Künstliche Intelligenz im Bauwesen
Künstliche Intelligenz (KI) ist eindeutig als mechanischer Fortschritt anerkannt und etwas, an das sich alle Menschen bei der Arbeit und in ihrem Alltag gewöhnt haben. Sie hat einen bedeutenden Wandel eingeleitet, der die Arbeit, die Gesellschaft und die weltweite Wirtschaft stark beeinflussen wird.
In der Bauindustrie wird KI eingesetzt, um die elektrischen und sanitären Anlagen in modernen Gebäuden zu entwerfen. Bauunternehmen nutzen KI jetzt, um Sicherheitsrahmen zu fördern, Bauziele zu arrangieren und zu kontrollieren, die kontinuierlichen Verbindungen von Arbeitern, Geräten und Materialien auf der Baustelle zu erfassen und zu bewerten und Gruppen im Falle von Gesundheitsproblemen, Entwicklungsfehlern oder geringer Effizienz zu warnen.
Es ist unwahrscheinlich, dass KI die menschliche Arbeitskraft ersetzen wird. Sie wird jedoch die Arbeitsabläufe im Baugewerbe verändern, teure Fehler verringern und den Baubetrieb produktiver machen.
Die häufigsten AI-Anwendungsfälle
Prozess-Optimierung
Konstruktionssoftware, die eine Vielzahl von Projektentwicklungsalternativen analysiert und zur kontinuierlichen Verbesserung der Planung beiträgt.
Modelle zur Senkung der Inspektionskosten
Risikomanagement
Bilderkennungs- und Klassifizierungssysteme, die auf Baustellen gesammelte Fotos und Videos auswerten und falsches oder gefährliches Verhalten identifizieren können, um die Gestaltung von Sicherheitsschulungen zu unterstützen.
Automatisierung der Montage durch Roboter
Das Ergebnis ist ein autonomer Roboter, der einige der Fähigkeiten der Arbeiter besitzt, z. B. die Fähigkeit, mit verschiedenen Baumaterialien umzugehen, über unebenes Gelände zu gehen und Strukturen mit tadelloser Präzision zusammenzusetzen. Die Maschine hält sich strikt an die von den Ingenieuren entwickelte Programmierung, was den großen Vorteil hat, dass die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers nahezu null ist.
Anwendung von Big Data auf der Baustelle
Einige Studien und Experimente geben Hinweise darauf, was in Zukunft im Bauwesen üblich sein wird, und eines davon ist die Nutzung von Big Data auf Baustellen. So setzt das Massachusetts Institute of Technology (MIT) bereits Computer ein, um Informationen für den Bau von Windparks zu sammeln und zu analysieren. Die Computer analysieren das Windverhalten und können auf der Grundlage der gewonnenen Daten den Standort für die Aufstellung der Windräder optimieren. In diesem Fall erhöht die künstliche Intelligenz nicht nur die Energieerzeugung, sondern die computergestützten Analysen benötigen auch weniger Zeit als jene, die von Ingenieuren vor Ort durchgeführt werden.
Intelligente Gebäudekonstruktion
Das Konzept der Intelligenz wird das sein, was neue Konstruktionen auszeichnet, und mit künstlicher Intelligenz im Bauwesen kann dies zum Beispiel auf verschiedene Elemente in einem Gebäude angewendet werden. Präzisere Bewegungssensoren, die für Energieeinsparungen sorgen, Temperatursensoren, die die Anwesenheit von Menschen in einer bestimmten Umgebung erkennen, und intelligente Aufzüge, die die Bewegung der Bewohner optimieren. Wenn diese Initiativen in einigen neueren Gebäuden bereits vorhanden sind, besteht die Tendenz, dass sie auf intelligente Weise kombiniert werden, um Zeit und Geld zu sparen.
Persönlicher und auf Beziehungen basierender Kundenservice
Einige Bauunternehmen, insbesondere solche mit direktem Kundenkontakt, benötigen ganze Teams für den laufenden Support, z. B. für die Beantwortung von Fragen, die Erstellung doppelter Rechnungen oder die Reaktion auf Beschwerden. Dies erfordert eine Reihe von Ausgaben und Prozessen, die mit künstlicher Intelligenz in der Baubranche rationalisiert werden können.
Erfolgsgeschichten von Kunden
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Der Lebenszyklus von KI-Projekten wurde von einem bestehenden Standard aus der Softwareentwicklung übernommen. Außerdem berücksichtigt der Ansatz die wissenschaftlichen Herausforderungen, die mit Projekten des maschinellen Lernens verbunden sind, die Softwareentwicklungsprozesse beinhalten. Der Ansatz zielt darauf ab, die Qualität der Entwicklung zu gewährleisten. Jede Phase hat ihre eigenen Ziele und Qualitätssicherungskriterien, die erfüllt werden müssen, bevor die nächste Phase eingeleitet wird.
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