Yapay Zeka’nın İnşaat Sektörüne Faydaları

790

Dünyadaki işgücünün yaklaşık yüzde 7’si inşaat sektöründe çalışıyor ve inşaatla ilgili faaliyetler için yılda yaklaşık 10 trilyon dolar harcanıyor. Bu açıdan dünya ekonomisinin en önemli sektörlerinden biri olmasına rağmen, inşaat sektörü verimlilik artışını sağlamak açısından Yapay Zeka ve benzeri teknolojilerin kullanımında diğer sektörlere kıyasla oldukça yavaş ilerliyor.

Dünya ekonomisi toplamda yüzde 2,8’lik, imalat sektörü ise yüzde 3,6’lık büyüme oranlarına sahipken, küresel inşaat endüstrisi son birkaç on yılda yalnızca yüzde 1 büyüdü.

Öte yandan, perakende, imalat ve tarım sektörleri verimlilik açısında 1945’ten beri yüzde 1500 büyüdü, fakat inşaat sektöründe büyüme eğrisi düz kaldı. Bu durumun nedenlerinden biri de kuşkusuz, inşaatın dünyadaki en az dijitalleşmiş endüstrilerden biri olması ve yeni teknolojilerin benimsenmesinin yavaş olmasıdır. (McKinsey, 2017).

Çalışanlar açısından alışageldikleri yöntemleri bırakıp yeni teknolojileri benimsemek bazen göz korkutucu olabilir. Ancak, yapay zeka, yapılan işlerin daha verimli olmasına ve maliyette tasarruf sağlanmasına yardımcı olabilir. Bu nedenle de diğer endüstrilerde bir süredir kullanılan Yapay Zeka çözümlerinin artık inşaat sektöründe de ortaya çıkmaya başladığını görüyoruz.

Görsel Kaynak: https://constructible.trimble.com/


Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi Nedir?

Yapay Zeka (AI), bir makinenin problem çözme, tanıma ve öğrenme gibi insani bilişsel işlevleri taklit etmesini tanımlamak için kullanılan genel bir terimdir. Makine Öğrenmesi ise Yapay Zeka’nın bir alt kümesidir. Makine öğrenmesi, bilgisayar sistemlerine, açıkça programlanmadan, veriden “öğrenme” yeteneği kazandırmak için istatistiksel teknikleri kullanan bir yapay zeka alanıdır.

McKinsey, yakın gelecek açısından inşaat sektöründe Yapay Zeka’nın ılımlı bir büyüme göstereceğini tahmin ediyor (McKinsey, 2018). Bununla birlikte, sektörde bir değişim kaçınılmaz görünüyor. Yapay Zeka uygulamalarının sadece başka sektörlerde kullanılıyor olması inşaat sektörü açısından artık göze alınamaz. Serbest piyasa koşullarında rekabet gücünün korunabilmesi için yapay zeka uygulamalarının yakalanması bir zaruret olarak sektörün karşısında durmaktadır.

Makine öğrenimi ve yapay zekanın inşaattaki potansiyel uygulamaları çok büyüktür. Bilgi talepleri (RFI), cevap bekleyen sorunlar ve değişiklik siparişleri sektörün standart uygulamaları arasındadır. Makine öğrenimi bu veri dağını inceleyen ve proje yöneticilerini dikkat etmeleri gereken kritik konular hakkında uyaran akıllı bir asistan gibidir.

Görsel Kaynak: https://constructible.trimble.com/


İnşaat Sektöründe Yapay Zeka’nın Geleceği

  1. Maliyet Aşımlarının Önlenmesi: Büyük ölçekli projelerin çoğunda, en iyi proje ekipleri istihdam edilmesine rağmen öngörülen bütçe aşılıyor. Proje büyüklüğü, sözleşme türü ve proje yöneticilerinin yetkinlik düzeyi gibi faktörlere bağlı olarak maliyet aşımlarını tahmin etmek için kullanılan sisteme Yapay Sinir Ağları (Artifical Neural Networks) denmektedir. Planlanan başlangıç ve bitiş tarihleri gibi tarihsel veriler, gelecekteki projeler için gerçekçi tahminler yapılması açısından kullanılır. Yapay zeka, personelin becerilerini ve bilgilerini hızla geliştirmelerine yardımcı olan tecrübeye dayalı eğitim materyallerine uzaktan erişmelerine yardımcı olur. Bu, yeni kaynakların projelere eklenmesi için harcanan zamanı azaltır ve bunların bir sonucu olarak proje teslim süreleri kısalır.
  2. Binaların Daha İyi Tasarımı: Bina Bilgisi Modellemesi, mimar ve mühendislere binaları ve altyapıyı verimli bir şekilde planlama, tasarlama, inşa etme ve yönetme konusunda fikir veren 3B model tabanlı bir süreçtir. Bir binanın inşaatını planlamak ve tasarlamak için, 3B modeller hazırlanırken mimari, mühendislik, mekanik, elektrik ve sıhhi tesisat (MEP) planlarının ve ilgili ekiplerin faaliyet sırasının dikkate alınması gerekir. Buradaki zorluk, farklı disiplinler tarafından hazırlanan modellerin birbiriyle çatışmamasını sağlamaktır. Sektörde bunu sağlamak için, Makine Öğreniminin kullanımını söz konusu. Bu yöntemde makine öğrenme algoritmaları kullanan ve tasarım alternatifleri üreten farklı yazılımların kullanımı söz konusu.
  3. Riskin Azaltılması: Her inşaat projesinde, Kalite, Güvenlik, Zaman ve Maliyet Riski gibi birçok şekilde ortaya çıkan bazı riskler vardır. Proje büyüdükçe, birbirine paralel olarak farklı işlemlerde çalışan birden fazla taşeron olması nedeniyle risk daha fazladır. Günümüzde, müteahhitlerin şantiyedeki riski izlemek ve önceliklendirmek için yapay zeka ve makine öğrenim çözümleri kullanmaları ile proje ekibi sınırlı zamanlarını ve kaynaklarını en büyük risk faktörlerine odaklayabilir. Burada yapay zeka çözümleri, özellikle karşılaşılan sorunlara otomatik olarak öncelik atamak için kullanılmaktadır.
  4. Proje Planlama: 2018 yılında robot ve yapay zeka kullanarak bütçe aşımı problemlerini çözmeyi vadeden bir Yapay Zeka uygulamasının işletmeye geçişi yapıldı. Uygulamayı hayata geçiren şirket, robot kullanarak şantiyelerin 3B taranması ile topladığı verileri Yapay Sinir Ağlarına aktararak farklı alt projelerin ilerleme sürecini ölçüyor. Tamamen yapay zeka uygulaması ile otomatik olarak gerçekleşen bu süreçte yolunda gitmeyen bir şeyler tespit edildiğinde, bunlar henüz büyük problemlere dönüşmeden yönetim ekibinin müdahale etme olanağı bulunmaktadır. Gelecekte “Güçlendirilmiş Öğrenme – reinforcement learning-” olarak tanımlanan bir yapay zeka algoritmasının kullanılacağı tahmin edilmektedir. Bu teknik, algoritmaların deneme yanılma yoluyla öğrenmelerini sağlar. Böylece benzer projelere dayanan sonsuz kombinasyonları ve alternatifleri değerlendirebilir. En iyi yolu optimize ettiği ve zaman içinde kendisini düzelttiği için proje planlamasına yardımcı olur.
  5. Şantiyelerin Daha Üretken Hale Gelmesi: Günümüzde beton dökmek, tuğla örmek, kaynak yapmak ve yıkım gibi işleri insanlardan daha verimli şekilde yapan inşaat makineleri bulunmaktadır. Benzer şekilde programcısı insan olmakla birlikte kazı çalışmalarını ve şantiye hazırlığını özerk veya yarı özerk şekilde yapabilen buldozerler kullanılmaktadır. İnşaat alanında bu türden makinelerin kullanımı hem projenin tamamlanması için gereken süreyi kısaltmakta hem de insanlara daha fazla zaman yaratmaktadır. Proje yöneticileri, yüz tanıma, kameralar ve benzeri teknolojiler kullanımıyla şantiye çalışmalarını gerçek zamanlı olarak da izleyebilir, çalışan verimliliğini ve prosedürlere uygunluğu değerlendirilebilirler.
  6. İnşaat Güvenliği: İnşaat sektöründe yaşanan iş kazası sonrası işçi ölümleri diğer sektörlere oranla yaklaşık beş kat fazladır. İnşaat sektöründe yaşanan işçi ölümlerinin önde gelen nedenleri düşme, bir nesne ardına takılma, elektrik çarpması ve nesneler arasında sıkışıp kalmadır. Amerika’da Boston merkezli ve yıllık 3 Milyar Dolarlık satışa sahip bir şirket, bu sorunun çözümü için bir yapay zeka uygulaması geliştirmektedir. Bu YZ uygulaması ile şantiye ve diğer iş alanlarının koruyucu ekipman giyemeyen işçiler gibi risk faktörlerine karşı sürekli taranması, çekilen fotoğraflar ile kaza kayıtlarını karşılaştırıp analiz eden bir algoritma geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Söz konusu şirket, bu yapay zeka uygulaması ile potansiyel risk derecelendirmelerinin hesaplanabildiğini ve yüksek bir tehdit tespit edildiğinde güvenlik brifinglerinin alınabildiğini belirtmektedir.

 

  1. İşgücü Sıkıntısının Çözülmesi: İşgücü sıkıntısı ve endüstrinin düşük verimliliğini artırma isteği, inşaat firmalarını yapay zeka ve veri bilimine yatırım yapmaya zorlamaktadır. Yapılan bir araştırma, inşaat firmalarının gerçek zamanlı veri analizi ile üretkenliklerini yüzde 50’ye kadar artırabileceğini göstermektedir (2017 McKinsey). İnşaat şirketleri, proje sürecinde yapılacak toplam işin, işçiler ve makineler arasında en verimli şekilde dağıtımını planlamak için yapay zeka çözümlerini kullanmaya başladılar. Projenin ilerleme durumunu, çalışanların ve ekipmanların konumunu sürekli olarak değerlendiren bir robot, hangi sahalarda işlerin, proje programına göre tamamlanması için yeterli sayıda işçi ve teçhizata sahip olunduğunu ve hangi sahalarda programın gerisinde kalındığını söyleyebilmektedir.
  2. Şantiye Dışı İnşaat: İnşaat şirketleri gittikçe artan bir şekilde, şantiye dışında, fabrikalarda robotlar tarafından üretilen ve şantiyeye getirilerek burada işçiler tarafından birleştirilen bina yapım malzemelerini kullanmaktadırlar. Bu sistemde, insanlara göre çok daha verimli şekilde üretilen inşaat bileşenleri, neredeyse tamamen fabrikaların montaj hattında tamamlanmakta ve geriye işçiler tarafından şantiye alanında detay işlemlerin tamamlanması kalmaktadır.
  3. Yapay Zeka ve Büyük Veri: Her gün muazzam miktarda verinin oluşturulduğu bir zamanda, Yapay Zeka Sistemleri de daha çok öğrenme ve kendini geliştirme sonucu doğuracak sonsuz miktarda veriye maruz kalmaktadır. Bu açıdan her şantiye yapay zeka için potansiyel bir veri kaynağı haline gelmektedir. Mobil cihazlardan elde edilen görüntülerden, uçak videolarından, güvenlik sensörlerinden, bina bilgi modellemesinden (BIM) ve diğer kaynaklardan elde edilen veriler büyük bir bilgi havuzu meydana getirmektedir. Bu bilgi havuzu sayesinde inşaat sektörü profesyonelleri ve müşterilerinin yapay zeka ve makine öğrenim sistemleri yardımıyla verilerden elde edilen bilgileri analiz etme ve bunlardan faydalanma fırsatı doğmaktadır.
  4. İnşaat Sonrasında Yapay Zeka: Bir binanın inşaatı tamamlandıktan sonra da yapay zeka sistemlerinin kullanımı mümkündür. Bina bilgisi modellemesi (BIM), binanın yapısı hakkında bilgi depolamaktadır. Yapay Zeka sistemleri, inşaat sonrasında gelişen sorunları izlemek ve hatta bazı sorunları önlemek için kullanılabilmektedir.

Görsel Kaynak: https://constructible.trimble.com/

İnşaat Sektöründe Yapay Zeka’nın Geleceği

Robotik, Yapay Zeka ve Nesnelerin İnterneti, bina maliyetlerini yüzde 20’ye kadar azaltabilir. Mühendisler sanal gerçeklik gözlükleri takabilir ve yapım aşamasında binalara mini robotlar gönderebilirler. Yapay Zeka, modern binalarda elektrik ve sıhhi tesisat sistemlerinin güzergahını planlamak için kullanılabilir. Şirketler şantiyelerde güvenlik sistemleri geliştirmek için yapay zeka kullanabilir. Ayrıca, çalışanların, makinelerin ve nesnelerin sahadaki gerçek zamanlı etkileşimlerini izlemek ve potansiyel güvenlik sorunları, inşaat hataları ve verimlilik sorunlarının denetleyicilerini uyarmak için kullanılabilir.

Büyük iş kaybı tahminlerine rağmen, yapay zekanın insan işgücünün yerini alması pek olası görünmemektedir. Bunun yerine, inşaat sektöründeki iş modellerini değiştirecek, pahalı hataları azaltacak, şantiye yaralanmalarını azaltacak ve bina işlemlerini daha verimli hale getirecek çözümler geliştirilmesine yol açacaktır.

İnşaat sektöründe faaliyet gösteren şirket yöneticilerinin, şirketlerinin kendine has ihtiyaçları nazara alınarak yapay zekanın en fazla etkiye sahip olabileceği alanlarda yatırımlara öncelik vermeleri gerekir. Bu alanda erken hareket edenler, sektöre de yön vererek kısa ve uzun vadede bundan fayda sağlayacaklardır.

İ