Cách tận dụng AI để cạnh tranh và dẫn đầu trong xây dựng công nghiệp hóa

#1: Hệ thống AI giúp giảm lỗi và hiển thị thông tin chi tiết

Làm thế nào để một công ty cải thiện hiệu suất? Nhiều doanh nghiệp chủ yếu tập trung vào việc loại bỏ lỗi trong các quy trình để thúc đẩy năng suất và cải thiện kết quả. Cách tiếp cận chiến thuật này có thể hiệu quả, nhưng nó hiếm khi tiết lộ những hiểu biết sâu sắc – những phát hiện có thể mang lại những bước nhảy vọt trong việc cải thiện hiệu suất. Ngoài việc giảm thiểu sai sót, AI còn là động lực trong nhiều ngành bằng cách xác định các mẫu không trực quan hoặc thậm chí phản trực quan trong dữ liệu giúp khám phá thông tin chi tiết về hiệu suất kinh doanh. Các nhà lãnh đạo trong lĩnh vực AI đã đạt được những thay đổi từng bước về hiệu suất bằng cách tái tạo lại công ty của họ để trở thành các tổ chức dựa trên dữ liệu.

#2: Đào tạo diễn ra hiệu quả nhất trong nền tảng dữ liệu có cấu trúc

Chuẩn hóa cách dữ liệu được thu thập và theo dõi trong một tổ chức là bước đầu tiên trên hành trình hướng tới sự xuất sắc với AI và phân tích dữ liệu. Việc xây dựng tạo ra một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, từ bản vẽ trên giấy đến cơ sở dữ liệu không nhất quán. Trong khi hệ thống học máy có thể xác định cấu trúc trong các tập dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, thì các tập dữ liệu có cấu trúc cung cấp cơ hội để hiển thị thông tin chi tiết có thể được tận dụng để cải thiện hiệu suất. Bằng cách quản lý dữ liệu trong môi trường dữ liệu chung (CDE), các công ty có thể xây dựng một nền tảng vững chắc cho phép họ nhanh chóng thu được giá trị từ các công nghệ tiên tiến nhanh chóng.

#3: Sự hợp tác giữa con người/máy móc là điều tốt nhất

Con người và máy móc làm việc cùng nhau tốt hơn là riêng lẻ trong cả lĩnh vực vật lý và kỹ thuật số. Kỹ thuật số xử lý dữ liệu tốt hơn, con người tổng quan hóa tốt hơn. Máy móc vật lý tốt hơn ở sức mạnh thô bạo và chuyển động nhanh, trong khi con người vượt trội trong việc thích nghi với môi trường vật chất phi cấu trúc. Hệ thống AI có thể hoạt động như một cố vấn kỹ thuật số, cung cấp một loại “trí thông minh tăng cường” có thể mở khóa các khả năng dự đoán và cải thiện kết quả hiệu suất.

#4: Tương lai của công việc sẽ là tự động hóa nhiệm vụ chứ không phải thay thế công việc

Cấu trúc công việc hiện tại của chúng ta dựa trên năng lực của con người, không phải khả năng của AI. Khi chúng ta tăng cường hợp tác với các công nghệ kỹ thuật số và vật lý, chúng ta phải xem xét các nhiệm vụ cụ thể liên quan đến một công việc nhất định và xác định nơi AI có thể tăng cường, nâng cao hoặc thay thế các nhiệm vụ đó. Là một ngành công nghiệp, chúng ta nên tập trung vào việc nâng cao năng lực của lực lượng lao động bằng cách tận dụng các khả năng của AI, chứ không phải bảo vệ cấu trúc công việc hiện tại của chúng ta. Gián đoạn lao động có thể xảy ra khi cơ cấu việc làm phát triển, nhưng AI có thể giúp giải quyết tình trạng thiếu lao động có kỹ năng hệ thống và làm trì trệ năng suất đã cản trở sự đổi mới trong xây dựng trong nhiều thập kỷ qua.

#5: AI và robot có quy luật phát triển khác nhau

Các phương tiện truyền thông đã làm xáo trộn mối quan hệ giữa robot và AI một cách đáng kể. Sự thật là cả hai công nghệ đều quan trọng đối với tương lai của ngành, nhưng chúng đi theo các quỹ đạo khác nhau. Xây dựng có một thách thức là mỗi công trường có thể thay đổi nhanh chóng, gây khó khăn cho việc áp dụng robot theo cách giống như ngành công nghiệp sản xuất trong môi trường có cấu trúc cao. Các phương pháp tiếp cận như thiết kế, sản xuất, lắp ráp, mang lại những cải tiến trong thời gian ngắn rõ ràng hơn so với rô-bốt tại chỗ bằng cách tích hợp toàn bộ vòng đời của một nội dung nhất định. Trong tương lai gần, robot sẽ phát triển nhanh chóng nhất cho các ứng dụng ngoại vi, nơi quá trình đúc sẵn và mô-đun hóa có thể được tận dụng để kiểm soát chặt chẽ các quy trình và cải thiện chất lượng.

#6: Các ứng dụng AI sẽ được phát triển dựa trên giá trị kinh doanh

Như với hầu hết các công nghệ, AI chỉ hiệu quả khi nó được áp dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh. Các công ty có thể chuẩn hóa thành công việc thu thập dữ liệu của họ, duy trì các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu cao và phát triển các quy trình của họ có thể gặt hái thành quả của AI bằng cách điều chỉnh việc triển khai công nghệ với giá trị kinh doanh. Một số tiến bộ này sẽ xuất hiện từ bên trong ngành xây dựng và sẽ được thiết kế để giải quyết những thách thức trong ngành cụ thể. Tuy nhiên, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên thường xuyên nhìn ra bên ngoài lĩnh vực xây dựng, vì nhiều công cụ đa năng từ các ngành khác có thể được khai thác và áp dụng cho ngành xây dựng.

#7: Cơ hội là tăng năng lực; thách thức là làm thế nào để chuyển đổi

Ngành xây dựng đã phải vật lộn trong nhiều thập kỷ với bài toán năng suất. Chúng ta phải vật lộn với tình trạng thiếu đầu tư vào cơ sở hạ tầng, biến động thị trường, thiếu lao động và thách thức về năng suất. AI có thể giúp tăng năng lực của ngành trong việc cung cấp các dự án bền vững, hiệu quả và sinh lời bằng cách giảm lỗi và hiển thị thông tin chi tiết. Quá trình chuyển đổi này sẽ không dễ dàng, nhưng đối với những người có thể điều phối được môi trường thay đổi nhanh chóng này và giải quyết những thách thức về văn hóa và công nghệ này, sẽ gặt hái được những thành quả dẫn đầu ngành trong tương lai xây dựng công nghiệp hóa mới.

Nguồn: Autodesk Construction Cloud

Editor: Ebim Vietnam