211service.com
AI som skanner en byggeplass kan oppdage når ting faller bak
Saad Salim / Unsplash
Byggeplasser er enorme stikksager av mennesker og deler som må settes sammen akkurat så på de riktige tidspunktene. Etter hvert som prosjektene blir større, blir feil og forsinkelser dyrere. Konsulentfirmaet Mckinsey estimater at feilstyring på stedet koster byggebransjen 1,6 billioner dollar i året. Men vanligvis har du kanskje bare fem ledere som overvåker byggingen av en bygning med 1500 rom, sier Roy Danon, grunnlegger og administrerende direktør for britisk-israelske oppstartsselskapet Buildots: Det er ingen måte et menneske kan kontrollere så mye detaljer.
Danon tror at AI kan hjelpe. Buildots utvikler et bildegjenkjenningssystem som overvåker hver eneste detalj i et pågående byggeprosjekt og varsler forsinkelser eller feil automatisk. Den brukes allerede av to av de største byggefirmaene i Europa, inkludert den britiske byggegiganten Wates i en håndfull store boligbygg. Konstruksjon er i hovedsak en slags produksjon, sier Danon. Hvis høyteknologiske fabrikker nå bruker AI for å administrere prosessene sine, hvorfor ikke byggeplasser?
AI begynner å endre ulike aspekter ved konstruksjon, fra design til selvkjørende gravere. Noen selskaper tilbyr til og med en slags overordnet AI-områdeinspektør som matcher bilder tatt på stedet mot en digital plan av bygningen. Nå gjør Buildots denne prosessen enklere enn noen gang ved å bruke videoopptak fra GoPro-kameraer montert på arbeidernes hjelme.
Når ledere besøker et nettsted en eller to ganger i uken, fanger kameraet på hodet deres videoopptak av hele prosjektet og laster det opp til bildegjenkjenningsprogramvare, som sammenligner statusen til mange tusen gjenstander på stedet – slik som stikkontakter og baderomsinnredning. —med en digital kopi av bygningen.
AI bruker også videofeeden til å spore hvor kameraet er i bygningen til innen noen få centimeter, slik at det kan identifisere den nøyaktige plasseringen av objektene i hver ramme. Systemet kan spore statusen til rundt 150.000 objekter flere ganger i uken, sier Danon. For hvert objekt kan AI fortelle hvilken av tre eller fire tilstander den er i, fra ennå ikke begynt til ferdig installert.
Inspeksjoner på stedet er trege og kjedelige, sier Sophie Morris ved Buildots, en sivilingeniør som pleide å jobbe med konstruksjon før han begynte i selskapet. Buildots AI blir kvitt mange repeterende oppgaver og lar folk fokusere på viktige beslutninger. Det er den jobben folk ønsker å gjøre – å slippe å gå og sjekke om veggene er malt eller om noen har boret for mange hull i taket, sier hun.
Et annet pluss er måten teknologien fungerer på i bakgrunnen. Den fanger opp data uten å måtte gå på siden med regneark eller tidsplaner, sier Glen Roberts, driftsdirektør i Wates. Han sier at firmaet hans nå planlegger å rulle ut Buildots-systemet på andre steder.
Å sammenligne den fullstendige statusen til et prosjekt med dens digitale plan flere ganger i uken har også gjort en stor forskjell under covid-19-pandemien. Da byggeplasser ble stengt for alle unntatt de mest essensielle arbeiderne på stedet, var ledere på flere Buildots-prosjekter i stand til å følge med på fremdriften eksternt.
Men AI vil ikke erstatte de essensielle arbeiderne med det første. Bygninger bygges fortsatt av mennesker. Til syvende og sist er dette en veldig arbeidsdrevet industri, og det vil ikke endre seg, sier Morris.
Endre merknad: vi har endret teksten for å tydeliggjøre hvordan Buildots-systemet skiller seg fra andre.