がハイテク ソリューションを模索してきました。AI は、最適な自動化機器や車両のオプションを予測し、現場で調整するのに役立ちます。

AIは、監視とより慎重な現場管理を通じて生産性を向上させることで、建設会社の労働者をより有効に活用します。AI の安全性チェックを受ける自動運転車は、複数の人間のオペレーターの必要性を減らし、業界の労働力不足の負担をいくらか軽減することもできます。

6. より良いスケジュールの作成

現場のスケジューリングを改善することで、現場の生産性が最適化され、ベンダー、下請け業者、作業員が一度に現場に集まることによる遅延を防ぐことができます。AI はスケジュールを調整して効率を最大化することで、コストのかかる作業の遅延を防ぐことができます。労働者は、他の人の周りで働く必要がなくなるため、より良く、より安全に仕事をすることができます。

AI が支援できるもう 1 つのスケジュールは、機器のレンタルです。機器をレンタルすることを選択すると、必要なときに機械を現場に持ち込むことが容易になります。建設会社は、レンタル機器の年間保管や維持について心配する必要はありません。このオプションから最大限のメリットを得るために、AI システムは以前の作業データを使用して、サイト マネージャーが特定の機械、工具、または機器をレンタルする必要がある正確な期間を決定できます。必要な時間だけギアをレンタルすることで、建設作業員はコストとコミットメントを低く抑えながら、最高のパフォーマンスを発揮する製品を使用するというメリットを得ることができます。

7. サプライチェーンの合理化

サプライチェーンには、システムを最大限に活用するために分析が必要な複数の情報源があります。AI は、ベンダーと供給の可用性に関するデータを使用して、プロジェクトの資材取得を合理化できます。たとえば、AI は需要と供給に関する情報を分析し、建設プロジェクトの資材を注文するのに最適な時期を選択して、遅延を減らしたり、コストを削減したりすることができ、予算やスケジュールが限られている場合に特に便利な機能です。

AI は、最も必要なときに建設現場への資材到着を調整するために、いつ注文するかを予測することもできます。このセカンダリアプリケーションはサプライチェーンを最適化し、建設資材のための余分な保管スペースがない現場や、資材を必要とするプロジェクトの部分が始まるまで現場への資材到着を遅らせるジャストインタイムビルディングの実践に取り組みたい現場に最適です。このオプションを使用すると、作業員は注文の変更に適応したり、建設段階で遅延が発生した場合に柔軟に対応したりできます。

8. 機器のメンテナンスにかかる費用の節約

AI 対応の予知保全による機器メンテナンスは、施設やチームのコストを節約できます。機器が故障したり、非効率的に動作し始めたりするまで待つと、現場で人件費、給与費、燃料費などの時間とリソースが無駄になります。メンテナンスクルーは、故障した機器を修理するために現場に来る必要があります。修理が 1 日で完了しない限り、現場管理者は交換用機器を注文する必要がある場合があります。

予知保全により、現場でのすべての機器のサービスが可能な限り最も効率的な方法で行われます。不必要な整備を受けたり、故障するまで待ってメンテナンスを受けたりする機器はありません。不必要なメンテナンスを避けることで、修理担当者は他の作業に取り組むことができます。予知保全により、機器は修理が必要になるまでに予定されたサービスよりも長く稼働し、貴重な機械や設備を現場に長く置いておくことができます。

9. セキュリティと安全性を高めた現場の保護

AI システムにより、現場のセキュリティと安全性が向上します。これらのシステムは、日中は監視カメラを使用して安全上の問題を監視し、夜間は同じ景色を使用して現場を犯罪行為から保護します。AI システムは、人間のスーパーバイザーやセキュリティ担当者を強化することでセキュリティを向上させることができます。

AI は、承認された安全対策を使用していない個人をマネージャーに警告し、誰かが怪我をする前に従業員の行動を迅速に方向転換します。AI はお気に入りを演じたり、偏見を抱いたりすることはできないため、現場全体で従業員を管理および規律するための公平かつ効果的な方法を提供します。

より安全で安全な建設現場は、良好な安全記録を示せる請負業者に利益をもたらします。安全な現場は、工具や機器の盗難、破壊行為、物的損害や怪我など、プロジェクトの時間と材料を無駄にする可能性のあるコストのかかる問題の可能性を減らします。

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建設現場で機器、工具、アタッチメントをレンタルする場合、投資する前にテクノロジーを試す機会があり、お金に見合った最大の価値が得られ、次のプロジェクトに必要なトレーニングと労力を明確に把握できます。設備のメンテナンスも含まれます。

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