ИИ в строительстве – тенденции, проблемы и перспективы развития технологий, обзор решений

Число строительных компаний, использующих в работе искусственный интеллект (ИИ или AI, artificial intelligence), растет в России с каждым годом. ИИ помогает зарабатывать дополнительные доходы – согласно прогнозу Минстроя, прирост в строительной области за счет использования решений на основе ИИ может достигнуть 2,5% ВВП в год. Исследователи считают, что перспективы ИИ в строительстве глобальны, однако практика его применения пока небольшая.

Можно выделить два основных направления применения ИИ в строительстве: «умный» анализ данных и использование робототехники. Из устройств, работающих без непосредственного участия человека, наибольшее распространение получили дроны, спектр возможностей которых постоянно расширяется. В первую очередь, они являются поставщиками в реальном времени всей информации со стройплощадки, а также осуществляют измерения, отслеживают движение и использование техники, поступление материалов, контролируют меры безопасности на критических участках и многое другое.

Одна из областей «умного» анализа данных, в которой ИИ нет равных – предиктивная аналитика, построенная на обработке больших массивов данных и формировании на их основе прогнозов. Первым шагом здесь является выявление проблемных зон, дальнейшими – их анализ и прогнозирование решений, тоже посредством ИИ-технологий. Получается модель, позволяющая определить, как множество различных факторов влияет на процесс строительства, какой объем инвестиций потребуется и как он будет окупаться.

Грамотное применение ИИ при планировании и проектировании строительства дает возможность увидеть более полную картину проекта, учесть риски и избежать ошибок.

Традиционно в сфере строительства существуют систематически возникающие и сложно регулируемые проблемы. К решению некоторых из них можно успешно подключать ИИ.

Варианты решения проблем с помощью ИИ:

Проблема №1: Рабочие нарушают нормы на стройке. Используют материалы не по назначению. Присутствует подмена, расхищение материалов и инструментов.

Решение: Использование дронов и камер для отслеживания хода строительства, времени работы сотрудников, поставки и применения материалов, инструментов.

Проблема №2: Операторам тяжелой техники сложно справляться с управлением. Сроки выполнения работы и количество ошибок из-за этого сильно увеличиваются.

Решение: Использование автономных строительных машин и механизмов, способных работать непрерывно с минимальным участием оператора.

Проблема №3: В процессе планирования строительства сложно учесть все риски и множество факторов. Ошибки в планировании приводят к существенным сдвигам сроков и экстренным крупным расходам.

Решение: Внедрение систем автоматизации, обрабатывающих поступающую от ИИ информацию для ее дальнейшего использования в создании смет, анализе и прогнозировании. Интеграция ИИ с различными программными продуктами для улучшения процессов проектирования и моделирования.

ИИ может осуществлять проектирование объектов на основе заданных параметров и ограничений. Например, на вход ИИ можно дать запрос о генерации нескольких вариантов эскизов дизайна, используя такие критерии, как структурная целостность, энергоэффективность, ограничения по бюджету. ИИ способен проанализировать тысячи чертежей и вариантов дизайна, и на их основе сформировать собственные модели.

Внедрение ИИ в BIM-системы моделирования строительных объектов помогает своевременно выявить ошибки проектирования, уменьшить количество измерений и других операций на стройплощадке. ИИ создает симуляции графика реализации проектов, находит решение инфраструктурных задач с учетом множества факторов, формирует различные сценарии действий.

Интеграция ИИ с приложениями виртуальной и дополненной реальности VR и AR позволяет вплоть до мельчайших деталей создавать виртуальные двойники здания и обеспечивать эффект перемещения по ним. Это значительно расширяет границы классического дизайна за счет реалистичного моделирования с учетом пространственных отношений. Предложение потенциальным покупателям VR-тура – существенное конкурентное преимущество для застройщика. А проектировщики на примере цифрового двойника здания могут увидеть, как отдельное изменение повлияет на объект в целом.

Одно из неоспоримых преимуществ ИИ – быстрый и точный анализ больших объемов данных. Инструменты предиктивной аналитики обрабатывают накопленные статистические данные и обучаются на их основе, после чего выдают результат, соответствующий запросу, в удобной для восприятия человеком форме. В строительстве предиктивная аналитика часто используется для построения прогнозов и моделей. С ее помощью при планировании и принятии решений можно учесть множество факторов – их комплексное и индивидуальное влияние на различные аспекты строительства. Анализ исторических данных о реализации подобных проектов в том же городе или в регионе со схожими условиями дает возможность обоснованно спрогнозировать сроки и бюджеты.

Ценность предиктивной аналитики не исчерпывается прогнозированием: на основе поступающих в процессе строительства данных ИИ формирует широкий спектр отчетности для различных ролей пользователей – заказчиков, генподрядчиков, субподрядчиков, инвесторов, покупателей. Это позволяет не только объективно оценить реальную ситуацию с проектом и оптимизировать процессы, но и увидеть проблемы на начальной стадии и своевременно их устранить.

Для автоматизации строительных задач и отчетности разработаны специализированные отраслевые ИТ-решения. Они могут использовать данные, предоставляемые ИИ-инструментами, и обрабатывать их. Автоматизации подлежит множество рутинных задач: от отслеживания наличия и движения материалов и ведения учета по объектам строительства, до контроля затрат и составления отчетности по всем направлениям деятельности. Достаточно один раз создать шаблон для каждого процесса и вида данных, чтобы затем быстро и точно сформировать документацию или запустить цепочку процессов.

Технологии ИИ могут снизить вероятность возникновения рисков как на этапе проектирования объектов, так и в процессе ведения строительных работ. При комплексном применении инструментов ИИ можно добиться значительного роста уровня безопасности и самих зданий, и условий на стройплощадке. Как это происходит?

1. Оценка рисков, связанных с конструкцией и характеристиками здания, с помощью средств предиктивной аналитики и интеграции с BIM-системами.
2. Предотвращение нарушения сроков выполнения этапов работ и финансовых обязательств за счет автоматического отслеживания статусов задач в ИТ-системе.
3. Оперативное получение данных с дронов и видеокамер о нарушениях мер безопасности и возникновение форс-мажорных ситуаций на строительном участке.
4. Минимизация ошибок управления строительными механизмами благодаря использованию роботизированной техники.

Комплексное применение этих инструментов позволяет корректно осуществлять процессы планирования, управления затратами, выбора оптимальных ресурсов – от материалов до подрядчиков, оптимизации условий труда, учета и хранения документации, фиксации всех финансовых операций, контроля качества.

Дроны, видеокамеры и специализированные датчики производят фото- и видеофиксацию действий на объекте строительства. Алгоритмы ИИ-систем, получая эти данные, интерпретируют их, осуществляют анализ и выполняют контроль, отмечая потенциальные проблемы или угрозы безопасности. Датчики отслеживают использование техники, запасы материалов, параметры окружающей среды.

Например, по сигналам GPS от строительной техники ИИ получает информацию о выполнении определенных этапов работ. Далее ИИ сравнивает полученные данные с графиком и выявляет соответствие план-факт, оповещая при необходимости ответственных лиц об отставании от графика. При этом ИИ предлагает варианты решения проблемы: привлечение некоторого количества своих или подрядных рабочих, задействование дополнительной техники, замена поставщика и т.п.

Технологии искусственного интеллекта могут встраиваться в строительное оборудование. Роботизированная техника работает на базисе внутренних данных и данных, получаемых со спутниковых систем. Она выполняет работы на стройплощадке автономно, операторы управляют ими из диспетчерских.

Автономные краны проверяют устойчивость, отслеживают наличие и расположение людей в определенном радиусе и предотвращают столкновения перед перемещением грузов в соответствии с планом. Бетоноукладчики рассчитывают траекторию для равномерного распределения смеси. Роботизированная техника может работать бесперебойно, с заданной точностью, с минимальными запланированными простоями. Это значительно ускоряет строительство, повышает качество и безопасность работ.

Механизмы ИИ осуществляют мониторинг опасных зон, объектов и ситуаций на строительных площадках:

• отслеживание состояния легковоспламеняющихся материалов;
• возникновение задымлений и пожаров;
• контроль скорости и траектории движения, местонахождения техники;
• использование рабочими СИЗ (каска, защитные очки, перчатки, светоотражающие куртки, наушники);
• оценка позы и осанки рабочих для расчета риска получения травм;
• выявление коррозии во избежание поломки машин и конструкций;
• выявление дефектов (микротрещин, протечек, вмятин и т.п.) в бетоне.

Использование этих методов по отдельности и в комплексе позволяет не только значительно повысить безопасность работ на конкретном объекте, но и модернизировать протоколы безопасности. Анализ большого количества реальных случаев нарушения норм безопасности позволяет специалистам сделать выводы и внести корректировки в протоколы.

При выявлении нарушений и превышений заданных критериев безопасности менеджеры и рабочие получают от систем ИИ предупреждения и сигналы тревоги через мессенджеры, SMS, зуммеры или системы громкой связи.

Инструменты предиктивной аналитики с машинным обучением позволяют разрабатывать планы технического обслуживания зданий. ИИ анализирует и интерпретирует исторические данные об отказах оборудования, возникновении других нештатных ситуаций и потребности в рабочей силе для их решения.

В режиме реального времени ИИ производит диагностику работы инженерных систем зданий – отопления, вентиляции, электросетей. При выходе значений проверяемых параметров за границы нормы, ИИ фиксирует состояние неисправности, сигнализирует об этом работникам.

Для предотвращения поломок ИИ рассчитывает оптимальную периодичность обслуживания каждого из видов техники, осуществляет анализ трудозатрат, составляет план-графики проведения профилактических работ и заказ-наряды. Эти документы система направляет ответственным за соответствующий участок сотрудникам.

Предиктивная аналитика позволяет управлять потреблением энергии – например, отключать отопление в периоды простоя, исходя из исторических данных. В области закупок задействование ИИ также оправдано: можно автоматически создавать заказ на основе предыдущих аналогичных заказов и анализа их использования.

Модульное строительство – это способ сборки здания из готовых элементов. Сфера модульного строительства с большим количеством различных объемных блоков использует возможности ИИ для оптимизации процессов проектирования, производства и монтажа зданий. При проектировании ИИ генерирует универсальные модули или несколько вариантов планировок из типовых модулей на основе пожеланий заказчика. При этом ИИ просчитывает прочность и надежность конструкций, выбирает материалы.

Далее при производстве модулей ИИ оптимизирует раскрой материалов, траектории движения персонала, график сборки, планирует логистику доставки модулей на объект и их монтаж. Сам монтаж также осуществляется при помощи ИИ – автономные краны и роботы устанавливают модули в проектное положение.

ИИ нужно обучать, и обучать квалифицированно – для этого нужны время, деньги и профессионалы. Наличие репрезентативной обучающей базы является важным фундаментом для корректной работы ИИ, поскольку на основе его интерпретации данных руководители и специалисты принимают решения, связанные, помимо прочего, с безопасностью и надежностью объектов строительства. Также требует внимания вопрос обеспечения конфиденциальности данных и предотвращения их утечки.

Еще один риск связан с тем, что, если работники сферы строительства станут слишком полагаться на ИИ, они, во-первых, не станут проверять предложенные ИИ модели, во-вторых, разучатся делать расчеты и анализировать информацию самостоятельно. Специалисты сходятся во мнении, что на текущем этапе прогнозы, расчеты и проекты ИИ, по крайней мере, относящиеся к критичным сферам, необходимо перепроверять. Практика показывает, что неточности и ошибки периодически встречаются, особенно в сложных проектах.

Разработка и совершенствование ИИ-технологий требует денежных вложений и несет сопряженные с этим риски. Но обычно сами строительные компании разработкой не занимаются: на рынке появляются готовые отраслевые решения, которые можно купить и применять.

Отраслевые системы 1С для управления процессами строительства позволяют снизить нагрузку на сотрудников компаний за счет автоматизации рутинных операций. Программные решения обрабатывают данные, в том числе полученные из ИИ-систем, и используют для разработки смет, графиков, построения прогнозов и отчетов, отслеживания использования материалов, контроля затрат и многих других процедур. И наоборот: данные, накопленные в системах автоматизации, можно выгружать в сервисы предиктивной аналитики для осуществления прогнозов на их основе. Расскажем о классе отраслевых строительных программ на примере «Бит.Строительство» и «1С:ERP Управление строительной организацией».

Бит.Строительство – модульное решение с гибкой архитектурой для комплексной автоматизации строительных компаний и холдингов, разработанное на базе платформы «1С:Предприятие 8». В состав продукта входит 15 модулей, каждый из которых полностью решает все задачи отдельного направления строительной деятельности с учетом всей ее специфики. Модули распределены по категориям: для крупных и небольших компаний, подрядчиков и застройщиков. Можно приобрести или установить произвольное количество модулей в зависимости от потребностей предприятия.

Решение позволяет автоматизировать обработку данных, как введенных вручную, так и полученных посредством ИИ-технологий. Перечислим основные контуры автоматизации «Бит.Строительство»:

1. Учет материалов и строительной техники.
2. Управление проектами.
3. Продажа и аренда недвижимости.
4. Бухгалтерский и налоговый учет.
5. Кадровый учет.
6. Управленческий и финансовый учет.

Например, модуль «Механизация и автотранспорт» позволяет сотрудникам соответствующих служб получать полную картину по работе спецтехники и транспорта на каждом из объектов строительства.

Модуль «Снабжение и склад» автоматизирует процессы снабжения и учета материалов – от планирования и контроля поставок на объекты до отражения списания материалов и анализа хозяйственной деятельности.

Таким образом, «Бит.Строительство» является эффективным дополнением ИИ-систем, обеспечивая управление, учет, мониторинг и анализ строительной деятельности на всех ее участках в комплексе и пообъектно.

Решение «1С:ERP УСО 2» предназначено для комплексной автоматизации как отдельных предприятий, так и строительных холдингов. Система имеет цельную архитектуру, состоящую из подсистем, которые можно легко подключать и отключать при необходимости. Как и «Бит.Строительство», «1С:ERP УСО» может принимать на вход данные, полученные из систем ИИ, и осуществлять автоматизацию следующих направлений деятельности:

1. Планирование строительных работ, закупок и продаж.
2. Корректировка планов.
3. Составление бюджетов и смет различных типов.
4. Управление выполнением работ на основе плановых данных.
5. Производство материалов и оборудования собственными силами предприятия и с привлечением подрядчиков.
6. Продажа и аренда недвижимости.
7. Управление автопарком, грузовыми и пассажирскими автоперевозками.
8. Контроль и план-фактный анализ продаж, бюджетов, исполнения договоров, поставок, выполнения работ.

«1С:ERP УСО 2» может быть интегрировано с BIM-системами, решениями по AR/VR и 3D-визуализации, технологиями предиктивной аналитики для прогнозирования продаж, распознавания первичных документов, план-фактного анализа и другими ИИ-инструментами, имеющими статус «1С:Совместимо».