物聯網（IoT）傳感器主要為操作堆棧提供可見性，從而能夠訪問實時和準確的操作數據。將分析放在這些數據之上會產生儀表盤和其他可視化表示，但人工智能通過利用數據流來訓練模型和識別模式，進一步擴展了這一點。然後，計算機就可以進行觀察，就像人類分析員一樣，但速度和規模都是驚人的。人工智能使得以一種健壯和可伸縮的方式預測和預測事件成為可能。這可以創造巨大的商業優勢。在本文中，我們將介紹人工智能和物聯網在建築中的應用。
利用物聯網技術改造建築業，可以提高施工過程中的生產率、質量和安全性，降低對環境的影響，提高基礎設施的可持續性、適用性和彈性。雖然物聯網的全面部署帶來了顯著的收穫，但從長遠來看，基於人工智能及其子集(機器學習、深度學習和計算機視覺)的數據驅動技術和模型將為建築業帶來持久的價值。
除了通過自動化和大規模定製減少施工現場的體力勞動，還應改進施工過程，節省體力或時間，從而消除行業內降低成本的障礙。從設計到拆除，優化仍然是整個價值鏈中的一個問題。多年來，採購規則，特別是公共部門的採購規則，一直是一成不變的，仍然侷限於最低出價的選擇，留給創造力和創新的空間太小，從而減緩了經驗回報率和學習曲線。
人工智能在建築領域有著廣闊的應用前景。以信息請求、未決問題、變更單、設備和工人監控、材料交付、索賠管理、進度跟蹤和生產分析為行業標準，人工智能就像一個聰明的助手，可以仔細檢查這一大堆數據，提醒項目經理需要他們注意的關鍵事情，從而改善結果。
什麼是AI？
簡單來說，人工智能是一種從數據(從傳感器、人類和經驗收集的)中學習的計算軟件，能夠執行通常需要不同形式的自然智能的任務。它是計算機科學的一個領域，包括幾種方法和技術，如機器學習(其中深度學習和強化學習是具體的例子)，機器推理(包括規劃、調度、知識表示和推理、搜索和優化)，以及機器人技術。在施工過程中採用人工智能可以提供洞察和分析，協助優化、監控和預測建造環境。
物聯網設備成本的下降以及5G等優化連接選項的可用性使AI能夠收集關鍵數據以發揮其潛力。 公司需要大量數據（在這種情況下，與項目相關）才能輸入AI / ML模型，以推動更準確的決策制定。 大規模採用IoT的公司可以更快地積累數據，並從AI的功能中受益。
特別是，從傳感器收集的數據可以用於分析特殊服務的機器性能，如預測維護和車隊管理，或幫助更好地調查施工現場的問題和低效率。人工智能可以幫助建築行業自動化其工作流程，進一步提高效率，並幫助根據歷史數據趨勢提出建議，以提高工作質量。使用人工智能可以幫助防止成本超支，幫助設計提供生成式設計，幫助教育工人創造更安全的工作環境，幫助通過最大化效率來降低成本，等等。人工智能和物聯網技術幫助企業生成、理解數據並根據數據採取行動，從而做出更好的商業決策。
人工智能和物聯網在建築中的潛在應用
建築中的人工智能使用案例正受到市場的關注和重視，從土壤分析的岩土工程到能夠更準確預測混凝土養護時間的一次性傳感器和算法。
企業利用人工智能前景的一些早期例子包括降低項目成本和提高效率、確保按時生產和交付、遠程性能監控、快速解決爭議以及提高安全性和合規性。
優化
日程安排優化可以考慮各種替代方案來交付項目，並不斷增強總體項目規劃。使用IoT傳感器對建築設備進行遠程監控，再加上對狀態和位置進行分析的能力，可以降低成本，提高能源效率並限制機器的閒置時間。諸如強化學習之類的AI技術允許算法基於試驗和錯誤進行學習，它具有通過評估基於相似項目的無盡組合和替代方案，優化最佳路徑和自我修正的潛力，從而有可能改善項目計劃和進度時間。此外，項目交付中模塊化和預製件的普及率提高，導致大量材料移至工作現場。這就需要通過有監督的學習應用程序來增強供應鏈協調，這對於控制成本和總現金流量至關重要。
預測性維護
預測性應用程序可以預測項目風險，可施工性以及各種技術解決方案的結構穩定性，從而在決策階段提供洞察力，並有可能節省數百萬美元。此外，這些應用程序可以測試各種材料，從而限制了檢查過程中某些結構的停機時間。通過數據收集和分析收集的信息可用於加快流程，降低成本，提高能源效率，並應用計算機視覺來跟蹤關鍵結構中的缺陷。增強的分析平臺可以收集和分析來自傳感器的數據，以瞭解信號和模式以部署實時解決方案，削減成本，優先進行預防性維護並防止計劃外停機。
提高效率和生產力
通過實時監測和分析，持續減少浪費（燃料、電力、水），可以提高整個施工階段的能源效率。此外，由於生產力的提高和更高的定製化程度，數字化可以被視為增加營業額的一種手段。物聯網和人工智能等數字技術可以幫助企業用更少的資源提供更好的產品或服務。數據分析在這方面發揮著核心作用，從而深入瞭解生態系統，優化流程和機器的使用。在每個階段廣泛使用物聯網來監測施工過程和關鍵數據分析，可以更好地管理資源，從而降低成本，增加利潤。
環境可持續發展與降低噪音
建築過程是建築行業碳排放的重要來源，而諸如物聯網（提供對廢物，排放和噪音的態勢感知）和人工智能等數字技術的使用可能會導致採用新的解決方案以改善環境的可持續性，例如，對資源的更好利用以及向混合動力或電氣化機器的轉變）。
增強現場安全性和合規性
自動化和建築技術（例如模塊化建築）使主要生產流程脫離現場，從而減少了工作量，並減少了工作現場的危險活動。IP攝像機、無人機圖像和3D生成的模型可用於收集大量圖像和視頻，人工智能可以在這些圖像和視頻上操作和解決質量控制問題，比如執行過程中出現的缺陷和結構健康監測。項目經理可以使用這些知識來比較開發意圖和最終設計意圖，或者根據無人機收集的數百萬幅圖像，訓練不安全的操作檢測算法來識別現場項目現場的危險。圖像識別和分類可以評估在工地上收集到的視頻數據，以識別不安全的工人行為，並將這些數據彙總起來，以告知將來的培訓和教育重點。來自物聯網傳感器的數據可以被收集和人工智能處理，以減輕接觸水平，保證工人的安全並遵守法規。
管理複雜性
由於任務的複雜性不斷增加，項目經理現在正在使用物聯網來收集數據，以保持一切可視。通過傳感器和數據分析跟蹤站點的需求和期望，可以根據來自工作站點的輸入來創新和定製產品和服務。作業站點之間的連接越來越緊密（例如，建築機械，操作員，無人機，其他車輛），並且可以將來自建築站點的數據存儲在雲平臺中以進行進一步分析，或者可以在流傳輸過程中在邊緣進行分析，為所有階段的建設項目創建新的集成產品、服務和支持的解決方案。
對年輕一代和數字化人才的吸引力更高
由於技能短缺，建築業舉步維艱。該行業的勞動力正在老化。這裡缺乏工人，是因為這裡被認為骯髒、危險和沉悶，無法吸引新鮮血液。像人工智能這樣的數字技術，通過物聯網實現了巨大的數據可用性，這使得建築業更適合吸引那些隨著技術而成長的年輕工人，他們對此感到滿意，並確實期望它成為他們工作生活的一部分。
物聯網與數據分析和AI結合使用，可從建築環境中提取最相關的信息並將其轉化為知識，以支持公司引入旨在改善流程和運營的創新解決方案。
總結
隨著項目變得越來越複雜，進度越來越緊，勞動力短缺使得可用的資源越來越緊張，從現場操作中獲取當前的、準確的、完整的可操作數據到決策者手中變得比以往任何時候都重要。人工智能(AI)代表分析和使用網站數據來創建新的和創新的業務解決方案的方法和工具。獲取數據和了解如何產生洞察力是產生新的運營機會的基本前提。
早期行動者和快速追隨者將確定行業發展方向，並在短期和長期內受益。