Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong ngành xây dựng
Trí tuệ nhân tạo đang tái định hình ngành xây dựng bằng cách cải thiện cách lập kế hoạch, giám sát và thực hiện dự án. Từ lập lịch và phân tích an toàn dựa trên AI đến máy móc tự động và công nghệ bản sao số, các đội xây dựng có thể tối ưu hiệu suất chưa từng có. Bài viết này khám phá các ứng dụng chính của AI và giới thiệu các công cụ AI hàng đầu toàn cầu giúp xây dựng nhanh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn.
Các dự án xây dựng hiện đại ngày càng sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu quy trình làm việc, nâng cao an toàn và tăng năng suất. Các khảo sát ngành cho thấy sự quan tâm mạnh mẽ đến AI – ví dụ, 78% lãnh đạo kiến trúc/kỹ thuật/xây dựng kỳ vọng AI sẽ nâng cao năng suất và thiết kế trong vài năm tới – nhưng việc áp dụng thực tế vẫn đang trong giai đoạn phát triển.
Các công ty tiên phong đã triển khai phân tích dựa trên AI, nền tảng quản lý dự án thời gian thực và hệ thống công trường kết nối để tối ưu kế hoạch và thực thi. Thực tế, điều này có nghĩa là sử dụng học máy và thị giác máy tính để tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp như lập lịch, giám sát công trường và kiểm soát chất lượng, giúp dự án xây dựng nhanh hơn, an toàn hơn và tiết kiệm chi phí hơn.
- 1. Lập kế hoạch và thiết kế dựa trên AI
- 2. Quản lý dự án và lập lịch thông minh
- 3. Giám sát công trường và an toàn
- 4. Robot và tự động hóa tại công trường
- 5. Theo dõi tiến độ và kiểm soát chất lượng
- 6. Chuỗi cung ứng, ước tính và tài liệu
- 7. Bảo trì dự đoán và quản lý tài sản
- 8. Tương lai của AI trong xây dựng
Lập kế hoạch và thiết kế dựa trên AI
Công cụ thiết kế sinh tạo sử dụng thuật toán để khám phá hàng nghìn phương án xây dựng và cấu trúc từ các giới hạn cơ bản, giúp kiến trúc sư và kỹ sư nhanh chóng có nhiều lựa chọn. Ví dụ, nền tảng "AiCorb" của Obayashi có thể tạo toàn bộ thiết kế mặt tiền từ bản phác thảo, và các công ty đang dùng các công cụ AI tương tự để tối ưu mặt bằng và bố trí MEP.
Mô hình thông tin công trình (BIM)
Mô hình kỹ thuật số được AI tự động phân tích và điều chỉnh để tăng độ chính xác.
- Điều chỉnh thiết kế theo thời gian thực
- Tích hợp khả năng in 3D
- Giảm tới 20% công việc sửa lại
Bản sao số (Digital Twins)
Mô phỏng trên nền tảng đám mây giúp phát hiện vấn đề trước khi xây dựng bắt đầu.
- Mô phỏng trình tự thi công
- Phát hiện va chạm
- Xác định các vấn đề an toàn

Quản lý dự án và lập lịch thông minh
Về quản lý, AI hoạt động như một trợ lý siêu việt. Các hệ thống tiên tiến phân tích dữ liệu dự án lịch sử và thời gian thực để dự đoán trễ tiến độ, tối ưu lịch trình và cảnh báo rủi ro trước khi chúng xảy ra.
Lập lịch tự động
Mô phỏng kịch bản
Nền tảng hàng đầu
- ALICE Technologies – Cho phép nhà thầu nhanh chóng thử nghiệm các kịch bản "nếu-thì" bằng cách điều chỉnh các yếu tố đầu vào (đội nhóm, thời gian giao hàng) để xem tác động ngay lập tức đến lịch trình và chi phí.
- Foresight – Thêm các phân tích AI trên Primavera hoặc MS Project, cung cấp cái nhìn sâu sắc về chất lượng mốc tiến độ và dự đoán trễ.

Giám sát công trường và an toàn
AI làm cho công trường thông minh và an toàn hơn. Hệ thống thị giác máy tính phân tích hình ảnh và video từ camera và drone để giám sát tiến độ và phát hiện nguy hiểm theo thời gian thực.
Ứng dụng an toàn
Phát hiện thiết bị bảo hộ cá nhân (PPE)
Thuật toán phát hiện mũ bảo hộ và áo phản quang nhanh chóng nhận diện công nhân thiếu thiết bị bảo hộ.
Xác định nguy hiểm
Phân tích dựa trên hình ảnh nhận diện nhiều nguy hiểm trong vài giây, cải thiện tuân thủ và giảm tai nạn.
Bản đồ rủi ro
Cảm biến IoT và thiết bị đeo theo dõi chuyển động công nhân và sử dụng thiết bị để xác định khu vực dễ xảy ra tai nạn.
Nền tảng chính
- Smartvid.io – Tự động đánh dấu hành vi rủi ro cao và gán "điểm an toàn" cho các hoạt động để can thiệp kịp thời.
- OpenSpace – Sử dụng camera 360° gắn trên mũ công nhân để xây dựng bản sao số có thể điều hướng của công trường phục vụ kiểm tra ảo.
- Kwant.ai – Kết hợp dữ liệu vị trí và sinh trắc học để lập bản đồ chuyển động công nhân và xác định khu vực nguy hiểm tiềm tàng.

Robot và tự động hóa tại công trường
Xây dựng là một trong những ngành đầu tiên áp dụng robot và máy móc tự động. Thiết bị nặng được trang bị AI để vận hành với sự hướng dẫn tối thiểu từ con người.
Tự động hóa thiết bị nặng
Vận hành thủ công
- Cần người vận hành có kỹ năng
- Giới hạn trong giờ làm việc
- Chi phí lao động cao hơn
- Nguy cơ mệt mỏi cho người vận hành
Vận hành tự động
- Hướng dẫn con người tối thiểu
- Khả năng vận hành 24/7
- Giảm phụ thuộc lao động
- Cải thiện an toàn và độ chính xác
Ví dụ về tự động hóa
- Built Robotics – Nâng cấp máy xúc, máy ủi và máy san bằng với cảm biến, GPS và AI tích hợp để tự động di chuyển đất và san lấp.
- Xe tải tự hành Caterpillar – Đội xe tự lái đã chạy hơn 145 triệu km tại các mỏ và khu khai thác.
- Dusty Robotics – Máy in điều khiển bằng AI đánh dấu sàn và đường ống với độ chính xác milimet, loại bỏ hàng giờ làm thủ công.
- Robot chuyên dụng – Robot buộc thép và xây gạch học bố trí công trường và vận hành liên tục.

Theo dõi tiến độ và kiểm soát chất lượng
Giữ dự án đúng tiến độ là một ứng dụng quan trọng khác của AI. Các nền tảng hiện nay có thể tự động ghi lại tiến độ bằng cách so sánh thực tế với kế hoạch.
Công cụ giám sát tiến độ
Buildots
OpenSpace Vision Engine
Doxel
Lợi ích kiểm soát chất lượng
- Nhận diện hình ảnh AI phát hiện vết nứt, lệch vị trí và lỗi vật liệu nhanh hơn kiểm tra thủ công.
- Giám sát liên tục giảm đáng kể công việc sửa chữa tốn kém và tranh chấp thanh toán.
- Quản lý nhận dữ liệu tiến độ khách quan theo thời gian thực giúp minh bạch và kiểm soát tốt hơn.

Chuỗi cung ứng, ước tính và tài liệu
AI đang đơn giản hóa công việc tiền xây dựng và văn phòng hậu cần bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ thủ công tốn thời gian.
Ứng dụng chính
Tự động trích xuất khối lượng
Togal.AI sử dụng học sâu để chuyển đổi bản vẽ PDF thành bảng khối lượng trong vài giây, rút ngắn hàng tuần chuẩn bị hồ sơ dự thầu.
Tối ưu mua sắm
Scalera.ai tự động xác định nhu cầu vật liệu và đối chiếu với nhà cung cấp, giảm nhập liệu thủ công và ngăn ngừa trễ tiến độ.
Đánh giá hợp đồng
Document Crunch áp dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để quét hợp đồng, nhanh chóng đánh dấu các điều khoản rủi ro hoặc thiếu sót.

Bảo trì dự đoán và quản lý tài sản
Trang bị máy móc và công trình với cảm biến IoT tạo ra luồng dữ liệu vận hành mà AI có thể phân tích để ngăn ngừa thời gian chết tốn kém.
Chiến lược bảo trì
Thu thập dữ liệu
Cảm biến IoT giám sát tình trạng thiết bị theo thời gian thực qua rung động, nhiệt độ và các chỉ số vận hành.
Phân tích AI
Mô hình học máy dự đoán hao mòn, hỏng hóc và nhu cầu bảo trì trước khi sự cố xảy ra.
Cảnh báo chủ động
Quản lý nhận thông báo khi thiết bị cần bảo dưỡng, ngăn ngừa hỏng hóc bất ngờ.
Tối ưu vận hành
Kéo dài tuổi thọ thiết bị, giảm thời gian ngừng hoạt động và giữ dự án đúng tiến độ.
Tích hợp công nghệ
Bên cạnh máy móc, phương pháp AI và IoT tương tự được dùng cho chẩn đoán tòa nhà: AI có thể phân tích dữ liệu cảm biến năng lượng hoặc nước trong tòa nhà mới để phát hiện sớm vấn đề, khép kín vòng lặp giữa xây dựng và hiệu suất tòa nhà lâu dài.

Tương lai của AI trong xây dựng
Ứng dụng AI trong xây dựng trải dài toàn bộ vòng đời dự án – từ thiết kế và lập kế hoạch (tối ưu bố trí và lịch trình dựa trên AI) đến hoạt động tại công trường (an toàn thị giác máy tính, drone, robot) và quy trình hậu cần (ước tính thông minh, hợp đồng tự động).
Bình luận 0
Để lại bình luận
Chưa có bình luận nào. Hãy là người đầu tiên bình luận!