AIが建設現場の安全性を向上させる10の方法

国家設備登録局が発表したデータによると、建設現場での盗難による損失は年間10億ドルを超えることが多い。最新型の機器、工具、備品は盗難される可能性が最も高く、回収される可能性も最も低くなります。現在、盗まれた建設機械のうち回収に成功しているのはわずか 25% です。これに事故や怪我による年間コストを加えると、建設業界は最大 13 億ドルの予期せぬ出費を負担しなければなりません。このような観点から、建設現場の安全レベルを向上させる必要性が一層高まっています。

機械学習による建設現場の安全性の向上

機械学習技術は、特定の建設現場の特定の条件、要因、場所、段階を分析することで、建設現場の現在の安全状態と安全リスクを効果的に発見し、予測することができます。現在と将来を見据えると、建設現場の遠隔監視システムでは、教師あり機械学習アルゴリズムを使用して履歴データから新しいパターンを発見することがますます増えていくでしょう。機械学習技術に基づく遠隔監視システムは、IoT センサー、暗視カメラ、赤外線カメラ、熱感知カメラと組み合わせられ、リアルタイムのデータ ストリームをキャプチャします。

機械学習テクノロジーに基づくリモート監視システムは、過去のビデオフィードと画像をリアルタイムのデータフィードと組み合わせることで、潜在的な事故、盗難、危険な操作がいつ発生するかを予測できます。 AI ベースのリモート監視システムのサプライヤーは、ダッシュボードのより直感的なデザインや、そのようなシステムのプラットフォーム アプローチを世界規模に拡大するなど、イノベーションを推進し続けています。この分野のリーダーとして、Twenty20 Solutions はクラウドベースのプラットフォームと実用的なソリューションを立ち上げ、遠隔建設の安全性に関する新たなベンチマークを確立しました。 Twenty20 Solutions のリモート監視システムは完全にブラウザベースで、地理位置情報アプリケーション (RFID、GPS、レーダー検知など) をサポートし、ユーザーが調整できるカスタマイズ可能なダッシュボードを提供します。以下は、Twenty20 Solutions ダッシュボードの図です。

AIが建設現場の安全性を向上させる10の方法

最近、機械学習リモート監視システムを標準化している建物の安全とセキュリティのリーダー数名との電話会議で、このようなソリューションによって誤報が減り、多くの時間を節約できることが分かりました。

マイアミ、アトランタ、シカゴの建設プロジェクトを監督するある安全監督者は、機械学習が建設現場での誤報の排除に効果的だったと語った。 「私たちのチームは、機械学習アルゴリズムを当社の特定の運用モデルに合わせて微調整し、誤報をほぼ排除しながら、盗難や予期せぬ侵入を予測する能力をさらに向上させました」と彼は説明した。

このカンファレンスに基づき、AI テクノロジーは次の 10 の方法で建設現場の安全性の向上をもたらしています。

1. 現場のセキュリティ チームへの依存を減らし、各建設現場に対して 24 時間、7 日間、365 日の監視ビューを確立します。

建物の安全管理者全員が、これはモノのインターネット、デジタル、熱画像カメラ、赤外線プローブからデータを受信できるクラウド遠隔監視システムの最も貴重な利点でもあると述べています。建設作業員は依然として現場​​チームを編成する必要がありますが、このリアルタイムかつ常時オンラインの監視機能は、データ ストリームに基づく強力なモデルと洞察のサポートを実際に提供できます。

2. 個人用保護具 (PPE) を適切に着用していない作業員を特定することで、建設現場での負傷や潜在的な賠償訴訟を減らします。

建設業界の安全およびセキュリティのリーダーは、教師あり機械学習アルゴリズムを活用した高度なパターン マッチングを使用して、作業員の PPE の着用状況に基づいて、リスクの高い役割と作業領域を迅速に特定できます。例えば、世界中で猛威を振るっている新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の流行を受け、現在建設中の建設現場では作業員全員にマスクの着用が義務付けられており、これは各国のCDCが統一的に提唱している要件でもある。リモート監視システムは、コンプライアンス要件を維持するために警告やガイダンスを必要とする建設チームを即座に特定できます。

3. チェックリスト、ルーチン、その他の手動のセキュリティ監査方法をリアルタイム監視に置き換えて、傾向と画面コンテンツの分析結果が数秒以内に提供されるようにします。

安全とセキュリティのリーダーたちは、現在最大の課題は現場の建設チームの時間節約を支援することだと語る。彼らは、現在のプロジェクトが位置する都市がいつ突然、新たな隔離措置やロックダウンを発表するか全く予想がつかない。会議に出席したリーダーらによると、機械学習技術と、直感的なダッシュボードを通じていつでもアクセスできる現場データを組み合わせることで、現在の作業効率は、完全に手作業による方法に比べて少なくとも 5 倍向上したとのことです。

4. 建設現場のリアルタイムの物理的およびネットワークセキュリティ監視機能が強力であればあるほど、建設プロセスの柔軟性が高まります。

建設現場でリアルタイムのセンサーやビデオデータをより良く捉え、解釈できればできるほど、建設プロセスの柔軟性が高まると当局者は述べた。当初は物理的セキュリティとサイバーセキュリティのために確立されましたが、この新しいデータ洞察機能はプロセスの改善に貢献し、運用上のメリットを高めることができます。

5. スマート タグと主要なイベントによるコンテキスト インテリジェンスをサポートできる高度なビデオ分析テクノロジが近々登場し、機械学習リモート監視システムの予測精度がさらに向上します。

現在、リモート モニタリング業界全体の研究開発費は、主に個々のビデオ フレームからより多くのコンテキスト インテリジェンスを抽出することに重点を置いています。来年には、高度なパターン マッチングを定義し、リモート監視システムの予測精度を向上させる特許がさらに増えると予想されます。

6. サイバー脅威と物理的脅威が建設プロジェクトに与える影響をリアルタイムで予測し、特定のイベントのリスク スコアを生成するための特定のアルゴリズムを作成します。

リモート監視システムで最も期待されている開発は、物理的なイベントとネットワーク イベントを相関させる試みです。たとえば、特定の建設現場のシステムがサイバー攻撃を受けた場合、この 2 つを組み合わせることで、防御側がセキュリティ状況を監視および予測する能力が向上し、盗難、侵入、破壊行為を防ぐことができます。

7. 各建設プロジェクトのリスク スコアを生成し、機器や資材の盗難の脅威を軽減するために改善できる要素を分析します。

盗難関連データを使用して機械学習技術で予測モデルを構築することで、次の事件がいつ発生する可能性があるかを予測できます。安全およびセキュリティ管理者は、これがビデオ データの継続的な保存がプロジェクトの実施にとって非常に重要である理由でもあると指摘しています。この映像を使用して、機械学習モデルは徐々に学習し、次の盗難の試みを予測します。

8. 建設現場への不正侵入者の活動を特定し追跡し、産業スパイの脅威を軽減します。

建設業界におけるスパイ活動は、特に独自の技術を含むチップファウンドリを建設する場合など、数十億ドルの損失につながる可能性があります。現場の安全を確保するため、担当者はできるだけ早く AI ベースの遠隔監視戦略を導入する必要があります。

9. 建設資材が盗まれた時期と場所を特定し、コストを管理して現場の安全性を向上させます。

毎年、大規模建設プロジェクトに供給される資材の 10% ～ 25% が盗難または転売されています。場合によっては、盗難を防止できるかどうかが、プロジェクトが正常に進行し、成功裏に完了できるかどうかを直接左右することもあります。現在、安全とセキュリティのリーダーたちは遠隔監視システムに期待を寄せています。

10. 建設現場が OSHA およびその他の関連する政府のコンプライアンス要件に準拠していることを確認し、監査人にリアルタイムの監査記録を提供します。

安全・セキュリティのリーダーらは、OSHA監査の準備には以前は数週間、あるいは数か月もかかっていたと語る。現在、リアルタイム監視システムは要求に応じてレポートを生成できるため、建設組織は毎年監査準備に要する時間を何百時間も節約できます。