Kunstmatig Intelligentie in aanbouw
Kunstmatige Intelligentie (AI) wordt ondubbelzinnig erkend vanuit het oogpunt van mechanische vooruitgang en is iets dat alle mensen gewend zijn te gebruiken op het werk en in hun dagelijkse routine. Het heeft een belangrijke verandering op gang gebracht die een grote impact zal hebben op het werk, de samenleving en de wereldeconomie.
AI in de bouwsector wordt gebruikt om de middelen voor elektrische en sanitaire raamwerken in hedendaagse constructies te ontwerpen. Ontwikkelingsorganisaties gebruiken nu AI om veiligheidskaders te bevorderen, de bestemmingen van gebouwen te regelen en te controleren, de voortdurende associaties van arbeiders, apparaten en materialen op de bouwplaats te verzamelen en te beoordelen en groepen te waarschuwen in geval van welzijnsproblemen, ontwikkelingsblunders of lage efficiëntie.
Het is onwaarschijnlijk dat AI de menselijke beroepsbevolking zal vervangen. Het zal echter de actieplannen in de ontwikkelingssector veranderen, dure fouten verminderen en bouwactiviteiten productiever maken.
Wat Onze klanten Inspraak
Ons Prijzen en erkenning
We zijn vereerd om onderscheidingen uit de sector te ontvangen voor onze niet-aflatende toewijding aan het leveren van uitzonderlijke AI-diensten en softwareoplossingen.
Meest voorkomende AI-gebruiksscenario 's
Proces optimalisatie
Ontwerpsoftware die een ontelbaar aantal projectontwikkelingsalternatieven analyseert en bijdraagt aan de voortdurende verbetering van de planning.
Modellen die de inspectiekosten verlagen
Risicomanagement
Beeldherkennings- en classificatiesystemen die op bouwplaatsen verzamelde foto's en video's kunnen evalueren en onjuist of gevaarlijk gedrag kunnen identificeren ter ondersteuning van het ontwerp van veiligheidscursussen.
Robotachtige assemblageautomatisering
Als gevolg hiervan kan een autonome robot worden gecreëerd met een aantal vaardigheden van de arbeiders, zoals het vermogen om verschillende bouwmaterialen te manipuleren, over oneffen terrein te lopen en structuren in elkaar te zetten met onberispelijke precisie. De machine houdt zich strikt aan de programmering die door de ingenieurs is ontwikkeld, met als belangrijkste voordeel dat de kans op fouten vrijwel nul is.
Toepassing van Big Data op de bouwplaats
Sommige onderzoeken en experimenten geven aanwijzingen over wat in de toekomst gebruikelijk zal worden in de civiele bouw, en een daarvan is het gebruik van Big Data op bouwplaatsen. Om je een idee te geven: het Massachusetts Institute of Technology (MIT) gebruikt al computers om informatie te verzamelen en te analyseren voor de bouw van windparken. Computers analyseren het windgedrag en kunnen op basis van de gegenereerde data de locatie optimaliseren waar de windbladen komen te staan. In dit geval vergen computergebaseerde analyses, naast de toename van de energieopwekking door kunstmatige intelligentie, minder tijd dan die uitgevoerd door veldingenieurs.
Slimme bouwconstructie
Het concept intelligentie zal het onderscheidende kenmerk van nieuwe constructies zijn, en met kunstmatige intelligentie in de bouw kan dit bijvoorbeeld worden toegepast op verschillende items in een gebouw. Nauwkeurigere bewegingssensoren die zorgen voor energiebesparing, temperatuursensoren die de aanwezigheid van mensen in een bepaalde omgeving detecteren en slimme liften die de beweging van bewoners optimaliseren. Als deze initiatieven al bestaan in sommige nieuwere gebouwen, is de tendens dat ze – op een intelligente manier – worden gecombineerd om besparingen in tijd en geld te genereren.
Klantenservice die gepersonaliseerd is en gebaseerd is op relaties
Sommige bouwbedrijven, vooral die met direct klantcontact, hebben het onderhoud van hele teams nodig om voortdurende ondersteuning te bieden, zoals het beantwoorden van vragen, het genereren van dubbele facturen of het reageren op klachten. Dit vereist een hele reeks kosten en processen die kunnen worden gestroomlijnd met kunstmatige intelligentie in de bouwsector.
De levenscyclus van een AI-project is overgenomen van een bestaande standaard die wordt gebruikt bij softwareontwikkeling. De aanpak houdt ook rekening met de wetenschappelijke uitdagingen die inherent zijn aan machine learning-projecten waarbij softwareontwikkelingsprocessen betrokken zijn. De aanpak is erop gericht de kwaliteit van de ontwikkeling te waarborgen. Elke fase heeft zijn eigen doelstellingen en criteria voor kwaliteitsborging waaraan moet worden voldaan voordat de volgende fase wordt gestart.
Zend ons een bericht
Door op Verzenden te klikken, gaat u akkoord met onze Privacybeleid.
Dutch 
English 
German 
Arabic 
French 
Spanish