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人工智能能否改善工地人员减少的情况

木马童年 2021-5-3 08:30 6 0

工程建筑行业支持着人类社会发展所需求的房屋、道路、基础设施等需求。随着人们的消费逐渐升级,人们渴望更优质的住所,更友好的环境以及更便利的基础设施,一系列的需求促使着工程建筑行业不断发展。 全球建筑行业 ...

工程建筑行业支持着人类社会发展所需求的房屋、道路、基础设施等需求。随着人们的消费逐渐升级,人们渴望更优质的住所,更友好的环境以及更便利的基础设施,一系列的需求促使着工程建筑行业不断发展。

全球建筑行业均面临着诸多挑战,如人才短缺、工程模型/图纸与现场施工环境不符,资产管理效率低下等。但随着智能技术的发展,以人工智能、云计算、BIM等技术为代表的科技力量正在各方面改善当下建筑行业的窘境。总体而言,在高新科技的支持下,工程建筑行业正向着数据化和无人化发展。

一、工程建筑行业全球市场规模概述

工程建筑行业支持着人类社会发展所需求的房屋、道路、基础设施等需求。随着人们的消费逐渐升级,人们渴望更优质的住所,更友好的环境以及更便利的基础设施,一系列的需求促使着工程建筑行业不断发展。美国市场调研机构Grand View Research 的一篇报告显示,2017年全球土木工程行业(包含工程设计、施工和维护等领域)的市场规模高达7.84万亿美元。但由于全球的各国国情不一,工程建筑行业的发展趋势也各不相同。

人工智能能否改善工地人员减少的情况

二、工程建筑行业常用人工智能技术领域

建筑信息建模(BIM):BIM以工程建筑的各项相关信息作为基础的数据模型,通过数据可视性、协调性、模拟性、优化型和可出图性五大特点支持建筑产品和项目的开发及管理工作。

机器人技术:包括无人打桩机和无人机等建筑机器人。机器人技术使工程建筑行业迈向无人化的重要技术,减少行业对劳动力的需求,并进一步保障生命安全。

机器学习:包括深度神经网络、监督学习等算法。基于对数据的高效利用,机器学习技术能够为建筑行业的设计、检修和管理等工作提供多维度分析,以支持更高质量的工程项目。

知识表征:以知识库+推理机的模式来提供专业知识和经验的专家系统,能够帮助解决通常需要领域专家支持的复杂问题。专家系统能够加速工程项目中文件检索和故障排除等任务,减少对人类专家的依赖性。

计算机视觉:是机器对环境和其中的内容进行可视化分析的技术。配合传感器或无人机等设备,计算机视觉技术能够将工程项目的监控、检查等工作更加规范化和高效化。

大数据技术:通过数据采集与预处理、数据存储、数据查询分析和可视化等方式为建筑行业的项目管理、环境勘探等任务进行可量化、可衡量对比以及评估的工作模式。

物联网技术:通过智能传感器,智能仪表盘等设备对生产设备的运作状况进行实时监控和数据收集,并利用计算机系统对传感器所收集的图像、声音、温度、震动等信息进行综合处理分析,从而管控建筑中的设施,从而实现设备监控、环境监测、智能家居和安防管理等任务。

三、人工智能技术在工程建筑行业中的应用分布

人工智能能否改善工地人员减少的情况

其他周边场景:除上述内容,人工智能技术在工程建筑行业仍有大量应用场景。本报告所涉及案例集中于财富全球500强工程建筑行业公司,因此并未收录所有当前在建筑领域的智能应用。

四、500强公司人工智能技术落地案例简述

中国建筑:通过组织BIM团队,全面利用数字化技术和智能建筑软件实现在“中国尊”大厦建筑项目中的多项设计任务的智能化。包括建筑设计模型及图纸的建立、修改、优化等,团队利用BIM程序完成了中国尊的超大3D结构扫描模型。其过程中90%的设计冲突都能够通过BIM软件协调解决,返工和修改频率相比传统模式减少了65%。

中铁隧道:基于机器学习、大数据分析等技术打造的盾构TBM施工大数据应用平台。通过监控应用模块、数据分析模块、业务管理模块、大数据应用模块、智能运维模块和平台移动应用APP实现对隧道盾构机施工的全面管控。除却对机器本身的运行状态进行监控分析,该平台还能够针对施工路径所涉及的地面环境和地址结构进行分析,发掘潜在威胁,提高项目风险控制能力。

中铁大桥:集合大数据,人工智能技术打造铁路桥隧检养修管理系统。通过WEB管理系统和智能终端APP让铁路检修人员通过网页端口以GIS地图方式标记设备、人员的位置以及相应出勤轨迹等信息,并以图标的形式将统计数据可视化。另一方面,智能终端APP能够基于终端设备(手机或平板电脑)的传感器实现采集系统对文字录入、照相、录音等工作的一体化,免除纸质表格填写的低效工作模式。

中国中铁:通过采用智能解决方案,以大数据应用大屏为切入点,建立IT大数据、业务大数据、管理大数据等不同应用主题对集团旗下多家机构的运营进行信息同步与相应的数据分析。解决方案会为企业不同部门构建机器学习模型,实现预测性维修、降低停机风险等功能。另一方面,其大数据分析模块能够以平台的形式整合不同业务的数据,实现对车辆运营的安全、财务、设备与资产的管理工作。

五、工程建筑行业人工智能应用局限性分析

1. 数字化进度落后:工程建筑行业在数字化技术的应用程度较其他行业处于落后状态,因此导致人工智能没有足够的机会落地。即便如工程管理软件、资产管理软件等落地技术已经展现了一定的价值,但许多机构自身陈旧的管理体系并不足以部署这类信数字技术,更不用说进一步完成智能化转型。

2. 工程环节割裂:由于工程项目的设计阶段与施工阶段通常有不同机构所承包,工程项目的各阶段与环节往往处于被割裂的状态,导致数据传递出现断层,使数字化和智能化应用智能局限在有限的场景中,无法贯通整个工程项目,从而导致发展受到局限。

3. 行业态度保守:由于工程建筑项目的周期较长,项目产品的使用寿命通常以十年为单位计算,从业者们相比新兴科技更愿意相信长期培养的专业经验,力求项目稳妥。此外,新技术的使用,必然伴随行业中不同角色企业权利和义务的变化,进一步将会影响各方的切身利益。因此在未明确新技术能够带来更大收益之前,各方利益相关者更愿意持保守态度。

六、工程建筑行业人工智能应用发展趋势

1. 建筑设计自动化:而随着人工智能与软件的结合,建筑模型的构建、调整、模拟等工作将愈发便捷,甚至实现部分设计自动化。此外,沉浸式技术也已在建筑设计场景的以应用。

2. 设施管理数字化:随着建筑领域的数据储备将愈发丰富,人工智能技术对数据的分析能力能够为建筑项目的决策制定工作提供智能化的支持,优化工作负载、人员配备和工期调整等任务。

3. 施工流程无人化:随着机器人技术的发展,砌砖、喷涂、铺砖等任务都将有望由专有的机器人执行,以缓解人力资源匮乏的痛点。

4.安全保障智能化:人工智能结合智能摄像头及传感器,配合物联网技术所构建的智能工地能够实现对监控施工现场的人员、机械和物体的实施监控,预警潜在危险动作,从而保障员工生命安全。

5. 工程项目一体化:如何打通并串联工程项目环节将是行业未来技术发展的大趋势。以BIM技术为契机,未来的工程项目将能够参考工业制造的模式,将建筑视为一种工业产品进行设计、制造和日常管理经营,消除当前工程项目割裂所导致的窘境。

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