Использование искусственного интеллекта и графов знаний для трансформации строительной отрасли

Строительная отрасль является основой глобального развития, формируя среду, в которой мы живем, работаем и общаемся. На его долю приходится почти 13% мирового ВВП, и в нем работают миллионы людей в различных секторах. Тем не менее, несмотря на свою решающую роль в экономическом росте и инфраструктуре, отрасль борется с неэффективностью, перерасходом средств и переделками, которые приводят к ежегодным потерям почти в 1 триллион долларов. Поскольку спрос на устойчивые, быстрые и более экономичные строительные решения растет, внедрение инновационных технологий, в частности искусственного интеллекта, стало насущной необходимостью модернизации рабочих процессов и решения этих системных проблем.

Строительная отрасль сталкивается с серьезной проблемой:управление и использование огромных объемов фрагментированных, неструктурированных данных. Контракты, чертежи, заказы на изменения и графики часто существуют разрозненно, что затрудняет доступ к информации, ее анализ и эффективное реагирование на нее. Графы знаний — способ структурирования и соединения данных — меняют эту динамику, служа основой для приложений искусственного интеллекта в строительстве.

В этой статье рассказывается, как графы знаний улучшают управление данными и делают возможным использование конкретных приложений ИИ, в том числе ИИ-пилотов, рабочих процессов на базе ИИ и сервисов с поддержкой ИИ, а также как эти системы меняют процессы строительства.

См. также: Как диаграммы знаний делают LLM точными, прозрачными и понятными

Что такое диаграмма знаний и почему она важна?

Граф знаний — это структура данных, которая организует информацию во взаимосвязанные наборы данных, создавая связи между разрозненными фрагментами данных. При строительстве он объединяет данные из нескольких источников, например инструментов управления проектами, и преобразует неструктурированные документы в доступные структурированные наборы данных.

Основные преимущества для строительных проектов

Централизованные данные :диаграммы знаний объединяют данные на разных платформах, сокращая дублирование и делая информацию доступной в одном месте.
Уменьшение ошибок :создавая связи между наборами данных, они выявляют несоответствия, помогая предотвратить такие ошибки, как противоречивые планы или отсутствующие спецификации.
Прогнозная статистика :графики знаний позволяют прогнозировать риски, такие как потенциальные переделки или задержки, путем выявления закономерностей в данных проекта.

Например, во время крупномасштабного проекта граф знаний может анализировать миллионы страниц документации и связывать соответствующую информацию для выявления областей, в которых могут возникнуть ошибки или риски, за несколько месяцев до их возникновения. Эта возможность позволяет сократить расходы на доработку и сократить сроки реализации проекта.

Графы знаний могут стать основой для систем искусственного интеллекта в строительстве. Организуя данные, они позволяют использовать специальные приложения искусственного интеллекта, адаптированные к потребностям отрасли:от поиска документов до автоматизации рабочих процессов.

1. Вторые пилоты с искусственным интеллектом:поддержка конкретных задач

Вторые пилоты ИИ — это инструменты, предназначенные для улучшения существующих процессов. Эти системы, ориентированные на решение задач, требующих большого количества документов, таких как предварительное планирование строительства и управление контрактами, помогают командам:

Быстрое получение ответов на конкретные вопросы, например, включает ли определенный чертеж электрические розетки в определенной области.
Перекрестные ссылки на данные из различных документов для устранения несоответствий в документах, заказах на внесение изменений и контрактах.

Эти инструменты сокращают время, затрачиваемое на поиск вручную, и гарантируют, что решения основаны на точной и проверенной информации. Например, руководитель объекта может спросить второго пилота ИИ, требует ли часть оборудования дополнительных электромонтажных работ, и система предоставит ответ вместе со ссылками на исходные документы.

2. Сотрудники с искусственным интеллектом:автоматизация всех рабочих функций

В то время как вторые пилоты ИИ помогают выполнять конкретные задачи, сотрудники ИИ могут брать на себя целые роли. Эти мультиагентные системы идеально подходят для выполнения повторяющихся функций, управляемых данными, таких как:

Управление проектом :Управление графиками, проверками качества и отчетами о затратах путем анализа данных и создания отчетов без участия человека.
Ввод и обработка данных :автоматическая обработка больших наборов данных и внесение корректировок в зависимости от изменений проекта.

Например, сотрудник ИИ может проверять ход выполнения проекта по графику, отмечать несоответствия и предлагать корректировки, чтобы проект не сбивался с пути. Автоматизируя эти задачи, компании сокращают количество человеческих ошибок и освобождают членов команды для более ценной работы.

3. Услуги с поддержкой искусственного интеллекта:получение результатов по требованию

ИИ меняет способ предоставления строительных услуг. Такие задачи, как оценка стоимости, создание отчетов и доработка дизайна, теперь можно выполнять с минимальным участием человека с помощью общедоступных или частных API.

Оценка затрат :системы искусственного интеллекта могут обрабатывать входные данные, такие как списки материалов и стоимость рабочей силы, и составлять подробные оценки за считанные минуты.
Услуги по дизайну :инструменты искусственного интеллекта могут превращать отсканированные данные в готовые модели, готовые для просмотра или изменения.
Отчеты :стандартизированные отчеты могут создаваться автоматически, предоставляя информацию о проекте без необходимости составления вручную.

Хотя эти услуги могут потребовать незначительных человеческих корректировок, они экономят значительное время и ресурсы, снижая стоимость достижения результатов.

4. Рабочие процессы на основе искусственного интеллекта:оптимизация процессов

Рабочие процессы, управляемые искусственным интеллектом, автоматизируют целые операции, а не только отдельные задачи. Этот подход особенно эффективен в таких областях, как торги и закупки:

Выбор поставщика :системы искусственного интеллекта оценивают предложения поставщиков по заранее заданным критериям и определяют лучшие варианты.
Переговоры по контракту :эти инструменты анализируют условия контракта и предлагают изменения в соответствии с целями проекта.
Управление логистикой :ИИ отслеживает потребности в материалах и рабочей силе, обеспечивая своевременную доставку и оптимальное распределение ресурсов.

Автоматизируя эти процессы, организации устраняют узкие места, повышают согласованность и сокращают административные расходы.

5. Операционные системы искусственного интеллекта:новый рубеж

Хотя полностью реализованной операционной системы искусственного интеллекта (AI OS) для строительства еще не существует, потенциал очевиден. Такая система могла бы:

Управляйте привлечением клиентов для малых и средних компаний.
Автоматизируйте процессы проектирования, интегрируя такие инструменты, как SketchUp, для оптимизации моделирования.
Контролировать функции управления проектом, от технико-экономического обоснования до завершения.

ОС AI будет действовать как единая платформа для управления всеми аспектами строительного проекта, устраняя необходимость в использовании нескольких инструментов и создавая более эффективный рабочий процесс.

См. также: Использование графов знаний для улучшения машинного обучения

Проблемы при реализации

Внедрение ИИ в строительстве не лишено препятствий. Отрасль сталкивается с несколькими препятствиями:

Качество данных :противоречивые или неполные данные могут снизить эффективность ИИ.
Сопротивление переменам :Многие представители строительной отрасли не решаются внедрять новые технологии.
Интеграция :команды должны адаптироваться к новым системам и рабочим процессам, что требует обучения и ресурсов.

Несмотря на эти проблемы, преимущества ИИ неоспоримы. ИИ предлагает значительные преимущества для компаний, желающих инвестировать в его реализацию:от повышения эффективности проекта до сокращения ошибок.

ИИ трансформирует строительную отрасль, устраняя давнюю неэффективность управления данными и автоматизации рабочих процессов. В основе этой трансформации лежат графы знаний, которые служат основой для систем искусственного интеллекта, организуя и соединяя фрагментированные наборы данных. От ИИ-пилотов, помогающих управлять документами, до рабочих процессов на базе ИИ, оптимизирующих закупки, — эти инструменты позволяют быстрее и точнее принимать решения.

Хотя проблемы остаются, потенциал ИИ для улучшения строительных процессов очевиден. Используя графы знаний и системы на базе искусственного интеллекта, строительные компании могут сократить отходы, сэкономить время и добиться лучших результатов. Будущее строительства — это не просто строительство конструкций, а создание более разумных процессов, в которых ведущую роль будет играть искусственный интеллект.

Индустрия 4.0:почему ожидания не оправдались и как преодолеть этот разрыв Smart Talk, эпизод 8:Получение информации о хранилищах данных в реальном времени

Интернет вещей