Умная видеоаналитика меняет строительную отрасль
В сфере строительства ИИ набирает обороты — уже 27,6% компаний применяют эту технологию. Одна из самых востребованных ИИ-технологий в отрасли — видеоаналитика. Она помогает распознавать записи с камер в режиме реального времени, анализировать архивные видео или изображения по заданным параметрам. В чем польза видеоаналитики и какие задачи с ее помощью решают застройщики, рассказывают эксперты ООО «Сбер Бизнес Софт».
Зачем застройщикам видеоаналитика
Видеоаналитика позволяет решать одну из самых актуальных задач строительной отрасли — повышать производительность труда. По данным исследования «Повышение эффективности строительства», проведенного McKinsey в 2017 году, этот показатель остается низким во всем мире с начала 1990-х годов. В России расходы, связанные со строительством, составляют порядка 6% от ВВП, это 5,5 трлн рублей, при этом ежегодный прирост производительности сектора в течение последних 20 лет не превышает 1%.
Для повышения эффективности строительным компаниям необходимо в реальном времени контролировать выполнение строительно-монтажных работ, отслеживать текущие и плановые показатели, подготовку объектов к сдаче, соблюдение техники безопасности и многое другое.
Но на практике это нетривиальная задача. Видеонаблюдение, повсеместно используемое в строительстве, не позволяет оперативно реагировать на возникающие инциденты, в реальном времени оценивать следование регламентам и выполнение норм, фиксировать возможные нарушения. Анализ собираемой видеоинформации требует значительных человеческих и временных ресурсов.
Решает проблему современная видеоаналитика с использованием ИИ — она автоматически анализирует потоковые или архивные видеоданные. Полученные в ходе такого анализа знания позволяют бизнесу оптимизировать процессы, выявлять аномалии, а в итоге контролировать качество и безопасность работ и принимать обоснованные решения на основе достоверных данных.
Ключевой компонент видеоаналитики — компьютерное зрение. С помощью машинного обучения и нейронных сетей компьютерное зрение позволяет системам «видеть» и «понимать» то, что происходит на видео: идентифицировать объекты (предметы и людей), определять их местоположение и поведение. Девелоперы используют возможности компьютерного зрения, чтобы
- контролировать соблюдение правил безопасности: отмечать наличие СИЗ (средств индивидуальной защиты), факты пересечения периметра или нахождения в заданных зонах;
- анализировать поведение и эффективность труда: фиксировать факты работы и отдыха, длительность действий, последовательность, производительность;
- получать полный отчет о работе и трудовой дисциплине сотрудников.
— Компьютерное зрение позволяет бизнесу более оперативно реагировать на важные события, происходящие при операционной деятельности, повысить качество работы за счет мониторинга производственных процессов, а также повысить производительность благодаря автоматическому учету и анализу рабочего времени, контролю простоев. Также технология может помочь повысить уровень безопасности сотрудников и имущества, минимизируя хищения и риски различных инцидентов, — отметил директор по искусственному интеллекту ООО «Сбер Бизнес Софт» Максим Иванов.
Кейсы. Как работает видеоаналитика в недвижимости
Рассмотрим задачи, которые строительные и промышленные компании сегодня решают с помощью видеоаналитики, и проиллюстрируем их конкретными примерами.
- Контроль работы сотрудников и снижение рисков производственного травматизма
Территория строительства — это многочисленные площадки, на которых работают как сотрудники застройщика, так и специалисты компаний-подрядчиков. Видеоаналитика в данном случае работает как постоянный внешний «наблюдатель», который следит за тем, как выполняются требования техники безопасности и правил охраны труда, насколько производительны сотрудники, носят ли они спецодежду, каски, жилеты, страховочные пояса. Современные системы видеоаналитики позволяют решать несколько стратегических задач в сфере контроля процессов строительства. И в России существуют успешные кейсы.
Так, девелоперская компания «Самолет» с помощью видеоаналитики повысила производительность, сократила число инцидентов на стройке, снизила себестоимость работ на 1,5% и ускорила сроки сдачи объектов на 5%.
Первоочередной задачей застройщика стала автоматизация контроля и оперативного реагирования на отклонения от плановых показателей во время строительства, а также соблюдение регламентов при проведении отделочных работ — контроль черновой и чистовой отделки, наличие мебели и санфаянса, уборка мусора после завершения работ. Также застройщик автоматизировал мониторинг наличия ограждений на открытых участках. Теперь за установкой ограждений на протяжении всего хода строительства наблюдает искусственный интеллект.
Одновременно с внутренними решениями разрабатываются и универсальные сервисы для умного видеонаблюдения на строительных объектах. Это системы, которые отслеживают технологический процесс, замеряют время работы со спецтехникой, определяют эффективность работы сотрудников, тем самым сокращая затраты на простой до 60%, на стройконтроль — до 30%. Сервисы могут фиксировать численность сотрудников и посторонних лиц на площадке, распознавать средства защиты на людях с привязкой к локации и т. д. Так, если в зоне проведения строительных работ находятся люди, не имеющие нужного доступа, без должных средств защиты и т. д., системы умного видеонаблюдения предупреждают об этом ответственных лиц. В зонах повышенной опасности сервисы могут обнаруживать запрещенные к использованию предметы без участия человека.
- Эффективное управление ресурсами
Видеоаналитика помогает эффективно и рационально расходовать материалы, а также мониторить безопасную работу оборудования. Умное видеонаблюдение может контролировать все движение на стройке — въезд и выезд транспорта, перемещение материалов, работу техники — и предупреждать о сбоях или износе оборудования. Также искусственный интеллект помогает в решении спорных ситуаций о дефектах, нехватке или подмене материалов.
Так, например, «Ростелеком» организовал мониторинг ремонтных и строительных работ на социальных объектах Республики Калмыкия. Для контроля ремонта школ и строительства фельдшерско-акушерских пунктов на объектах установили несколько десятков камер видеонаблюдения, записи с которых обрабатываются нейросетями. Заказчики — правительство республики и представители органов власти — в реальном времени отслеживали ход всех работ и могли обратиться к аналитике видеозаписей, что значительно повысило эффективность выполнения работ. Как отмечает компания, видеонаблюдение пользуется спросом и у представителей бизнеса: такие системы помогают решать конфликтные ситуации, оценивать работу персонала, обеспечивать безопасность выполнения работ и в целом принимать верные решения.
— Наша система, основанная на технологии облачного видеонаблюдения, является уникальной в своем роде и помогает в реализации федеральных и национальных программ согласно требованиям Минстроя России. Цифровое решение объединяет видеопотоки с разных объектов от нескольких подрядчиков по принципу единого окна в режиме онлайн, что обеспечивает контроль за ходом строительства — эффективностью труда работников, расходом материалов, сроками сдачи объектов. У заказчика есть возможность отследить ход стройки с любого электронного устройства из любой точки мира, — отметила директор Калмыцкого филиала ПАО «Ростелеком» Ольга Харкибенова.
- Предотвращение чрезвычайных ситуаций
Система визуального мониторинга способна мгновенно распознать нарушения, которые традиционные системы безопасности могли бы пропустить или среагировать на них недостаточно оперативно. При обнаружении задымления или пожара, оставленного предмета, незаконного проникновения на территорию ответственный сотрудник автоматически получает срочное сообщение, а на его монитор или мобильное устройство выводится видео с камеры, фиксирующей ЧС. Это позволяет немедленно принять решение, а значит, снизить возможные риски и финансовые потери.
Благодаря непрерывному анализу ситуаций на охраняемой территории умные системы видеоаналитики могут быстро обнаруживать и предотвращать несанкционированный доступ на площадку, распознавать знаки опасных грузов и улучшать контроль за ними, определять потенциально опасные события, например нахождение людей рядом с тяжелой техникой. Системы видеоаналитики защищают площадку круглосуточно, минимизируют такие инциденты, как кражи инструментов, оборудования, материалов, транспортных средств или вандализм: граффити, разбитые окна, повреждение строительного оборудования.
Например, система видеоаналитики, реализованная российским разработчиком CVC для собственника песчаного карьера, позволила заказчику сэкономить 1,7 млн рублей в месяц на хищении песка. Компания разработала и обучила нейросеть, которая анализировала изображения с видеокамер и контролировала проезд на карьер только оформленных в учетной системе транспортных средств, правила выезда грузовиков (согласно регламенту ТС должно выезжать за КПП без тента), а также оценивала, соответствует ли реальный объем кузова указанному в учетной системе.
Другой пример применения видеоаналитики уже в промышленном секторе — проект СИБУРа по строительству Амурского газоперерабатывающего завода, который реализуется в регионе со сложными природно-климатическими условиями и недостаточно развитой инфраструктурой. В связи с большой протяженностью объектов строительства и высокой сложностью работ СИБУР использует БПЛА для контроля за проведением работ, выявления действий и условий, требующих особого контроля на объектах строительства, а также применяет технологии видеоаналитики на основе нейросетей.
— СИБУР активно развивает продукт «Дрон-сервис», совершенствуя автоматизацию полетов и интеллектуальную обработку полученных данных. Эти новшества позволят минимизировать влияние человеческого фактора и как результат повысят уровень контрольной среды на предприятиях, — отметил Андрей Лантрат, владелец продукта, СИБУР.
Видео с камеры беспилотного летательного аппарата транслируется в реальном времени на планшет сотрудника отдела промышленной безопасности. Качество и детальность транслируемого видео обеспечивает возможность визуальной идентификации нарушений, осуществления оперативного реагирования и устранения нарушений. В дальнейшем полученные видеоматериалы могут обрабатываться системами видеоаналитики, разработанными специалистами цифрового СИБУРа, в том числе с целью выявлять очаги возгорания и несанкционированные свалки отходов на объектах строительства, в вахтовых городках строителей и в непосредственной близости от стройки.
Итоги
Современные системы видеоаналитики можно считать одним из необходимых компонентов цифровизации строительной отрасли. Использование систем машинного обучения и компьютерного зрения позволяют сократить время на идентификацию и оценку инцидентов безопасности, мгновенно оповещать ответственных сотрудников о подозрительной активности, опасностях, происшествиях, тем самым минимизируя последствия и сокращая затраты на их устранение.
Достоверная информация, поступающая в реальном времени, позволяет проактивно действовать, корректируя планы строительства, повышая эффективность труда, улучшая взаимодействие строительных бригад и оптимизируя использование техники на площадке.
Видеоаналитика и оперативная обработка поступающей информации минимизируют риски возникновения чрезвычайных ситуаций и сокращают затраты на расследование инцидентов.
Искусственный интеллект (ИИ или AI — artificial intelligence) постепенно проникает во все этапы строительного процесса, экономя силы и время девелоперов. Но еще множество процедур остается в ручном исполнении, а некоторые процедуры интеллектуализированы частично.
Строительный контроль представляет собой целый комплекс мероприятий и мер. Это технический надзор, авторский надзор и контроль СМР: качество, объемы, стоимость, сроки. ИИ может мониторить ситуацию с помощью датчиков и камер, анализировать полученные данные, выявлять ошибки, отклонения, дефекты материалов. Все это — в режиме реального времени. Мало того, ИИ способен не только проинформировать об отклонениях, но также предложить возможные решения проблем.
Что может нейросеть
ИИ в строительном контроле первыми начали использовать крупные компании. Разные системы от разных разработчиков наделены определенными навыками.
На сайте Минстроя РФ есть страница с информацией о самых эффективных ИИ-решениях, разработанных с учетом потребностей строительной отрасли; она содержит 34 программных продукта.
«Интеллектуальные системы мониторинга могут отслеживать качество выполняемых работ на всех этапах строительства. Датчики, сканеры и камеры фиксируют параметры процессов, а ИИ анализирует полученные данные и выявляет отклонения. Так, например, при бетонировании ИИ контролирует соответствие состава бетона заданным параметрам, температуру, влажность, параметры окружающей среды на объекте. При устройстве кирпичной кладки отслеживает вертикальность конструкции, наличие армирования, толщину швов, прочность раствора. Различные системы сканирования и машинного зрения визуально оценивают качество поверхностей, показывают прогресс в реальном времени, контролируют соблюдение технологии производства работ, использование строительных машин и механизмов, а также соблюдение техники безопасности на строительном объекте. При обнаружении дефектов или нарушений ИИ мгновенно реагирует и сообщает о возникающих отклонениях», — рассказывает Андрей Андреев, главный инженер-технолог строительства компании «Айбим».
Компания «Прагма» разработала для строительного контроля платформу Pragmacore — сервис лазерного контроля, которая позволяет сканировать объект стандартным оборудованием, накладывать результат на BIM-модель и находить отклонения от первоначального варианта. Кирилл Поляков, основатель и управляющий партнер компании «Прагма», представляя сервис в ходе конференции «ИИ в строительстве. Какие решения уже используют девелоперы», организованной порталом Всеостройке.рф, отметил: «Таких сервисов достаточно много, у нашего на борту довольно глубокий искусственный интеллект, который делает три вещи. Во-первых, убирает все шумы сканирования. Во-вторых, умеет распознавать конструктивы. Третье — мы видим прогресс: что поменялось, коллизии, неправильный монтаж, плохое качество работ».
ГК ФСК применяет ИИ-решения для оценки объемов выполненных работ на стройке и динамики строительства. «Для этого мы используем информацию с систем видеонаблюдения. Также мы активно применяем системы распознавания лиц для контроля доступа на площадки. Совместно с нашим партнером компанией ”Техзор” ведем создание ИИ-системы — классификации строительных замечаний по фотоматериалам, сделанными сотрудниками технического надзора», — пояснил Дмитрий Цыганков, вице-президент по IT и цифровой трансформации ГК ФСК.
По его мнению, не менее важно для повышения эффективности строительных процессов осуществлять контроль документооборота. Для этого в компании внедрен OCR для оцифровки неформализованных документов. Также используются ИИ-ассистенты для накопления данных в подсистемах финансового планирования и бюджетного контроля строительства.
Свой продукт есть у Группы «Самолет» — «ИИ-мониторинг», являющийся частью платформы Самолет 10D. Продукт проводит автоматический анализ хода строительства и отделочных работ; мониторит систему электронных пропусков и контроль численности людей на объекте; отслеживает дефекты и интерактивную карту объекта; управляет закупками: следит за снабжением строительства от тендера до приемки; за распределением и контролем рабочей документации. В числе основных направлений – контроль стройки и внутренней отделки.
В Московской области с помощью нейросети ГБУ «Центр развития цифровых технологий» ведет мониторинг хода строительства и соблюдения правил безопасности на стройке. Нейросеть распознает 22 вида данных, в том числе отсутствие касок на строителях.
Некоторые решения для контроля строительства с использованием ИИ
|
Платформа/компания |
Содержание |
|
PropTech.OnLine |
Облачная экосистема закрывает задачи планирования, финансов, доступа и хранения документации, контроля качества, управления персоналом, автоматизации бизнес-процессов, автоматического формирования исполнительной документации, учета объемов работ, сбора факта при строительстве жилых и промышленных объектов |
|
PropTech.SMC |
Решение по умному мониторингу бетона |
|
Smart Beton |
Позволяет в режиме реального времени отслеживать температуру бетона и процесс набора прочности |
|
ООО «ЧИСТАЯ ЭНЕРГИЯ» |
Цифровая монтажная маркировка |
|
TochkaCV |
Платформа интеллектуальной автоматизации задач визуального контроля строительных операций |
|
Emiia.ai |
Платформа по контролю за всеми этапами строительства на основе машинного зрения посредством радиоволн |
|
IguanaLab |
Сервис мониторинга бетона |
|
Платформа строительных сервисов |
Центральный элемент системы управления строительными и инжиниринговыми проектами любой сложности с возможностью построения планов с использованием генеративного ИИ |
|
Skyeer |
Облачная геоинформационная платформа, позволяющая осуществлять удаленный мониторинг объектов строительства, карьеров, полигонов ТБО с помощью БПЛА |
Источник: портал «СтроимПросто»
ИИ-эффект
Применение нейросетей на стройплощадке сулит заметный экономический эффект. Ранее Артем Шейкин, член комитета Совета Федерации по конституционному законодательству и государственному строительству, на заседании секции «Цифровая трансформация строительства и ЖКХ» Совета по развитию цифровой экономики при Совете Федерации приводил некоторые цифры. По его словам, при использовании ИИ можно экономить до 15% всех затрат на строительство; часы работы инженеров сокращаются на 10–30%, сроки строительства – на 10–20%.
Андрей Андреев подтверждает: «По мнению ряда экспертов и пользователей ИИ-решений, использование ИИ в работе инженера строительного контроля позволяет сократить его трудозатраты на 15–35% за счет автоматизации рутинных задач».
Компания GloraX использовала PlanRadar — SaaS-решение для строительного бизнеса и объектов недвижимости. Платформа помогает собирать все данные по проекту, создавать и контролировать задачи, а также коммуницировать работу офиса и стройплощадки. По данным компании, до появления платформы на контроль качества специалисты тратили до 90% рабочего времени. По некоторым подсчетам, еженедельная экономия времени составляет восемь часов — ускорился обмен документами, отчеты рождаются в два раза быстрее.
«Строительная отрасль только учится использовать ИИ в своих процессах. Мы видим, что все индустрии, начавшие применять данную технологию в своей операционной деятельности, достигли значительного прироста эффективности. Сегодня эффект измеряется единицами процентов, но ИИ способен принести потенциальный прирост производительности, измеряемый десятками процентов», — полагает Дмитрий Цыганков.
С прицелом на будущее
В то же время ИИ в стройкомплексе — только в начале пути. «Сегодня машина способна перемещаться, видеть, слышать, обмениваться информацией. Если ИИ сервисы уже сейчас способны создавать, креативить, анализировать, генерировать, то уж в такой области, как контроль, они способны в будущем полностью заменить человека. На современных производствах нет человека, контролирующего качество продукции и ход производственного процесса, — рассуждает Дмитрий Цыганков. — Роботизированные производственные системы усеяны датчиками, детектирующими брак и делающими участие человека в контроле качества необязательным».
Он предполагает, что в перспективе в процессе строительного контроля также изменится функция человека. Технология будет «отодвигать» человека от строительного конвейера. Вместо исполнителя сотрудник станет оператором, настраивающем ИИ-систему, и потребителем собранной и предобработанной машиной информацией.
По мнению Андрея Андреева, у ИИ-решений есть огромный потенциал для инженеров и инспекторов строительного контроля. Многие процессы в их работе пока остаются рутинными и «ручными»: от оформления предписаний и замечаний, протоколов, актов до формирования полноценных отчетов.
Между тем разработчиков становится все больше. На рынок выходят продукты разного вида — со множеством функций и узконаправленные. Например, в разработке у Группы «Самолет» — робособаки, которые смогут сканировать объект.
Трансформация строительной отрасли пока не набрала больших оборотов, отдавая приоритет иным направлениям бизнеса. Одновременно людей беспокоит гипотетическое «восстание машин». По словам Дмитрия Цыганкова, весь мир обеспокоен тем, насколько сильно ИИ изменит жизнь всего человечества. Мировое сообщество начало создавать органы регулирования исследований в области ИИ. «В свое время технология найдет свое отражение в законодательном регулировании, но начнется это не со стройки», — резюмировал он.
Проектировщики и строители на семинаре в Краснодаре ознакомились с преимуществами использования в работе отечественной ИТ-платформы Model Studio CS.
Компания «БилдСофт» совместно с АО «СиСофт Девелопмент» 3 октября провела в Краснодаре семинар, посвященный линейке программных продуктов Model Studio CS. Участниками мероприятия стали региональные проектировщики и строители, внедряющие в свою деятельность различные цифровые решения.
Глава представительства АО «СиСофт Девелопмент» Александр Белкин, открывая семинар, подчеркнул, что в настоящее время наблюдается растущий интерес к отечественным программным продуктам со стороны проектных и строительных организаций. «Это связано с необходимостью обеспечения информационной безопасности и независимости от зарубежных поставщиков. Model Studio CS — современный инструмент для архитектурно-строительного проектирования, который позволяет повысить эффективность работы и качество проектов», — отметил он.
В рамках семинара специалисты рассказали о важности перехода на отечественные САПР и ТИМ-решения. По своим позициям многие российские продукты, и в частности Model Studio CS, не уступают по своим характеристикам известным западным аналогам, а по ряду позиций даже превосходят их. ИТ-решения от «СиСофт Девелопмент» способны обеспечить высокую безопасность данных и адаптацию под современные требования рынка.
Напомним, технологии информационного моделирования стали обязательны для большинства проектов, реализуемых в строительной отрасли. Внедрение ТИМ, отмечено на семинаре, на 30% сокращает затраты на строительство и эксплуатацию. На 40% снижает ошибки в проектной документации, на 50% — работу над ней. На 10% сокращаются сроки самого строительства. Технологии информационного моделирования — это обязательный фактор успешного развития проектной или строительной компании.
Также на семинаре был презентован ИТ-продукт Model Studio CS Трубопроводы. По словам инженера по внедрению программного обеспечения компании «БилдСофт» Никиты Иванова, одним из преимуществ данного решения является большая библиотека элементов от действующих арматурных заводов и производителей оборудования На случай, если все-таки не найден подходящей вариант, можно загрузить имеющуюся 3D-модель и преобразовать ее в библиотечный элемент. Также можно создать элемент из примитивов непосредственно в самой программе, в том числе с параметризацией высокого уровня. Для типового емкостного оборудования ситуация складывается еще более благоприятно. Встроенный конструктор оборудования позволяет создавать модели при помощи крупноузловой сборки.
«Дело в том, что на сегодня действительно нет конкурента, способного потягаться с Model Studio в части промышленного проектирования. Тем набором требований и возможностей, который отражен выше, обладает небольшое количество программ на международном рынке, но Model Studio выделяет не только тем, что этот продукт разработан и продается в России, но и тем, что он уже адаптирован для работы над реальными проектами», — констатирует Никита Иванов.
Специалисты, выступившие на семинаре, подчеркнули, что область применения Model Studio CS весьма обширна. Это не только традиционное проектирование и строительство, но и электроэнергетика, машиностроение, управление и менеджмент и т. д. Цифровые продукты Model Studio CS позволяют комплексно развиваться и не зависеть от зарубежного софта, повышают производительность и эффективность бизнес-процессов в организациях.
Рады, что семинар вызвал большой интерес у специалистов в области строительства, отметил менеджер по внедрению САПР компании «БилдСофт» Давид Гаджибеков. «Мы получили много положительных отзывов и готовы продолжать работу по популяризации отечественных программных продуктов. Model Studio CS — это надежный и эффективный инструмент, который может стать основой для цифровой трансформации строительной отрасли», — резюмировал он.