מהפיכת בינה מלאכותית בתעשיית הבנייה

תעשיית הבנייה היא מגזר מורכב ורב-גוני, החיוני לצמיחה ולפיתוח של כלכלות ברחבי העולם. באופן מסורתי, בנייה הייתה תהליך עתיר עבודה וזמן, אך ההתקדמות האחרונה בטכנולוגיה החלה לחולל מהפכה באופן שבו חברות הבנייה פועלות. בינה מלאכותית (AI) היא טכנולוגיה שהתגלתה כמשנה את כללי המשחק בתעשייה. בכתבה זו נכיר יישומים של AI בבנייה, יתרונות ואתגרים הנלווים ליישום.

למרות הבינה המלאכותית, ענף הבנייה עדיין מתקדם בצעדים איטיים יחסית לעולמות של דיגיטציה ואוטומציה. אבל העתיד כבר כאן. מה שלא יקרה היום, יקרה מחר, ואסור לאנשי הענף להישאר מאחור. אמנם בינה מלאכותית לא תחליף מהר כל כך את הקבלנים והיזמים - אם בכלל - אבל אלו שעובדים עם בינה מלאכותית בהחלט יחליפו את אלו שלא.

סקירה כללית

בינה מלאכותית (AI) היא טכנולוגיה צומחת במהירות שיש לה פוטנציאל לחולל מהפכה בענף הבנייה. בינה מלאכותית נוגעת ליכולת של מכונות לבצע משימות המצריכות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית כגון למידה, פתרון בעיות וקבלת החלטות.

בינה מלאכותית נמצאת בשימוש בבנייה במגוון דרכים:

רובוטיקה: רובוטים משמשים לאוטומציה של אתרים כגון בניית לבנים, חפירה והריסה. הם משמשים גם לבדיקה, ניטור ותחזוקה של מבנים.

למידת מכונה: אלגוריתמים של למידת מכונה משמשים לניתוח נתונים מאתרי בנייה, כולל נתוני פרויקט היסטוריים, נתוני מזג אוויר ונתוני חיישנים. הדבר עוזר לחזות את תוצאות הפרויקט, לזהות בעיות אפשריות ולייעל את לוחות הזמנים של הפרויקט.

מל"טים: אלה משמשים למדידות ולמיפוי של אתרי בנייה. הם משמשים גם לבדיקה, ניטור ותחזוקה של מבנים.

עיבוד שפה טבעית: עיבוד שפה טבעית (NLP) משמש להפיכת משימות אדמיניסטרטיביות לאוטומטיות כגון ניתוח חוזים, עיבוד חשבוניות וניהול מסמכים.

לשימוש בבינה מלאכותית בבנייה יתרונות בעלי משמעות. ראשית, יעילות מוגברת: AI יכול לעזור לייעל תהליכי בנייה, ולהפחית את הזמן בפרויקטים בבנייה. שנית, בינה מלאכותית מסייעת לבטיחות: היא יכולה לעזור לזהות סכנות בטיחותיות פוטנציאליות באתרי בנייה ולהפחית את הסיכון לתאונות ופציעות. שלישית, עלויות מופחתות: מאחר שבינה מלאכותית יכולה לעזור לייעל את לוחות הזמנים של הפרויקט, להפחית את הבזבוז ולשפר את ניהול המשאבים, היא עשויה להפחית את העלות הכוללת של פרויקטים בבנייה. היתרון הרביעי והחשוב הוא איכות משופרת: שיפור של הדיוק והעקביות של פרויקטים והפחתת הסבירות לשגיאות ולפגמים.

למרות כל זאת, ישנם גם אתגרים ומגבלות לשימוש בבינה מלאכותית בבנייה. אחד מהם הוא עלויות גבוהות של הטמעת בינה מלאכותית. ייתכן שלחברות בנייה רבות אין משאבים להשקיע בטכנולוגיה. נחוצות גם מיומנויות מיוחדות, ויש חשש של עובדים והיתכנות שעבודתם - במיוחד במשימות שחוזרות על עצמן או מסוכנות - תילקח מהם.

אבל למרות האתגרים האלו, השימוש בבינה מלאכותית בבנייה צפוי להמשיך לגדול בשנים הקרובות. ככל שהטכנולוגיה תתפתח ותיעשה נגישה יותר, סביר להניח שנראה חידושים נוספים שימשיכו לשנות את ענף הבנייה.

בנייה רובוטית או אוטומטית

אחד היישומים לענף הבנייה שמשתמש בבינה מלאכותית הוא בנייה רובוטית או אוטומטית, הנעזרת ברובוטים ובמערכות אוטומטיות אחרות לביצוע משימות המבוצעות באופן מסורתי על ידי עובדים אנושיים באתרי בנייה. המטרה היא להגביר את התפוקה, להפחית את הסבירות לתאונות ופציעות ולשפר את האיכות של הפרויקטים.

דוגמה לכך הוא SAM100, רובוט לבנים שפיתחה Construction Robotics. הרובוט משתמש במודל 3D CAD כדי לחשב את הנתיב האופטימלי להנחת לבנים, והוא יכול להניח עד 3,000 לבנים ביום - פי שלושה עד חמישה מעובד אנושי. SAM100 שימש במספר פרויקטים בענף, בהם בתי ספר, בתי מלון ובנייני דירות.

דוגמה אחרת היא MULE או Material Unit Lift Enhancer - רובוט שגם אותו פיתחה Construction Robotics. הרובוט נועד לעזור לעובדים להרים ולהניח חומרים כבדים כגון קוביות בטון, קורות פלדה וקירות גבס. MULE מסוגל להרים עד 135 פאונד (כ-60 ק"ג), ואפשר להפעילו מרחוק, להפחית את הסיכון לפציעות באתרי בנייה.

פיתוחים נוספים בתחום הם משאיות אוטונומיות כמו אלו שפיתחו Komatsu וקטרפילר ונמצאות בשימוש באתרי בנייה להובלת חומרים ופסולת. למשאיות אלו חיישנים ומצלמות המאפשרים להן לנווט באתרי בנייה ללא התערבות אנושית. הדבר מפחית את הסיכון לתאונות ופציעות.

פיתוח אחר הוא TyBot, רובוט לקשירת מוטות שפיתחה Advanced Construction Robotics. הרובוט מתוכנן לקשור זרועות בקצב של עד פי שישה מהר יותר מעובד אנושי, והדבר מפחית את הזמן והעלות של התקנת זרועות בבנייה. TyBot שימש במספר פרויקטים של בניית גשרים בארצות הברית.

אלו הן רק כמה דוגמאות למוצרים ולמערכות רבות שנמצאים כעת בפיתוח או בשימוש בבנייה רובוטית. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, סביר להניח שנראה יותר מוצרים ומערכות חדשניות שיעזרו לחולל מהפכה בענף הבנייה.

ניתוח חזוי

יישומים אחרים הם יישומי ניתוח חזוי, תחום של בינה מלאכותית הכולל שימוש בנתונים, באלגוריתמים סטטיסטיים ובטכניקות למידת מכונה כדי לנתח נתונים נוכחיים והיסטוריים וליצור תחזיות לגבי תוצאות עתידיות.

בענף הבנייה אפשר להשתמש בניתוח חזוי כדי לייעל את לוחות הזמנים של הבנייה, לנהל משאבים ביעילות יתרה ולשפר את תוצאות הפרויקט. כך למשל Smartvid.io, פלטפורמה המשתמשת בבינה מלאכותית כדי לנתח תמונות וסרטונים מאתרי בנייה, יכולה לזהות סכנות בטיחותיות, לעקוב אחר ההתקדמות ולזהות בעיות פוטנציאליות לפני שהן נעשות בעיות מרכזיות. הפלטפורמה משתמשת באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לנתח נתונים ממקורות רבים, בכללם מצלמות, רחפנים וציוד לביש.

דוגמה אחרת היא של חברת Oracle - Oracle Primavera: Oracle. לתוכנת ניהול פרויקטים זו תכונות ניתוח חזוי. אפשר להשתמש בתוכנה כדי ליצור ולנהל לוחות זמנים לבנייה, והיא משתמשת באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לחזות את תוצאות הפרויקט על סמך נתונים היסטוריים. התוכנה יכולה לשמש גם כדי לייעל את הקצאת המשאבים ולזהות בעיות פוטנציאליות לפני שהן מתרחשות.

הדוגמה השלישית היא PlanGrid, תוכנת ניהול בנייה המשתמשת באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לחזות את תוצאות הפרויקט. אפשר להשתמש בתוכנה כדי ליצור ולנהל לוחות זמנים של בנייה, ואפשר להשתמש בה כדי לנתח נתונים ממקורות מרובים, לזהות בעיות אפשריות ולייעל את תוצאות הפרויקט. PlanGrid כוללת גם תכונות לניהול הזמנות שינויים, מעקב אחר התקדמות ושיתוף פעולה עם חברי הצוות.

מוצר אחר לחיזוי תוצאות הפרויקט הוא Autodesk BIM 360 - תוכנת ניהול בנייה המשתמשת בניתוח חזוי כדי לייעל את תוצאות הפרויקט. אפשר להשתמש בה לניהול לוחות זמנים לבנייה, לעקוב אחר התקדמות ולזהות בעיות פוטנציאליות לפני שהן מתרחשות. התוכנה משתמשת באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לנתח נתונים ממקורות רבים, כולל חיישנים וחפצים לבישים.

כלי טיס בלתי מאוישים

ישנם יישומים נוספים. למשל, מל"טים נעשו פופולריים בענף הבנייה לשם מדידות ובדיקה של אתרי בנייה. רחפנים יכולים להיות מצוידים במצלמות ובחיישנים כדי ללכוד תמונות ונתונים ברזולוציה גבוהה, ואפשר להשתמש בהם ליצירה של מודלים תלת-ממדיים, מפות והדמיות אחרות של אתרי בנייה. נעשה בהם שימוש במגדלי יוקרה כדי לצלם את הנוף שצפוי להישקף מהדירה.

DJI Phantom 4 RTK הוא מזל"ט שתוכנן במיוחד ליישומי מדידה ומיפוי. למל"ט מצלמה ברזולוציה גבוהה ומערכת מיקום גלובלית (GPS) המספקת דיוק ברמת סנטימטר. אפשר להשתמש ב-Phantom 4 RTK ליצירת מפות בתלת-ממד ברזולוציה גבוהה, אורתוזאיקה וענני נקודות של אתרי בנייה, אשר יכולים לשמש למעקב אחר ההתקדמות ולזיהוי בעיות פוטנציאליות.

מוצר אחר הוא Skycatch, פלטפורמת נתונים לרחפנים שנועדה לאסוף ולנתח נתונים מאתרי בנייה. הפלטפורמה כוללת צי רחפנים המצוידים במצלמות ובחיישנים ברזולוציה גבוהה, והיא מבוססת ענן לעיבוד וניתוח של הנתונים. אפשר להשתמש ב-Skycatch ליצירה של מודלים תלת-ממדיים, מפות והדמיות אחרות של אתרי בנייה, ולהשתמש בהם כדי לשפר את תוצאות הפרויקט ולהפחית עלויות.

Flyability Elios 2 הוא מזל"ט שתוכנן במיוחד לבדיקת חללים סגורים כגון מנהרות, צינורות וטנקים. למל"ט מצלמה ברזולוציה גבוהה ועיצוב עמיד להתנגשויות, המאפשר לו לנווט במקומות צרים. אפשר להשתמש ב-Elios 2 לבדיקת אתרי בנייה, לאיתור סכנות בטיחותיות פוטנציאליות כגון נזילות או סדקים בלי להכניס עובדים לחללים.

מציאות רבודה

גם טכנולוגיות של מציאות מדומה ומציאות רבודה משתמשות בבינה מלאכותיות. הן אומצו בתעשיית הבנייה בשל יכולתן לספק חוויות סוחפות ואינטראקטיביות, המאפשרות למשתמשים לדמיין ולקיים אינטראקציה עם מודלים תלת-ממדיים ותוכניות בנייה.

דוגמה לכך היא פלטפורמת המציאות המדומה של HoloBuilder, שנועדה ליצור מודלים תלת-ממדיים של אתרי בנייה. הפלטפורמה משתמשת במצלמה של 360 מעלות כדי לצלם תמונות וסרטונים של אתר הבנייה, ובעזרתם אפשר ליצור סיור וירטואלי באתר. משתמשים יכולים לצפות במודל התלת-ממד מכל זווית, ולעבור באתר כאילו היו שם. אפשר להשתמש ב-HoloBuilder כדי לשפר את התקשורת בין צוותי הפרויקט, לזהות בעיות אפשריות ולייעל את תוצאות הפרויקט.

פלטפורמה אחרת היא Trimble Connect, מבוססת ענן, המאפשרת למשתמשים לקיים אינטראקציה עם מודלים תלת-ממדיים בבנייה. לפלטפורמה תכונות ליצירה ושיתוף של מודלים תלת-ממדיים, וכן כלים לשיתוף פעולה וניהול פרויקטים. אפשר להשתמש ב-Trimble Connect כדי לשפר את התקשורת בין צוותי הפרויקט, לצמצם שגיאות ועיבודים מחדש ולמטב את תוצאות הפרויקט.

הקסדה חכמה של DAQRI, קסדת מציאות רבודה, מיועדות לשימוש במסגרות תעשייתיות, כולל אתרי בנייה. האוזניות כוללות מצלמה ברזולוציה גבוהה וחיישנים המאפשרים למשתמשים לצפות באינטראקציה עם מידע דיגיטלי המוצב מהעולם האמיתי. אפשר להשתמש בקסדה החכמה של DAQRI כדי לספק לעובדים מידע בזמן אמת על תוכניות בנייה, סכנות בטיחותיות וציוד, ללכוד נתונים ולנטר את ההתקדמות.

עיבוד שפה טבעית

גם מוצרי עיבוד שפה טבעית (NLP) מאומצים יותר ויותר בענף הבנייה. הם משמשים לניתוח מסמכים, כולל חילוץ תובנות ונתונים חשובים מנתונים לא מובנים כגון מפרטי פרויקט, חוזים ומסמכי בנייה אחרים.

דוגמה לכך היא IBM Watson, פלטפורמת NLP שנועדה לעזור לארגונים לחלץ תובנות ונתונים מטקסט לא מובנה. הפלטפורמה כוללת תכונות לניתוח כמויות גדולות של נתוני טקסט לא מובנים, זיהוי דפוסים ומגמות וחילוץ תובנות מפתח. אפשר להשתמש ב-IBM Watson בתעשיית הבנייה לניתוח מסמכים כדי לאפשר לצוותי הפרויקט לחלץ מידע מפתח ממפרטי הפרויקט, חוזים ומסמכי בנייה אחרים.

ציוד כבד

איך אפשר לדבר על בנייה בלי להזכיר ציוד כבד? גם פה כבר יש בינה מלאכותית. ציוד כבד אוטונומי הוא מכונות בנייה המסוגלות לפעול ללא פיקוח אנושי ישיר. הן משתמשות במגוון חיישנים, מצלמות וטכנולוגיות אחרות כדי לנווט באתרי בנייה ולבצע משימות כגון חפירה וטיפול בחומרים.

דוגמה לכך היא מערכת ההובלה האוטונומית של קטרפילר (AHS), שהיא למעשה צי של משאיות הובלה אוטונומיות המשמשות בפעולות כרייה ובנייה. למשאיות חיישנים וטכנולוגיית GPS. אפשר להשתמש ב-AHS לשיפור הבטיחות והיעילות באתרי בנייה, להפחתת עלויות העבודה ולהגדלת הפרודוקטיביות.

דוגמה אחרת היא Volvo Autonomous Solutions, חטיבה של קבוצת וולוו המפתחת ציוד בנייה אוטונומי, כולל הובלות, מחפרים ומעמיסי גלגלים. הציוד משתמש במגוון חיישנים ומצלמות כדי לנווט ולפעול באופן אוטונומי. באמצעותו אפשר לשפר את הבטיחות והיעילות באתרי בנייה, להפחית עלויות עבודה ולהגדיל את הפרודוקטיביות.

לסיכום, השימוש בבינה מלאכותית בענף הבנייה משנה במהירות את הדרך שבה אנו מתכננים ובונים מבנים. מרובוטיקה, דרך ניתוח חזוי ורחפנים ועד עיבוד שפה טבעית, טכנולוגיות AI מציעות מגוון רחב של יתרונות שהם שיפור הבטיחות, הגדלת הפרודוקטיביות, שיפור בקרת האיכות, הפחתת עלויות וקידום קיימות. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, סביר שנראה יותר יישומים חדשניים של בינה מלאכותית בבנייה, שיביאו ליתרונות גדולים יותר לתעשייה ולחברה כולה. עם זאת, כדי לממש במלואו את הפוטנציאל של בינה מלאכותית בבנייה, מנהיגי התעשייה חייבים להשקיע בפיתוח והטמעה של טכנולוגיות אלו, ולספק הכשרה ותמיכה הדרושות כדי להבטיח אימוץ מוצלח. עם ההשקעות והאסטרטגיות הנכונות, לבינה מלאכותית יש פוטנציאל לחולל מהפכה בענף הבנייה ולהפוך אותה לבטוחה יותר, יעילה יותר ובת-קיימה.