Drohnen und künstliche Intelligenz: Lösungen für den Bausektor
Der Ingenieur- und Bauwesenbereich gehören zu denen, die bei der Einführung von Lösungen der künstlichen Intelligenz (KI) am weitesten zurückgeblieben sind. Welche Lösungen es gibt, um diese Lücke zu schließen
Eine aktuelle Analyse, eines der führenden amerikanischen Beratungsunternehmen hat dargestellt, welche Lösungen im Bausektor gefunden werden können, um die Lücke beim Einsatz neuer Technologien zu schließen. Insbesondere wird angezeigt wie der Einsatz künstlicher Intelligenz, die Produktivität des gesamten Gebäudesektors steigern würde.
Diese Branche, verdient weltweit über 10 Billionen Dollar pro Jahr (McKinsey Daten), und auch wenn die Kunden immer anspruchsvoller werden, ist dieser Bereich aus technologischer Sicht nach wie vor, deutlich unterentwickelt.
Eine Analyse hat eindeutig ergeben, dass zahlreiche Technologien vorhanden sind, welche die Produktivität von Gebäuden steigern könnten, insbesondere durch die Einführung von Lösungen auf Grundlage künstlicher Intelligenz (KI).
Diese Technologien könnten, ausgehend von größeren Unternehmen, zur Unterstützung dienen, um die wichtigsten Herausforderungen anzugehen, wie z.B. die Senkung der Kosten und Verzögerungen bei der Fertigstellung von Projekten sowie Verringerung von Sicherheitsrisiken.
Es ist wichtig zu unterstreichen, dass die Auswirkungen dieser Technologien in kürze, geringer sein werden, oder völlig fehlend, da nur sehr wenige Unternehmen in der Lage sind, in diesen fortschrittlichen Werkzeugen zu investieren. Der Wandel wird jedoch zwangsläufig erscheinen und von Kunden und anderen Interessengruppen (Softwareunternehmen, Architekten, Eigentümer, Dienstleister) angetrieben.
Der Antrieb der Kunden und anderen Beteiligten, wird von einer kontinuierlichen Steigerung der Kapazität von (KI-)Lösungen angeschlossen, um in neuen Branchen und Marktsegmenten zu arbeiten. Dies dient den Unternehmen in dieser Branche, allmählich dazu veranlassen, sich mit diesem Thema zu befassen, um nicht die Gefahr zu laufen, hinter ihren Konkurrenten zurückzubleiben.
Welche sind die nächsten Schritte auf diesem Evolutionspfad? Um dies zu entdecken, sollten drei Faktoren berücksichtigt werden:
- die Anwendungsbereiche in Gebäuden, in denen die künstliche Intelligenz, bereits teilweise angewendet wird;
- die Anwendungen und Fälle des Einsatzes von KI, die bereits Auswirkungen in anderen Sektoren erzielt haben, und im Bausektor angewendet werden könnten;
- andere Algorithmen und machine learning-Systeme, die in diesem Bereich nützlich sind.
Im Bauwesen gibt es derzeit Fälle, in denen die künstliche Intelligenz, oft in einem Entwicklungsstadium eingesetzt wird, sowohl eine Reihe innovativer Start-ups, bereits in diesem Bereich bekannt sind. Es bestehen verschiedene Anwendungsbeispiele, die von Unternehmen bewertet werden können, wie:
- Entwurfssoftwares, die Millionen von möglichen Alternativen, zur Projektentwicklung analysieren und zur kontinuierlichen Verbesserung der Planung beitragen;
- Bilderkennungs- und Klassifizierungssysteme, die Fotos und Videos von Baustellen auswerten, um falsches oder gefährliches Verhalten zu erkennen und die Gestaltung von Sicherheitskursen zu unterstützen;
- fortschrittliche Analyseplattformen, welche die von Sensoren gesammelten Daten aggregieren und analysieren, um Kosten zu senken, Ausfallzeiten vermeiden und die Wartung zu planen.
Es liegt in der Natur der Algorithmen der künstlichen Intelligenz, die Notwendigkeit aus einer Vielzahl akkumulierter Daten zu lernen. Dies führt zu Größenvorteilen, welche größere Unternehmen begünstigen, die mehr Projekte (d.h. Informationen) haben, auf die sie bei der Schulung der Algorithmen zurückgreifen können.
Kurzfristig werden daher vor allem die größeren Bauunternehmen profitieren.
Letztendlich kann man sagen, dass selbst in einem Bereich, in dem es bisher keine technologische Innovation gab; die künstliche Intelligenz für Unternehmen und ihren Lieferanten große Vorteile bringen kann. Es handelt sich um eine langsame Entwicklung, die man jedoch mittel- bis langfristig berücksichtigen sollte.
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