AIとIoTが建設業界に価値をもたらす方法

モノのインターネット (IoT) センサーは主に運用スタックの可視性を提供し、リアルタイムで正確な運用データにアクセスできるようにします。このデータの上に分析を配置すると、ダッシュボードやその他の視覚的な表現が作成されますが、AI はデータ ストリームを活用してモデルをトレーニングし、パターンを識別することでこれをさらに進めます。すると、コンピューターは人間のアナリストと同じように、しかも信じられないほどのスピードと規模で観察を行うことができます。 AI により、堅牢かつスケーラブルな方法でイベントを予測および予想することが可能になります。これにより、大きなビジネス上の利点が生まれます。この記事では、建設業界における AI と IoT の応用について見ていきます。

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IoT テクノロジーで建設業界を変革することで、建設プロセス中の生産性、品質、安全性が向上し、環境への影響が軽減され、インフラストラクチャの持続可能性、保守性、回復力が向上します。 IoT の完全な導入により大きな利益がもたらされましたが、AI とそのサブセット (機械学習、ディープラーニング、コンピューター ビジョン) に基づくデータ駆動型のテクノロジーとモデルは、長期的には建設業界に永続的な価値をもたらすでしょう。

自動化やマスカスタマイゼーションによって建設現場での肉体労働を削減するだけでなく、建設プロセスを改善して肉体的労力や時間を節約し、業界内でのコスト削減の障壁を取り除く必要があります。設計から解体まで、バリューチェーン全体にわたって最適化が課題となっています。長年にわたり、特に公共部門における調達ルールは固定されており、最低入札額の選定に限定されているため、創造性と革新の余地がほとんどなく、その結果、経験と学習曲線の回収が遅くなっています。

人工知能は建設分野で幅広い応用の見込みがあります。情報要求、未解決の問題、変更注文、機器と作業員の監視、資材の配送、クレーム管理、進捗状況の追跡、生産分析が業界標準となっている中、AI はスマート アシスタントのように機能し、この膨大なデータをふるいにかけ、プロジェクト マネージャーに注意が必要な重要な事項を警告して、成果を向上させます。

AIとは何ですか?

簡単に言えば、AI とは、センサー、人間、経験から収集されたデータから学習し、通常は異なる形式の自然知能を必要とするタスクを実行するコンピューティング ソフトウェアです。これは、機械学習（ディープラーニングや強化学習などが具体例）、機械推論（計画、スケジューリング、知識表現と推論、検索、最適化など）、ロボット工学など、さまざまな方法と技術を含むコンピュータサイエンスの分野です。建設プロセスに AI を導入すると、構築環境の最適化、監視、予測に役立つ洞察と分析が得られます。

IoT デバイスのコストが下がり、5G などの最適化された接続オプションが利用できるようになったことで、AI は重要なデータを収集し、その可能性を実現できるようになりました。 企業は、より正確な意思決定を促進するために、AI/ML モデルに入力する大量のデータ (この場合はプロジェクト関連) を必要としています。 IoT を大規模に導入する企業は、データをより速く蓄積し、AI の機能の恩恵を受けることができます。

特に、センサーから収集されたデータは、予知保全や車両管理などの特別なサービスのために機械のパフォーマンスを分析したり、建設現場の問題や非効率性をより適切に調査したりするために使用できます。 AI は、建設業界のワークフローを自動化して効率をさらに向上させ、過去のデータの傾向に基づいて作業の品質を向上させるための推奨事項を作成するのに役立ちます。 AI を使用すると、コスト超過を防止したり、ジェネレーティブ デザインを提供して設計を支援したり、より安全な作業環境を作るために作業員を教育したり、効率を最大化してコストを削減したり、その他さまざまなことが可能になります。 AI と IoT テクノロジーは、企業がデータを生成、理解し、それに基づいて行動して、より優れたビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。

建設業界におけるAIとIoTの潜在的応用

土壌分析のための地質工学から、コンクリートの硬化時間をより正確に予測できる使い捨てセンサーやアルゴリズムまで、建設における AI の使用事例は市場で注目を集めています。

企業が AI の可能性をどのように活用しているかを示す初期の例としては、プロジェクト コストの削減と効率性の向上、時間どおりの生産と納品の保証、リモートでのパフォーマンス監視、迅速な紛争解決、セキュリティとコンプライアンスの向上などが挙げられます。

最適化

スケジュールの最適化では、プロジェクトを実現するためのさまざまな代替案を考慮し、全体的なプロジェクト計画を継続的に強化できます。 IoT センサーを使用した建設機械のリモート監視と、状態および位置の分析機能を組み合わせることで、コストを削減し、エネルギー効率を向上させ、機械のアイドル時間を制限できます。試行錯誤に基づいてアルゴリズムを学習させる強化学習などの AI 技術は、類似のプロジェクトに基づいて無限の組み合わせと代替案を評価し、最適なパスを最適化して自己修正することで、プロジェクトの計画とスケジュールを改善する可能性を秘めています。さらに、プロジェクトの実施においてモジュール化とプレファブリケーションの採用が増えたことにより、大量の資材が現場に運ばれるようになりました。これにより、コストと全体的なキャッシュフローを管理するために重要な、教師あり学習アプリケーションによるサプライ チェーンの調整を強化する必要性が生じます。

予測メンテナンス

予測アプリケーションは、プロジェクトのリスク、構築可能性、さまざまな技術的ソリューションの構造的安定性を予測し、意思決定段階で洞察を提供し、数百万ドルを節約できる可能性があります。さらに、これらのアプリケーションにより、幅広い材料のテストが可能になり、検査プロセス中の特定の構造のダウンタイムが制限されます。データの収集と分析を通じて収集された情報は、プロセスの高速化、コストの削減、エネルギー効率の向上、およびコンピューター ビジョンを適用して重要な構造の欠陥を追跡するために使用できます。強化された分析プラットフォームは、センサーからデータを収集して分析し、信号とパターンを理解してリアルタイムのソリューションを展開し、コストを削減し、予防保守を優先し、計画外のダウンタイムを防ぐことができます。

効率と生産性の向上

リアルタイムの監視と分析を通じて廃棄物（燃料、電気、水）を継続的に削減することで、建設段階全体を通じてエネルギー効率を向上させることができます。さらに、デジタル化は、生産性の向上とカスタマイズの度合いの向上により、売上高を増やす手段とも考えられます。モノのインターネットや人工知能などのデジタル技術は、企業がより少ないリソースでより良い製品やサービスを提供するのに役立ちます。データ分析はここで中心的な役割を果たし、エコシステムに関する洞察を提供し、プロセスとマシンの使用を最適化します。 IoT を広範に活用して建設プロセスを監視し、あらゆる段階で重要なデータ分析を行うことで、リソースの管理が改善され、コストが削減され、利益が増加します。

環境の持続可能性と騒音の低減

建設プロセスは建設業界における炭素排出の大きな原因であり、モノのインターネット（廃棄物、排出物、騒音の状況認識を提供）や人工知能などのデジタル技術の使用は、環境の持続可能性を向上させる新しいソリューション（たとえば、リソースの有効活用やハイブリッドまたは電動機械への移行）につながる可能性があります。

サイトの安全性とコンプライアンスを強化

モジュラー建築などの自動化および建設技術により、主要な生産工程が現場外に移され、作業負荷が軽減され、現場での危険な活動が排除されます。 IP カメラ、ドローン画像、3D 生成モデルを使用して大量の画像やビデオを収集し、AI で処理して、実行中に発生する欠陥や構造健全性監視などの品質管理の問題を解決できます。プロジェクト マネージャーは、この知識を使用して開発意図と最終的な設計意図を比較したり、ドローンによって収集された数百万枚の画像に基づいて実際のプロジェクト現場での危険を特定するための危険な操作検出アルゴリズムをトレーニングしたりできます。画像認識と分類により、現場で収集されたビデオ データを評価して作業者の危険な行動を特定し、このデータを集約して将来のトレーニングと教育の優先順位を決定することができます。 IoT センサーからのデータは、AI で収集および処理され、曝露レベルを軽減し、作業者の安全を確保し、規制に準拠することができます。

複雑さの管理

タスクがますます複雑になるにつれ、プロジェクト マネージャーは IoT を使用してデータを収集し、すべてを可視化するようになりました。センサーとデータ分析を通じて現場のニーズと期待を追跡することで、現場からの入力に基づいて製品やサービスを革新し、カスタマイズすることができます。現場はますます接続されるようになり (建設機械、オペレーター、ドローン、その他の車両など)、建設現場からのデータはクラウドに保存してさらに分析したり、ストリーミングしながらエッジで分析したりして、建設プロジェクトのすべてのフェーズで新しい統合製品、サービス、サポート ソリューションを作成できます。

若い世代やデジタル人材にとってより魅力的

建設業界は技能不足で苦戦している。業界の労働力は高齢化している。この地域は汚くて危険で退屈だと考えられているため、新しい人材を引き付けることができず、労働者が不足している。モノのインターネットを通じて膨大なデータが利用可能になることで可能になる AI などのデジタル技術により、建設業界は、テクノロジーとともに成長し、テクノロジーに慣れ、実際にそれが仕事の一部となることを期待している若い労働者を引き付けるのにさらに適したものになります。

IoT は、データ分析と AI と組み合わせることで、構築された環境から最も関連性の高い情報を抽出し、それを知識に変換して、プロセスと運用を改善するように設計された革新的なソリューションの導入を企業に支援します。

要約する

プロジェクトが複雑化し、スケジュールが厳しくなり、労働力不足により利用可能なリソースが圧迫されるにつれて、現場の業務から最新かつ正確で完全な実用的なデータを意思決定者の手に届けることがこれまで以上に重要になります。人工知能 (AI) は、Web サイトのデータを分析および使用して、新しい革新的なビジネス ソリューションを作成するための方法とツールを表します。データにアクセスし、洞察を生み出す方法を理解することは、新たな運用上の機会を生み出すための基本的な前提条件です。

早期参入者と迅速な追随者が業界の方向性を決定し、短期的にも長期的にも利益を得ることになります。