По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

Использование искусственного интеллекта для повышения технологической надежности в строительстве

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) активно развиваются и интегрируются в разных отраслях производства. Вопрос внедрения подобных технологий в строительные процессы при этом остается недостаточно изученным и требует более тщательной проработки. Решение об инвестировании в строительные проекты принимается после того, как была получена оценка организационно-технологической надежности (ОТН) строительных процессов. Использование ИИ позволяет более качественно проанализировать все риски строительного проекта и в дальнейшем управлять развитием этих рисков, что дает возможность минимизировать временные и финансовые затраты на процесс принятия решения. В рамках данного исследования разработан алгоритм создания ИИ для идентификации и анализа потенциальных рисков на производстве. Результаты исследования могут способствовать формированию самостоятельной аналитической системы, которая может быть использована на разных этапах строительного производства.

Литература:

1. Zou P. X. W., Zhang G., Wang J. Identifying key risks in construction projects: life cycle and stakeholder perspectives // Pacific Rim Real Estate Society Conference, 2006. — URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/ viewdoc/download?doi=10.1.1.490.2558&r ep=rep1& type=pdf.

2. Artificial Intelligence and Robotics — 2017. Leveraging artificial intelligence and robotics for sustainable growth. March 2017. — URL: https:// www. pwc.in/assets/pdfs/publications/2017/ artificialintelligence-and-robotics-2017.pdf.

3. Рыжкова А. И. Результаты экспертных оценок при формировании исчерпывающего перечня потенциальных рисков строительных проектов, использующих энергоэффективные технологии // Вестник МГСУ.— 2016.— № 10. — С. 141–150.

4. Мазур И. И., Шапиро В. Д., Ольдерогге Н. Г. Управление проектами. — М.: Высш. шк., 2001. — 874 с.

5. Ginzburg A., Ryzhkova A. Accounting «pure» risks in early stage of investment in construction projects with energy efficient technologies in use // Applied Mechanics and Materials.— 2014. — Vols. 672–674. — Pp. 2221–2224.

5. Volkov A. General information models of intelligent building control systems: basic concepts, determination and the reasoning // Applied Mechanics and Materials. — 2014. — Vols. 838–841.— P. 2973–2976.

7. Garyaeva V.V., Garyaev N.A. Integrated assessment of the technical condition of the housing projects on the basis of computer technology // 2014 Computing in Civil and Building Engineering. — URL: https:// ascelibrary.org/doi/ abs/10.1061/9780784413616.166.

8. Calo R. Catalogue of questions for the Committee on the Digital Agenda’s public discussion on ‘The effects of robotics on economics, labour and society’, 22 June 2016. — URL: https:// www. bundestag.de/blob/428266/195a1cde8d5347849accbbe 60ed91865/a-drs18-24-102-data.pdf.

9. Гинзбург А. В. BIM-технологии на протяжении жизненного цикла строительного объекта // Информационные ресурсы России. — 2016. — №5.— C. 28–31.

10. Volkov A., Chulkov V., Kazaryan R., Gazaryan R. Cycle reorganization as model of dynamics change and development norm in every living and artificial beings // Applied Mechanics and Materials. — 2014. — Vols. 584–586.— P. 2685–2688.

11. Mosly I. K. Presentation Study on risk management for the implementation of energy efficient & renewable technologies in green office buildings// School of civil, environmental and chemical engineering RMIT University, Australia. — 2010.

12. Bruaux S., Kassel G., Morel G. An ontological approach to the construction of problem-solving models. LaRIA research report/ — URL: https://arxiv. org/ftp/cs/ papers/0505/0505081.pdf.

13. Abdullayev G. Methodological problems of assessment of organizational and technological reliability in construction management of linearly-extended structures // Journal of Scientific Research and Development. — 2017. — No. 4 (1). — P. 6–15; Возможности искусственного интеллекта по повышению организационно-технологической надежности строительного производства. — С.7–13.

14. Volkov A., Chelyshkov P., SedovA. Application of computer simulation to ensure comprehensive security of buildings // Applied mechanics and materials. — 2013. — Vol. 409–410. — P.1620–1623.

15. One Hundred Year Study on Artificial Intelligence (AI100). — URL: https://ai100. stanford.edu.

16. Ilter D., Dikbas A. A review of the artificial intelligence applications in construction dispute resolution // CIBW78 Managing IT in Construction 26th International Conference, at Istanbul. — URL: http://itc. scix.net/data/works/att/ w78-2009-1-70.pdf.

17. Гинзбург А. В., Рыжкова А. И. Интенсифицирование развития энергоэффективных технологий с учетом организационно-технологической надежности // Научное обозрение. — 2014. — № 7. — С. 276–280.

18. Волков А. А. Системы активной безопасности строительных объектов // Жилищное строительство. — 2000. — № 7. — С.13.

19. Volkov A. Building intelligence quotient: mathematical description // Applied mechanics and materials. — 2013. — Vol. 409–410. — P. 392–395.

20. Megha Jaina, Pathak K.K. Applications of artificial neural network construction engineering and management — a review. — URL: https://pdfs. semanticscholar.org/868d/0765c697b5351 b404e5733c9 6893e5480d64.pdf.

21. Рыжкова А. И. Методика повышения эффективности организации производства строительных проектов, реализующих энергоэффективные технологии // Экономика и предпринимательство. — 2016. — № 4 (2).— C. 507–510.

22. Magaña Martínez D., FernándezRodríguez J. C. Artificial intelligence applied to project success: a literature review // International Journal of Engineering Technology, Management and Applied Sciences. August 2014. Vol.2. Iss. 3. — URL: http:// www.ijimai.org/ journal/sites/default/files/files/2015/11/ ijimai20153_5_10_pdf_21674.p.

Строительная отрасль является одной из наиболее значимых для разных сфер жизнедеятельности общества, именно поэтому каждая сторона ее развития требует детального и исчерпывающего изучения. Строительное производство базируется на успешном инвестировании, для реализации которого необходимо тщательно изучать и анализировать потенциальные риски. Еще одной важной задачей, помимо выявления рисков, является возможность управлять ими. На сегодняшний день разработана и широко используется традиционная классификация рисков, она включает в себя коммерческие и «чистые» риски. Изучением коммерческих рисков занимается экономическая теория, к этой категории относится так называемый риск-менеджмент, инструмент, позволяющий анализировать и управлять рисками из данной категории.

«Чистые» риски напрямую не связаны с экономической стороной строительных процессов. Понятие предполагает, что результат, достигаемый в результате реализации подобных рисковых событий, может быть только нулевым или отрицательным. Главная задача управления «чистыми» рисками заключается в том, чтобы не допустить воплощение сценария развития событий, при которых они могут быть реализованы. Если такой сценарий невозможен, то цель управления рисками будет заключаться в достижении нулевого результата, который позволит избежать потерь трудовых, временных и материальных ресурсов.

Для изучения потенциальных рисков и негативных последствий в результате наступления негативных сценариев разные участники строительного процесса могут использовать различные способы оценки. Руководители, консультанты, менеджеры проектов могут по-разному, в зависимости от своей точки рассмотрения аспектов строительного производства, оценивать вероятность наступления риска и его возможные последствия. Интеграция в подобные процессы инструментов искусственного интеллекта может автоматизировать процесс идентификации рисков, ускорить анализ и повысить эффективность управления «чистыми» рисками.

ИИ позволяет провести глубокий и детализированный анализ в краткие сроки, что дает возможность осуществлять более детальное планирование управления рисками. В результате в значительной степени снижается вероятность срывов сроков строительства, простоев производства, сокращаются риски ухудшения качества от заданного в проекте. Таким образом, использование методик искусственного интеллекта позволяет повысить организационно-технологическую надежность выполнения строительных работ и сократить сроки анализа и принятия решений.

Для Цитирования:
Афанасьева Е. С., Использование искусственного интеллекта для повышения технологической надежности в строительстве. Сметно-договорная работа в строительстве. 2023;10.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: