人工智能、機器學習、物聯網、傳感器如何促進綠色建築
已發表: 2020-09-06從預製等建築技術到人工智能、機器學習和數據分析等新興技術的使用，都為此類解決方案做出了貢獻
使用支持人工智能的工具有可能將建設項目的工期縮短 25% 至 30%
現場組裝確保場地更清潔、對環境影響更小、交付項目所需的勞動力更少
在 4 月和 5 月期間，國家首都地區 (NCR)、哈里亞納邦、拉賈斯坦邦和印度北部的其他州都感受到了頻繁的震顫。 雖然它引發了對高強度地震的恐懼，但這種震動也強調了抗災建築的重要性。
同樣，鑑於在新冠病毒爆發前該國主要城市的空氣質量指數不斷惡化，對環境友好型建築的需求變得迫切。 然而，到目前為止，在促進綠色建築方面做得太少了，儘管最近情況正在發生變化。 由各種技術干預引領的創新處於推動此類可持續解決方案的最前沿。
從預製等建築技術到人工智能、機器學習和數據分析等新興技術的使用，都為此類解決方案做出了貢獻。 如果可持續性是早期這樣做的一個原因，那麼在後 Covid 新常態下，數字化已變得至關重要，而建築中接觸最小化的技術也促進了更安全的建築。
人工智能 (AI)、機器學習、物聯網 (IoT)、大數據、機器人和傳感器等新時代技術有可能為房地產和基礎設施領域帶來範式變革。 許多這些技術和乾預措施在印度處於起步階段，但這些應用在確保可持續、非接觸式和綠色建築方面具有很大的前景。
今天，儘管有許多技術解決方案和移動應用程序可用，但建築行業無法顯著提高生產力並實現其綠色目標，因為這些解決方案沒有相互連接。 這意味著項目和團隊依靠紙張來協調現場和辦公室之間的信息流，在各種系統之間轉錄信息，並在各種利益相關者之間進行協作。
紙張（和打印機）成本的直接成本將顯示可避免的費用，而未將信息流數字化和互連的間接成本是建設活動的昂貴時間、成本和環境影響。
為了消除這種基於紙張的信息流，需要一個集成項目控制解決方案的堅實基礎，該解決方案使用移動性互連各種系統、流程和利益相關者。 在這樣的項目控制解決方案的基礎上，使用人工智能、機器學習、分析和物聯網可以幫助公司獲得顯著的生產力，同時實現積極的環境影響。
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以分析支持的人工智能在建築行業的項目規劃和執行中的應用為例。 這些預測性規劃時間表有可能將建設項目的工期縮短 25% 到 30%。 這種降低可以對間接和固定成本降低產生重大影響，並帶來直接節約。 但它也可以減少額外時間運行站點對環境的影響。
同樣，使用機器學習和分析將規劃活動與決策問題聯繫起來，並使其與圖紙和文檔的及時發布保持一致，可以減少昂貴的返工。 這減少了建築垃圾對環境的影響。 最後，使材料採購與計劃保持一致意味著材料的最佳使用和避免過度採購材料，再次減少對環境的影響，以及與之相關的直接和間接成本節約。
這種先進的信息對齊基於強大的集成項目控制解決方案，該解決方案通過各種核心系統（如調度系統、ERP 系統、BIM 模型和 Excel、電子郵件、紙張等中的其他離線數據）互連各種數據孤島和利益相關者。創建數字項目雙胞胎的數字線程。 為了實現這一點，集成的項目控制平台應該具有內置的分析、人工智能和機器學習功能以及項目協作和控制。
同樣，在正在進行的項目施工現場部署物聯網和傳感器技術可能對建築行業具有巨大價值。 數據可以從集成項目控制解決方案饋送到工廠、機械和設備，以確保資源的最佳利用，從而降低空氣質量和其他環境影響。
從他們那裡收集的數據可用於比較實現的生產力和廢物最小化目標。 今天，早期出現了機器人技術，用於完成一些建築活動，如砌磚、瓷磚等。這些機器人技術依賴於計算機視覺、物體避讓技術等。
研究還表明，在非現場製造、現場組裝施工模型中更容易實現如此高度的對齊。 用於創建各種混凝土建築組件的預製技術，甚至浴室吊艙等模塊的創建都可以以具有競爭力的價格獲得。 在製造環境中，可以優化資源利用並以高質量和安全的方式交付組件。
現場組裝確保場地更清潔、對環境的影響更小，並且交付項目所需的勞動力更少。 使用預製件可減少每立方米混凝土 10% 的碳排放。 採用更多的預製混凝土可以減少碳排放。
後 Covid 世界的新常態推動了對數字化的需求，但只有當公司開始部署可以利用 AI、ML、分析和傳感器創建項目的集成項目控制解決方案時，才能實現數字化的完整投資回報數字雙胞胎可以消除對紙張的需求，並在預算範圍內按時交付項目，並且不會影響質量和安全。