Küresel olarak, bireyler ve işletmeler inşaatla ilgili faaliyetlere yılda 10 trilyon doların üzerinde harcama yapıyor ve bunun 2023'e kadar %4,2 oranında büyümeye devam etmesi bekleniyor.
İnşaatta yapay zeka, oyuncuların aşağıdakiler dahil olmak üzere proje yaşam döngüleri boyunca değer elde etmelerine yardımcı olma potansiyeline sahiptir: Tasarım, teklif verme ve finansman; tedarik ve inşaat; operasyonlar ve varlık yönetimi; ve iş modeli dönüşümü. İnşaatta yapay zeka, endüstrinin bir bütün olarak güvenlik endişeleri, işgücü kıtlıkları ve maliyet ve program aşımları dahil olmak üzere en can sıkıcı zorluklarımızdan bazılarının üstesinden gelmesine yardımcı oluyor.
Pazara giriş engelleri giderek azaldıkça ve yapay zeka, makine öğrenimi (ML) ve analitikteki gelişmeler hızlandıkça, yapay zekanın (ve yapay zekaya yönlendirilen kaynakların tahsisinin) önümüzdeki yıllarda inşaatta daha önemli bir rol oynamasını bekleyebilirsiniz.
Yapay zekanın inşaatta nasıl kullanıldığını ve yapay zekayı inşaatta kullanmanın 10 temel faydasını anlamak için okumaya devam edin.
İnşaatta Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Nedir?
Yapay zeka (AI), bir makinenin problem çözme, örüntü tanıma ve öğrenme gibi insan bilişsel işlevlerini ne zaman taklit ettiğini açıklamak için toplu bir terimdir. Makine öğrenimi, yapay zekanın bir alt kümesidir. Makine öğrenimi, bilgisayar sistemlerine açıkça programlanmadan verilerden "öğrenme" yeteneği vermek için istatistiksel teknikleri kullanan bir yapay zeka alanıdır. Bir makine, daha fazla veriye maruz kaldıkça anlama ve içgörü sağlamada daha iyi hale gelir.
İnşaatta uygulandığı gibi, 'sorular' ve algoritmalar önemli ölçüde daha karmaşık hale geliyor. Örneğin, bir makine öğrenimi programı, zamanlama risklerini erken belirlemek için bir derecelendirme planındaki ilerlemeyi izleyebilir ve değerlendirebilir. Algoritmalar, bir risk puanı oluşturmak ve bildirimlerin yapılması gerekip gerekmediğini belirlemek için kesme ve doldurma hacmi ölçümleri, makine çalışma süresi ve duruş süresi, hava durumu modelleri, önceki projeler veya herhangi bir sayıda girdi hakkında 'sorular sorabilir'.
1. Maliyet aşımlarını önleyin
Çoğu mega proje, en iyi proje ekiplerini istihdam etmesine rağmen bütçeyi aşıyor. Proje büyüklüğü, sözleşme türü ve proje yöneticilerinin yetkinlik düzeyi gibi faktörlere dayalı olarak maliyet aşımlarını tahmin etmek için projelerde Yapay Sinir Ağları kullanılır. Planlanan başlangıç ve bitiş tarihleri gibi geçmiş veriler, gelecekteki projeler için gerçekçi zaman çizelgeleri öngörmek için tahmine dayalı modeller tarafından kullanılır. AI, personelin becerilerini ve bilgilerini hızla geliştirmelerine yardımcı olan gerçek yaşam eğitim materyallerine uzaktan erişmesine yardımcı olur. Bu, yeni kaynakların projelere dahil edilmesi için geçen süreyi azaltır. Sonuç olarak, proje teslimi hızlandırılır.
2. Üretken tasarım yoluyla binaların daha iyi tasarımı için yapay zeka kullanın
Bina Bilgi Modellemesi, mimari, mühendislik ve inşaat uzmanlarına binaları ve altyapıyı verimli bir şekilde planlamak, tasarlamak, inşa etmek ve yönetmek için içgörüler sağlayan 3D model tabanlı bir süreçtir. Bir projenin inşaatını planlamak ve tasarlamak için, 3D modellerin mimari, mühendislik, mekanik, elektrik ve sıhhi tesisat planlarını ve ilgili ekiplerin faaliyet sırasını dikkate alması gerekir. Buradaki zorluk, alt takımlardan farklı modellerin birbiriyle çakışmamasını sağlamaktır.
Sektör, yeniden çalışmayı önlemek için farklı ekipler tarafından oluşturulan farklı modeller arasındaki çakışmaları belirlemek ve azaltmak için yapay zeka destekli üretken tasarım biçiminde makine öğrenimini kullanır. Bir çözümün tüm varyasyonlarını keşfetmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanan ve tasarım alternatifleri üreten bir yazılım var. Bir kullanıcı modelde gereksinimleri belirlediğinde, üretken tasarım yazılımı kısıtlamalar için optimize edilmiş 3D modeller oluşturur ve ideal model bulunana kadar her yinelemeden öğrenir.
3. Risk azaltma
Her inşaat projesinin kalite, güvenlik, zaman ve maliyet riski gibi birçok biçimde ortaya çıkan bazı riskleri vardır. Proje ne kadar büyükse, şantiyelerde paralel olarak farklı ticaretlerde çalışan birden fazla alt yüklenici olduğundan risk o kadar fazladır. Bugün, genel yüklenicilerin şantiyedeki riski izlemek ve önceliklendirmek için kullandıkları yapay zeka ve makine öğrenimi çözümleri vardır, böylece proje ekibi sınırlı zamanlarını ve kaynaklarını en büyük risk faktörlerine odaklayabilir. AI (yapay zeka), sorunlara otomatik olarak öncelik atamak için kullanılır. Taşeronlar bir risk puanına göre derecelendirilir, böylece inşaat yöneticileri riski azaltmak için yüksek riskli ekiplerle yakın çalışabilir.
4. Proje planlaması
Bir inşaat bilgi şirketi, geç ve bütçeyi aşan inşaat projelerini çözmenin anahtarının robotlarının ve yapay zekasının elinde olduğu vaadiyle 2017 yılında faaliyete geçti. Şirket, şantiyelerin 3D taramalarını otonom olarak yakalamak için robotları kullanıyor ve ardından bu verileri farklı alt projelerin ne kadar uzakta olduğunu sınıflandıran derin bir sinir ağına besliyor. İşler yolunda gitmiyorsa, yönetim ekibi küçük sorunları büyük sorunlar haline gelmeden önce ele almak için devreye girebilir. Geleceğin algoritmaları, “pekiştirmeli öğrenme” olarak bilinen bir yapay zeka tekniği kullanacak. Bu teknik, algoritmaların deneme yanılma yoluyla öğrenmesini sağlar. Benzer projelere dayalı sonsuz kombinasyonları ve alternatifleri değerlendirebilir. En iyi yolu optimize ettiği ve zamanla kendini düzelttiği için proje planlamasına yardımcı olur.
5. AI, iş sahalarını daha üretken hale getirir
Beton dökme, duvar örme, kaynak yapma ve yıkım gibi tekrarlayan görevleri insan emsallerinden daha verimli bir şekilde gerçekleştirmek için kendi kendini süren inşaat makineleri sunmaya başlayan şirketler var. Kazı ve hazırlık çalışmaları, bir insan programcı yardımıyla tam spesifikasyonlara göre bir şantiye hazırlayabilen otonom veya yarı otonom buldozerler tarafından gerçekleştiriliyor. Bu projeyi tamamlamak için gereken toplam süreyi azaltır. Proje yöneticileri ayrıca şantiye çalışmalarını gerçek zamanlı olarak takip edebilir. Çalışan üretkenliğini ve prosedürlere uygunluğunu değerlendirmek için yüz tanıma, yerinde kameralar ve benzer teknolojileri kullanırlar.
6. İnşaat güvenliği için yapay zeka
İnşaat işçileri, diğer işçilerden beş kat daha sık iş başında ölüyorlar. OSHA'ya göre, inşaat sektöründe özel sektör ölümlerinin (otoyol çarpışmaları hariç) önde gelen nedenleri düşmeler, ardından bir cisme çarpma, elektrik çarpması ve kaptırma/arada kalma idi. Boston merkezli bir inşaat teknolojisi şirketi, iş sahalarından gelen fotoğrafları analiz eden, koruyucu ekipman giymeyen işçiler gibi güvenlik tehlikelerini tarayan ve görüntüleri kaza kayıtlarıyla ilişkilendiren bir algoritma oluşturuyor. Şirket, yüksek bir tehdit tespit edildiğinde güvenlik brifinglerinin düzenlenebilmesi için projeler için potansiyel olarak risk derecelendirmelerini hesaplayabileceğini söylüyor. Hatta 2020'de COVID-19 uyumluluğuna dayalı olarak her ABD eyaleti için güvenlik puanlarını sıralamaya ve yayınlamaya başladı.
7. Yapay zeka, işgücü kıtlıklarını tespit edecek
İş gücü sıkıntısı ve endüstrinin düşük verimliliğini artırma arzusu, inşaat firmalarını yapay zeka ve veri bilimine yatırım yapmaya zorluyor. 2017 McKinsey raporu, inşaat firmalarının gerçek zamanlı veri analizi yoluyla üretkenliği yüzde 50'ye kadar artırabileceğini söylüyor. İnşaat şirketleri, iş gücü ve makinelerin işler arasında dağılımını daha iyi planlamak için yapay zeka ve makine öğrenimini kullanmaya başlıyor.
İşin ilerlemesini ve işçilerin ve ekipmanın konumunu sürekli olarak değerlendiren bir robot, proje yöneticilerinin hangi iş sahalarının projeyi zamanında tamamlamak için yeterli işçi ve ekipmana sahip olduğunu ve hangilerinin ek işgücünün konuşlandırılabileceğinin gerisinde kalabileceğini anında söylemesini sağlar.
Spot the Dog gibi yapay zeka destekli bir robot, ilerlemeyi izlemek için her gece bir şantiyeyi otonom olarak tarayabilir ve bu da Mortenson gibi büyük bir müteahhitin vasıflı işgücünün yetersiz olduğu uzak bölgelerde daha fazla iş yapmasını mümkün kılar.
8. Saha dışı inşaat
İnşaat şirketleri, bir binanın bileşenlerini bir araya getiren ve daha sonra yerinde insan işçiler tarafından bir araya getirilen otonom robotların görev yaptığı tesis dışı fabrikalara giderek daha fazla güveniyor. Duvarlar gibi yapılar, otonom makineler tarafından insanlardan daha verimli bir şekilde montaj hattı tarzında tamamlanabilir ve bu da yapı bir araya getirildiğinde insan işçilerinin sıhhi tesisat, HVAC ve elektrik sistemleri gibi detay çalışmalarını bitirmesine izin verir.
9. Yapay zeka ve inşaatta büyük veri
Her gün çok büyük miktarda verinin oluşturulduğu bir zamanda, yapay zeka sistemleri her gün öğrenmek ve geliştirmek için sonsuz miktarda veriye maruz kalıyor. Her iş sahası, yapay zeka için potansiyel bir veri kaynağı haline gelir. Mobil cihazlardan, drone videolarından, güvenlik sensörlerinden, bina bilgi modellemesinden ve diğerlerinden çekilen görüntülerden elde edilen veriler bir bilgi havuzu haline geldi. Bu, inşaat sektörü profesyonellerine ve müşterilere, yapay zeka ve makine öğrenimi sistemlerinin yardımıyla verilerden elde edilen içgörüleri analiz etme ve bunlardan yararlanma fırsatı sunar.
10. İnşaat sonrası için yapay zeka
Bina yöneticileri, inşaat tamamlandıktan çok sonra yapay zekayı kullanabilir. Gelişmiş analitik ve yapay zeka destekli algoritmalar, sensörler, insansız hava araçları ve diğer kablosuz teknolojiler aracılığıyla bir yapı hakkında bilgi toplayarak bir binanın, köprünün, yolların ve yapılı çevredeki hemen hemen her şeyin işleyişi ve performansı hakkında değerli bilgiler elde eder. Bu, AI'nın gelişen sorunları izlemek, önleyici bakımın ne zaman yapılması gerektiğini belirlemek ve hatta optimum güvenlik ve emniyet için insan davranışını yönlendirmek için kullanılabileceği anlamına gelir.
Yorumlar
Henüz yorum yapılmadı