人工智能、机器学习、物联网、传感器如何促进绿色建筑
已发表: 2020-09-06从预制等建筑技术到人工智能、机器学习和数据分析等新兴技术的使用，都为此类解决方案做出了贡献
使用支持人工智能的工具有可能将建设项目的工期缩短 25% 至 30%
现场组装确保场地更清洁、对环境影响更小、交付项目所需的劳动力更少
在 4 月和 5 月期间，国家首都地区 (NCR)、哈里亚纳邦、拉贾斯坦邦和印度北部的其他州都感受到了频繁的震颤。 虽然它引发了对高强度地震的恐惧，但这种震动也强调了抗灾建筑的重要性。
同样，鉴于在新冠病毒爆发前该国主要城市的空气质量指数不断恶化，对环境友好型建筑的需求变得迫切。 然而，到目前为止，在促进绿色建筑方面做得太少了，尽管最近情况正在发生变化。 由各种技术干预引领的创新处于推动此类可持续解决方案的最前沿。
从预制等建筑技术到人工智能、机器学习和数据分析等新兴技术的使用，都为此类解决方案做出了贡献。 如果可持续性是早期这样做的一个原因，那么在后 Covid 新常态下，数字化已变得至关重要，而建筑中接触最小化的技术也促进了更安全的建筑。
人工智能 (AI)、机器学习、物联网 (IoT)、大数据、机器人和传感器等新时代技术有可能为房地产和基础设施领域带来范式变革。 许多这些技术和干预措施在印度处于起步阶段，但这些应用在确保可持续、非接触式和绿色建筑方面具有很大的前景。
今天，尽管有许多技术解决方案和移动应用程序可用，但建筑行业无法显着提高生产力并实现其绿色目标，因为这些解决方案没有相互连接。 这意味着项目和团队依靠纸张来协调现场和办公室之间的信息流，在各种系统之间转录信息，并在各种利益相关者之间进行协作。
纸张（和打印机）成本的直接成本将显示可避免的费用，而未将信息流数字化和互连的间接成本是建设活动的昂贵时间、成本和环境影响。
为了消除这种基于纸张的信息流，需要一个集成项目控制解决方案的坚实基础，该解决方案使用移动性互连各种系统、流程和利益相关者。 在这样的项目控制解决方案的基础上，使用人工智能、机器学习、分析和物联网可以帮助公司获得显着的生产力，同时实现积极的环境影响。
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以分析支持的人工智能在建筑行业的项目规划和执行中的应用为例。 这些预测性规划时间表有可能将建设项目的工期缩短 25% 到 30%。 这种降低可以对间接和固定成本降低产生重大影响，并带来直接节约。 但它也可以减少额外时间运行站点对环境的影响。
同样，使用机器学习和分析将规划活动与决策问题联系起来，并使其与图纸和文档的及时发布保持一致，可以减少昂贵的返工。 这减少了建筑垃圾对环境的影响。 最后，使材料采购与计划保持一致意味着材料的最佳使用和避免过度采购材料，再次减少对环境的影响，以及与之相关的直接和间接成本节约。
这种先进的信息对齐基于强大的集成项目控制解决方案，该解决方案通过各种核心系统（如调度系统、ERP 系统、BIM 模型和 Excel、电子邮件、纸张等中的其他离线数据）互连各种数据孤岛和利益相关者。创建数字项目双胞胎的数字线程。 为了实现这一点，集成的项目控制平台应具有内置的分析、AI 和 ML 功能以及项目协作和控制。
同样，在正在进行的项目施工现场部署物联网和传感器技术可能对建筑行业具有巨大价值。 数据可以从集成项目控制解决方案馈送到工厂、机械和设备，以确保资源的最佳利用，从而降低空气质量和其他环境影响。
从他们那里收集的数据可用于比较实现的生产力和废物最小化目标。 今天，早期出现了机器人技术，用于完成一些建筑活动，如砌砖、瓷砖等。这些机器人技术依赖于计算机视觉、物体避让技术等。
研究还表明，在非现场制造、现场组装施工模型中更容易实现如此高度的对齐。 用于创建各种混凝土建筑组件的预制技术，甚至浴室吊舱等模块的创建都可以以具有竞争力的价格获得。 在制造环境中，可以优化资源利用并以高质量和安全的方式交付组件。
现场组装确保场地更清洁、对环境的影响更小，并且交付项目所需的劳动力更少。 使用预制件可减少每立方米混凝土 10% 的碳排放。 采用更多的预制混凝土可以减少碳排放。
后 Covid 世界的新常态推动了对数字化的需求，但只有当公司开始部署可以利用 AI、ML、分析和传感器创建项目的集成项目控制解决方案时，才能实现数字化的完整投资回报数字双胞胎可以消除对纸张的需求，并在预算范围内按时交付项目，并且不会影响质量和安全。