Искусственный интеллект на стройке: возможности и перспективы
У применения искусственного интеллекта в строительстве большие перспективы, однако пока что реальных примеров такого применения не так много. Одна из уже существующих возможностей использовать ИИ на стройке — предиктивная аналитика. О возможностях и перспективах искусственного интеллекта и предиктивной аналитики в частности «Стройгазете» рассказал сооснователь платформы для управления стройкой Pragmacore (резидент Сколково) Кирилл Поляков.
Какие задачи на стройке может решить ИИ
Одна из больших проблем строительной отрасли в России — высокие избыточные расходы. Они не в последнюю очередь связаны с тем, что компаниям не удается эффективно наладить процессы: так, чтобы материалы поставлялись вовремя, у строителей не было простоев, а в итоге строительство завершилось в запланированные сроки. Из-за простоев компании в некоторых случаях теряют миллионы рублей в день.
Такие простои возникают по самым разным причинам. Например, во время планирования могут не учесть условия географии и климата, погоды, сложности логистики, длительность холодного или влажного сезона. А если забыли учесть сложность логистики или некорректно просчитали сроки, поставив в плане три месяца вместо реальных шести, то весь план, в том числе бюджеты и сроки, срывается и застройщик вынужден срочно обращаться за реструктуризацией финансирования в банк или брать дополнительный кредит. Важно планирование и при уже начатой реализации проекта. Например, уже есть намеченный план работ, но для части процессов нет материалов или ресурсов — и тогда стройка останавливается. Или другой вариант — влияние разных факторов, замедляющих процесс работ: от внезапной плохой погоды до снижения числа рабочих на стройке из-за увольнений. Есть и проблема с актуальностью данных: сегодня принимаемые решения часто основываются на данных, которые фактически устарели: отчеты собираются за пару дней, отправляются и просматриваются еще пару дней, в течение этого срока ситуация на стройке уже поменялась.
Использование искусственного интеллекта, а именно предиктивной аналитики, помогает если не решить, то смягчить эти проблемы: используя исторические данные, система обрабатывает, обучается и выдает примерный прогноз на основе этих данных, совмещенных с более чем 30 факторами. Этот инструмент позволяет прогнозировать влияние на процесс строительства десятков разных факторов: изменений погоды, задержки поставок материалов, поломки оборудования и т.д., а значит, более рационально принимать решения.
Как с помощью предиктивной аналитики оценить длительность строительства
Предиктивная аналитика — способ прогнозирования, основанный на использовании big data и искусственного интеллекта. Это означает, что для запуска такого инструмента необходимо, чтобы в компании уже были внедрены некоторые инструменты цифровизации: обязательно должны быть накопленные данные, должны быть выстроенные процессы, а часть данных уже оцифрована и залита в базу данных, ведь нельзя на «деревянные счеты» поставить нейронные сети. Инструменты цифровизации позволят собрать те данные, с которыми будут работать системы предиктивной аналитики. Чем больше будет данных связанных со стройкой, тем корректнее будет итоговое прогнозирование.
Когда такие данные есть, система выстраивает набор разных сценариев: сколько будет длиться строительство при тех или иных условиях. Система анализирует текущие и исторические данные о ваших и схожих проектах в регионе, погоде, материалах и их поставщиках, ресурсах. При этом учитываются не только отдельные факторы сами по себе, но и вероятность их наложения друг на друга.
Поскольку многие факторы, определяющие интенсивность строительства, меняются случайным образом, утрачивается смысл понятия “точное значение” длительности строительства. Но можно оценить вероятность того, что проект будет длиться дольше, чем запланировано, и насколько дольше при заданной вероятности. Это и делает предиктивная аналитика. Система готовит веер сценариев с расчетом вероятности каждого из них. А это уже позволит делать прогнозы с учетом возможных отклонений от заданных сроков — и сразу закладывать возможность увеличения сроков строительства или подготовить меры по их предотвращению.
Более продвинутые системы предиктивной аналитики могут не только демонстрировать разные сценарии, но и давать рекомендации для каждого из них. Причем не только в самом начале стройки, но и в том случае, когда какие-то проблемы уже есть — например, из-за перебоев с поставками материалов сроки сорваны. В этом случае система на основе математических моделей сможет выдать несколько сценариев оптимального хода дальнейших работ или предсказать сценарии роста бюджета и сроков.
Что нужно для управления фронтами строительных работ
Еще одна возможность, которую дает предиктивная аналитика, — управление открытыми и доступными фронтами работ. Открытые фронта — это те работы, которые ведутся прямо сейчас. Доступные фронта — те работы, которые пока что не ведутся, но для них уже есть хотя бы базовый набор — документация, рабочие, материалы и др.
Возможность в режиме онлайн видеть открытые и доступные фронта очень важна для управления эффективностью и себестоимостью строительного проекта. Часто бывает так, что для выполнения каких-то конкретных работ были привлечены рабочие и техника — но по какой-то причине, например, из-за отсутствия материалов или документации, работы вести нельзя. На бумаге не всегда можно увидеть, что можно открыть новый фронт работ, чаще это становится ясно только если за стройку отвечают действительно эффективные и опытные сотрудники. И даже в этом случае система поможет взять на себя часть работы по прогнозированию и подсказать, что можно сделать на текущем этапе и куда можно двигаться.
Именно для этого нужно управление фронтами работ. Оно позволяет предвидеть риски простоев и задержек — и, что особенно важно, вовремя перевести ресурсы на другой фронт работ. А значит, максимально эффективно использовать рабочую силу, технику и другие ресурсы. Ускоряется принятие решений, реакция в сложной ситуации, а, следовательно, повышается конкурентное преимущество на сложном строительном рынке в условиях сжатых сроков и нехватки ресурсов.
Для того, чтобы определить открытые и доступные фронта нужна информация по четырем направлениям: есть ли проектная документация для тех или иных работ; есть ли комплектация — это более сложный вопрос, потому что не все в отрасли понимают, что это такое — многие думают, что это только закупка материалов и комплектующих. На самом же деле это более широкий процесс: от предпроектной подготовки и планирования потребностей до списания со склада, так что закупка лишь часть процесса. В системе все это можно отслеживать в режиме реального времени: сначала в систему вносится директивная дата поставки, а затем, в случае срыва сроков, система предупреждает об этом. Еще одно направление — налажена ли связка работы-предшественника и работы-последователя. По сути это выстраивание цепочек того, какой процесс выполняет вслед за каким. Эти показатели связываются в системе, так что видно, когда предшественник выполнен и можно приступать к следующему этапу. И последнее — есть ли ресурсы: машины, механизмы, рабочая сила.
Что дает управление фронтами работ
После того, как данные по этим четырем пунктам получены, следующая важная задача — объединить все эти разные данные и показатели в одной системе. Только когда есть все данные, получится правильным образом управлять фронтами. Как говорилось выше, особенно много проблем с пониманием процесса комплектации, а значит, и с данными по этому процессу. Остальные данные, как правило, есть, но часто они рассредоточены по разным местам — что-то есть у проектировщиков, что-то — у строителей, что-то — у управления спецтехникой. При этом единой картины ни у кого нет.
Системы предиктивной аналитики дают как раз такую единую картину. Когда в один модуль поступает вся информация — о состоянии проектной документации, комплектации, ресурсах и т.д. — мы наконец можем ответить на вопрос, какие фронта работы доступны, а также идет ли работа по плану. Это позволяет избегать простоев и дает два основных преимущества.
Первое преимущество — такая система позволяет видеть программу работ и возможные сложности в горизонте планирования как минимум на месяц. Тогда руководство стройки может сформировать месячно-суточный график и понять, какие работы пока придется исключить, где нужно ускорить комплектацию или привлечь дополнительные ресурсы, к каким работам можно перейти раньше срока.
И именно в отношении замены одних работ на другие такая система приносит второе преимущество: в системе можно посмотреть, какие фронта работ доступны. Это значит, что с тех работ, по которым происходит вынужденный простой, можно перевести силы, которые уже были собраны на площадке, на выполнение других работ. Это могут быть более поздние работы, по которым видно, что их можно выполнить уже сейчас, или просто более интенсивное выполнение параллельных работ.
Конечно, возможности применения ИИ на стройке не исчерпываются предиктивной аналитикой, хотя именно это направление довольно активно используется уже сейчас. Сюда относятся и возможности применения робототехники на стройке, и анализ данных, получаемых с помощью дронов, и интернет вещей на стройке, и применение AR- и VR-технологий, и многие другие направления. Например, в начале этого года группа «Самолет» начала пилотный проект по тестированию использования роботов-собак в своих новостройках. Робот может проверять, соответствует ли построенная недвижимость исходному проекту, контролировать соблюдение техники безопасности на стройплощадке, проводить разнообразные вычисления, необходимые для строительства. За рубежом довольно распространено использование гаджетов и прочих умных носимых устройств для отслеживания состояния работников (рабочих часов, безопасности и так далее). В России активно используются дроны, которые могут делать аэрофотоснимки строительной площадки, удаленно отслеживать ход земляных работ и охранять объекты. Например, компания Trace Air с российскими корнями предлагает платформу для контроля строительства на основе данных с дронов, совмещая 3D-копии с проектной документацией. С помощью дронов и БПЛА можно моментально измерить высоты, длину, площади, объемы и не выходя из офиса получить самую актуальную информацию о проекте в реальном времени. Технологии AR и VR часто используются на стадии продажи квартир для генерации дизайн-проектов, позволяя увидеть, как в будущем будет выглядеть объект.
Для действительно эффективного применения все это не должно быть просто модными новинками — возможности ИИ нужно умело интегрировать в уже имеющиеся оцифрованные процессы на стройке. Именно такой подход позволяет создавать комплексные сервисы для строителей, позволяет встроить разные технологии в единую систему сбора и анализа информации. При правильном использовании и работе цифровые инструменты помогут существенно снизить издержки и повысить эффективность.
