Что удерживает отрасль от более широкого внедрения технологий и расширения сотрудничества?
В недавнем обзоре говорится, что с 1950 года производительность строительства снизилась, а производительность производства, например, на этом заводе Ford, увеличилась в девять раз. Скотт Олсон через Getty Images
Профессиональный инженер Рейд Сенеску является вице-президентом по продуктам в Менло-Парк, штат Калифорния, Doxel, строительной компании, использующей технологии искусственного интеллекта. Его исследования были сосредоточены на том, как технологии могут улучшить сотрудничество в строительной бригаде.
Мнение принадлежит автору.
Рейд Сенеску
В недавней статье в The New York Times журналист Эзра Кляйн бьет тревогу, что 1,6 триллиона долларов В строительной отрасли США не было такого роста производительности, как в других отраслях. Он цитирует исследовательскую работу двух профессоров Чикагского университета, в которой объясняется, что с 1950 года продуктивность строительства снизилась, а производительность производства, например, выросла в девять раз.
Я ценю тревогу г-на Кляйна, а также его смирение, когда он признал, что понятия не имеет, как мы можем снова повысить производительность строительства. Спустя два десятилетия карьеры, направленной на повышение производительности в строительстве, у меня есть идея.
Но прежде чем я перейду к своей идее, давайте рассмотрим главного виновника г-на Кляйна — нормативную «документацию, бумажную работу и многое другое». оформление документации.» Без сомнения, регулирование влияет на производительность строительства; регулирование влияет на большинство отраслей. Хотя в исследовательском документе не приводятся данные, связывающие снижение производительности с ужесточением регулирования, в нем отмечается, что строительная отрасль вложила на 46 % меньше средств в исследования и разработки и закупки программного обеспечения по сравнению с экономикой в целом в 2020 году.
И отдельное исследование. одного из профессоров, специализирующихся на производственном секторе, объясняет, что информационные технологии были основным фактором повышения производительности в производстве с 1994 по 2005 год.
Почему ИТ так сильно повлияли на производство, а не на строительство? Как в строительстве, так и в производстве ИТ могут повысить производительность, если информация о реальном мире преобразуется в данные.
Рассмотрите сборочную линию, производящую виджеты. На сборочной линии есть датчики, которые отправляют данные на машины для реагирования в режиме реального времени, а также руководителям предприятий, которые узнают о узких местах и постоянно совершенствуют сборочную линию. Эти инвестиции в датчики производят данные, которые обеспечивают работу ИТ и повышают производительность.
Данные о строительстве
Применить ИТ к строительству не так просто. В то время как фабрика производит миллионы изделий, строительный проект представляет собой сборку миллионов различных компонентов для производства только одного объекта. Один датчик не может автоматически контролировать установку тысяч квадратных футов стен или погонных футов воздуховодов.
И это ограничение означает, что ИТ-отделу не хватает данных, которые могли бы помочь строителям и менеджерам получать информацию для постоянного улучшения своих процессов. Таким образом, до недавнего времени инвестиции в ИТ ограничивались этапом проектирования и некоторыми аспектами управления строительством.
Тем не менее, трудозатраты — это самая большая статья расходов в любом проекте в США, и ИТ практически не повлияли на производительность квалифицированного мастера, кладущего кирпич или приваривающего балку к колонне.
Но реальность меняется. С помощью искусственного интеллекта и компьютерного зрения ведущие строители трансформируют 360-градусное видео в измерение строительных процессов практически в реальном времени. Эта съемка строительной площадки в режиме реального времени действует как датчики на заводе, передавая ИТ-специалистам данные, которые позволяют проектным группам повысить производительность.
Например, прораб, строящий дом для пенсионеров, недавно использовал эту автоматизированную технологию отслеживания хода работ, чтобы определить, что определенные действия по установке воздуховода еще не завершены на третьем этаже. Потолки обещали установить на следующий день. Без этого понимания технологии незавершенные воздуховоды были бы закрыты торговым партнером потолка. И, когда они позже обнаружили оплошность, им пришлось бы вспарывать потолок.
Эта доработка сильно снизила бы их производительность. Вместо этого технология на базе искусственного интеллекта показала, что воздуховод не завершен на 100%. Дополнив эту информацию, суперинтендант применил свой опыт в координации работ, чтобы сразу же установить воздуховоды, чтобы избежать переделок.
Впереди
Эта технология новая; мы начали строить его только в 2015 году. Но мы видим результаты. В Doxel мы создали автоматическое отслеживание хода строительства, которое сокращает время, затрачиваемое на ручное отслеживание хода работ, на 95 %. Эта автоматизация создает данные, которые теперь способствуют повышению производительности за счет ИТ, как и в производстве. Кроме того, он передает данные лицам, принимающим решения, в 5–10 раз быстрее.
Мы не одиноки в повышении квалификации строительных бригад с помощью ИИ; такие компании, как Procore, Autodesk, Oracle, Dusty, Rhumbix и десятки других, создали технологию, которая ежедневно упрощает строительство для миллионов рабочих. И дальновидные владельцы объектов стремятся принять решения, которые снижают их риски и облегчают работу суперинтендантов и торговых партнеров, потому что они знают, что инвестиции приведут к проектам, которые выполняются вовремя и в рамках бюджета.
Обществу тоже нужно, чтобы строительство было проще. Поскольку мы сталкиваемся с проблемами в области здравоохранения, энергоснабжения и инвестиций в инфраструктуру, строительство будет либо узким местом, либо катализатором. ИИ дополняет опыт и навыки строительных бригад, поэтому у них есть более качественные данные и инструменты, а владельцы могут с уверенностью инвестировать в проекты, решающие проблемы общества 21 века.