Цифровая трансформация бизнес- и технологических процессов в строительстве наиболее слабо выражена по сравнению с другими отраслями. Это обусловлено проектной деятельностью строительных организаций, в ходе которой данные необходимые для цифровой трансформации не накапливаются непрерывно, а могут быть собраны на разных этапах реализации проекта в период его выполнения. Данные с датчиков безопасности, информационные модели зданий, изображения и видеоматериалы со строительных площадок являются отправной точкой для цифровой трансформации строительной отрасли.
Заинтересованность финансовых структур в контроле за инвестициями и крупных игроков строительного рынка в контроле и повышении качества работы субподрядчиков заставляет строительные компании двигаться в сторону цифровой трансформации бизнеса, то есть активно оцифровывать и накапливать имеющиеся данные с целью дальнейшего применения алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для оптимизации процесса строительства на всех этапах от проектирования и контроля качества до безопасности и оптимизации сроков и бюджетов.
Что нам стоит дом построить?
По данным исследований McKinsey Global Institute за 2017 год, менее 16% компаний в сфере строительства и производства стройматериалов используют так или иначе технологии искусственного интеллекта, и в ближайшие 3 года ожидается рост расходов на внедрение решений ИИ в данном секторе экономики на менее чем 2%.
На данный момент наряду с общевостребованными межотраслевыми задачами, успешно решаемыми алгоритмами машинного обучения такими как финансовое моделирование, планирование бюджетов и сроков производства, оценка активов и рисков, оптимизация процессов закупок и логистики, обработка текстовых и голосовых сообщений на стадии продаж и согласования документов, можно выделить ряд специфических областей применения машинного обучения и искусственного интеллекта: планирование и дизайн, безопасность, а также мониторинг и обслуживание строительного объекта.
В области планирования и дизайна наряду с системами 3D моделирования разработаны программы, позволяющие проектировать одновременно с конструкцией здания его внутреннюю электротехническую инфраструктуру с учетом сроков выполнения работ на каждом этапе строительства и всех возможных параметров здания. Такое комплексное автоматическое проектирование достигается с помощью генеративного проектирования, в котором программное обеспечение использует машинное обучение для изучения всех возможных вариантов размещения инфраструктурных объектов, быстро генерируя альтернативные проекты и проверяя их совместимость с учетом сроков работ по каждому объекту и архитектуры здания. Любые изменения в ходе процесса согласования могут быть оперативно внесены в проект, поэтому генеративный дизайн может также повысить эффективность процесса разработки проекта, улучшить планирование и координацию между заинтересованными сторонами.
О безопасности и не только
Строительная отрасль и строительные площадки являются наиболее травмоопасными, поэтому контроль за безопасностью обслуживающего персонала, а также мониторинг и прогноз рисков
Мониторинг и обслуживание строительного объекта может проводится как на стадии уже сданного в эксплуатацию объекта, так и на стадии строительства. Уже разработаны системы управления коммерческими и офисными зданиями по типу «умного» дома, предоставляющие работникам внутри здания устанавливать комфортную температуру и освещенность в офисе, что позволяет экономить энергозатраты для арендодателя. Контроль за процессом строительства в режиме реального времени может осуществляться при помощи дронов, роботов и алгоритмов машинного обучения, позволяющих производить оценку готовности каждого архитектурного и технического компонента строительного объекта и сокращать цикл и сроки на принятие решений о корректировке плана строительства. Отдельной сферой применения машинного обучения и искусственного интеллекта может в будущем стать применение автономных транспортных средств, управляемой удаленно людьми при помощи отслеживания всей строительной площадки, взаимодействия техники и объектов в режиме реального времени.
Камни преткновения
Стоит отметить некоторые ограничивающие факторы для успешной разработки и применения систем искусственного интеллекта в строительстве. Уже сейчас в строительной отрасли есть достаточно много
Естественным ограничивающим фактором для применения искусственного интеллекта в строительстве является сложность и уникальность каждого строительного объекта. Искусственный интеллект не является моделью естественного человеческого интеллекта, поэтому искусственный интеллект помогает людям, но не заменяет их, особенно в строительстве, где каждый проект уникален и зависит от многих внешних факторов, учесть которые и оперативно обрабатывать сложно даже самой совершенной информационной системе.
Дополнительным ограничивающим фактором для внедрения искусственного интеллекта является стоимость. Использование автономных транспортных средств и робототехники может увеличить количество сданных в эксплуатацию строительных объектов, но цена их при этом будет выше. Капитальные вложения в оборудование нового поколения наряду с инвестициями в разработку систем управления на основе искусственного интеллекта представляют собой крупные авансовые инвестиции, что может оказаться нецелесообразным для многих компаний в отрасли, которые тратят только 1% дохода на совершенствование технологического процесса строительства. Таким образом, преимущества от внедрения систем искусственного интеллекта в будущем смогут получить только достаточно крупные и развитые строительные компании.
Несмотря на упомянутые ограничения, машинное обучение и искусственный интеллект обладают неограниченным потенциалом применения в строительной отрасли. Внедрение автономной строительной техники, роботов и систем генеративного проектирования позволит повысить эффективность строительства, безопасность и качество. Вместе с тем, для реализации в строительстве потенциала больших данных через алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта необходимо накопление критической массы данных по различным строительным проектам и интеграция различных информационных систем строительных компаний. Но без четкого
