Αλλαγή της παρακολούθηση των κατασκευαστικών δραστηριοτήτων
με χρήση της ψηφιακής όρασης
Σε ένα κατασκευαστικό πεδίο γίνονται κατασκευές που απαιτούν επιτήρηση και επίβλεψη. Πρέπει επίσης να διασφαλίσουν την απόδοση ασφάλειας των κατασκευαστικών τους εργασιών επί τόπου. Ενώ τεχνολογίες όπως η τεχνητή νοημοσύνη και η επαυξημένη πραγματικότητα μεταμορφώνουν αυτόν τον κλάδο, οι αναπτυσσόμενες δυνατότητες των υπολογιστών υπόσχονται επίσης να λύσουν μερικά από τα σημαντικότερα ζητήματα στην κατασκευή όπως τα εργασιακά ατυχήματα, τη συνεχή παρακολούθηση μη ασφαλών συνθηκών, την ποιότητα και τον έλεγχο ελαττωμάτων, την παρακολούθηση των δραστηριοτήτων του χώρου και άλλα.
Σήμερα, η ψηφιακή όραση έχει γίνει μια από τις πιο καυτές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης. Η Intel ορίζει αυτήν την τεχνολογία ως συνδυασμό φωτογραφικών μηχανών, υπολογιστών, λογισμικού και τεχνητής νοημοσύνης (AI) που βασίζονται σε τεχνολογία αιχμής ή cloud, για να επιτρέπουν στα συστήματα να βλέπουν και να αναγνωρίζουν αντικείμενα. Αυτό βοηθά το σύστημα υπολογιστών να ερμηνεύσει και να κατανοήσει τον οπτικό κόσμο μέσω της δύναμης των νευρωνικών δικτύων που καθοδηγούν τα συστήματα στην επεξεργασία και την ανάλυσή τους. Προς το παρόν, τα συστήματα όρασης υπολογιστών υποστηρίζουν μια σειρά βιομηχανιών, από τη βιομηχανία έως τη λιανική έως τη χρηματοδότηση, βοηθώντας τις επιχειρήσεις να επεκτείνουν και να βελτιώσουν την τεχνητή νοημοσύνη. Για παράδειγμα, η ψηφιακή όραση βοηθά τους εμπόρους λιανικής να κατανοήσουν πού να τοποθετήσουν προϊόντα, να προσδιορίσουν πότε χρειάζεται να αποθηκεύσετε εκ νέου το απόθεμα και να αποκτήσετε μια καλύτερη εικόνα για τα δημογραφικά στοιχεία των πελατών. Ακόμη, ορισμένες εταιρείες χρησιμοποιούν την ψηφιακή όραση στα προϊόντα τους. Π.χ., η Apple χρησιμοποιεί αλγόριθμους αναγνώρισης προσώπου που βασίζονται στην ψηφιακή όραση για να ξεκλειδώσει iPhone. Το Adobe Lightroom CC χρησιμοποιεί την ψηφιακή όραση με μηχανική εκμάθηση για να οξύνει τις λεπτομέρειες των μεγεθυσμένων εικόνων.
Στην κατασκευαστική βιομηχανία, η ψηφιακή όραση έχει τεράστιες δυνατότητες. Χάρη στην ικανότητα αναγνώρισης αντικειμένων, μπορεί να αξιολογήσει δεδομένα βίντεο από ιστότοπους εργασίας σε πραγματικό χρόνο, να εντοπίσει κακή χειροτεχνία, απόκλιση από τυποποιημένα σχέδια εργασίας ή να συγκρίνει την εργασία που έγινε με τις προδιαγραφές BIM. Όσον αφορά την ασφάλεια, μπορεί να παρακολουθεί πλάνα κάμερας ασφαλείας και να ανιχνεύει σκληρούς δίσκους, γιλέκα υψηλής ορατότητας, γυαλιά εργασίας, παπούτσια και ακόμη και ειδικές ζώνες προστασίας που απαιτούνται για εργαζόμενους που εργάζονται σε μεγάλα υψόμετρα. Σε περίπτωση που παρατηρήσει την απουσία προστατευτικών εργαλείων, παραβίασης συμμόρφωσης ΜΑΠ ή επικείμενης απειλής, το σύστημα μπορεί επίσης να προειδοποιήσει τους διαχειριστές τοποθεσιών να αναλάβουν δράση για να σώσουν ζωές.
Σήμερα, η ψηφιακή όραση έχει γίνει μια από τις πιο καυτές εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης. Η Intel ορίζει αυτήν την τεχνολογία ως συνδυασμό φωτογραφικών μηχανών, υπολογιστών, λογισμικού και τεχνητής νοημοσύνης (AI) που βασίζονται σε τεχνολογία αιχμής ή cloud, για να επιτρέπουν στα συστήματα να βλέπουν και να αναγνωρίζουν αντικείμενα.
Μπορείτε να αναλύσετε βίντεο με ζωντανή ροή από εργοτάξια για να ανακαλύψετε εμφανή ζητήματα στην ποιότητα ή την εμφάνιση ελαττωμάτων. Αυτός ο εντοπισμός ελαττωμάτων και ζητημάτων ποιότητας μπορεί να εξοικονομήσει χρόνο, πόρους και χρήματα έργων. Στη συνέχεια η ψηφιακή όραση μπορεί να βοηθήσει στη δημιουργία τρισδιάστατων μοντέλων για παρακολούθηση προόδου, χαρτογράφηση, αυτόνομη ρομποτική ή παρουσιάσεις. Αυτό μπορεί να βοηθήσει στον σχεδιασμό και την παρακολούθηση των κατασκευαστικών δραστηριοτήτων.
Οι κατασκευαστικές εταιρείες μπορούν επίσης να αναπτύξουν drone, εξοπλίζοντας τα με κάμερες LIDAR και HD για εργαζόμενους και παρακολούθηση αποθεμάτων. Αναλύοντας τα δεδομένα που συλλέγονται από το drone, οι διαχειριστές μπορούν να παρακολουθούν και να μετατρέπουν αυτά τα analytics σε πολύτιμες πληροφορίες για τη βελτιστοποίηση των τρεχουσών διαδικασιών. Για παράδειγμα, η ψηφιακή όραση μπορεί να αξιοποιηθεί για τη δημιουργία διαγραμμάτων «σπαγγέτι», εντοπίζοντας τροχιές κίνησης εργαζομένων. Αυτό επιτρέπει τον έλεγχο μακρύτερων διαδρομών ταξιδιού, την κυκλοφοριακή συμφόρηση και τη βελτιστοποίηση του χώρου αποθήκευσης υλικού. Έτσι μειώνεται ο χρόνος αδράνειας και εξοικονομείται επιπλέον κόστος καθυστέρησης. Αυτό μπορεί επίσης να αντιμετωπίσει την υπο-χρήση των πόρων, την έλλειψη γνώσεων σχετικά με τη δραστηριότητα, τον βέλτιστο συντονισμό και την ευφυΐα σε πραγματικό χρόνο. Επιπλέον, ελαχιστοποιεί τη δυνατότητα εισόδου-σφάλματος και το χρόνο αναμονής, τα οποία είναι επίσης κοινά ζητήματα στον κατασκευαστικό κλάδο.
Εκτός από τις προαναφερθείσες εφαρμογές, η ψηφιακή όραση μπορεί να βοηθήσει στην ανάλυση δεδομένων στο cloud που μπορεί να μειώσει περαιτέρω το κόστος. Επιπλέον, μπορεί να βοηθήσει στην παραγωγή εκτιμήσεων ολοκλήρωσης έργου σε πραγματικό χρόνο και να ελέγξει εάν η πρόοδος της κατασκευής είναι σύμφωνη με το χρονοδιάγραμμα του έργου, ένα χαρακτηριστικό με το οποίο είναι δημοφιλές στην παρακολούθηση προόδου 3D μοντέλου BIM.
Επί του παρόντος, η ενσωμάτωση της ψηφιακής όρασης στον κατασκευαστικό κλάδο βρίσκεται σε πρώιμο στάδιο. Αν και χάρη στο πολλά υποσχόμενο πεδίο εφαρμογής της στη βελτιστοποίηση των δραστηριοτήτων επιτόπου και στη διασφάλιση της ασφάλειας των εργαζομένων, οι εταιρείες ενδέχεται σύντομα να ανυπομονούν να επενδύσουν σε αυτόν τον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Επιπλέον, λόγω της συλλογής δεδομένων σε πραγματικό χρόνο, μπορεί επίσης να συμβάλει στην αύξηση της παραγωγικότητας σε νέα ύψη σε έναν τομέα που είναι γνωστός για την καθυστερημένη ολοκλήρωση του έργου.