人工知能が建設部門をどのように形成しているか

人工知能ソリューションの導入は、競争上の優位性を獲得するだけでなく、計画を変える他の大きな課題を解決する建設業界の取り組みにおいて重要な役割を果たします。建設方法と管理方法。これらの課題には、脱炭素化やネットゼロエミッションのニーズへの対応などが含まれます。

人工知能は、プロジェクト資産の設計および構築段階でさまざまな方法で適用する必要があります。建設業界がこれらの機会を活用すべきであることは明らかです。

ジェネレーティブ デザイン

ジェネレーティブ デザインは、特定のプロジェクトに取り組むためのさまざまな適切なソリューションを提供する、人工知能によって推進されるアプローチです。ユーザーはこれらのソリューションをニーズに合わせてカスタマイズできます

設計時に制約やパラメータを気にする代わりに、設計者はソフトウェアに仕様と制限を通知することを選択できます。これには、強度や機敏性からコストやパフォーマンスに至るまで、あらゆるものが含まれます。次に、ジェネレーティブ デザイン プロセスはこれらの入力を分析して、指定されたニーズを満たす潜在的な組み合わせを生成します。

高度な人工知能アルゴリズムと機械学習機能により、設計者や建築家は、エネルギー効率を向上させ、構造的完全性を強化し、設計プロセスをよりシームレスにする革新的なソリューションを考案できます

ジェネレーティブデザインは多くの利点をもたらすことが証明されています。ジェネレーティブ デザインを使用すると、材料コストを 30% 大幅に削減し、建設時間を 40% 短縮できます。 AI を利用した構造解析を実行すると、構造性能を維持しながら設計時間を 50% 削減できる可能性があります。さらに、米国グリーン ビルディング評議会は、AI を活用した持続可能な設計手法を採用すると、建物のエネルギー消費量を最大 30% 削減し、二酸化炭素排出量を削減できると示唆しています。

BIM ベースのプロジェクト見積り

ビルディング インフォメーション モデリングとは、建設業界で広く使用されている 3D 設計およびモデリング ソフトウェア ツールのコレクションを指します。これらのツールは、建設設計を複数の視点から視覚化できるように特別に設計されています。人工知能機能を BIM に統合すると、必要な材料に関する重要な情報を抽出する数量計算を実行できるなど、さまざまな利点がもたらされます。

BIM テクノロジーをプロジェクトの数量統計に使用することで、より正確で信頼性の高い結果が得られ、請負業者が効率を向上させ、コストを削減し、設計、建設、運営の全体的な品質を向上させるのにも役立ちます

エンジニアリング業界におけるデジタル エンジニアリングの適用は、エンジニアリング測定の精度の向上や時間の節約など、多くの明白な利点をもたらします。ただし、デジタル変革にはいくつかの課題も伴います。重要な問題の 1 つは人的要因です。必要な人材をどのように引き付けて維持し、適切なインセンティブと報酬を提供するかは検討する必要がある問題です。さらに、必要なスキルはデジタルの専門知識を超えています。 BIM モデルが間違っている場合、関係者にエラーを特定するための基本的な数量測量能力が欠けている場合、BIM モデルの精度が最終的に重要な問題になります。

垂直建設業界は、デジタル化が進んでいない業界の 1 つです。まず、大きな可能性があるにもかかわらず、新しいテクノロジーを受け入れる速度も非常に遅いです。この現象は、通常 2 つの理由によるものです。

多くの機械学習システムは、建設分野で「ブラック ボックス」の役割を果たしています。結論を説明しないことを意味します。さらに、意思決定に使用されるアルゴリズムは独自のものであることが多く、理解が難しいため、建設専門家が背後にある理由や使用されている手法を理解することが困難となり、推奨を行う際に困難が生じます。学術評論家の中には、説明可能な AI 手法の研究がなければ、建設における AI の可能性は限定的になる可能性があると考えている人もいます。

建設会社は、投資コストが高額であるため、AI システムのメリットと実装を理解することが難しいと感じることがよくあります。 。特に多数の請負業者が関与し、作業が複数の下請け業者を通じて納品される場合、投資に関する意思決定は困難になる可能性があります。この複雑さにより、業界が受け入れられる単一の AI ソリューションについて合意することが困難になっています。これにより、投資が短期間で陳腐化したり不必要になったりする可能性も高まります。業界全体が通貨問題に直面していることを考えると、組織が将来への投資を躊躇するのは当然です。

法的な観点から見ると、市販の AI クリティカル パス プログラムを活用すると紛争が減り、専門家のプログラミング証人の要件が不要になる可能性があります。しかし、結論が完全に説明できず、その背後にある推論をテストしたり疑問を呈したりできない場合、ビジネス上の利益が結果に依存している個人がなぜその結果を受け入れようとするのでしょうか? サプライ チェーンの各メンバーが異なるプログラミング アルゴリズムを使用している場合、さまざまな結果につながる可能性がありますが、これはどのように役立ちますか? 政府と政策立案者には、この問題で果たすべき明確な役割があります

この段階では、2 つのスピードを持つ産業の出現が見られるかもしれません。このシナリオでは、一部の企業が勝者として台頭する一方で、他の企業が高速車線に参入するのを妨げる障壁はますます乗り越えられなくなりつつあります。一方が AI ソリューションを持っていて、もう一方が持っていない場合、情報の非対称性が生じる可能性があります。セグメントごとのAIソリューションにより、サプライチェーン全体の統合や特定セグメントを中心としたサプライチェーンの同期も可能

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