Искусственный интеллект (ИИ или AI — artificial intelligence) постепенно проникает во все этапы строительного процесса, экономя силы и время девелоперов. Но еще множество процедур остается в ручном исполнении, а некоторые процедуры интеллектуализированы частично.
Строительный контроль представляет собой целый комплекс мероприятий и мер. Это технический надзор, авторский надзор и контроль СМР: качество, объемы, стоимость, сроки. ИИ может мониторить ситуацию с помощью датчиков и камер, анализировать полученные данные, выявлять ошибки, отклонения, дефекты материалов. Все это — в режиме реального времени. Мало того, ИИ способен не только проинформировать об отклонениях, но также предложить возможные решения проблем.
Что может нейросеть
ИИ в строительном контроле первыми начали использовать крупные компании. Разные системы от разных разработчиков наделены определенными навыками.
На сайте Минстроя РФ есть страница с информацией о самых эффективных ИИ-решениях, разработанных с учетом потребностей строительной отрасли; она содержит 34 программных продукта.
«Интеллектуальные системы мониторинга могут отслеживать качество выполняемых работ на всех этапах строительства. Датчики, сканеры и камеры фиксируют параметры процессов, а ИИ анализирует полученные данные и выявляет отклонения. Так, например, при бетонировании ИИ контролирует соответствие состава бетона заданным параметрам, температуру, влажность, параметры окружающей среды на объекте. При устройстве кирпичной кладки отслеживает вертикальность конструкции, наличие армирования, толщину швов, прочность раствора. Различные системы сканирования и машинного зрения визуально оценивают качество поверхностей, показывают прогресс в реальном времени, контролируют соблюдение технологии производства работ, использование строительных машин и механизмов, а также соблюдение техники безопасности на строительном объекте. При обнаружении дефектов или нарушений ИИ мгновенно реагирует и сообщает о возникающих отклонениях», — рассказывает Андрей Андреев, главный инженер-технолог строительства компании «Айбим».
Компания «Прагма» разработала для строительного контроля платформу Pragmacore — сервис лазерного контроля, которая позволяет сканировать объект стандартным оборудованием, накладывать результат на BIM-модель и находить отклонения от первоначального варианта. Кирилл Поляков, основатель и управляющий партнер компании «Прагма», представляя сервис в ходе конференции «ИИ в строительстве. Какие решения уже используют девелоперы», организованной порталом Всеостройке.рф, отметил: «Таких сервисов достаточно много, у нашего на борту довольно глубокий искусственный интеллект, который делает три вещи. Во-первых, убирает все шумы сканирования. Во-вторых, умеет распознавать конструктивы. Третье — мы видим прогресс: что поменялось, коллизии, неправильный монтаж, плохое качество работ».
ГК ФСК применяет ИИ-решения для оценки объемов выполненных работ на стройке и динамики строительства. «Для этого мы используем информацию с систем видеонаблюдения. Также мы активно применяем системы распознавания лиц для контроля доступа на площадки. Совместно с нашим партнером компанией ”Техзор” ведем создание ИИ-системы — классификации строительных замечаний по фотоматериалам, сделанными сотрудниками технического надзора», — пояснил Дмитрий Цыганков, вице-президент по IT и цифровой трансформации ГК ФСК.
По его мнению, не менее важно для повышения эффективности строительных процессов осуществлять контроль документооборота. Для этого в компании внедрен OCR для оцифровки неформализованных документов. Также используются ИИ-ассистенты для накопления данных в подсистемах финансового планирования и бюджетного контроля строительства.
Свой продукт есть у Группы «Самолет» — «ИИ-мониторинг», являющийся частью платформы Самолет 10D. Продукт проводит автоматический анализ хода строительства и отделочных работ; мониторит систему электронных пропусков и контроль численности людей на объекте; отслеживает дефекты и интерактивную карту объекта; управляет закупками: следит за снабжением строительства от тендера до приемки; за распределением и контролем рабочей документации. В числе основных направлений – контроль стройки и внутренней отделки.
В Московской области с помощью нейросети ГБУ «Центр развития цифровых технологий» ведет мониторинг хода строительства и соблюдения правил безопасности на стройке. Нейросеть распознает 22 вида данных, в том числе отсутствие касок на строителях.
Некоторые решения для контроля строительства с использованием ИИ
|
Платформа/компания |
Содержание |
|
PropTech.OnLine |
Облачная экосистема закрывает задачи планирования, финансов, доступа и хранения документации, контроля качества, управления персоналом, автоматизации бизнес-процессов, автоматического формирования исполнительной документации, учета объемов работ, сбора факта при строительстве жилых и промышленных объектов |
|
PropTech.SMC |
Решение по умному мониторингу бетона |
|
Smart Beton |
Позволяет в режиме реального времени отслеживать температуру бетона и процесс набора прочности |
|
ООО «ЧИСТАЯ ЭНЕРГИЯ» |
Цифровая монтажная маркировка |
|
TochkaCV |
Платформа интеллектуальной автоматизации задач визуального контроля строительных операций |
|
Emiia.ai |
Платформа по контролю за всеми этапами строительства на основе машинного зрения посредством радиоволн |
|
IguanaLab |
Сервис мониторинга бетона |
|
Платформа строительных сервисов |
Центральный элемент системы управления строительными и инжиниринговыми проектами любой сложности с возможностью построения планов с использованием генеративного ИИ |
|
Skyeer |
Облачная геоинформационная платформа, позволяющая осуществлять удаленный мониторинг объектов строительства, карьеров, полигонов ТБО с помощью БПЛА |
Источник: портал «СтроимПросто»
ИИ-эффект
Применение нейросетей на стройплощадке сулит заметный экономический эффект. Ранее Артем Шейкин, член комитета Совета Федерации по конституционному законодательству и государственному строительству, на заседании секции «Цифровая трансформация строительства и ЖКХ» Совета по развитию цифровой экономики при Совете Федерации приводил некоторые цифры. По его словам, при использовании ИИ можно экономить до 15% всех затрат на строительство; часы работы инженеров сокращаются на 10–30%, сроки строительства – на 10–20%.
Андрей Андреев подтверждает: «По мнению ряда экспертов и пользователей ИИ-решений, использование ИИ в работе инженера строительного контроля позволяет сократить его трудозатраты на 15–35% за счет автоматизации рутинных задач».
Компания GloraX использовала PlanRadar — SaaS-решение для строительного бизнеса и объектов недвижимости. Платформа помогает собирать все данные по проекту, создавать и контролировать задачи, а также коммуницировать работу офиса и стройплощадки. По данным компании, до появления платформы на контроль качества специалисты тратили до 90% рабочего времени. По некоторым подсчетам, еженедельная экономия времени составляет восемь часов — ускорился обмен документами, отчеты рождаются в два раза быстрее.
«Строительная отрасль только учится использовать ИИ в своих процессах. Мы видим, что все индустрии, начавшие применять данную технологию в своей операционной деятельности, достигли значительного прироста эффективности. Сегодня эффект измеряется единицами процентов, но ИИ способен принести потенциальный прирост производительности, измеряемый десятками процентов», — полагает Дмитрий Цыганков.
С прицелом на будущее
В то же время ИИ в стройкомплексе — только в начале пути. «Сегодня машина способна перемещаться, видеть, слышать, обмениваться информацией. Если ИИ сервисы уже сейчас способны создавать, креативить, анализировать, генерировать, то уж в такой области, как контроль, они способны в будущем полностью заменить человека. На современных производствах нет человека, контролирующего качество продукции и ход производственного процесса, — рассуждает Дмитрий Цыганков. — Роботизированные производственные системы усеяны датчиками, детектирующими брак и делающими участие человека в контроле качества необязательным».
Он предполагает, что в перспективе в процессе строительного контроля также изменится функция человека. Технология будет «отодвигать» человека от строительного конвейера. Вместо исполнителя сотрудник станет оператором, настраивающем ИИ-систему, и потребителем собранной и предобработанной машиной информацией.
По мнению Андрея Андреева, у ИИ-решений есть огромный потенциал для инженеров и инспекторов строительного контроля. Многие процессы в их работе пока остаются рутинными и «ручными»: от оформления предписаний и замечаний, протоколов, актов до формирования полноценных отчетов.
Между тем разработчиков становится все больше. На рынок выходят продукты разного вида — со множеством функций и узконаправленные. Например, в разработке у Группы «Самолет» — робособаки, которые смогут сканировать объект.
Трансформация строительной отрасли пока не набрала больших оборотов, отдавая приоритет иным направлениям бизнеса. Одновременно людей беспокоит гипотетическое «восстание машин». По словам Дмитрия Цыганкова, весь мир обеспокоен тем, насколько сильно ИИ изменит жизнь всего человечества. Мировое сообщество начало создавать органы регулирования исследований в области ИИ. «В свое время технология найдет свое отражение в законодательном регулировании, но начнется это не со стройки», — резюмировал он.
«В основе повышения надежности и качества электроснабжения потребителей — ежегодная реализация программы ремонта и технического обслуживания энергообъектов. “Россети Ленэнерго” ежегодно увеличивают объем выполняемых работ и наращивают финансирование по этому направлению. Всего в 2024 году в Ленинградской области энергокомпания планирует направить на эти цели 2,4 млрд рублей. Проводимые работы позволяют сократить количество технологических нарушений в сетях и время их устранения», — отмечает генеральный директор ПАО «Россети Ленэнерго» 
