อันโตน กลันซ์ ผู้ร่วมก่อตั้งและซีทีโอ Buildroid AI – ซีรีส์สัมภาษณ์

อันโตน กลันซ์ ผู้ร่วมก่อตั้งและซีทีโอของ Buildroid AI มีประสบการณ์มากกว่า 10 ปีในด้าน AI, โรบอท, อัตโนมัติ และการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ อันโตนเคยดูแลการเปิดตัวโรงงานพรีแฟบอัตโนมัติสองแห่งที่ Mighty Buildings

ร่วมกับ สลาวา โซโลนิตซิน ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Buildroid AI พวกเขาเป็นผู้นำทีมที่มีประสบการณ์มากกว่า 12 ปีในด้านโรบอท, การเรียนรู้ของเครื่อง, สถาปัตยกรรมดิจิทัล และเทคโนโลยีการก่อสร้างใหม่ๆ

Buildroid AI กำลังสร้างแพลตฟอร์มที่ใช้การจำลองเป็นหลัก โดยเชื่อมโยงแบบจำลองข้อมูลอาคารกับดิจิทัลทวินที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อทำให้การก่อสร้างอัตโนมัติ โดยการประสานงานโรบอทหลายตัวเป็นทีมเดียวกัน บริษัทได้แสดงให้เห็นถึงระบบการวางบล็อก BIM-to-BUILD และกำลังขยายไปสู่การนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์ที่ทำให้กระบวนการทำงานที่ต้องใช้แรงงานมากลดลง โดยการตรวจสอบกระบวนการทำงานของโรบอทในแบบจำลองก่อนที่จะไปถึงไซต์งาน Buildroid AI มีเป้าหมายที่จะเพิ่มผลผลิต ลดต้นทุน และสร้างรากฐานที่มีประสิทธิภาพสำหรับการอัตโนมัติในหลายๆ อุตสาหกรรมก่อสร้าง

คุณเคยสร้าง Mighty Buildings ให้เป็นหนึ่งในสตาร์ทอัพ contech ที่ได้รับการสนับสนุนและเป็นที่รู้จักมากที่สุด โดยส่งมอบบ้านอัตโนมัติ 3 มิติมากกว่า 50 หลัง คุณพบว่าช่องว่างหรือความไม่มีประสิทธิภาพใดบ้างระหว่างการเดินทางนั้นที่ทำให้คุณตัดสินใจก่อตั้ง Buildroid AI และติดตามแนวทางอัตโนมัติในการเพิ่มผลผลิตการก่อสร้าง

ที่ Mighty Buildings เราใช้แบบจำลองพรีแฟบออฟไซต์ และเราพบว่ามีภาวะต้านทานในตลาด Prefab ในสหรัฐฯ ยังคงอยู่ที่ประมาณ 6% และการแนะนำวัสดุ 3D พิมพ์ใหม่ต้องใช้เวลา 3 ปีในการทำงานด้านการปฏิบัติตามมาตรฐานโครงสร้าง ไฟ และเสียง เนื่องจากพรีแฟบดูดซับค่าใช้จ่ายโรงงานทั้งหมด – อุปกรณ์ แรงงาน พื้นที่ – รวมกับวัสดุที่ไม่ได้ผลิตจำนวนมาก ผลิตภัณฑ์ของเราจึงมีราคาแพงกว่าที่ตลาดจะยอมรับได้ประมาณ 20% การก่อสร้างดำเนินงานบนขอบเขตกำไรที่แคบมาก ดังนั้น ค่าพรีเมียมจึงทำให้การนำไปใช้ลดลง

ด้วย Buildroid เราใช้แนวทางตรงกันข้าม: ไม่มีวัสดุใหม่ ไม่มีการออกแบบใหม่ ไม่มีการเปลี่ยนแปลงรหัส เราเชื่อมต่อโดยตรงเข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่และปล่อยให้โรบอทจัดการกับงานที่ซ้ำซากและต้องใช้แรงงาน – ลดความต้านทานในอุตสาหกรรมแทนการเพิ่ม

แบบจำลองการจำลองของคุณที่ใช้ดิจิทัลทวินและ BIM (Building Information Modeling) เปลี่ยนแปลงวิธีการทดสอบ การตรวจสอบ และการเพิ่มประสิทธิภาพของทีมก่อสร้างในการทำงานของโรบอทก่อนที่จะไปถึงไซต์งานอย่างไร

BIM นิยามว่าอะไรคืออาคาร แต่ไม่ได้อธิบายว่าจะสร้างอาคารอย่างไร แม้แต่ 4D-BIM ก็เพิ่มการเรียงลำดับเท่านั้น ไม่ใช่ความสามารถในการสร้างจริงๆ เครื่องยนต์จำลอง BIM-to-BUILD ของเราทำให้ทีมสามารถดำเนินการกระบวนการก่อสร้างทั้งหมดในแบบจำลองดิจิทัลทวินได้ – วัสดุ เครื่องจักร และข้อจำกัดของไซต์ทำงานเหมือนในโลกแห่งความเป็นจริง

ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสามารถทดสอบหลายๆ สถานการณ์ ตรวจสอบความสามารถในการสร้าง ออกแบบผลผลิต และเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทำงานก่อนที่จะไปถึงไซต์งาน ส่วนเฉพาะ: การจำลองส่งออกโปรแกรมการทำงานของโรบอทที่ได้รับการยืนยันและพร้อมใช้งาน ซึ่งลดช่องว่างระหว่างการออกแบบดิจิทัลและการก่อสร้างอัตโนมัติ

แพลตฟอร์มของคุณสนับสนุนโรบอทมากกว่า 40 ประเภท คุณบรรลุการประสานงานที่เชื่อถือได้ระหว่างฮาร์ดแวร์ที่หลากหลายนี้ได้อย่างไร ในขณะเดียวกันก็รักษาความยืดหยุ่นสำหรับผู้รับเหมา

ผู้วางแผน AI ของเรานั่งอยู่ที่แกนกลาง โดยผสมผสาน HTN (Hierarchical Task Networks) สำหรับการเรียงลำดับระดับสูงและ Behavior Trees สำหรับการดำเนินงานระดับต่ำ โรบอททำงานเป็นตัวแทนตามความสามารถ – ตัวอย่างเช่น โรบอทวางบล็อก “รู้” ว่าสามารถวางบล็อกได้ แต่ไม่สามารถทาปลาสเตอร์ได้

ผู้วางแผนเพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดงาน หลีกเลี่ยงการขัดข้องในไซต์ (เช่น การปิดกั้นเส้นทาง) และสร้างสมดุลการทำงานระหว่างโรบอทหลายตัวและหน่วยสนับสนุน เช่น โรบอทจัดการวัสดุ ผลลัพธ์คือทีมโรบอทที่ประสานงานและปรับเปลี่ยนได้เอง ซึ่งทำงานเหมือนกับทีมมนุษย์ที่ประสานงานกัน

Buildroid เน้นย้ำถึงการเพิ่มผลผลิตสูงสุด 10 เท่า (6 เท่า) และการประหยัดต้นทุนสูงสุด 4 เท่า (3 เท่า) กรณีศึกษาหรือมาตรฐานทางเทคนิคในระยะแรกใดที่แสดงให้เห็นถึงผลลัพธ์เหล่านี้ได้ดีที่สุด

ในสามโครงการ – โครงการพาณิชย์, อสังหาริมทรัพย์, และศูนย์ข้อมูล – เราพบว่า:

• 6 เท่าของผลผลิต: ช่างปูและผู้ช่วยสามารถผลิตงานบล็อกได้ 4-5 ตารางเมตรต่อวัน ในขณะที่ด้วยโรบอท สามารถผลิตได้ประมาณ 30 ตารางเมตรต่อวัน

• 3 เท่าของประสิทธิภาพต้นทุน: งานที่ต้องใช้คนงาน 12 คนในการสร้าง 30 ตารางเมตรต่อวัน สามารถทำได้ด้วยคนงาน 2 คนและโรบอท 1 ตัวโดยใช้แพลตฟอร์มของเรา

ผลลัพธ์เหล่านี้เกิดขึ้นก่อนที่จะใช้การทำงานของโรบอทหลายตัว เมื่อฝูงโรบอทถูกควบคุมโดยผู้ดำเนินการหนึ่งคน ระยะเวลาของโครงการจะลดลงอย่างมีนัยสำคัญ

การประยุกต์เชิงพาณิชย์ครั้งแรกของคุณมุ่งเน้นไปที่งานบล็อกและงานติดตั้งผนังแบ่ง คุณใช้เกณฑ์ใดในการพิจารณาว่ากระบวนการทำงานก่อสร้างใดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการอัตโนมัติของโรบอทหลายตัวในครั้งถัดไป

เราตั้งลำดับความสำคัญของกระบวนการทำงานที่มี (1) การขาดแคลนแรงงานรุนแรง (2) การทำงานด้วยมือซ้ำซาก และ (3) การแบ่งงานที่ชัดเจนสำหรับการทำงานร่วมกันของโรบอทหลายตัว

ในดูไบ ซึ่งเราเปิดตัว มีการขาดแคลนคนงานฝีมือ และความต้องการงานปูผนังมากเกินไป หนึ่งในผู้รับเหมาหลักบอกเราว่าพวกเขาจะต้องจ้างและฝึกอบรมช่างปู 6,000 คนในปีหน้าเพื่อให้สามารถรองรับงานได้

งานบล็อกสามารถแบ่งออกเป็นงานย่อยๆ ได้ – การจัดส่งวัสดุ การทาโครงท์ การจัดตำแหน่ง และการเสริมกำลัง – ทำให้เหมาะสำหรับโรบอทที่ทำงานร่วมกัน

ต่อไปในแผนการของเรา: การทาโครงท์ ซึ่งเป็นขั้นตอนต่อจากงานบล็อก โดยร่วมมือกับซัพพลายเออร์โรบอทชั้นนำ

เมื่อคุณเข้าสู่ตลาดสหรัฐฯ คุณคาดหวังอุปสรรคด้านกฎระเบียบ ความปลอดภัย และการดำเนินงานที่ใหญ่ที่สุดคืออะไร และวิธีการเข้าใกล้ด้วยการจำลองก่อนช่วยลดอุปสรรคเหล่านี้ได้อย่างไร

OSHA ต้องการให้โรบอทพิสูจน์ความปลอดภัยในการโต้ตอบระหว่างมนุษย์และโรบอทแม้สำหรับการติดตั้งแบบพायलอต การรับรองมักต้องใช้เวลา 3 เดือนหรือมากกว่านั้นและมีค่าใช้จ่ายสูงสำหรับสตาร์ทอัพซึ่งต้องการการวนซ้ำอย่างรวดเร็ว

เรากำลังทำงานกับ UL ในการสร้างกรอบการรับรองความปลอดภัยแบบจำลองก่อน โดยการแสดงให้เห็นว่าดิจิทัลทวินของเราสอดคล้องกับการดำเนินงานในโลกแห่งความเป็นจริง เราสามารถตรวจสอบสถานการณ์ขอบเขต การชนกัน และพฤติกรรมฉุกเฉินได้แบบจำลอง – ลดความจำเป็นในการทดสอบในห้องปฏิบัติการอย่างมีนัยสำคัญและเร่งการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

คุณเห็นภาพว่ากระแสงานของโรบอทหลายตัวจะพัฒนาไปอย่างไรในไซต์ก่อสร้างที่ซับซ้อนเมื่อการกำกับดูแล AI มีความต่อเนื่องมากขึ้น

เราคาดหวังว่าไซต์ก่อสร้างจะเปลี่ยนไปสู่ทีมโรบอทที่มีคนงานในบทบาทการดูแลระบบ โรบอทจะจัดการการผลิต ในขณะที่คนงานจะจัดการด้านการดูแลและจัดการข้อยกเว้น

ความก้าวหน้าใดๆ ในการตัดสินใจของ AI และการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทำงานที่สำคัญที่สุดสำหรับการเปิดใช้งานการทำงานอัตโนมัติและเชื่อถือได้บนไซต์งาน

ขอบเขตใหม่คือ AI กายภาพหลายตัวที่สามารถตัดสินใจในท้องถิ่นและร่วมมือกันเป็นระบบ ซึ่งต้องการความก้าวหน้าใน:

• การวางแผนและประสานงานแบบกระจาย

• การรับรู้ที่แข็งแกร่งภายใต้เงื่อนไขของไซต์ก่อสร้าง

• การกำหนดงานแบบปรับเปลี่ยนเมื่อสภาพแวดล้อมเปลี่ยนแปลง

ความสามารถเหล่านี้จะปลดล็อกการดำเนินงานอัตโนมัติที่เชื่อถือได้และเป็นอิสระ

ในฐานะผู้ก่อตั้ง contech ซ้ำ คุณคิดว่าผู้นำในอุตสาหกรรมยังเข้าใจผิดในเรื่องใดบ้างเกี่ยวกับการนำเทคโนโลยีการก่อสร้างมาใช้ และ Buildroid จัดการกับความเข้าใจผิดเหล่านั้นได้อย่างไร

หลายๆ สตาร์ทอัพพยายามที่จะเปลี่ยนแปลงวัสดุ กระบวนการ หรือระบบการก่อสร้าง – ซึ่งเป็นพื้นที่ที่การก่อสร้างมีความยืดหยุ่นน้อยที่สุด อุตสาหกรรมยังคงก่อสร้างในแบบเดียวกับที่ทำมาเกือบศตวรรษแล้ว และการเปลี่ยนแปลงวิธีการหลักๆ ต้องใช้เวลาหลายปีในการเปลี่ยนแปลงด้านกฎระเบียบ ห่วงโซ่อุปทาน และวัฒนธรรม

Buildroid หลีกเลี่ยงการเสียดสีนี้ เราเพิ่มผลผลิตโดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงวัสดุหรือการออกแบบ โดยเน้นไปที่วิธีการติดตั้งวัสดุที่มีอยู่เท่านั้น

คุณเห็นภาพ Buildroid เป็นแพลตฟอร์มระบบนิเวศที่โรบอทและผู้รับเหมาของบุคคลที่สามสามารถสร้างได้ โดยสร้างชั้นการดำเนินงานที่เป็นเอกภาพสำหรับโรบอทก่อสร้างทั่วประเทศหรือไม่

ใช่ – นั่นคือวิสัยทัศน์ระยะยาว แต่ก่อนอื่นเราต้องพิสูจน์ความเป็นเลิศแบบต่อเนื่องในกระบวนการทำงานที่มีคุณค่าสูงเพียงอย่างเดียว: การก่อสร้างผนัง เมื่อเราพัฒนาสิ่งนี้ให้สมบูรณ์แบบ การขยายไปสู่โรบอทของบุคคลที่สามและกระบวนการทำงานเพิ่มเติมจะกลายเป็นการพัฒนาระบบนิเวศตามธรรมชาติ