Sức mạnh của AI & Học máy trong Ngành xây dựng

SỰ THAY ĐỔI HƯỚNG TỚI QUY TRÌNH LÀM VIỆC SỐ HÓA

Công việc xây dựng là sự phối hợp giữa nhiều bên liên quan khác nhau, nhiều cá nhân với các vai trò khác nhau, với nhiều công việc và nhiệm vụ khác nhau. Điều này tạo ra áp lực lớn hơn cho nhà quản lý tại công trường, khi họ phải điều phối và đảm bảo mọi người, mọi công việc được kết hợp hiệu quả. Đối với sự tăng trưởng chóng mặt của công nghệ thông tin hiện nay, ngành xây dựng đã và đang sở hữu các giải pháp công nghệ được cho là có thể giúp các nhóm quản lý tốt hơn số lượng lớn các dự án với độ khó ngày càng tăng. Nhưng điều đó không hoàn toàn có thể giải quyết được vấn đề. Việc áp dụng công nghệ, số hóa các quy trình xây dựng và tăng cường sử dụng thiết bị di động, đang tạo ra luồng thông tin lớn hơn bao giờ hết. Số lượng dữ liệu lớn cũng vô tình tạo ra các thách thức cho người dùng, bao gồm việc khó kiểm soát chất lượng thông tin và sử dụng chúng để thu được lợi ích. Trên thực tế, theo FMI, 95% dữ liệu thu được nhưng không được sử dụng trong ngành xây dựng và kỹ thuật.

Việc áp dụng công nghệ và kỹ thuật vào quy trình hoạt động của ngành xây dựng được cho là một bước đi đúng đắn và có ảnh hưởng tích cực vô cùng lớn. Tuy nhiên, một số rủi ro vẫn còn tồn tại trong lĩnh vực này; và các cá nhân vẫn gặp phải khó khăn trong việc chuyển giao từ việc phản ứng sang chủ động, từ chủ động sang phân tích và dự đoán. Sự chuyển giao này còn được gọi là “Quy trình dẫn tới hiệu quả”, bao gồm việc báo cáo các vấn đề, theo dõi nguyên nhân gốc rễ, và cuối cùng là phân tích dữ liệu để xác định các vấn đề trong tương lai. Bất cứ khi nào có vấn đề an toàn hoặc kiểm soát chất lượng phát sinh, điều quan trọng là phải hiểu và nắm bắt nguyên nhân gốc rễ để bạn có thể thực hiện phân tích và hành động để ngăn chặn các tình trạng tương tự trong tương lai.

LÀM THẾ NÀO ĐỂ CÔNG NGHỆ CÓ THỂ HỖ TRỢ BẠN THỰC HIỆN QUÁ TRÌNH CHUYỂN ĐỔI SỐ?

• Tiếp nhận nền tảng dữ liệu phổ biến: Đối với ngành xây dựng, một giải pháp công nghệ lý tưởng sẽ phát huy mạnh mẽ chức năng tổng hợp dữ liệu thu thập được vào một điểm duy nhất. Một nền tảng dữ liệu tập trung – nơi tổng hợp tất cả dữ liệu trong vòng đời dự án, mang lại cho các nhóm cơ hội để cải thiện kết quả dự án, tăng lợi nhuận, và quan trọng nhất là đảm bảo an toàn lao động cho mọi người thông qua dự đoán và phân tích.
• Bắt đầu thúc đẩy công nghệ học máy: Có rất nhiều dữ liệu được thu thập trong bất kỳ dự án cụ thể nào, đặc biệt là khi bạn triển khai nền tảng dữ liệu chung. Số lượng dữ liệu lớn này có thể thiếu chính xác, thiếu tính nhất quán hoặc không thể sử dụng đối với người truy cập. Hãy để học máy và trí thông minh nhân tạo là “trợ thủ” giúp bạn hoàn thành công việc nhanh hơn, tốt hơn và thực sự nắm bắt được lợi ích của dữ liệu.

KHAI THÁC SỨC MẠNH CỦA DỮ LIỆU

Đối với nhu cầu ngày càng khắt khe từ khách hàng và mức độ rủi ro ngày càng cao của các dự án từ trước tới nay, điều chúng ta có thể thay đổi và khắc phục là cách nhìn nhận vấn đề của bản thân, và đổi mới để tạo ra hiệu quả công việc tốt hơn. Bước đầu tiên trong quy trình chuyển đổi số là áp dụng nền tảng dữ liệu chung để thu thập và tập trung hoá thông tin. Vì vậy, vấn đề được đặt ra tiếp theo là tìm ra cách khai thác sức mạnh của hàng triệu phần tử dữ liệu được thu thập trong suốt dự án của bạn. Câu trả lời là Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (Machine learning).

“Có một tiềm năng to lớn mà công nghệ học máy có thể làm để chuyển đổi ngành xây dựng sang một trang mới. Tuy nhiên, điều tuyệt vời lại bắt đầu từ chính các nhóm dự án. Sức mạnh của dữ liệu chỉ mạnh khi dữ liệu được nhập vào. Tiêu chuẩn hóa và số hóa là những bước quan trọng đầu tiên; vì khi điều này trở nên phổ biến hơn, chúng ta sẽ thực sự thấy được sức mạnh của AI” – Manu Venugopal, Giám đốc Sản phẩm IQ Xây dựng, Autodesk.

Autodesk BIM 360 là giải pháp dẫn đầu về công nghệ AI và học máy trong ngành xây dựng, được thiết lập với khả năng dự đoán, phân tích mới và cải tiến hơn, cung cấp dữ liệu chính xác và hữu ích cho các nhóm dự án để có thể tận dụng mỗi ngày trong công việc của họ.

GIỚI THIỆU VỀ AI VÀ HỌC MÁY

AI là một chủ đề rộng lớn liên quan đến khoa học máy tính, tâm lý học, thậm chí cả triết học và ngôn ngữ học. Tuy nhiên, về cách nó tác động đến ngành xây dựng, chúng ta chủ yếu đề cập đến hai lĩnh vực cụ thể:

• Học máy (Machine Learning): Học máy liên quan đến các thuật toán cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng.
• Học sâu (Deep Learning): Học sâu là một lĩnh vực con của học máy, liên quan đến các thuật toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não bộ, được gọi là mạng thần kinh nhân tạo. Đây là một bước phát triển gần đây đã cho phép tạo ra những đột phá trong xử lý hình ảnh và ngôn ngữ, mở ra cánh cửa cho các ứng dụng tiên tiến.

AI đã mang đến những thay đổi nào trong ngành xây dựng?

Công nghệ xây dựng đã và đang được đầu tư đáng kể trong những năm vừa qua; trong đó, một phần lớn khoản đầu tư này dành cho việc số hóa các phần khác nhau của quy trình xây dựng. Nhắc đến chuyển đổi số trong ngành xây dựng, con người nghĩ ngay đến cách các mô hình BIM thay đổi thiết kế các công trình, sự chuyển giao quy trình quản lý vấn đề và quản lý dự án sang nền tảng đám mây kết nối, hay sự tự động hóa trong quản lý công việc xây dựng. Với dữ liệu sẵn có, các ứng dụng dựa trên trí thông minh nhân tạo đã và đang tìm ra nhiều tiện ích hơn trong xây dựng, đặc biệt là trong công việc quản lý và giảm thiểu rủi ro.

Lợi ích mạnh mẽ mà AI mang lại cho ngành xây dựng

Một dự án xây dựng điển hình có thể có hàng nghìn vấn đề mở, hàng trăm RFI và nhiều lệnh thay đổi xuất hiện vào bất kỳ lúc nào. Học máy đóng vai trò như một trợ lý thông minh, giúp các nhóm xác định rủi ro về chất lượng và an toàn xây dựng cần được lưu ý và khắc phục ngay lập tức. Các thuật toán trong AI không chỉ cho phép tự động tìm ra các rủi ro; chúng còn có thể hiểu và dự đoán được những điều phức tạp như sự cố tiềm ẩn khi không được xử lý kịp thời.

Hơn nữa, học máy xem xét các yếu tố khác nhau của các nhà thầu phụ như hành vi quản lý vấn đề trong quá khứ của họ, khối lượng công việc hiện tại, tầm quan trọng của các vấn đề mà họ chịu trách nhiệm. Sau đó, thuật toán sẽ tự động chỉ ra mức độ rủi ro mà họ hiện đang phải đối mặt trong các dự án, để các nhà quản lý xây dựng có thể ưu tiên thời gian của họ để làm việc chặt chẽ hơn với các đội và chủ động giảm thiểu rủi ro.

ỨNG DỤNG AI & HỌC MÁY TRONG XÂY DỰNG

Mặc dù AI & học máy vẫn đang là những khái niệm mới và có thể đặt ra nhiều thách thức trong việc áp dụng thực tế; tuy nhiên, nhiều công ty và tổ chức đã thành công trong việc khai thác lợi ích to lớn từ những công nghệ này. Một trong những ứng dụng của AI trong ngành xây dựng nổi bật nhất hiện nay là trong lĩnh vực an toàn. Công nghệ học máy đánh dấu và chú ý đến những vấn đề hoặc hạng mục có khả năng về rủi ro an toàn tiềm ẩn được ghi lại trong quy trình xây dựng số hóa, nhằm giúp các nhóm khắc phục và giảm thiểu tối đa sự cố an toàn. Hơn nữa, nâng cao kiểm soát chất lượng cũng là một khía cạnh mà các nhóm xây dựng có thể thấy được trong năng lực thực sự của AI & học máy; trong đó, những công nghệ này đóng vai trò phát hiện nhanh chóng các khu vực công việc cần quan tâm và thực hiện hành động. BAM Ireland đã sử dụng khả năng phân tích rủi ro mới trong BIM 360 cho các dự án thử nghiệm của họ, và đã giảm được 20% các vấn đề về chất lượng và an toàn.

Với mọi vai trò trong dự án mà bạn đảm nhận, từ kỹ sư dự án, cho tới quản lý dự án hoặc ban quản lý cấp cao hơn, AI & học máy mang lại thông tin chi tiết thông qua dự đoán và phân tích, tạo ảnh hưởng tích cực đến công việc của mọi thành viên trong nhóm.

“Bằng cách tự động xác định các hạng mục có rủi ro cao thông qua học máy, cùng với sự hỗ trợ và kinh nghiệm của con người, BAM đã giảm được 20% các vấn đề về chất lượng và an toàn trên công trường xây dựng nhờ việc đưa ra quyết định tốt hơn với Construction IQ” – Michael Murphy, Giám đốc Điều hành Xây dựng Kỹ thuật số, BAM Ireland.

CÁC PHƯƠNG PHÁP TỐT NHẤT ĐỂ TỐI ĐA HÓA LỢI ÍCH MÀ BẠN CÓ THỂ ĐẠT ĐƯỢC

1. Tiếp tục quy trình tiêu chuẩn hóa: Dữ liệu không đầy đủ, minh bạch, chính xác, nhất quán và không kịp thời sẽ dẫn đến khả năng báo cáo và dự đoán không mạnh mẽ như mong đợi. Vì vậy, tiêu chuẩn hóa dữ liệu là bước quan trọng để cải thiện những thách thức trên và đảm bảo hiệu quả của các quy trình sau đó.
2. Thúc đẩy tất cả mọi người cùng tham gia: Hãy đảm bảo rằng mọi cá nhân trong nhóm đều nắm bắt được tầm quan trọng của những công nghệ này. Khả năng dự đoán và phân tích đem lại lợi ích to lớn cho tất cả mọi người. Khi càng có nhiều người bắt đầu thu thập thông tin phù hợp và tận dụng những khả năng này, thì một dự án sẽ càng chứng kiến những tác động và kết quả tích cực.
3. Tập trung vào đảm bảo an toàn: Khả năng dự đoán có tầm ảnh hưởng quan trọng đến quy trình đảm bảo an toàn. Với các tính năng máy học có thể quét qua các dữ liệu, các nhóm có thể chuyển trọng tâm và dành nhiều thời gian hơn để xem xét các chỉ số quan trọng.
4. Đảm bảo chất lượng: Bằng cách hiểu rõ hơn về các vấn đề, RFI, sự tuân thủ của danh sách kiểm tra, v.v., các nhóm có thể giải quyết các vấn đề một cách nhanh chóng và cải thiện lợi nhuận cho dự án. 
5. Tiêu chuẩn hóa dữ liệu: Để tận dụng tối đa nền tảng dữ liệu chung của bạn, điều quan trọng là tiêu chuẩn hóa dữ liệu để nhất quán với cách chúng được theo dõi. Dữ liệu càng chuẩn hóa thì thông tin đầu ra và khả năng đưa ra quyết định càng chính xác và hiệu quả. 

Nguồn: Autodesk BIM 360
Edit: Ebim Vietnam