인공지능이 건설 부문을 어떻게 변화시키고 있는가

인공지능 솔루션의 구현은 단순히 경쟁 우위를 확보하는 문제가 아니라 프로젝트 계획, 건설 및 관리 방식을 변화시키는 기타 주요 과제를 해결하려는 건설 업계의 노력에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 과제에는 탈탄소화와 순 제로 배출 요구 사항 충족이 포함됩니다.

인공지능은 프로젝트 자산의 설계 및 구축 단계에서 다양한 방식으로 적용되어야 합니다. 건설 업계는 이러한 기회를 분명히 포착해야 합니다.

Generative Design

Generative Design은 특정 엔지니어링 과제에 대해 다양하고 적절한 솔루션을 제공하는 인공 지능을 기반으로 하는 접근 방식입니다. 사용자는 이러한 솔루션을 필요에 맞게 개인화할 수 있습니다

설계자는 설계하는 동안 제약 조건과 매개변수에 대해 걱정할 필요 없이 소프트웨어에 사양과 제한 사항을 알리도록 선택할 수 있습니다. 여기에는 힘과 민첩성부터 비용과 성능까지 모든 것이 포함될 수 있습니다. 그런 다음 제너레이티브 디자인 프로세스에서는 이러한 입력을 분석하여 지정된 요구 사항을 충족하는 잠재적인 조합을 생성합니다.

고급 인공 지능 알고리즘과 기계 학습 기능을 통해 설계자와 건축가는 에너지 효율성을 향상하고 구조적 무결성을 향상하며 설계 프로세스를 더욱 원활하게 만드는 혁신적인 솔루션을 생각해 낼 수 있습니다.

제너레이티브 디자인이 입증됨 많은 이점을 제공할 수 있습니다. 제너레이티브 디자인을 사용하면 재료비를 30%까지 크게 절감하고 시공 시간을 40% 단축할 수 있습니다. AI 지원 구조 분석을 수행하면 구조 성능을 유지하면서 설계 시간을 50% 단축할 수 있습니다. 또한 미국 그린 빌딩 협의회(U.S. Green Building Council)는 AI 기반의 지속 가능한 설계 관행을 채택하면 건물의 에너지 소비를 최대 30%까지 줄이고 탄소 배출량을 줄일 수 있다고 제안합니다.

BIM 기반 프로젝트 견적

빌딩 정보 모델링(Building Information Modeling)은 건설 업계에서 널리 사용되는 3D 설계 및 모델링 소프트웨어 도구 모음을 말합니다. 이러한 도구는 다양한 관점에서 건축 설계를 시각화하는 데 도움이 되도록 특별히 설계되었습니다. 인공지능 기능을 BIM에 통합하면 필요한 자재에 대한 필수 정보를 추출하는 수량 계산 기능과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

프로젝트 수량 통계에 BIM 기술을 사용하면 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있으며, 시공업체의 효율성 향상, 비용 절감, 설계, 시공 및 운영의 전반적인 품질 향상에도 도움이 될 수 있습니다.

디지털 엔지니어링 적용 엔지니어링 산업 엔지니어링 측정의 정확성 향상 및 시간 절약과 같은 많은 명백한 이점이 있습니다. 그러나 디지털 혁신에는 몇 가지 과제도 따릅니다. 중요한 문제 중 하나는 인적 요소입니다. 필요한 인재를 어떻게 유치하고 유지하며, 이들에게 적절한 인센티브와 보상을 제공할 것인지도 고려해야 할 문제입니다. 또한 필요한 기술은 디지털 전문 지식 이상의 것입니다. BIM 모델이 정확하지 않은 경우 관련 인력이 오류를 식별할 수 있는 기본적인 수량 조사 역량이 부족하다면 결국 BIM 모델의 정확성 문제가 중요한 문제가 됩니다.

수직 건설 산업은 그럼에도 불구하고 디지털화가 덜 된 산업 중 하나입니다. 이 현상에는 일반적으로 두 가지 이유가 있습니다. 건설 분야의 많은 기계 학습 시스템은 자신의 결론을 설명하지 않는다는 의미입니다. 또한 결정을 내리는 데 사용되는 알고리즘은 독점적이고 이해하기 어려운 경우가 많으므로 건설 전문가가 사용된 이유와 사용 방법을 파악하기 어렵고 권장 사항을 제시하는 데 어려움이 있습니다. 일부 학계 비평가들은 설명 가능한 AI 방법에 대한 연구 없이는 건설 분야에서 AI의 잠재력이 제한될 수 있다고 믿습니다.

건설 업계는 높은 비용과 관련된 투자로 인해 AI 시스템의 이점과 구현을 이해하는 것이 매우 어려운 경우가 많습니다. 투자 결정을 내리는 것은 어려울 수 있습니다. 특히 수많은 계약자가 참여하고 작업이 여러 하청업체를 통해 전달되는 경우 더욱 그렇습니다. 이러한 복잡성으로 인해 업계는 하나의 수용된 AI 솔루션에 동의하기가 어렵습니다. 이는 또한 투자가 단기간에 쓸모없거나 불필요해질 가능성을 높입니다. 업계 전체가 직면한 통화 문제를 고려할 때 조직이 미래에 대한 투자를 주저할 수 있다는 것은 이해할 수 있습니다.

법적 관점에서 시중에서 판매되는 AI 중요 경로 프로그램을 활용하면 분쟁을 줄일 수 있으므로 전문 프로그래밍 증인이 필요하지 않습니다. 그러나 결론을 완전히 설명할 수 없고 그 이면의 추론을 테스트하고 의문을 제기할 수 없다면 결과에 비즈니스 이익이 의존하는 개인이 공급망의 각 구성원이 서로 다른 프로그래밍 알고리즘을 사용한다면 왜 이를 받아들이려고 할까요? 다른 결과로 이어질 수 있으며, 이것이 어떻게 도움이 될까요? 정부와 정책 입안자는 이 문제에 대해 명확한 역할을 가지고 있습니다.

이 단계에서는 2단 속도 산업의 출현을 볼 수 있습니다. 이 시나리오에서 일부 기업은 승자로 떠오르는 반면, 다른 기업이 빠른 속도로 진입하는 것을 막는 장벽은 점점 더 극복할 수 없게 되고 있습니다. 한쪽에는 AI 솔루션이 있고 다른 쪽에는 없으면 정보 비대칭이 발생할 수 있습니다. 전체 공급망 통합과 특정 세그먼트 주변의 공급망 동기화도

각 세그먼트에 대한 AI 솔루션을 사용하여 발생할 수 있습니다.

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