Можливості використання штучного інтелекту для керування проєктами у будівництві

Abstract

Впровадження у практику управління підприємствами штучного інтелекту та машинного навчання дають можливість своєчасно аналізувати великі обсяги даних та на їх основі прогнозувати перспективні результати їх діяльності. Сьогодні будівництво є однією з найбільш трудомістких та ресурсоємних галузей. Незважаючи на значні досягнення, галузь все ще стикається з проблемами, такими як затримки у графіку, перевищення бюджету та низька продуктивність. Штучний інтелект та машинне навчання пропонують інструменти для вирішення цих проблем, оптимізуючи процеси, покращуючи прийняття рішень та підвищуючи точність прогнозів. Метою дослідження є визначення впливу, як ці технології змінюють різні аспекти будівельного процесу, від проєктування до експлуатації, на основі аналізу можливостей і тенденцій розвитку цієї галузі. Дослідження ґрунтується на аналізі даних як розробників проєктів, так і користувачів інтелектуальних систем. У дослідженні використано комплексний підхід до процесів проєктування, а саме такі методи, як аналіз та синтез, індукція, порівняння і конкретизація. Аналіз отриманих результатів дозволив зробити висновки щодо ефективності використання штучного інтелекту в проєктуванні, що дозволяє оптимізувати використання всіх видів ресурсів, таких як матеріали, робоча сила, час, що веде до зменшення витрат і покращення якості процесу будівництва.

The implementation of artificial intelligence(AI) and machine learning(ML) in enterprise management enables the timely analysis of large datasets and, based on this analysis, forecasts future performance outcomes. Today, construction is one of the most labor-intensive and resource-consuming industries. Despite significant advances, the industry still faces challenges such as schedule delays, budget overruns, and low productivity. AI and ML offer tools to address these problems by optimizing processes, improving decision-making, and enhancing the accuracy of predictions. This study aims to how these technologies are transforming various aspects of the construction process, from design to operation, based on an analysis of industry trends and capabilities. The research is based on data from both project developers and users of intelligent systems. The main methods used include an integrated approach to design processes, such as analysis and synthesis, induction, comparison, and concretization. The analysis of the results has led to conclusions regarding the effectiveness of AI in design, enabling the optimization of resource utilization, such as materials, labor, and time, resulting in cost reduction and improved construction quality.