건설이 AI의 도움으로 미래를 구축한다

오늘날의 건설 현장은 테라바이트 단위의 데이터를 생성하며, 이는 대부분 라이브 이미지와 비디오에서 나온 것으로 거의 모든 현장에서 어떤 형태로든 사용된다.

건설 현장의 카메라는 안전, 보안, 진행 상황 모니터링을 위해 중요하며, 현장은 하나 또는 두 개의 카메라에서부터 전체 카메라 플릿까지 사용한다. 주변을 모니터링하거나, 작업 상태를 업데이트하거나, 중요한 사건을 문서화하기 위해 사용할 수 있으며, 하루의 모든 순간에 데이터를 캡처한다.

불행히도, 이러한 시각적 데이터가 전체 용량으로 사용되지 않고 있으며, 이는 계약자, 현장 관리자, 프로젝트 관리자 및 건설 팀의 다른 구성원에게 손실된 기회이다. AI 기반의 건설 현장 지능은 이를 변경하고 있다. 산업은 AI가 “시각적 데이터”와 “현실 캡처”를 “건설 현장 지능”과 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 데 구체적인 영향을 미칠 수 있는 인프라가 구축된 수준으로 성숙했다. 다음은 그 방법이다.

건설 현장의 추가적인 눈으로서의 AI: 많은 건설 리더는 수십 마일 떨어진 여러 현장을 감독한다. 각 현장의 가시성을 유지하고 하루에 시간을 우선순위로 하는 것이 어려운 경우가 많다. 카메라는 이러한 모든 정보를 캡처하며, 이는 모바일폰이나 웹 브라우저를 통해 볼 수 있다. 그러나, 노동자들은 하루 종일 귀중한 데이터 포인트를 모두 거르며 시간을 할애할 수 없다.

AI는 중요한 사건을 자동으로 검색하고, 가장 중요한 데이터 포인트를 식별함으로써 노동자들에게 안도감을 제공한다. 시각적 데이터를 저장하는 소프트웨어 플랫폼은 이제 PPE 기어, 재료 저장소, 차량 이동과 같은 특정 건설 활동을 자동으로 레이블링하고 파일링하기 위해 훈련된 AI를 활용할 수 있다. 일부 플랫폼은 월별로 더 많은 것을 학습함으로써 수백 개의 관련 식별을 수행할 수 있다. 이는 계약자가 가장 큰 영향을 미치는 데이터 포인트를 빠르게 검색하거나 즉시 주의가 필요한 상황을 식별할 수 있도록 ermöglicht.

문서화, 검증, 보고 도구로서의 AI: 계약자들은 생산성 격차를 메우려고 노력하면서도, 더 엄격하고 정형화된 문서화 및 보고 요구 사항에 직면하여, 높은 터치 작업으로부터 시간을 빼앗기고 있다. 계약자들은 진행 상황과 예정된 워크플로를 추적하는 간단한 방법이 필요하다. 둘 다 정확한 일정과 달러를 잠금 해제하는 데 중요하다.

AI의 도입으로 이것이 더 쉬워졌다. 검색 매개변수를 설정하고, 알림을 설정하면 정보 다운로드가 자동화되고, 계약자의 주머니나 데스크톱에 빠르게 들어간다. 건설 현장 지능 플랫폼은 정확한 보고서를 자동화하여, 건설 현장의 주요 사건에 대한 한 번의 클릭으로 공유 가능한 요약을 제공한다. 자동으로 태그付け되고 보고된 시각적 데이터를 끌고 떨어짐으로써, 일정표를 검증하는 것이 훨씬 더 간단해진다. 예를 들어, 콘크리트 공정이 예정된 시간에, 그리고 품질로 진행되었는지 확인할 수 있다. 건설자 보험 위험 청구를 제출해야 하는 경우도 있다.

또한, 프로젝트 관리 플랫폼에 건설 현장 관리 솔루션을 통합하여, 시각적 검출이 자동으로 문서화되고, 프로젝트가 완료된 것을 스케줄링에 대하여 표시하는 기능이 있다. 이는 계약자가 기술 스프롤을 제한하고, 하루 종일 몇 개의 통합 디지털 터치 포인트만 사용하려고 할 때, 게임 체인저이다.

확장력으로서의 AI: 계약자들은 “AI”를 원하지 않는다. 그들은 더 안전하고, 더 보안이 되고, 더 성공적인 빌드를 지원하는, 더 예측 가능하고 생산적인 일일 작업을 지원하는, 단순하고, 유용한 가속기를 원한다. AI를 사용한 초기 도구는 계약자를 이미 사용 중인 솔루션, 즉 건설 현장 카메라, 드론 및 로봇이 장착된 기계와 연결하고, 이러한 솔루션에서 생성된 데이터를 더 실행 가능한 것으로 만든다.

AI를 사용하면, 기술이 성숙하고, 데이터가 건설 현장에 더 많이 확산됨에 따라, 이 모멘텀을 계속할 수 있는 기회가 있다. 즉, 지속적인 통합으로, 건설 현장 지능, 즉 AI로 구동되는 건설 산업에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 구체적인 방법이 있다. 예를 들어, 건설 현장의 웨어러블 및 기계 센서의 통합이다. AI 도구가 더 빠르고 더 신뢰할 수 있게 되면, 카메라가 상황을 감지하고, AI가 이를 해석하여, 노동자의 웨어러블 디바이스에 알림을 보내, 예를 들어,忘れた PPE 기어를 착용하도록 nhắc일 수 있다.

다음은 무엇인가?

재료 배송 또는 날씨 데이터에 기반한 일정 구성 및 최적화를 포함한 유망한 사용 사례는 코너를 돌고 있다. 카메라 및 이미지 캡처 혁신이 계속됨에 따라, 시각적 데이터의 양과 품질이 계속 개선될 것이다. 또한, 계약자가 이러한 데이터를 사용하는 방법도 자유롭게 될 것이다. 이는 트렌치 또는 케이블의 제약 없이 가능하다.

AI 모델도 더 많은 산업 특정 데이터로 훈련됨에 따라 개선될 것이다. 이는 더 빠른 태깅, 더 빠른 분석 및 더 강력한 보고서를 가능하게 한다. 자동 예방은 또 다른 모멘텀을 얻고 있다. 더 강력한 통합으로, 알림 및 기타 디바이스 간 통신에 대한 더 간단한 답이 가능해진다.

그리고, 하루가 끝나면, 기술이 어떤 방식으로든 노동력에서 벗어나는 이전 세대와 새로운 세대의 노동자 또는 다른 직업의 사람들이 산업에 tham gia하는 것을 완화하는 데 도움이 된다면, 그것은 그 일을 했을 것이다.

기술자로서, 나는 한 산업이 국가의 번영에 중요한 산업이 더 안전하고, 더 보안이 되고, 더 성공적으로 되는 것을 도와주는 데 잠재력을 가지고 있다는 것을 기대한다. 사람들은 AI를 사용한 도구로 강화된다. 그것은 미래이다.