admin 
Dirbtinio intelekto potencialas statybose yra didžiulis – nuo numatomos įrangos priežiūros iki taisyklių laikymosi užtikrinimo. Daugelis statybos įmonių jau išbando dirbtinio intelekto vandenis. Tačiau jie vis dar susirūpinę dėl duomenų saugumo ir geriausių būdų produktyviai naudoti dirbtinį intelektą.
Šiame įraše išnagrinėju keletą svarbių DI pavyzdžių statyboje ir pranešu, kaip „Quickbase“, žymus žemo kodo / be kodo taikomųjų programų platformos tiekėjas, suteikia savo klientams AI.
AI vaidmuo transformuojant statybas
Nepaisant visų pastarųjų 5–10 metų skaitmeninimo, statybų projektus vis dar kamuoja suskaidyti ir paslėpti duomenys, rankiniai su duomenimis susiję procesai ir kelių suinteresuotųjų šalių komunikacijos sutrikimai.
Skaitmeninių programų netrūksta, tačiau, kaip atskleidė neseniai atliktas Quickbase tyrimas, 74 % darbuotojų nemažėja rankų darbo. Remiantis apklausa, šios varginančios rankinės užduotys gali užtrukti daugiau nei 20 valandų per savaitę.
AI gali padėti išspręsti šiuos iššūkius automatizuodamas ir naudodamas pažangią duomenų analizę. Jis gali apdoroti didelius duomenų kiekius, kad būtų galima numatyti projekto terminus, nustatyti galimą riziką ir rekomenduoti taisomuosius veiksmus, sumažinant vėlavimus ir išlaidų viršijimą.
Automatizavimas ir analizė
Finansiniams rezultatams didžiausią įtaką daro sprendimai, kuriuos rangovai priima prieš projektą ir jo pradžioje. Anksti nenustačius rizikos, gali sumažėti projekto pelningumas.
AI yra pranašesnis už žmones analizuodamas didelius duomenų kiekius. Rangovai gali naudoti dirbtinio intelekto įrankius, kad automatizuotų kiekio paėmimą ir sąnaudų apskaičiavimo darbus. Mano interviu su generaliniu direktoriumi Marty Cornishjis paaiškino, kaip „Workpack“ dirbtinio intelekto paruošiamoji programinė įranga gali pagreitinti kiekio kilimą iki 95 %. Tai leidžia rangovams siūlyti daugiau, o tai pagerina jų sėkmę įgyvendinant projektą.
Dideli kalbų modeliai padeda nustatyti projekto riziką. Rangovai gali leisti dirbtiniam intelektui perskaityti visus konkurso ir sutarties dokumentus bei nustatyti riziką, kuri kitu atveju galėtų likti nepastebėta.
Statybos vykdymo planavimas yra kita užduotis, kuriai naudinga dirbtinis intelektas. Naudodami technologiją galite greitai paleisti kelis projekto modeliavimus ir optimizuoti tvarkaraštį bei išteklių naudojimą. Mano podcast'o interviu su Réne Morkosjis kalba apie tai, kaip ALICE leidžia dinamiškai „pasirinkti“ tvarkaraštį.
Numatyta priežiūra, saugos laikymasis ir pažangos stebėjimas
Interviu su Danielis Faggella„Emerj AI Research“ generalinis direktorius ir įkūrėjas, paklausiau jo apie perspektyviausius AI naudojimo statybose atvejus. Jis iš karto užsiminė apie numatomą priežiūrą. Tikriausiai taip yra todėl, kad jis pasirodė esąs puikus panaudojimo pavyzdys kitose pramonės šakose.
AI nuspėjimo galimybės ypač naudingos atliekant techninę priežiūrą. Analizuodami istorinius statybos įrangos eksploatacinių savybių duomenis, dirbtinio intelekto modeliai gali numatyti, kada reikia priežiūros, taip išvengiant netikėtų gedimų ir pailginant technikos tarnavimo laiką.
AI gali automatizuoti saugos taisyklių laikymąsi. Jis gali įtraukti šiuos saugos protokolus į projekto darbo eigą, užtikrindamas, kad visi saugos žingsniai būtų atliekami kruopščiai, sumažinant nelaimingų atsitikimų riziką ir užtikrinant atitiktį reglamentams.
Statybos metu DI gali būti labai naudingas pažangos ir kokybės stebėjimas. Jis gali analizuoti daugybę vaizdų ir jutiklių duomenų, sukurdamas dinamišką būsenos arba darbo vietoje vaizdą. Naujasis Wendy AI Aiforsite leidžia naudoti natūralią kalbą norint gauti informaciją apie projekto būklę.
„Buildots“, dar vienas DI startuolis, nustato veiklą, kuriai kyla pavojus atsilikti nuo grafiko. Ji kiekybiškai įvertina šią riziką, numatant numatomus vėlavimus ir rekomenduoja koreguoti tempą, kad būtų sumažinta ir išvengta vėlavimų.
„Pilko darbo“ panaikinimas
„Quickbase“ siekia panaikinti „pilką darbą“ statybose. Šis terminas reiškia neveiksmingus ir pasenusius duomenų ar būsenos atnaujinimų dokumentavimo statybos projektuose metodus, pvz., skaičiuokles, el. laiškus ar ranka rašytus užrašus. Šie metodai eikvoja laiką ir padidina klaidų bei duomenų suskaidymo riziką.
Bendrovė sprendžia šią problemą naudodama naujoviškus AI įrankius, supaprastindama procesus ir didindama projektų valdymo efektyvumą.
Štai trumpa jų naujojo AI pasiūlymo apžvalga. Kai kurie įrankiai yra beta versijos; Patikrinkite naujausią jų būseną adresu quickbase.com.
Smart Builder – kurkite programas naudodami AI
„Quickbase“ išmanusis kūrėjas naudoja generatyvųjį AI, kad supaprastintų programų kūrimą. Vartotojai gali kurti visiškai veikiančias programas, tiesiog aprašydami problemą, kurią jiems reikia išspręsti, todėl programų kūrimas yra prieinamas net tiems, kurie neturi techninių įgūdžių.
Ši galimybė yra labai svarbi statybų pramonėje, kur projektų vadovams reikia greitai pritaikytų sprendimų, kad galėtų išspręsti konkrečius iššūkius.
Duomenų analizatorius – „Duomenų mokslas be mokslininko“
Funkcija „Quickbase Data Analyzer“ naudoja mašininį mokymąsi, kad atpažintų duomenų šablonus įvairiose programose ir numatytų galimybes pagerinti našumą. Tai padeda statybų vadovams suprasti savo duomenų istoriją ir priimti pagrįstus sprendimus, kurie lemia projekto sėkmę.
Atitikties duomenų skaitytuvas
Duomenų atitikties ir apsaugos užtikrinimas yra esminis statybos valdymo aspektas. „Quickbase“ duomenų skaitytuvas naudoja dirbtinį intelektą, kad sukurtų pasirinktines nuskaitymo konfigūracijas, nustatydamas jautrius duomenis, kurie gali būti netinkamai patalpinti. Šis iniciatyvus duomenų valdymo metodas padeda statybos įmonėms išvengti galimų atitikties problemų ir apsaugo savo projektus nuo teisinių ir finansinių pasekmių.
AI statybose: praktinis vadovas, kaip priimti galutinį projektą ir produktyvumą „žaidimo keitiklis“
Šiame vaizdo interviu, įrašytame „Empower 2024“, Izaokas Sakolikas StarCIO interviu Anthony ChiaradonnaConsigli Construction CIO, o aš – AI. Anthony paaiškina, kaip jie naudojo „Quickbase“ dirbtinio intelekto įrankius, kad padidintų efektyvumą.
Platesnis poveikis
Statybos įmonės, kurios pagerina savo našumą ir valdo riziką naudodamos AI, ilgainiui įgis konkurencinį pranašumą. Tačiau investicijos į AI automatiškai neatsiperka per trumpą laiką. Dideli AI projektai vis dar yra brangūs, o jų rezultatas nėra garantuotas.
Dėl neapibrėžtumo AI kūrimo srityje ramina, kad tokios įmonės kaip „Quickbase“ deda daug pastangų, kad dirbtinį intelektą paverstų funkcionaliu, kasdieniu įrankiu. Paspartindama programų kūrimą ir pateikdama išsamias duomenų įžvalgas, bendrovė leidžia statybų įmonėms įveikti savo konkurencijos naujoves.
Neseniai atliktame „Quickbase“ tyrime 42% respondentų teigė, kad privatumas, saugumas ir rizika yra didžiausios kliūtys diegti dirbtinį intelektą. Todėl „Quickbase“ įsipareigojimas užtikrinti duomenų saugumą ir privatumą yra labai svarbus.
Tobulėjant statybų pramonei, dirbtinis intelektas ir tokios platformos kaip „Quickbase“ vaidins vis svarbesnį vaidmenį užtikrinant vairavimo efektyvumą, saugumą ir naujoves.
