Rozwiązania wykorzystujące AI szybko stały się elementem codziennej pracy wielu firm realizujących inwestycje na całym świecie. Algorytmy analizują tysiące zdjęć wykonywanych na budowie, porównują postęp robót z modelem BIM, wykrywają potencjalne opóźnienia, przewidują ryzyko przekroczenia budżetu, a nawet wskazują miejsca, w których może dojść do wypadku. To sprawia, że coraz częściej pojawia się pytanie, czy sztuczna inteligencja jest w stanie zastąpić kierownika budowy.
Na razie odpowiedź brzmi: nie. AI nie posiada uprawnień budowlanych, nie ponosi odpowiedzialności za podejmowane decyzje i nie zastąpi doświadczenia zdobywanego przez lata pracy na budowie. Nie oznacza to jednak, że jej wpływ na sposób prowadzenia inwestycji jest niewielki. Wręcz przeciwnie: wiele czynności, które jeszcze niedawno zajmowały kierownikowi budowy kilka godzin dziennie, dziś może zostać wykonanych automatycznie. W efekcie zmienia się charakter tej pracy. Zamiast ręcznego zbierania informacji coraz większe znaczenie ma ich interpretacja oraz podejmowanie decyzji na podstawie danych przygotowanych przez algorytmy.
Klęska urodzaju
Według analiz firm doradczych działających na rynku budowlanym największym problemem współczesnych inwestycji nie jest już brak danych, lecz ich nadmiar. Na dużej budowie każdego dnia powstają setki zdjęć, raportów, wpisów do dziennika budowy, dokumentów odbiorowych i informacji pochodzących z maszyn oraz urządzeń pomiarowych. Człowiek nie jest w stanie przeanalizować ich wszystkich w czasie rzeczywistym. Dla sztucznej inteligencji nie stanowi to jednak większego problemu. Nowoczesne systemy potrafią przeszukiwać miliony rekordów danych w ciągu kilku minut, wskazując jedynie te informacje, które wymagają uwagi kierownika budowy.
Jednym z najbardziej znanych przykładów praktycznego wykorzystania AI jest amerykańska platforma OpenSpace. System działa w bardzo prosty sposób. Pracownik budowy zakłada na kask niewielką kamerę 360 stopni i wykonuje codzienny obchód inwestycji. Nie musi robić zdjęć ani zatrzymywać się w konkretnych miejscach – wystarczy, że przejdzie trasę, którą normalnie pokonuje podczas kontroli robót. Kamera automatycznie rejestruje obraz, a następnie przesyła go do chmury.
Na tym etapie rozpoczyna się praca algorytmów sztucznej inteligencji. Oprogramowanie rozpoznaje, w którym miejscu budynku zostały wykonane poszczególne zdjęcia, tworzy cyfrową mapę całego obiektu i porównuje zarejestrowany obraz z modelem BIM oraz harmonogramem inwestycji. Dzięki temu kierownik budowy może w ciągu kilku minut sprawdzić, czy wszystkie prace przebiegają zgodnie z projektem, bez konieczności fizycznego odwiedzania każdej kondygnacji.
OpenSpace znajduje zastosowanie przede wszystkim przy dużych inwestycjach komercyjnych, takich jak biurowce, szpitale czy centra logistyczne, gdzie codziennie pracuje nawet kilkuset wykonawców. Zamiast przeglądać tysiące fotografii wykonywanych przez różne osoby, kierownik otrzymuje uporządkowany cyfrowy zapis postępu robót z możliwością porównania stanu budowy z dowolnym dniem realizacji inwestycji. Ułatwia to także rozstrzyganie sporów pomiędzy wykonawcami dotyczących terminów wykonania poszczególnych etapów robót.
Jeszcze dalej poszła izraelska firma Buildots, której rozwiązania są wykorzystywane między innymi przez międzynarodowych wykonawców realizujących inwestycje infrastrukturalne i kubaturowe. W tym przypadku również wykorzystywane są kamery montowane na kaskach pracowników, jednak ich zadaniem nie jest jedynie dokumentowanie postępu prac. System analizuje każdy element widoczny na nagraniu i porównuje go z cyfrowym modelem inwestycji.
Jeżeli zgodnie z harmonogramem na danej kondygnacji powinny zostać zamontowane instalacje wentylacyjne, a algorytm ich nie wykryje, automatycznie oznacza potencjalne opóźnienie. Jeżeli ściany działowe zostały wykonane, ale nie pojawiły się jeszcze przewidziane w projekcie instalacje elektryczne, kierownik budowy otrzymuje stosowne powiadomienie. Zamiast samodzielnie analizować postęp robót w kilkudziesięciu pomieszczeniach, otrzymuje gotowy raport wskazujący miejsca wymagające interwencji.
Twórcy Buildots podkreślają, że system potrafi monitorować tysiące elementów budynku jednocześnie, a algorytmy uczą się rozpoznawania kolejnych typów robót wraz z napływem nowych danych. W praktyce oznacza to, że AI staje się cyfrowym inspektorem, który przez całą dobę porównuje rzeczywisty stan inwestycji z harmonogramem i dokumentacją projektową. Człowiek nadal podejmuje decyzje, ale nie musi już poświęcać wielu godzin na ręczne sprawdzanie każdego etapu prac.
Kolejnym przykładem jest amerykańska firma Doxel, która wykorzystuje połączenie sztucznej inteligencji, skanerów laserowych, robotów mobilnych i dronów. System regularnie zbiera dane z placu budowy, tworząc bardzo dokładny trójwymiarowy obraz inwestycji. Następnie AI porównuje go z projektem wykonawczym oraz kosztorysem, analizując nie tylko postęp robót, ale również ich wpływ na budżet całej inwestycji.
To rozwiązanie pozwala wykryć problemy na długo przed ich zauważeniem przez człowieka. Jeżeli tempo wykonywania robót instalacyjnych zaczyna odbiegać od założeń harmonogramu, system potrafi oszacować, jakie konsekwencje będzie to miało dla kolejnych etapów budowy i wskazać ryzyko opóźnienia oddania obiektu. W efekcie kierownik budowy otrzymuje nie tylko informację o istniejącym problemie, ale również prognozę jego skutków, co znacząco ułatwia planowanie działań naprawczych.
Cyfrowa transformacja trwa
W kolejnych latach liczba takich rozwiązań będzie szybko rosła. Sztuczna inteligencja coraz śmielej wkracza również do zarządzania dokumentacją budowy, analizowania bezpieczeństwa pracy oraz monitorowania stanu technicznego maszyn. To właśnie te obszary mogą w najbliższej przyszłości najbardziej zmienić codzienną pracę kierowników budów i inżynierów prowadzących inwestycje.
Rosnąca liczba systemów wykorzystujących sztuczną inteligencję sprawia, że plac budowy staje się coraz bardziej środowiskiem opartym na danych. AI nie analizuje już wyłącznie obrazu z kamer czy modeli BIM. Coraz częściej pełni rolę cyfrowego asystenta, który porządkuje dokumentację, wspiera nadzór nad bezpieczeństwem oraz analizuje informacje przesyłane przez maszyny budowlane. To właśnie w tych obszarach wielu kierowników budowy odczuwa dziś największe korzyści wynikające z automatyzacji.
Jednym z liderów tego rynku jest Autodesk, który od kilku lat rozwija platformę Autodesk Construction Cloud, wzbogacając ją o funkcje wykorzystujące sztuczną inteligencję. Oprogramowanie gromadzi praktycznie całą dokumentację inwestycji – od projektów i modeli BIM, przez protokoły odbiorów, aż po korespondencję prowadzoną pomiędzy uczestnikami procesu budowlanego. W dużych projektach liczba dokumentów bardzo szybko przekracza możliwości sprawnego zarządzania przez człowieka. Sztuczna inteligencja analizuje ich zawartość, rozpoznaje powiązania między poszczególnymi plikami i potrafi wskazać informacje, które mogą mieć znaczenie dla dalszego przebiegu inwestycji.
Przykładowo, jeżeli projektant wprowadzi zmianę dotyczącą instalacji sanitarnych, system jest w stanie wskazać wszystkie dokumenty, rysunki i harmonogramy, których ta modyfikacja dotyczy. AI może również automatycznie wykrywać rozbieżności pomiędzy kolejnymi wersjami dokumentacji oraz przypominać o konieczności aktualizacji powiązanych opracowań. Dla kierownika budowy oznacza to znacznie mniejsze ryzyko przeoczenia zmian projektowych, które mogłyby skutkować kosztownymi poprawkami już na etapie realizacji robót.
W podobnym kierunku podąża amerykańska platforma Procore, wykorzystywana przez tysiące firm budowlanych na całym świecie. Wprowadzony niedawno moduł Procore AI umożliwia błyskawiczne wyszukiwanie informacji w dokumentacji inwestycji. Zamiast przeglądać setki stron specyfikacji technicznych lub warunków kontraktu, użytkownik może zadać pytanie w języku naturalnym, na przykład: „Jakie wymagania dotyczą odbioru izolacji fundamentów?” lub „W której części projektu znajdują się wytyczne dotyczące zbrojenia stropu?”. Algorytm przeszukuje dokumentację i wskazuje odpowiednie fragmenty, często w ciągu kilku sekund.
Funkcja ta okazuje się szczególnie przydatna podczas dużych inwestycji infrastrukturalnych, gdzie komplet dokumentacji może liczyć dziesiątki tysięcy stron. Zamiast angażować kilka osób do wyszukiwania konkretnych zapisów, kierownik budowy otrzymuje odpowiedź niemal natychmiast. Procore AI potrafi również przygotowywać krótkie podsumowania raportów, zestawiać informacje z różnych dokumentów i wskazywać kwestie wymagające dodatkowej uwagi.
Wielki BHPowiec czuwa
Sztuczna inteligencja coraz częściej odpowiada również za poprawę bezpieczeństwa pracy. Tradycyjny nadzór BHP polega przede wszystkim na kontrolach prowadzonych przez wyznaczonych pracowników. Oznacza to jednak, że wiele niebezpiecznych sytuacji pozostaje niezauważonych, zwłaszcza na dużych budowach obejmujących kilka hektarów terenu.
Obecnie coraz więcej firm wdraża systemy wykorzystujące analizę obrazu w czasie rzeczywistym. Kamery wyposażone w algorytmy AI rozpoznają sylwetki ludzi, maszyny oraz elementy wyposażenia ochronnego. Jeżeli pracownik wejdzie do strefy niebezpiecznej bez kasku lub kamizelki odblaskowej, system automatycznie generuje alarm. Podobnie dzieje się wtedy, gdy pieszy znajdzie się zbyt blisko pracującej koparki, ładowarki lub żurawia.
Takie rozwiązania oferują między innymi firmy Smartvid.io oraz Newmetrix, których oprogramowanie analizuje tysiące zdjęć wykonywanych na budowach. Algorytmy uczą się rozpoznawania niebezpiecznych zachowań i potrafią wskazywać miejsca, w których najczęściej dochodzi do naruszeń zasad bezpieczeństwa. Dzięki temu kierownictwo budowy może wcześniej wprowadzić działania zapobiegawcze, zanim dojdzie do wypadku.
Pomoc w zarządzaniu
AI coraz mocniej zaznacza swoją obecność również w zarządzaniu flotą maszyn budowlanych. Nowoczesne koparki, spycharki czy ładowarki są wyposażone w dziesiątki czujników monitorujących pracę silnika, układu hydraulicznego, przekładni oraz innych podzespołów. Każdego dnia generują one ogromne ilości danych telemetrycznych, których ręczna analiza byłaby praktycznie niemożliwa.
Dobrym przykładem jest Caterpillar, który od lat rozwija platformę VisionLink. System zbiera informacje o pracy maszyn, zużyciu paliwa, czasie pracy na biegu jałowym, obciążeniu silnika czy temperaturze poszczególnych podzespołów. Algorytmy analizują te dane i potrafią wykrywać symptomy mogące świadczyć o zbliżającej się awarii. Jeżeli parametry pracy odbiegają od wartości uznawanych za prawidłowe, właściciel maszyny otrzymuje odpowiednie powiadomienie.
Praktyka pokazuje, że przewidywanie awarii może przynieść bardzo wymierne korzyści finansowe. Awaria pompy hydraulicznej wykryta odpowiednio wcześnie często oznacza jedynie zaplanowaną wizytę serwisu. Jeżeli problem zostanie zignorowany, może doprowadzić do uszkodzenia kolejnych elementów układu, a w konsekwencji do wielodniowego przestoju maszyny. W przypadku dużych inwestycji każdy dzień przestoju oznacza nie tylko koszt naprawy, ale również opóźnienia w realizacji harmonogramu.
Podobne rozwiązania rozwija Komatsu w ramach platformy Smart Construction. System integruje dane pochodzące z dronów, odbiorników GNSS zamontowanych na maszynach oraz modeli 3D przygotowanych na etapie projektowania. Sztuczna inteligencja porównuje rzeczywisty postęp robót ziemnych z założeniami projektu i wskazuje miejsca, w których wykonano zbyt mały lub zbyt duży wykop. Dzięki temu kierownik budowy może na bieżąco kontrolować postęp prac bez konieczności wykonywania czasochłonnych pomiarów geodezyjnych.
Coraz większą rolę odgrywa także oprogramowanie rozwijane przez Trimble. Platforma Trimble Construction One wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do analizowania kosztów inwestycji, planowania harmonogramów oraz identyfikowania ryzyk mogących wpłynąć na termin zakończenia budowy. System porównuje aktualne dane z informacjami pochodzącymi z wcześniej zrealizowanych projektów i wskazuje, które elementy inwestycji mogą wymagać szczególnej uwagi. Jeżeli podobne przedsięwzięcia w przeszłości kończyły się opóźnieniami na określonym etapie, AI potrafi wcześniej zasygnalizować możliwość wystąpienia podobnego problemu.
W obszarze precyzyjnych pomiarów coraz większe znaczenie mają także rozwiązania Leica Geosystems, należącej do grupy Hexagon. Oprogramowanie wykorzystujące sztuczną inteligencję analizuje dane ze skanerów laserowych oraz odbiorników GNSS, automatycznie wykrywając odchylenia od projektu. W praktyce oznacza to, że już na etapie wykonywania robót można zidentyfikować elementy wymagające korekty, zanim ich poprawa stanie się kosztowna lub technicznie skomplikowana.
Długa droga przed nami
Jeszcze kilka lat temu wszystkie opisane czynności wymagały zaangażowania wielu specjalistów – geodetów, inżynierów, inspektorów nadzoru oraz kierowników budów. Dziś znaczną część żmudnych analiz wykonują algorytmy, które nie męczą się, nie pomijają danych i są w stanie pracować nieprzerwanie przez całą dobę. Nie oznacza to jednak, że człowiek przestaje być potrzebny. Wręcz przeciwnie – im więcej informacji generuje sztuczna inteligencja, tym większe znaczenie ma doświadczenie osób, które potrafią właściwie zinterpretować wyniki analiz i podjąć decyzje uwzględniające realia prowadzonej inwestycji. To właśnie pytanie o granice odpowiedzialności człowieka i możliwości AI staje się dziś jednym z najważniejszych zagadnień związanych z cyfrową transformacją budownictwa. Właśnie temu poświęcona będzie ostatnia część artykułu.
Patrząc na możliwości współczesnych systemów opartych na sztucznej inteligencji, łatwo odnieść wrażenie, że zawód kierownika budowy wkrótce stanie się zbędny. Algorytmy analizują harmonogramy, kontrolują postęp robót, wykrywają zagrożenia, przewidują awarie sprzętu i przeszukują tysiące stron dokumentacji w czasie liczonym w sekundach. W praktyce jednak między wspomaganiem procesu budowlanego a przejęciem odpowiedzialności za inwestycję istnieje ogromna różnica.
Największym ograniczeniem sztucznej inteligencji jest brak odpowiedzialności prawnej. W Polsce kierownik budowy pełni samodzielną funkcję techniczną w budownictwie. To on odpowiada za prowadzenie robót zgodnie z projektem, przepisami prawa oraz zasadami wiedzy technicznej. Musi posiadać odpowiednie uprawnienia budowlane, być członkiem właściwej izby samorządu zawodowego i ponosi odpowiedzialność zawodową za podejmowane decyzje. Żaden algorytm nie może dziś podpisać dokumentacji, odebrać robót ani przejąć odpowiedzialności za bezpieczeństwo ludzi pracujących na budowie.
Jeszcze większe znaczenie mają sytuacje, których nie sposób przewidzieć na etapie projektowania. Budowa to środowisko niezwykle dynamiczne. Zmieniają się warunki pogodowe, pojawiają się problemy z dostawami materiałów, awarie sprzętu, kolizje z niezinwentaryzowaną infrastrukturą podziemną czy błędy wykonawcze ujawnione dopiero podczas realizacji robót. W takich przypadkach nawet najbardziej zaawansowany system AI może jedynie przedstawić kilka możliwych scenariuszy działania. Ostateczna decyzja należy jednak do człowieka, który uwzględnia nie tylko dane techniczne, ale również doświadczenie, znajomość lokalnych warunków oraz konsekwencje finansowe i organizacyjne każdej z dostępnych opcji.
