211service.com
AI zou de bouwsector kunnen helpen sneller te werken en het personeel ongevalvrij te houden
Met dank aan Suffolk en Smartvid.io
Bouwvakkers komen om tijdens het werk vijf keer vaker dan andere arbeiders. Nu wil een nieuw soort bouwvakker - een datawetenschapper - kunstmatige intelligentie gebruiken om de kans op letsel te voorspellen en in te grijpen.
Suffolk , een in Boston gevestigde algemene aannemer met een jaarlijkse omzet van $ 3 miljard, ontwikkelt een algoritme dat foto's van zijn werklocaties analyseert, scant op veiligheidsrisico's zoals werknemers die geen beschermende uitrusting dragen, en de afbeeldingen correleert met de ongevallenregistraties. Het bedrijf is de technologie nog aan het verfijnen, maar zegt dat het mogelijk risicoclassificaties voor projecten kan berekenen, zodat veiligheidsbriefings kunnen worden gehouden wanneer een verhoogde dreiging wordt gedetecteerd.
Suffolk schrijft ook een algoritme dat informatie uit verschillende bronnen zou ontleden, waaronder 10 jaar planningsgegevens uit zijn archieven, en projectvertragingen zou voorspellen - informatie die zou kunnen worden gecommuniceerd aan eigenaren van gebouwen en onderaannemers. Suffolk onderzoekt ook manieren om gegevens van IoT-sensoren te gebruiken om de efficiëntie te verhogen. Een idee is om de locatie van de vrachtwagens van de betonleveranciers te volgen, zodat werknemers klaar zijn om het beton te storten zodra de vrachtwagens arriveren.
Deze mockup toont software die een verhoogd risico op een ongeval zou identificeren, zodat actie kan worden ondernomen om dit te voorkomen. Met dank aan Suffolk en Smartvid.io
Dergelijke gegevensverwerking is zeldzaam in de bouw, die traag is geweest om geavanceerde analyses toe te passen, deels omdat de marges dun zijn en beproefde methoden een stevige greep hebben. Mensen weten hoe ze moeten bouwen zoals ze weten hoe ze moeten bouwen, zegt James Benham, de CEO van JBKennis , een software- en adviesbureau dat een jaarlijkse wereldwijde enquête over bouwtechnologie . En het is moeilijk om de meesten van hen te overtuigen om dingen op een andere manier te doen.
Maar een tekort aan arbeidskrachten en de wens om de lage productiviteit van de industrie te verhogen, dwingen sommige bedrijven om in datawetenschap te investeren. Voorstanders zeggen dat de ontluikende trend uiteindelijk de sector van $ 13 biljoen zou kunnen transformeren. Benham schat dat ongeveer 20 bouwbedrijven in de VS de afgelopen jaren een soort datawetenschapsinitiatief hebben gelanceerd.
Suffolk is een van deze pioniers. In 2017 heeft het een McKinsey-managementconsultant aangesteld met de naam: Jit Kee Chin als de eerste chief data officer. De rol, die het bedrijf beschrijft als het gebruik van big data en geavanceerde analyses om de kernactiviteiten te verbeteren, is een nieuwe rol in de bouwsector. Andere bedrijven hebben misschien een directeur innovatie, vice-president bouwtechnologie of hoofd R&D die soortgelijke taken uitvoert, maar Chin heeft aantoonbaar meer invloed, gezien haar C-suite titel en brede opdracht, waaronder werken met de innovatie en strategie van het bedrijf teams over technologische initiatieven.
Net als andere bouwbedrijven genereert Suffolk veel gegevens, van veldrapporten en foto's van de bouwplaats tot leverancierscontracten en inspectiegegevens. In het verleden konden de verschillende applicaties van het bedrijf gegevens niet gemakkelijk delen, dus het bedrijf had moeite om elke vorm van voorspelling te doen. Chin huurde een groep datawetenschappers en experts op het gebied van datavisualisatie, IT en operations in, die de datafeeds van het bedrijf samenvoegden en een online dashboard ontwierpen om de informatie te presenteren. Het resultaat is een programma waarmee medewerkers van Suffolk in één overzicht alle projecten van het bedrijf in het hele land kunnen bekijken en details kunnen bekijken over ieders financiën, veiligheidsgegevens, planning en meer.
De groep van Chin gebruikt deze informatie om voorspellende algoritmen te maken die zijn ontworpen om bouwrisico's te beheersen. Het bouwde zijn voorspeller voor de veiligheid van werknemers door de afgelopen 10 jaar meer dan 700.000 afbeeldingen van 360 projecten te nemen en deze te uploaden naar een cloudgebaseerd platform dat door de startup is ontwikkeld Smartvid.io , en het uitvoeren van een beeldherkenningsalgoritme om te bepalen of werknemers veiligheidshelmen, handschoenen en veiligheidsvesten en -brillen droegen. Het team stopte vervolgens de getagde foto-informatie, samen met het weer en andere projectgerelateerde gegevens, in een tweede machine learning-model. De groep beslist nu of het algoritme moet worden aangepast om ladders en steigers te detecteren, die valpartijen en gevaarlijke rommel op een werkterrein kunnen veroorzaken.
Het schrijven van zijn eigen algoritmen zou Suffolk ook moeten helpen om nieuwe soorten gegevens in zijn prognoses te integreren. Het bedrijf experimenteert regelmatig met opkomende technologie en test momenteel draagbare gadgets die kunnen worden geprogrammeerd om gevaarlijke zones op een werkterrein te herkennen en vast te leggen of er werknemers aanwezig zijn, aldus Chief Innovation Officer. Chris Mayer .
Chin schat dat deze nieuwe digitale tools Suffolk kunnen helpen de productiviteit binnen enkele jaren met 14 tot 20 procent te verhogen. Een McKinsey-rapport uit 2017 zegt dat bouwbedrijven de productiviteit met maar liefst 50 procent kunnen verhogen door realtime-analyse van gegevens. De industrie heeft dit soort mogelijkheden hard nodig, zegt Benham van JBKnowledge. Het kan mensen helpen betere beslissingen te nemen en weken tot maanden van hun projectplanning af te halen.