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智能建筑中人工智能的十大应用
作者:  发表日期:2020/1/10  浏览次数:304

大约7%的世界劳动力从事建筑业,因此它是世界经济的主要部门。  个人和企业每年在建筑相关活动上花费10万亿美元(麦肯锡,2017年)  其他行业已经使用人工智能和其他技术来改变他们的生产力  相比之下,建筑正以冰川的速度发展。  在过去几十年里,全球建筑业每年仅增长1%。  相比之下,制造业的增长率为3.6%,全球经济增长率为2.8%  建筑业的生产率或每个工人的总经济产出保持不变。  相比之下,自1945年以来,零售业、制造业和农业的生产率提高了1500%  原因之一是建筑业是世界上数字化程度最低的行业之一,新技术的采用速度缓慢(麦肯锡,2017)  采用最新技术对团队来说可能很困难。  但是机器学习和人工智能有助于提高工作场所的效率,并在这个过程中省钱。  影响其他行业的人工智能解决方案已经在建筑业出现。


什么是人工智能和机器学习

人工智能(人工智能)是一个用来描述机器模仿人类认知功能(如解决问题、模式识别和学习)的集合术语  机器学习是人工智能的一个子集  机器学习是人工智能的一个领域,它使用统计技术使计算机系统能够在没有明确编程的情况下从数据中“学习”。  当机器接触到更多数据时,机器将更好地理解和提供洞察力。

麦肯锡预测,在不久的将来,人工智能在建筑领域的普及将是适度的(麦肯锡,2018)  然而,变化正在发生。  利益相关者不再认为人工智能只与其他行业相关  工程和建筑将需要赶上人工智能的方法和应用  这是应对即将到来的市场竞争对手并保持相关性的唯一方法。


人工智能和智能建筑中的机器学习

机器学习和人工智能在建筑中的潜在应用是巨大的  信息请求、未决问题和变更单是行业标准要求。  机器学习就像一个聪明的助手,可以仔细检查大量的数据。  然后,它将提醒项目经理需要他们关注的关键问题。  一些应用程序已经以这种方式使用人工智能  它的好处包括从简单的垃圾邮件过滤到高级安全监控。


人工智能在十大建筑中的应用


 1、防止成本超支

尽管使用了最好的项目团队,但大多数大型项目都超出了预算  人工神经网络用于项目中,根据项目规模、合同类型和项目经理的能力水平等因素预测成本超支。  预测模型使用历史数据(如计划开始和结束日期)来可视化未来项目的实际进度  人工智能帮助员工远程访问真实的培训材料,帮助他们快速提高技能和知识。  这减少了将新资源加载到项目中所需的时间  结果,项目交付加快了


 2。通过创成式设计更好地设计建筑信息模型

是一个基于三维模型的过程,为建筑、工程和建筑专业人员有效地规划、设计、建造和管理建筑和基础设施提供洞察力。  为了规划和设计建筑,3D模型需要考虑建筑、工程、机械、电气和管道(MEP)计划以及每个团队的活动顺序。  面临的挑战是确保子团队的不同模式不会相互冲突。  该行业正试图以设计生成的形式使用机器学习来识别和减轻不同团队在规划和设计阶段生成的不同模型之间的冲突,以防止返工。  有一种软件使用机器学习算法来探索解决方案的所有变体,并生成替代设计。  它使用机器学习来创建机械、电气和管道系统的三维模型,同时确保MEP系统的整个路径不与建筑结构冲突,并从每次迭代中学习以获得最佳解决方案。


 3、风险缓解

每个建设项目都有一定的风险,包括质量、安全、时间和成本风险及其他形式。  项目越大,风险就越大,因为在工作现场有多个分包商在不同行业并行工作。  如今有人工智能和机器学习解决方案,承包商通常被用来监控工作现场的风险并确定其优先级,因此项目团队可以将有限的时间和资源集中在最大的风险因素上。  人工智能用于自动分配问题的优先级  分包商根据风险得分进行评级,因此施工经理可以与高风险团队密切合作以降低风险。


 4。项目规划

人工智能初创公司于2018年启动,承诺其机器人和人工智能是解决后期和超预算建设项目的关键。  该公司使用机器人自动捕捉建筑工地的三维扫描,然后将这些数据输入深度神经网络,该网络对不同子项目的距离进行分类  如果事情似乎偏离轨道,管理团队可以介入处理小问题,然后成为主要问题。  未来的算法将使用被称为“强化学习”的人工智能技术  这种技术允许在反复试验的基础上学习算法。  它可以基于类似的项目评估无止境的组合和替代方案。  它有助于项目规划,因为它优化了最佳路径,并随着时间的推移自我修正。


 5。人工智能将使专业招聘网站更具生产力

一些公司已经开始提供自动驾驶建筑机械,以比人类同行更有效地执行重复性任务,例如浇注混凝土、砌砖、焊接和拆除。  挖掘和准备工作由自动或半自动推土机完成,工作现场可以在人类程序员的帮助下准备确定规格。  这释放了建筑工作本身的劳动力,并减少了完成项目所需的总时间。  项目经理还可以实时跟踪工作现场的工作。  他们使用人脸识别、实时摄像头和类似技术来评估员工的工作效率和程序的一致性。


 6。建筑安全

建筑工人被杀的频率是其他工人的五倍。  根据职业安全与健康管理局的报告,建筑业私营部门的主要死亡原因(不包括道路碰撞)正在下降,其次是物体碰撞、电击和夹在中间。  这家总部位于波士顿的总承包商,年销售额为30亿美元,正在开发一种算法,可以分析工作现场的照片,扫描潜在的安全隐患,例如没有穿戴防护设备的工人,并将图像与事故记录关联起来  该公司表示,它可以计算项目的风险评级,因此当检测到威胁增加时,它可以提供安全简报。


 7、人工智能将解决劳动力短缺

劳动力短缺和提高工业低生产率的愿望迫使建筑公司投资人工智能和数据科学  麦肯锡2017年的一份报告称,建筑公司可以通过实时数据分析将生产率提高50%。  建筑公司开始使用人工智能和机器学习来更好地计划工作中的劳动力和机器的分配。  机器人持续评估工作进度以及工人和设备的位置,以便项目经理能够立即通知哪些工作场所有足够的工人和设备按时完成项目,哪些工作场所可能落后于可以部署额外劳动力的地方。  专家预测,通过人工智能技术,建筑机器人将变得更加智能和自主


 8。组装建筑

建筑公司越来越依赖于由自动机器人组成的场外工厂,这些机器人将建筑构件组装起来,然后在现场手动组装  通过自动化机械,墙状结构可以比人类同类结构更有效地完成装配线样式,当这些结构安装在一起时,允许人类工人完成诸如管道、暖通空调和电气系统等详细工作。


 9,人工智能和智能建筑中的大数据

当每天创建大量数据时,人工智能系统会接触到无数数据来学习和改进  每个工作地点都成为人工智能的潜在数据源  从移动设备捕获的图像、无人机视频、安全传感器、建筑信息模型等生成的数据。已经成为信息库  这为建筑专业人员和客户提供了在人工智能和机器学习系统的帮助下分析数据并从中受益的机会。


 10、人工智能用于以后的操作

建筑管理者可以在智能建筑完工后长时间使用人工智能。  建筑信息建模(BIM)存储关于建筑结构的信息  人工智能可以用来监控开发问题,甚至提供预防问题的解决方案。

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