مزايا الذكاء الاصطناعي في قطاع البناء

يُنفق الأفراد والشركات في جميع أنحاء العالم أكثر من 10 تريليونات دولار سنوياً على الأنشطة المرتبطة بالبناء، ويُتوقع أن يواصل هذا الحجم النمو بنسبة 4.2% حتى عام 2023. وفي تقرير McKinsey الصادر عام 2020 بعنوان «القاعدة الجديدة في البناء: كيف يُعيد التفكيك تشكيل أكبر نظام بيئي في العالم» ​​تُشير إلى تزايد الاهتمام بالحلول القائمة على الذكاء الاصطناعي.

يمكن للذكاء الاصطناعي في قطاع البناء أن يساعد الجهات الفاعلة على إدراك القيمة طوال دورة حياة المشروع، بما في ذلك التصميم والمناقصات والتمويل، والمشتريات والتشييد، والتشغيل وإدارة الأصول، وتحويل نموذج الأعمال. ويساعد الذكاء الاصطناعي في البناء القطاعَ ككل على تجاوز بعض أصعب التحديات، ولا سيما مسائل السلامة، ونقص القوى العاملة، وتجاوز التكاليف والجداول الزمنية.

ومع الانخفاض المستمر لحواجز دخول السوق، وتسارع التقدم في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحليلات، يُتوقع أن يؤدي الذكاء الاصطناعي دوراً أكبر في البناء خلال السنوات المقبلة.

إمكانات تطبيق التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في البناء هائلة. فطلبات المعلومات والمسائل المفتوحة وأوامر التغيير أمور معيارية في القطاع. ويشبه التعلم الآلي مساعداً ذكياً قادراً على دراسة هذا الكم الكبير من البيانات بدقة، ثم ينبّه مديري المشاريع إلى الأمور المهمة التي تتطلب انتباههم. وتستخدم بعض التطبيقات الذكاء الاصطناعي بهذه الطريقة بالفعل. وتتراوح فوائده من تصفية الرسائل المزعجة الروتينية إلى المراقبة المتقدمة للسلامة. إليك 10 أمثلة على الذكاء الاصطناعي في البناء. 

منع تجاوز التكاليف

تتجاوز تكلفة معظم المشاريع الضخمة الميزانية المخصصة لها، رغم أن فرق التصميم فيها من الأفضل في المجال. وتُستخدم الشبكات العصبية الاصطناعية في المشاريع للتنبؤ بتجاوز التكاليف استناداً إلى عوامل مثل حجم المشروع ونوع العقد ومستوى كفاءة المديرين. 

تُستخدم البيانات التاريخية، مثل تواريخ البدء والانتهاء المخطط لها، في النماذج التنبؤية لوضع جداول زمنية واقعية للمشاريع المستقبلية. ويساعد الذكاء الاصطناعي الموظفين على الوصول عن بُعد إلى مواد تدريبية حقيقية، مما يمكّنهم من تطوير مهاراتهم ومعارفهم بسرعة. وهذا يقلل الوقت اللازم لإدماج الموارد الجديدة في المشاريع. ونتيجة لذلك، يتسارع تنفيذ المشروع.

التصميم التوليدي للمباني

نمذجة معلومات المباني هي عملية تعتمد على النماذج ثلاثية الأبعاد، وتزوّد المختصين في الهندسة المعمارية والتصميم والبناء بالمعلومات اللازمة للتخطيط والتصميم والتشييد وإدارة المباني والبنية التحتية بكفاءة. 

لتخطيط مشروع بنائي وتصميمه، يجب أن تأخذ النماذج ثلاثية الأبعاد في الحسبان المخططات المعمارية والهندسية والميكانيكية والكهربائية وسباكة المياه، إضافة إلى تسلسل أعمال المجموعات المعنية. والتحدي هو ضمان ألا تتعارض النماذج المختلفة الصادرة عن الفرق الفرعية مع بعضها البعض.

تقليل المخاطر

يحمل كل مشروع بنائي مخاطر تظهر بأشكال متعددة، مثل المخاطر المتعلقة بالجودة والسلامة والزمن والتكلفة. وكلما كبر المشروع ارتفعت المخاطر، لأن عدة مقاولين فرعيين من مهن مختلفة يعملون في الموقع نفسه في وقت واحد. 

توجد اليوم حلول تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يستخدمها المقاولون الرئيسيون لتتبع المخاطر على موقع البناء وترتيب أولوياتها، بحيث يستطيع فريق المشروع تركيز وقته ومواردِه المحدودة على أكبر عوامل الخطر. ويُستخدم الذكاء الاصطناعي لترتيب أولويات المهام تلقائياً.

تخطيط المشروع

بدأت شركة متخصصة في الاستطلاع الإنشائي نشاطها عام 2017 واعدةً بأن تكون روبوتاتها وذكاؤها الاصطناعي المفتاح لحل مشكلات المشاريع الإنشائية المتأخرة والمتجاوزة للميزانية. وتستخدم الشركة الروبوتات للمسح ثلاثي الأبعاد الذاتي لمواقع البناء، ثم تنقل هذه البيانات إلى شبكة عصبية عميقة تصنّف المسافات بين المشاريع الفرعية المختلفة. 

إذا بدا شيء ما خاطئاً، يمكن لفريق المديرين التدخل لحل المشكلات الصغيرة قبل أن تتفاقم إلى مشكلات خطيرة. وستستخدم خوارزميات المستقبل تقنية ذكاء اصطناعي تُعرف باسم «التعلم المعزز». تتيح هذه التقنية للخوارزميات التعلم من خلال التجربة والخطأ. ويمكنها تقييم عدد لا نهائي من التركيبات والبدائل استناداً إلى مشاريع مماثلة. وهذا يساعد في تخطيط المشروع، لأنه يحسّن المسار الأمثل ويصحح نفسه مع الوقت.

إيجاد أماكن عمل أكثر إنتاجية

هناك شركات بدأت تقدم معدات بناء ذاتية القيادة لتنفيذ المهام المتكررة بكفاءة أكبر من العمل البشري، مثل صب الخرسانة وبناء الطوب واللحام والهدم. وتُنفَّذ أعمال الحفر والتجهيز بجرافات ذاتية التشغيل أو شبه ذاتية، يمكن أن تجهّز موقع العمل بإشراف مبرمج بشري وفقاً لمواصفات دقيقة. 

هذا يحرر العمال للتفرغ لأعمال البناء نفسها، ويقلل إجمالي الوقت اللازم لإنجاز المشروع. ويستطيع مديرو المشاريع أيضاً متابعة العمل في الموقع في الوقت الفعلي. ويستخدمون التعرف على الوجوه والكاميرات المحلية وتقنيات مشابهة لتقييم إنتاجية العمل والالتزام بالإجراءات.

سلامة البناء

يموت البنّاؤون أثناء العمل بمعدل يفوق خمس مرات معدل وفيات العمال الآخرين. ووفقاً لـOSHA، فإن الأسباب الرئيسية للوفيات في القطاع الخاص (باستثناء حوادث المرور) في قطاع البناء هي السقوط، يليه الاصطدام بجسم ما، والصعق بالكهرباء، والانحشار. 

تقوم شركة بوسطنية للتكنولوجيا الإنشائية بتطوير خوارزمية تحلل الصور من مواقع العمل، وتفحصها بحثاً عن تهديدات السلامة، مثل غياب معدات الوقاية الشخصية لدى العمال، وتطابق الصور مع سجلات الحوادث لديها. وتقول الشركة إنها قد تكون قادرة على احتساب تصنيفات المخاطر للمشاريع، بحيث يمكن عقد إحاطات السلامة عند رصد تهديد متزايد.

معالجة نقص القوى العاملة

يذكر تقرير McKinsey لعام 2017 أن شركات البناء يمكنها رفع الإنتاجية بنسبة 50% من خلال تحليل البيانات في الوقت الفعلي. وتبدأ شركات البناء باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين توزيع العمالة والمعدات على مواقع العمل.

يتيح روبوت يقيّم باستمرار سير الأعمال ومواقع العمال والمعدات لمديري المشاريع أن يحددوا فوراً أي مواقع العمل تتوفر فيها عمالة ومعدات كافية لإنجاز المشروع وفق الجدول الزمني، وأي المواقع يمكن أن تستفيد من عمالة إضافية.

البناء خارج الموقع

تعتمد شركات البناء بشكل متزايد على مصانع خارجية مجهزة بروبوتات ذاتية التشغيل، تجمع مكونات المبنى التي يُركّبها البشر لاحقاً في موقع البناء. ويمكن تجميع عناصر مثل الجدران على خط تجميع بواسطة آلات ذاتية التشغيل بكفاءة أعلى من مثيلاتها البشرية، ما يترك للعمال البشر إنهاء التفاصيل، مثل أنظمة السباكة والكهرباء، عند اكتمال الهيكل.

البيانات الضخمة في البناء

في ظل الكم الهائل من البيانات التي تُنتج يومياً، تحصل أنظمة الذكاء الاصطناعي على عدد لا نهائي من البيانات التي تتعلم منها وتتحسن كل يوم. ويصبح كل موقع عمل مصدراً محتملاً للبيانات للذكاء الاصطناعي. 

أصبحت البيانات المستخلصة من الصور الملتقطة بالأجهزة المحمولة، ومن مقاطع الفيديو المأخوذة بالطائرات المسيّرة، وأجهزة استشعار السلامة، ونمذجة معلومات المباني وغيرها، مجمعاً للمعلومات. وهذا يتيح للمختصين في قطاع البناء والعملاء تحليل الأفكار المستندة إلى البيانات والاستفادة منها عبر أنظمة الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

ما بعد البناء

يمكن لمديري المباني الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لفترة طويلة بعد انتهاء البناء. فمن خلال جمع معلومات عن الهيكل بواسطة أجهزة الاستشعار والطائرات المسيّرة وتقنيات لاسلكية أخرى، تتيح التحليلات المتقدمة والخوارزميات القائمة على الذكاء الاصطناعي الحصول على رؤى قيّمة حول أداء المبنى والجسر والطرق وتقريباً كل شيء في البيئة المصنّعة. 

وهذا يعني أنه يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتتبع المشكلات الناشئة، وتحديد الحاجة إلى الصيانة الوقائية، بل وحتى إدارة سلوك الإنسان لضمان أفضل مستوى من السلامة.