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La convergence de la construction et de l'informatique.

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Publié par dans Etude de marché ·
Tags: EtudedemarchéAI




L'un des sujets fréquemment abordés dans JBKnowledge est la convergence de la construction et de l'informatique . Alors que l'industrie de la construction progresse, les leaders du marché continuent d'intégrer des éléments de l'informatique à la science de la construction pour résoudre de vieux problèmes avec de nouvelles solutions. La convergence des sciences de la construction et de l'informatique a trois impacts principaux:

  1. Il donne aux chercheurs en données un accès à une industrie riche en données, prête pour une prise de décision basée sur les données.

  2. Cela donne à l’intelligence artificielle un peu de terrain pour résoudre les problèmes.
  3. Il permet au prototypage rapide de prouver des solutions incroyablement rapidement.

Plongée Profonde dans Data Lakes.

Dans toutes les industries, nous constatons une tendance commune à la création de lacs de données . Les entreprises de toutes les disciplines sont conscientes de la valeur du «Big Data», mais il leur manque des scientifiques pour l’interpréter. Plutôt que d'investir immédiatement dans les scientifiques de données, ils investissent dans la création de données volumineuses pour une utilisation ultérieure. Ces entreprises s’empressent de stocker autant de données que possible sur leurs industries respectives. Ainsi, lorsque les scientifiques des données deviennent disponibles, ils disposent d’une réserve de données pour commencer à extraire les connaissances. Dans la science des données, l’énorme volume de données est appelé un lac dedonnées .

Debra K. Rubin d’ ENR a récemment publié « L’exploration de données rapporte plus de Cachet dans le secteur de la construction », un article décrivant l’état de la science des données dans l’industrie de la construction. Les recherches de Rubin montrent clairement que les leaders du marché de la construction se sont associés à la ruée vers les données et construisent leurs propres lacs de données . Les entreprises introduisent des données de préconstruction et de gestion de la construction dans leurs lacs de données dans le but de mieux comprendre leurs propres opérations afin d'accroître leur efficacité.

Par exemple, des données de gestion du dumping telles que les mouvements de travailleurs et d’équipements sur le chantier dans un lac de données fournissent des points de données aux scientifiques de données permettant d’évaluer des éléments tels que la productivité des travailleurs, le placement optimal des équipements, ainsi que la productivité et l’utilisation des équipements pouvant être extrapolés de manière prédictive. analyse des pannes d'équipement ou de la maintenance préventive. Au fur et à mesure que les entreprises construiront leurs bases de données, les chercheurs en données pourront exploiter ces bases de données pour capturer de plus en plus de recommandations personnalisées basées sur des données afin d'améliorer les processus, les performances et d'accroître les marges.

Construire sur l'intelligence artificielle.

L'intelligence artificielle (IA) constitue, avec la science des données, un point de convergence de la construction et de l'informatique souvent mal défini, mais extrêmement puissant. L'intelligence artificielle est définie en deux classes: l'IA forte théorique et l'IA faible commun. Strong-AI est l'IA théâtrale, consciente de soi et consciente, qui ne fait pas encore partie de la réalité. À l'inverse, l'IA faible est ce qui modifie tous les secteurs aujourd'hui.Weak-AI est simplement un logiciel intelligent et adaptable conçu pour résoudre les problèmes.

Considérez le logiciel GenMEP de BuildingSP . Traditionnellement, lors de la création de composants MEP dans le BIM, les modélisateurs ont recours à l'intuition et à l'expérience pour concevoir des systèmes au mieux de leurs capacités et peuvent utiliser certains outils logiciels pour analyser ce qu'ils ont créé et en suivre les améliorations. GenMEP , en revanche, est un exemple d’IA de construction. Une fois que l'utilisateur a défini les débuts et les fins des canalisations, GenMEP génère automatiquement les canalisations à travers le modèle BIM ou le nuage de points et présente la meilleure solution possible. Plutôt que de s’appuyer sur l’intuition humaine, le logiciel lui-même calcule le moyen le plus efficace de faire fonctionner les tuyaux, en tenant compte des coûts et de l’installation.

Cette intelligence artificielle utilise l'analyse dès le début pour générer les meilleures solutions, plutôt que d'utiliser une analyse rétrospective pour améliorer de manière itérative une conception humaine imparfaite.L'intelligence artificielle est déjà intégrée au logiciel BIM pour aider les constructeurs à améliorer leur efficacité dans un secteur traditionnellement inefficace. Elle s'étend rapidement à l'automatisation, à la robotique, etc.

Prototypage rapide pour la victoire.

Enfin, la convergence de la construction et de l'informatique modifie la manière dont les nouvelles solutions sont élaborées. La conception de produits traditionnels est un processus coûteux et laborieux. Que les solutions soient logicielles ou physiques, les conceptions doivent être définies, construites et testées. La convergence rend ce processus plus rapide, moins coûteux et plus facile, par ordre de grandeur.

Il y a plusieurs semaines, j'ai assisté à Aggies Invent , un événement étudiant interdisciplinaire organisé par laTexas A & M University, qui a incité les étudiants à passer un week-end pour tenter de trouver des solutions aux principaux défis de la construction en construisant et testant des prototypes au cours du week-end. Les étudiants de toutes les disciplines ont utilisé l'informatique dans presque toutes les solutions. La solution gagnante était un dispositif à 1 dollar destiné à prévenir les accidents de mauvais placement d’échelles. Le dispositif a adhéré à une échelle et a déclenché une alarme puissante et des vibrations pour alerter un travailleur que l’échelle n’était pas placée conformément aux normes OSHA. Les étudiants (dont très peu étudient en informatique) ont réalisé ce prototype en moins de 72 heures à l'aide d'un microprocesseur standard et de certains capteurs.

Ces outils de prototypage rapide - traditionnellement réservés aux experts scientifiques - deviennent disponibles et utilisables par les étudiants non formés possédant des diplômes incomplets à comprendre et à mettre en œuvre le week-end. Les entreprises n'ont plus besoin d'investir d'énormes ressources dans la recherche et le développement, elles doivent juste investir une poignée de personnes talentueuses et du temps.

Soit prêt…

La convergence des sciences de la construction et de l'informatique a déjà eu lieu et l'industrie de la construction est à un point d'inflexion. Au fur et à mesure que la prise de décision basée sur les données deviendra plus accessible, des leaders du marché émergeront qui prendront leurs décisions commerciales en se basant sur l'interprétation de gros volumes de données brutes plutôt que sur l'intuition. L'intelligence artificielle continuera de créer des solutions presque parfaites aux problèmes bien plus rapidement que les humains. Enfin, le secteur dispose des outils nécessaires pour agir rapidement, économiquement et en masse.

A propos de l'auteur.

Graham Leslie est le chef d'équipe JBKnowledge pour la recherche et le développement ( JBKLabs ), qui se consacre à la perturbation et à l'accélération des industries de l'architecture, de l'ingénierie et de la construction en élaborant des solutions avec les technologies émergentes. Graham est un informaticien ayant des intérêts de recherche particuliers dans la réalité mixte et la numérisation de la réalité. JBKLabs est disponible pour des services de conseil, de recherche et de développement de logiciels personnalisés. En savoir plus sur jbknowledge.com/labs .

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