建設業界における機械学習の影響を理解する

AI、機械学習、深層学習は比較的新しい概念であり、意識、議論、ブレストが求められます。特に建設業界では、これらが新たな技術であり、業界関係者は伝統的な作業方法とこれらの先進技術を統合する必要があります。これらの技術は、コスト削減、効率向上、生産性の向上という面で大きな機会を提供します。特にCOVID19の時期およびその後においてはこれが当てはまります。

ただし、建設および製造業は、これらの先進システムのユースケースを理解するためには、それらの定義、機能、容量、利点、そして将来を理解することが必要です。

最終的に、賢いビジネスは常に、ストレスを軽減し、経費を削減し、生産性を向上させる持続可能な解決策を求めるでしょう。

機械学習、AI、深層学習の建設業界への応用と影響を議論するには、1つの記事では十分ではありませんが、この内容は先進技術とその有用性についての概要を把握するのに役立ちます。

さらに深く掘り下げましょう：

人工知能（AI）は、自然な人間の知能を模倣し、人間の脳の機能、思考、作業方法を再現します。この技術は進化途中です。

機械学習（ML）は、その名が示すように、コンピューター機器にパターン、コマンドを理解し、自己で問題を解決する方法を教える技術です。監視付きおよび非監視学習が可能です。
例えば、MLアルゴリズムは、スパムとタグ付けされた大量の電子メールデータとノンスパムの電子メールデータを提示することで、スパムメールを見つけるように「訓練」することができます。アルゴリズムはこれらの電子メールの類似点や違いを見つけ、パターンを定義し、提供されたすべてのデータからスパムメールを識別するために学習します。
MLはAIのサブセットと見なすことができますが、ディープラーニングは機械学習のサブセットであり、コンピューター機器が複雑な問題を解決するのを助けるために開発されました。
もしこれらの技術がまだ不明確であれば、AI、機械学習、ディープラーニングの違いを詳しく理解しましょう。

建設業における機械学習とは何ですか？

どんな視点の変化や戦略の変更も一晩で起こるわけではありませんが、建設業界には新しい技術を積極的に取り入れる可能性と余地があります。

2019年のNBS（National Building Specification）建築技術レポートによると、約90％の企業がデジタル化を採用することで、仕事の進め方が変わると合意しています。

AEC（建築、エンジニアリング、建設）における機械学習は救世主となり得ます。典型的な建設プロジェクトには数百もの問題があります。建設マネージャーは進行中のタスクに取り組み、注文の変更、データの需要、およびその連続的な流れに対処します。

今、大量のデータを収集し、処理し、評価し、建設プロジェクトを担当するすべての関係者や部署と共有する知的な技術アシスタントを想像してください。すべてこれらの作業は、人間の心が必要とする時間よりもはるかに短い時間で繰り返し行われています。

一部のソーシャルメディアプラットフォームもAIを使用しています。プラットフォームに写真を投稿すると、システムが写真に写っている人物の正確な名前（タグ付け）を自動的に提案すると、背後で知的なシステムが動作しています！

同じ技術を建設現場で使用して、労働者の出勤状況を支援したり、安全対策をチェックしたりするのに役立ちます。監督者は、労働者が適切にPPEを使用しているかどうかを知ることができます。安全対策のいずれかが妥協された場合、労働者や場所の写真をタグ付けしてすぐに監督者と共有できます。

マネージャーは、建設プロジェクトで作業する労働者のすべてのデータを機械学習アルゴリズムにフィードできます。

もしも、割り当てられた時間に作業エリアで労働者や専門家が見つからない場合、その不在を監督者に通知し、関連する対策を講じることができます。MLを使用して、プロジェクトの建設の進捗状況や特定の部分を追跡することができます。

企業は、技術の導入に関して高い実用価値を求めています。

MLの応用と有用性について話すと、建設業界がビジネス運営におけるどんな技術の展開においても高い実用価値を求めているのは完全に理解され、期待されることです。したがって、企業がAI、ディープラーニング、および機械学習をどのように活用できるかについて、以下にいくつかの追加の方法が示されています。:

材料不足や在庫の不足などの作業上の問題の特定。
通信の不足や時間の不足などのオペレーションの欠陥（あれば）の特定。
文書のタグ付けや整理などの管理上のタスクの処理。
機械の運用、ドローン、設計の開発などの現場での責任。
過去の記録、リアルタイムのパフォーマンス、およびその他の要因を分析して、高リスクの下請け業者を特定します。現場の安全性と品質の構築を確認する別の方法です！
CADやBIMソフトウェアへの機械学習の統合による情報化および持続可能な設計の実現。
費用対効果、コスト見積り、労働管理、スマートな作業に機械学習を活用します。
AIとロボティクスおよびLIDAR技術の統合による建設現場の現実的な模倣またはミニチュアの開発。

建築および建設会社向けの機械学習についてもっと詳しく見てみましょう:

機械学習と人工知能は数年間市場で使用されており、革新的な建設会社がそれらを自分たちのやり方で活用しています。これらの技術の現在の重要性と応用例のいくつかは以下の通りです。

リスク管理：

AEC（建築、エンジニアリング、建設）および製造業にMLベースのソリューションを統合することの利点の1つは、効果的なリスク管理です。リスク管理は、すべての段階が一貫しており、時間の遅れやデータの損失がない場合にスムーズに実行されると言われています。具体的には以下の4つの段階があります：

リスクの識別、
リスクの評価、
リスクへの対応、および
リスクの監視と制御。

機械学習はこれらの段階をつなぎ、一連の流れで実行します。

不確実性の扱い：

建設業界では、原材料の不足、鈍い建設設計、環境の障害から労働者の安全まで、緊急事態がどの運用領域でも発生する可能性があり、現場／オフサイトの管理チームはそれに対処する準備をしなければなりません。

しかし、もしビジネスが過去と現在のすべての必要なデータを持ち、将来の出来事を予測するための先進技術を実装した場合はどうでしょうか？さらに、リアルタイムで関係チームに必要な措置を取るよう通知することも可能でしょうか？

AIと機械学習は、在庫、労働者のパフォーマンス、プロジェクト完了の見込み期間、安全対策の適合性などを監視し追跡できます。機械学習アルゴリズムは、建設現場で発生する出来事を監視し、プロジェクトをよりよくコントロールするために報告することができます。

よりスムーズで迅速な建設プロセス

建設現場では、何かがうまくいかない可能性がありますか？どこでもあります！建設業界では、常にエラーの余地があります。プロジェクトをより速く完了させるために複数の活動が同時に行われており、時には複雑な作業環境とエラーが発生することがあります。提供されたデータに基づいて、AECおよび製造におけるMLベースのソリューションは、予測および可能な回復ソリューション/アクションも支援します。 AIとディープラーニングはまた、ビジネスを反復的なタスクから救うことができます。

スマートなMLベースのソリューションのいくつかの例を挙げると、スキャンからBIMがあります。ここでは、スキャンされたポイントクラウドデータからBIMオブジェクトを特定できます。エンジニアがオフィスに戻ったら、スキャンされたデータに手動でマッピングする必要はありません。さらに上を目指しましょう。 BIMボイスアシスタント- CADおよびBIM業界のデザインレビュアーが頻繁に使用するコマンドに基づいたNLPに基づく音声UIアシスタンスがあります。これにより、手動で複数のクリックを行わずに図面の機能が選択され、初心者のチームもソフトウェアで作業できます。さらに深く掘り下げると、モデル図面のMLパワード自動特徴認識と複雑な建設計画からのテキスト抽出のOCRがあります。手動データ転送、人為的なエラー、時間の隙間、および手動監視はありません！これらは、この技術が建設プロジェクトであなたを支援するためにどのようにスマートで堅牢になるかの多くの例のいくつかです。

知識を必要とするタスクが容易になる：

プロジェクト管理、建築＆デザイン、エンジニアリングなど、高度な知識レベルと速度が必要なタスクは、MLベースのソフトウェアを使用してより迅速に処理できます。ソフトウェアはデータを処理し、マネージャーを計画、建築、設計、作業の優先順位付けなどで支援できます。

利益率の決定：

現時点では、ほとんどのビジネスは過去のデータ、市場価格、判断、または一律の料金に基づいて利益率を決定しています。つまり、利益率の予測はほとんど正確ではなく、プロジェクトが進行するにつれて利益率が減少し始めることが多いです。したがって、期待される利益率と実際の利益率との間には大きなギャップがあります。

ほとんどのビジネスは、BIMのために過去のプロジェクトのデータを保持しています。このデータは関連性のあるXLS形式で保存されます。また、このデータには、企業の利益率がいつどのように変化したかの詳細が含まれています。CADプラグイン/ BIMプラグインの機械学習とディープラーニングを活用すると、プロジェクト属性と利益率の関連性を特定するのに役立ちます。

結論:

大規模および商業用建設プロジェクトでは、リスクを減らし、生産性を向上させ、意思決定を自動化するために、AI、機械学習、およびディープラーニングソリューションを積極的に導入しています。現時点では、先進技術を使用して人間の努力を補完することに焦点が置かれており、それを置き換えることではありません。

現在、中小企業が技術を最大限に活用するのは難しいかもしれませんが、これらの技術のユースケースは肯定的な結果を反映しており、多くの企業を同じ方向に向かわせています。

市場で持続可能なブランドを築きたい建設業者は、最高の生産性を備えた組織を維持するために、先進技術のサポートを活用することができます。

建設業務の運営における業界の課題を解決するのに役立つML / AIソリューションについて詳細を知りたい場合は、お問い合わせを通じてお知らせいただければ幸いです