Искусственный интеллект в строительстве: современные технологии и решения

Традиционные «бумажные» методы управления проектами уже не справляются с задачами современного строительства. На смену им приходят цифровые решения, которые автоматизируют рутинные операции, повышают прозрачность процессов и минимизируют ошибки человеческого фактора. Искусственный интеллект уже применяется в анализе проектных данных, предиктивной аналитике, контроле качества, управлении графиками и логистике. Системы компьютерного зрения способны отслеживать прогресс работ по фото и видео, выявлять отклонения от плана в реальном времени, а алгоритмы машинного обучения — предсказывать потенциальные задержки в сроках и перерасходы бюджетов еще до их возникновения. Это не «технологии будущего», а уже работающие инструменты, которые напрямую влияют на эффективность и прибыль проекта.

Задачи строительной отрасли

Задержки в графике, перерасход материалов и ошибки в проектной документации часто становятся следствием слабого планирования и недостаточного контроля. Ежедневные обходы площадки отнимают много времени у специалистов, а ручная фиксация данных отстает от реальных изменений на объекте. Контроль качества и соблюдение техники безопасности осложняются тем, что на площадке работают разные подрядчики, а данные хранятся в разрозненном виде — на флешках, дисках или личных компьютерах.

Проблемы строительной отрасли

Задержки и перерасход: без автоматизированного планирования и прогнозирования проекты часто выходят за рамки бюджета и графика.

Низкая точность смет: традиционные методы расчета стоимости и сроков зависят от опыта конкретных специалистов и нередко приводят к ошибкам.

Безопасность и качество: ручной контроль качества работ и техники безопасности зависимы от человеческого фактора.

Разрозненные данные: информация о проекте хранится в разных форматах (BIM-модели, отчеты, таблицы), что затрудняет координацию управления данными.

В итоге отрасль нуждается в цифровизации процессов, которая позволит строительным компаниям оптимизировать работу и минимизировать риски. Здесь на помощь приходят современные ИТ-продукты на базе машинного обучения и искусственного интеллекта.

Потенциал ИИ в строительной отрасли

Использование искусственного интеллекта в строительстве помогает принимать решения на основе точных данных, исключает ошибки вследствие человеческого фактора, автоматизирует рутинные процессы.

Системы на базе ИИ умеют анализировать большие массивы информации, выявлять закономерности и прогнозировать риски. Это открывает новые возможности для управления проектами, контроля качества работ, логистики и безопасности на площадке. Предиктивная аналитика в строительстве позволяет выявлять потенциальные проблемы заранее, оптимизируя процессы и снижая затраты.

Внедрение искусственного интеллекта в строительство

Активное внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в строительство помогает по-новому подходить к решению ключевых проблем отрасли, которые были перечислены выше.

Сегодня российские застройщики и промышленные компании стремятся снизить издержки и ускорить сроки реализации проектов. Использование таких систем позволяет более точно прогнозировать выполнение работ, своевременно выявлять потенциальные отклонения от проекта, оптимизировать ресурсное обеспечение строительных площадок и контролировать расходы в реальном времени.

‍‍

Зачем ИИ тем, кто строит?

Внедрение нейросетей и интеллектуальных алгоритмов оправдано прежде всего с точки зрения повышения управляемости проектов и снижения рисков. Он помогает точнее прогнозировать затраты и материалоемкость, минимизирует ошибки в проектной документации и на стройке, а также автоматизирует ежедневные операции. Применение AI направлено на ускорение процессов проектирования и строительства, повышение точности и, как результат, — на рост общей эффективности реализации проектов.

ИИ для BIM-моделирования

На этапе проектирования интеллектуальные алгоритмы могут создавать оптимальные 3D-модели зданий, проверяют проект на соответствие нормативам и подбирают наиболее подходящие материалы.

Популярные направления применения ИИ в строительстве

На этапе проектирования интеллектуальные алгоритмы могут создавать оптимальные 3D-модели зданий, проверяют проект на соответствие нормативам и подбирают наиболее подходящие материалы.

В процессе управления проектом системы предиктивной аналитики помогают выявить риски отклонений от бюджета и графика. Предиктивная аналитика позволяет оценить и возможные последствия изменений.

На этапе стройки интеллектуальные системы следят за состоянием объекта: видеокамеры и датчики собирают данные, а алгоритмы их анализируют, выявляя пропажи материалов или нарушения техники безопасности. Кроме того, ИИ помогает контролировать распределение техники, отслеживать ее загруженность и техническое состояние, а также прогнозировать возможные неисправности, что позволяет оптимизировать использование ресурсов и минимизировать простои. Для эффективного планирования с ИИ в строительстве такие инструменты становятся незаменимыми.
‍

‍

‍
Робототехника в строительстве

На этапе стройки интеллектуальные системы следят за состоянием объекта: видеокамеры и датчики собирают данные, а алгоритмы их анализируют, выявляя пропажи материалов или нарушения техники безопасности.

Примеры использования ИИ в строительстве

Алгоритмы помогают находить узкие места проекта до начала работ, упрощают контроль и снимают нагрузку с менеджеров. Все это позволяет участникам — девелоперам, подрядчикам, проектировщикам и заказчикам — действовать проактивно, а не реагировать на проблемы постфактум.

ТИМ — это цифровая модель объекта, которая аккумулирует всю необходимую информацию: планы, материалы, сроки и другие данные. Именно наличие такой структурированной и полной информации позволяет системам искусственного интеллекта эффективно анализировать проект, выявлять потенциальные проблемы и предлагать оптимальные решения. ИИ для BIM-моделирования усиливает точность и эффективность создания моделей. Автоматизация СМР упрощает мониторинг и контроль. Таким образом, внедрение ТИМ становится важным шагом на пути к масштабному применению ИИ в строительстве. Подробнее о среде общих данных для BIM.

Контроль строительства

Одна из крупнейших девелоперских компаний России, входящая в число лидеров по объемам текущего строительства (по данным на 1 января 2024 года, первое место в ТОП застройщиков России по объему текущего строительства), внедрила роботизированных собак с искусственным интеллектом для создания 3D-моделей строительных площадок. Благодаря ИИ такие роботы способны отсканировать около 2000 м² за 12 минут — для человека на тот же объем ушло бы до 72 часов. Роботы используются для проверки соответствия возводимых объектов утвержденным проектам. Предиктивная аналитика в строительстве помогает прогнозировать отклонения.

Цифровой двойник в строительстве

Компьютерное зрение создает на базе данных полноценный цифровой двойник стройки, где легко найти сведения о каждом этапе и вовремя устранить проблему.

Автоматизация мониторинга и контроля хода строительства

Популярная российская платформа Sarex использует искусственный интеллект для проведения автоматического анализа прогресса СМР (строительно-монтажных работ). Данные лазерного сканирования сопоставляются с BIM-моделью, что позволяет точно определять выполненные объемы, выявлять отклонения от плана и отслеживать динамику строительства в реальном времени. Это реализуется через цифровой мониторинг, который оптимизирует процессы.

Узнайте больше о BIM-модели в Sarex.

Роботизированные технологии

Робот SAM (Semi-Automated Mason) использует ИИ для автоматизации процесса кладки кирпичей — он способен укладывать до 3000 кирпичей в день, что в несколько раз превышает продуктивность человека и позволяет существенно ускорить строительство. Еще один яркий пример — Hadrian X от Fastbrick Robotics: он автоматически выполняет кладку с высокой точностью, минимизируя ошибки и снижая трудозатраты. Робототехника в строительстве расширяет возможности автоматизации.

Сокращение энергозатрат

ИИ активно применяется для мониторинга и оптимизации энергопотребления. Платформа Enertiv использует нейросети для анализа энергозатрат на объектах и в зданиях, предлагая рекомендации по снижению расходов на энергию на 20-30%. Подобные технологи и помогают строителям создавать более энергоэффективные объекты. Система Gridium применяет машинные алгоритмы для оптимизации расхода энергии, что также способствует снижению эксплуатационных расходов.

Преимущества внедрения искусственного интеллекта в строительные процессы

Внедрение ИИ в строительные процессы приносит компаниям ощутимые преимущества. В первую очередь — это рост производительности: автоматизация рутинных задач освобождает специалистов для критически важных функций, а интеллектуальная обработка информации ускоряет принятие решений. Еще одно преимущество — снижение затрат — так, предиктивная аналитика в строительстве и оптимизация ресурсов уменьшают перерасход материалов и простоев.

Кроме того, машинное обучение повышает качество и безопасность проектов. Постоянный мониторинг объекта с помощью умных систем и камер делает возможным мгновенное обнаружение брака и несоответствий. Компьютерное зрение создает на базе данных полноценный цифровой двойник в строительстве, где легко найти сведения о каждом этапе и вовремя устранить проблему.

‍

‍
‍В итоге, предприятия получают прозрачную систему управления проектом с прогнозами и контролем, а риск аварий и штрафов снижается. Рост интереса к ИИ также стимулирует развитие новых компетенций и сотрудничество с растущим ИТ-сообществом, открывая дополнительные возможности для отрасли.

Заключение

Сочетание технологий и искусственного интеллекта выводит стройку на новый уровень эффективности: проекты завершаются быстрее, бюджеты планируются точнее, а риски и потенциальные проблемы выявляются на самых ранних этапах.

Российские и мировые примеры показывают, что компании, внедряющие искусственный интеллект, получают конкурентное преимущество. Интеграция ИИ-технологий с BIM, облачными платформами и IoT-решениями уже доказала свою эффективность. Строительные организации, которые осваивают и реализуют эти технологии, значительно повышают производительность команд, снижают затраты на реализацию проектов и обеспечивают высокое качество своих работ в долгосрочной перспективе.