AIMachine LearningVật tư xây dựng

Cách học máy giúp công nhân xây dựng hiệu quả hơn

Sau đây là bài đăng của Jennifer Wilson, một nhà văn tại Qeedle.com.

Máy học.

Cụm từ này nghe không giống với bất cứ điều gì đặc biệt là con người, phải không? Hầu hết mọi người có nhiều khả năng hình dung T – 800 từ Kẻ hủy diệt hơn là thứ gì đó thậm chí hiển thị từ xa các đặc điểm của con người.

Trong thời đại mà các công nghệ mới đang tiếp quản rất nhiều nhiệm vụ của chúng ta và thực hiện chúng nhanh chóng và chính xác hơn so với nhân viên thông thường, không có gì lạ khi tự động hóa, AI hoặc máy học được coi là những mối đe dọa.

Tuy nhiên, trên thực tế, tất cả những công nghệ tiên tiến này có thể cải thiện đáng kể cuộc sống của chúng ta và cách chúng ta kinh doanh. Điều này đặc biệt đề cập đến ngành xây dựng, trong đó công nghệ máy học bổ sung thêm sự tiếp xúc của con người bằng cách cho phép công nhân thực hiện công việc của họ một cách hiệu quả và an toàn hơn.

person holding tool during daytime
Ảnh của Christopher Burns trên Unsplash

1. Ngăn chặn chi phí vượt mức

Các đội xây dựng có xu hướng gặp nhiều vấn đề liên quan đến việc vượt chi phí khi họ làm việc trong các dự án quy mô lớn.

Bất kể nhóm hoạt động hiệu quả đến đâu, các mốc thời gian không thực tế có thể tàn phá việc quản lý dự án của họ, dẫn đến chi phí tăng vọt.

Máy học và mạng nơ-ron nhân tạo có thể ngăn chặn tình huống như vậy bằng cách phân tích quy mô của dự án, loại hợp đồng và mức độ năng lực của người quản lý dự án. Những yếu tố này, được kết hợp với dữ liệu lịch sử, giúp bạn có thể tạo các mô hình dự đoán và thiết lập các mốc thời gian thực tế.

Bên cạnh đó, trí tuệ nhân tạo cung cấp cho người lao động các nguồn lực thời gian thực để nâng cao từ xa các kỹ năng cần thiết cho một dự án cụ thể. Thực hành này làm giảm đáng kể thời gian giới thiệu và tạo điều kiện thuận lợi cho toàn bộ quá trình. Tất cả điều này sẽ đẩy nhanh quá trình phân phối dự án và ngăn nó vượt quá ngân sách.

Ví dụ: triển khai chatbots của nhân viên có thể trợ giúp với

  • tự động hóa các tác vụ hàng ngày khác nhau,
  • tăng năng suất của nhóm,
  • tạo điều kiện thuận lợi cho việc tìm kiếm thông tin trong quá trình đào tạo an toàn cho nhân viên,
  • hợp lý hóa quy trình giới thiệu.

2. Cải thiện An toàn Công trường

Ngành xây dựng chiếm 21. 1% tổng số công nhân tử vong ở 2018.

Theo các số liệu thống kê liên quan, các nguyên nhân phổ biến nhất gây tử vong trong ngành này là té ngã, bị vật thể va đập, điện giật và bị kẹt trong / giữa.

Một tổng thầu có trụ sở tại Boston đã phát triển một thuật toán để phân tích các bức ảnh từ các công trường xây dựng của mình tại để phát hiện các nguy cơ tiềm ẩn về an toàn và sau đó so sánh những bức ảnh này với hồ sơ sự cố của nó. Nói cách khác, nếu công nhân không mặc đồ bảo hộ hoặc nếu một số khu vực công trường không được bảo đảm an toàn, thuật toán dự đoán này sẽ ghi lại điều đó.

Thuật toán được hỗ trợ bởi AI này cho phép các công ty xây dựng xác định các rủi ro an toàn cao và ngăn ngừa tai nạn xảy ra.

Construction workers silhoutte
Ảnh chụp bởi Yancy Min trên Unsplash

3. Cho phép Giảm thiểu Rủi ro

Nguy cơ thương tật và tử vong không phải là rủi ro duy nhất trong ngành xây dựng.

Rủi ro về chất lượng, an toàn, thời gian và chi phí cũng đóng một vai trò quan trọng và điều cần thiết là phải ngăn chặn và giảm thiểu chúng trong trường hợp mọi thứ đi xuống.

Học máy có khả năng xác định các rủi ro khác nhau và đo lường tác động của chúng trước khi chúng xuất hiện. Các nhà quản lý dự án xây dựng có một công việc khó khăn là giám sát toàn bộ công trường và đảm bảo rằng mọi phân đoạn của quá trình xây dựng đang tiến triển với tốc độ xác định trước. Ngoài ra, họ có trách nhiệm đảm bảo giao dự án đúng hạn và đúng ngân sách.

Tất cả những thách thức mà các nhà lãnh đạo trong lĩnh vực xây dựng phải đối mặt có thể được giải quyết với sự trợ giúp của học máy và AI. Bằng cách phân tích và chọn lọc qua một lượng lớn dữ liệu, những công nghệ này có thể dự báo những rủi ro tiềm ẩn, hiểu chúng và xác định hậu quả nếu chúng không được xử lý đúng cách.

Bằng cách này, có thể sắp xếp thứ tự ưu tiên các vấn đề dựa trên mức độ rủi ro và hỗ trợ các nhà quản lý dự án xây dựng theo dõi và giải quyết các vấn đề cấp bách nhất trước.

4. Tận dụng lợi thế của thiết kế tạo ra

Một trong những thách thức lớn nhất khi xây dựng một tòa nhà nằm ở việc nó phải tính đến các nhiệm vụ từ các lĩnh vực khác nhau như kiến ​​trúc, kỹ thuật, điện và hệ thống ống nước. Tất cả các yếu tố này phải được lập kế hoạch, thực thi và căn chỉnh một cách hoàn hảo.

Thiết kế tạo cho phép các chuyên gia xây dựng tạo ra các mô hình dựa trên 3D có chứa tất cả các kế hoạch này và vạch ra các hoạt động của các nhóm tham gia vào dự án. Các mô hình này hợp nhất tất cả các kế hoạch mà các nhóm khác nhau này tạo ra và ngăn chặn các cuộc đụng độ tiềm ẩn giữa họ.

Phần mềm thiết kế tổng hợp được hỗ trợ bởi máy học được sử dụng để phân tích và tạo ra các biến thể khác nhau của giải pháp và đưa ra các giải pháp thay thế thiết kế. Nói cách khác, nó tạo ra các mô hình 3D của các hệ thống khác nhau – cơ khí, điện và hệ thống ống nước, đồng thời đảm bảo rằng các tuyến MEP không xung đột với kiến ​​trúc của tòa nhà. Công nghệ tiên tiến này cũng sẽ tạo ra một giải pháp tối ưu dựa trên tất cả dữ liệu mà nó có.

Cách tiếp cận như vậy ngăn cản việc làm lại, do đó tiết kiệm rất nhiều thời gian và tiền bạc.

5. Phân bổ lực lượng lao động một cách chính xác

Máy học có thể giúp phân phối chính xác lực lượng lao động và máy móc trên các địa điểm xây dựng khác nhau, do đó ngăn các nhóm vượt quá ngân sách.

Các phân tích cho thấy khi một địa điểm nhất định thiếu nhân viên hoặc nếu nó thiếu máy móc để có thể bố trí lại công nhân một cách hiệu quả và đảm bảo rằng lực lượng lao động được phân bổ đồng đều.

Bằng cách triển khai phần mềm liên tục theo dõi và đánh giá tiến độ công việc, cũng như vị trí của công nhân và thiết bị, các công ty có thể lập kế hoạch phân bổ lực lượng lao động và máy móc tốt hơn và đáp ứng thời hạn của họ.

Rõ ràng là ngành xây dựng có thể được hưởng lợi rất nhiều từ học máy. Tăng cường độ an toàn, giảm chi phí, nâng cao chất lượng và nâng cao năng suất của lực lượng lao động chỉ là một số trong những phân khúc mà công nghệ này sẽ giúp các công ty xây dựng phát triển và lớn mạnh.

Jennifer Wilson là một nhà văn tại Qeedle.com Cô ấy biết kinh doanh quản lý quy trình và hoạt động từ trong ra ngoài. Khi cô ấy hiểu tất cả những thách thức khi điều hành một doanh nghiệp nhỏ, nhiệm vụ của cô ấy là giải quyết các chủ đề phù hợp nhất với các doanh nhân và đưa ra các giải pháp khả thi.

Back to top button