Евгений Пимоненко, бизнес-аналитик Artsofte Consulting, рассказал об использовании искусственного интеллекта на стройках и в управляющих компаниях.
В мире строительства и управления недвижимостью, использование искусственного интеллекта (ИИ) приводит к радикальным изменениям во всех аспектах, начиная от безопасности и качества стройки, заканчивая управлением жилищным фондом и обслуживанием клиентов.
На текущий момент в РФ основными направления развития ИИ в этой области являются такие направления как компьютерное зрение, чат-боты, голосовые помощники, автоматизация проектирования и оптимизация процессов с помощью ИИ, оценка и торги, роботизация.
На текущий момент в РФ основными направления развития ИИ в этой области являются такие направления как компьютерное зрение, чат-боты, голосовые помощники, автоматизация проектирования и оптимизация процессов с помощью ИИ, оценка и торги, роботизация.
Компьютерное зрение
Внедрение компьютерного зрения в строительстве позволяет автоматизировать контроль за стройкой и обслуживанием объектов недвижимости.
Контроль стройки с точки зрения безопасности включает в себя использование камер и алгоритмов компьютерного зрения для автоматического обнаружения опасных ситуаций на стройке, такие как падение объектов, нарушение правил безопасности и т.д. Алгоритмы распознавания и классификации изображений могут анализировать данные, собранные со строительных камер, установленных по всей рабочей площадке, чтобы помочь в обучении и методах обеспечения безопасности или выявить потенциально небезопасное поведение работников. Они также могут помочь менеджерам проектов выявлять и анализировать угрозы безопасности до того, как могут возникнуть травмы и привести к снижению производительности и затрат.
Контроль стройки с точки зрения качества включает в себя анализ фотографий и видео для выявления дефектов и несоответствия в процессе строительства, что способствует улучшению качества окончательного продукта. Контроль с точки зрения ремонта включает в себя автоматическое определение необходимости ремонта и оптимальных методов восстановления, основанное на анализе данных и изображений. Также применяются алгоритмы обработки изображений для улучшения качества фотографий объектов недвижимости в целях увеличения успешных продаж.
Если говорить об использовании компьютерного зрения в рамках управляющих компаний, то перспективные направления выглядят следующим образом: контроль уборки контейнерных площадок, наличия крупного мусора во дворах, степень чистоты урн около подъездов, определение нахождения людей на территории опасных зон (выходы из подземной парковки, вентиляционные шахты, козырьки), контроль подземного паркинга: открытые/закрытые ворота, контроль проведения охраной обходов территории ЖК, уборка снега, качество газона, контроль въезда на территорию ЖК. В реализации подобных кейсов могут помочь сервисы: NTechlab - технологии распознавания лиц и видеоаналитики, система контроля уборки мусора и снега, VisionLabs - создают продукты и комплексные решения в области распознавания лиц и объектов, которые внедряют корпоративные и государственные компании во всем мире.
Контроль стройки с точки зрения безопасности включает в себя использование камер и алгоритмов компьютерного зрения для автоматического обнаружения опасных ситуаций на стройке, такие как падение объектов, нарушение правил безопасности и т.д. Алгоритмы распознавания и классификации изображений могут анализировать данные, собранные со строительных камер, установленных по всей рабочей площадке, чтобы помочь в обучении и методах обеспечения безопасности или выявить потенциально небезопасное поведение работников. Они также могут помочь менеджерам проектов выявлять и анализировать угрозы безопасности до того, как могут возникнуть травмы и привести к снижению производительности и затрат.
Контроль стройки с точки зрения качества включает в себя анализ фотографий и видео для выявления дефектов и несоответствия в процессе строительства, что способствует улучшению качества окончательного продукта. Контроль с точки зрения ремонта включает в себя автоматическое определение необходимости ремонта и оптимальных методов восстановления, основанное на анализе данных и изображений. Также применяются алгоритмы обработки изображений для улучшения качества фотографий объектов недвижимости в целях увеличения успешных продаж.
Если говорить об использовании компьютерного зрения в рамках управляющих компаний, то перспективные направления выглядят следующим образом: контроль уборки контейнерных площадок, наличия крупного мусора во дворах, степень чистоты урн около подъездов, определение нахождения людей на территории опасных зон (выходы из подземной парковки, вентиляционные шахты, козырьки), контроль подземного паркинга: открытые/закрытые ворота, контроль проведения охраной обходов территории ЖК, уборка снега, качество газона, контроль въезда на территорию ЖК. В реализации подобных кейсов могут помочь сервисы: NTechlab - технологии распознавания лиц и видеоаналитики, система контроля уборки мусора и снега, VisionLabs - создают продукты и комплексные решения в области распознавания лиц и объектов, которые внедряют корпоративные и государственные компании во всем мире.
В качестве реальных кейсов можно привести следующие примеры:
- ГК «Самолет» - самостоятельно разработали решение по компьютерному зрению: контроль стройки, распознавание документов, мониторинг ремонта, улучшение фотографий в объявлениях, в будущем планируют реализацию генеративных моделей.
- Также у ГК «Самолет» был реализован проект в коллаборации с компанией VIZORLABS - была разработана система детектирования средств индивидуальной защиты и определения нарушений техники безопасности на строительных площадках ГК «Самолет» с рассылкой видеофрагментов нарушений по телеграмм-каналам для каждого объекта: разработанные коробочные решения на основе компьютерного зрения позволяют быстро разворачивать автоматический мониторинг многих нарушений при строительстве; контроль правил ношения СИЗ; контроль численности бригад; контроль погрузо-разгрузочных работ; контроль активности подрядчиков; охрана периметра; развернуто решение на объектах, внедрена система определения подрядной организации, к которой принадлежит сотрудник, по его спецодежде.
- АО "НИК" - ещё один проект с компанией VIZORLABS: СИЗ и контроль состояния строительных объектов. По итогам проекта удалось решить следующие задачи: конструирование 3D сцены площадки строительства из вокселей с определенными статусами для определения состояния объекта мониторинга и ее геопозиционирование; мониторинг динамики возведения наружных стен зданий и сооружений, построение 3D-моделей и интеграция их с данными из CAD-систем, отслеживание динамики: «план-факт», «было-стало». Контроль объемов использования строительных материалов, освоения сыпучего сырья (песок, щебень и т.д.). Расчет метрик объектов (количество, длина, площадь, объем), выполнение анализа геометрии. Определение несоответствий требованиям действующей нормативно-технической документации. Оценка объема выполненных работ и выявление ошибок, выявление расхождений с проектом. Интеграция с системами управления капитальным строительством. Составление необходимых расчётов, графиков, отчётов о состоянии объектов.
Чат-боты и голосовые помощники
Чат-боты с ИИ стоит рассматривать как инструмент для упрощения коммуникаций с жителями: автоматизированные системы обработки запросов и обратной связи с жильцами, ускоряющие процесс решения проблем и обеспечивающие круглосуточную поддержку. Жилищные компании в России, такие как "Дом.рф" и "Этажи", используют чат-ботов для автоматизации ответов на часто задаваемые вопросы жильцов, ускоряя процесс обслуживания и поддержки. Использование чат-ботов с ИИ значительно упрощает коммуникацию с жителями и клиентами.
Голосовые помощники, могут автоматически уведомлять должников о задолженностях по оплате ЖКХ услуг, что повышает эффективность взаимодействия с клиентами, например, в TWIN богатый опыт работы с банковскими отделами взыскания. По итогам пилота TWIN показал аналогичный результат человеку по эффективности: из 300 звонков человек и робот смогли собрать каждый по ~15 млн. рублей. В компании решили попробовать автоматизировать звонки должникам с помощью голосового робота. TWIN-бот собирает долги за ЖКХ в Уралэнергосбыт, совершая 100% исходящих звонков.
Решение чат-ботов с ИИ в связке с голосовыми помощники могут помочь в реализации единого цифрового помощника или как это назвали в ГК «Кортрос» - Цифровой консьерж. История их кейса началась с того, что жители многоквартирных домов часто отказываются от наемного консьержа, так как считают ежемесячные взносы на оплату их труда нерациональными. А цифровой сервис решит эту проблему: он будет делиться с собственниками новостями квартала, помогать с навигацией, оплатой услуг и другими повседневными вопросами. Для выстраивания комфортной коммуникации для с помощью искусственного интеллекта был даже создан цифровой аватар — портрет девушки, разработанный на основе визуальных решений конкретного квартала. Цифровой консьерж – это система «одного окна», которая возьмет на себя множество повседневных задач: от передачи показаний счетчиков до вызова технических специалистов.
Цифрового консьержа в виде робота на рынке также предлагает компания Promobot: он умеет запоминать и узнавать лица людей, вести журнал пропусков, сканировать и верифицировать документы, выдавать пропуски и талоны гостям, регистрировать посетителей, измерять температуру
Голосовые помощники, могут автоматически уведомлять должников о задолженностях по оплате ЖКХ услуг, что повышает эффективность взаимодействия с клиентами, например, в TWIN богатый опыт работы с банковскими отделами взыскания. По итогам пилота TWIN показал аналогичный результат человеку по эффективности: из 300 звонков человек и робот смогли собрать каждый по ~15 млн. рублей. В компании решили попробовать автоматизировать звонки должникам с помощью голосового робота. TWIN-бот собирает долги за ЖКХ в Уралэнергосбыт, совершая 100% исходящих звонков.
Решение чат-ботов с ИИ в связке с голосовыми помощники могут помочь в реализации единого цифрового помощника или как это назвали в ГК «Кортрос» - Цифровой консьерж. История их кейса началась с того, что жители многоквартирных домов часто отказываются от наемного консьержа, так как считают ежемесячные взносы на оплату их труда нерациональными. А цифровой сервис решит эту проблему: он будет делиться с собственниками новостями квартала, помогать с навигацией, оплатой услуг и другими повседневными вопросами. Для выстраивания комфортной коммуникации для с помощью искусственного интеллекта был даже создан цифровой аватар — портрет девушки, разработанный на основе визуальных решений конкретного квартала. Цифровой консьерж – это система «одного окна», которая возьмет на себя множество повседневных задач: от передачи показаний счетчиков до вызова технических специалистов.
Цифрового консьержа в виде робота на рынке также предлагает компания Promobot: он умеет запоминать и узнавать лица людей, вести журнал пропусков, сканировать и верифицировать документы, выдавать пропуски и талоны гостям, регистрировать посетителей, измерять температуру
Автоматизация проектирования, оптимизация процессов, оценка и торги.
Платформы с использованием ИИ помогают автоматизировать процессы продаж и маркетинга, анализируя портреты клиентов и прогнозируя спрос, чтобы определить наиболее эффективные стратегии маркетинга и продаж.
3D-моделирование и оптимизация проектирования позволяют сократить время и ресурсы на этапе разработки объектов. Автоматическое создание трехмерных моделей объектов недвижимости с использованием данных из различных источников, что позволяет улучшить визуализацию проектов и оптимизировать процесс проектирования. Также стоит отметить использование машинного обучения для автоматической классификации элементов BIM. Применение подобных систем поможет проанализировать данные о рынке недвижимости, экономические показатели и другие факторы, чтобы определить наиболее перспективные направления для строительства. Это помогает девелоперу принимать обоснованные решения о строительстве новых объектов и оптимизировать инвестиции.
Например, сервис ИМПульс - платформа для автоматической классификации данных на базе искусственного интеллекта, которая поможет ускорить и упростить процесс классификации элементов информационной модели здания, сформировать кодирование в соответствии с классификатором строительной информации (КСИ) и корпоративными классификаторами, внести атрибутивную информацию в форме короткого кода в атрибуты объектов модели. Основными пользователями платформы являются: проектировщики, BIM-координаторы, сметчики, инженеры ПТО и др.
В качестве комплексного решения для автоматизации стройки можно отметить платформу Самолет 10D - ИИ-мониторинг: автоматический анализ хода строительства и отделочных работ; система электронных пропусков и контроль численности на объекте; система отслеживания дефектов и интерактивная карта объекта; управление закупками: снабжение строительства от тендера до приёмки; распределение и контроль рабочей документации.
Говоря о закупках следует отметить, что оценка строительства и торги исторически всегда были ручными и трудоемкими процессами. Как только архитекторы и девелоперы разрабатывают проект, генеральный подрядчик использует его для расчета предложения. Затем они повторяют процесс с субподрядчиками: сантехниками, электриками, строителями и т. д. Составление каждого отдельного предложения — трудоемкий (и неоплачиваемый) процесс без гарантированной прибыли для генерального подрядчика. Решение? Специализированное программное обеспечение, основанное на алгоритмах глубокого обучения. Например, решение от Закупки.AI: SaaS-платформа, которая позволяет провести сопоставление ресурсов участников закупок и требований заказчиков, совершить подбор и расчет себестоимости закупаемых товаров по их характеристикам, спрогнозировать результаты рассмотрения жалоб в ФАС.
3D-моделирование и оптимизация проектирования позволяют сократить время и ресурсы на этапе разработки объектов. Автоматическое создание трехмерных моделей объектов недвижимости с использованием данных из различных источников, что позволяет улучшить визуализацию проектов и оптимизировать процесс проектирования. Также стоит отметить использование машинного обучения для автоматической классификации элементов BIM. Применение подобных систем поможет проанализировать данные о рынке недвижимости, экономические показатели и другие факторы, чтобы определить наиболее перспективные направления для строительства. Это помогает девелоперу принимать обоснованные решения о строительстве новых объектов и оптимизировать инвестиции.
Например, сервис ИМПульс - платформа для автоматической классификации данных на базе искусственного интеллекта, которая поможет ускорить и упростить процесс классификации элементов информационной модели здания, сформировать кодирование в соответствии с классификатором строительной информации (КСИ) и корпоративными классификаторами, внести атрибутивную информацию в форме короткого кода в атрибуты объектов модели. Основными пользователями платформы являются: проектировщики, BIM-координаторы, сметчики, инженеры ПТО и др.
В качестве комплексного решения для автоматизации стройки можно отметить платформу Самолет 10D - ИИ-мониторинг: автоматический анализ хода строительства и отделочных работ; система электронных пропусков и контроль численности на объекте; система отслеживания дефектов и интерактивная карта объекта; управление закупками: снабжение строительства от тендера до приёмки; распределение и контроль рабочей документации.
Говоря о закупках следует отметить, что оценка строительства и торги исторически всегда были ручными и трудоемкими процессами. Как только архитекторы и девелоперы разрабатывают проект, генеральный подрядчик использует его для расчета предложения. Затем они повторяют процесс с субподрядчиками: сантехниками, электриками, строителями и т. д. Составление каждого отдельного предложения — трудоемкий (и неоплачиваемый) процесс без гарантированной прибыли для генерального подрядчика. Решение? Специализированное программное обеспечение, основанное на алгоритмах глубокого обучения. Например, решение от Закупки.AI: SaaS-платформа, которая позволяет провести сопоставление ресурсов участников закупок и требований заказчиков, совершить подбор и расчет себестоимости закупаемых товаров по их характеристикам, спрогнозировать результаты рассмотрения жалоб в ФАС.
Перспективы использования ИИ на стройках и в УК
Исследовательская компания Gartner прогнозирует, что к 2025 году более чем 60% строительных компаний будут использовать ИИ для улучшения своей деятельности. Кроме того, IDC ожидает, что к 2024 году более чем 50% крупных компаний будут интегрировать ИИ в свои процессы управления. Эти данные говорят о том, что тенденция внедрения искусственного интеллекта в строительство и управление компаниями будет продолжаться и усиливаться в ближайшие годы.
⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯⎯
➡️ Телеграм-канал DigitalDeveloper
Подпишитесь, чтобы читать новости, кейсы, исследования и обзоры proptech-решений.
