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KI könnte der Bauindustrie helfen, schneller zu arbeiten – und ihre Belegschaft unfallfrei zu halten
Mit freundlicher Genehmigung von Suffolk und Smartvid.io
Bauarbeiter werden bei der Arbeit getötet fünfmal häufiger als andere Arbeiter. Jetzt will eine neue Art von Bauarbeiter – ein Datenwissenschaftler – mithilfe künstlicher Intelligenz die Wahrscheinlichkeit von Verletzungen vorhersagen und eingreifen.
Suffolk , ein in Boston ansässiger Generalunternehmer mit einem Jahresumsatz von 3 Milliarden US-Dollar, entwickelt einen Algorithmus, der Fotos von seinen Baustellen analysiert, sie auf Sicherheitsrisiken wie Arbeiter ohne Schutzausrüstung scannt und die Bilder mit seinen Unfallaufzeichnungen korreliert. Das Unternehmen verfeinert die Technologie noch, sagt aber, dass es potenziell Risikobewertungen für Projekte berechnen könnte, damit Sicherheitsunterweisungen abgehalten werden können, wenn eine erhöhte Bedrohung erkannt wird.
Suffolk schreibt auch einen Algorithmus, der Informationen aus einer Vielzahl von Quellen analysiert, darunter 10 Jahre Planungsdaten aus seinen Archiven, und Projektverzögerungen prognostiziert – Informationen, die Gebäudeeigentümern und Subunternehmern mitgeteilt werden könnten. Suffolk erforscht auch Möglichkeiten, Daten von IoT-Sensoren zu nutzen, um die Effizienz zu steigern. Eine Idee ist es, den Standort der Lastwagen seiner Betonlieferanten zu verfolgen, damit die Arbeiter bereit sind, den Beton zu gießen, sobald die Lastwagen ankommen.
Dieses Mockup zeigt eine Software, die ein erhöhtes Unfallrisiko erkennen würde, sodass Maßnahmen ergriffen werden können, um es zu verhindern. Mit freundlicher Genehmigung von Suffolk und Smartvid.io
Ein solches Daten-Crunching ist im Baugewerbe selten, das Advanced Analytics nur langsam anwendet – zum Teil, weil die Gewinnspannen gering sind und bewährte Methoden einen festen Halt haben. Die Leute wissen, wie man baut, wie sie bauen können, sagt James Benham, der CEO von JBKnowledge , ein Software- und Beratungsunternehmen, das eine jährliche weltweite Umfrage zur Bautechnologie . Und es ist schwer, die meisten von ihnen davon zu überzeugen, die Dinge anders zu machen.
Aber ein Arbeitskräftemangel und der Wunsch, die niedrigen Produktivitätsraten der Branche zu steigern, zwingen einige Unternehmen, in Data Science zu investieren. Befürworter sagen, dass der aufkeimende Trend den 13-Billionen-Dollar-Sektor letztendlich verändern könnte. Benham schätzt, dass etwa 20 Bauunternehmen in den USA in den letzten Jahren eine Art Data-Science-Initiative gestartet haben.
Suffolk ist einer dieser Pioniere. Im Jahr 2017 ernannte es einen McKinsey-Unternehmensberater mit dem Namen Jit Kee Chin als erster Chief Data Officer. Die Rolle, die das Unternehmen als die Nutzung von Big Data und Advanced Analytics zur Verbesserung des Kerngeschäfts beschreibt, ist neu in der Baubranche. Andere Unternehmen haben möglicherweise einen Innovationsdirektor, einen Vizepräsidenten für Bautechnologie oder einen Leiter für Forschung und Entwicklung, der ähnliche Aufgaben übernimmt, aber Chin übt angesichts ihres C-Suite-Titels und ihres breiten Aufgabenbereichs, zu dem auch die Arbeit an der Innovation und Strategie des Unternehmens gehört, wohl mehr Einfluss aus Teams zu Technologieinitiativen.
Wie andere Bauunternehmen generiert Suffolk viele Daten, von Erfahrungsberichten und Baustellenfotos bis hin zu Lieferantenverträgen und Inspektionsaufzeichnungen. In der Vergangenheit konnten die verschiedenen Anwendungen des Unternehmens Daten nicht einfach austauschen, sodass das Unternehmen Schwierigkeiten hatte, Prognosen jeglicher Art durchzuführen. Chin stellte eine Gruppe von Datenwissenschaftlern und Experten für Datenvisualisierung, IT und Betrieb ein, die die Datenfeeds des Unternehmens zusammenfügten und ein Online-Dashboard zur Präsentation der Informationen entwarfen. Das Ergebnis ist ein Programm, mit dem die Mitarbeiter von Suffolk ein einziges zusammenfassendes Diagramm aller Projekte des Unternehmens im ganzen Land einsehen und Details zu den Finanzen, Sicherheitsaufzeichnungen, Zeitplänen und mehr jedes Einzelnen anzeigen können.
Chins Gruppe verwendet diese Informationen, um Vorhersagealgorithmen zu erstellen, die darauf ausgelegt sind, Baurisiken zu managen. Es baute seinen Worker Safety Predictor auf, indem es in den letzten 10 Jahren mehr als 700.000 Bilder aus 360 Projekten aufnahm und sie auf eine vom Startup entwickelte Cloud-basierte Plattform hochlud Smartvid.io , und Ausführen eines Bilderkennungsalgorithmus, um festzustellen, ob Arbeiter Schutzhelme, Handschuhe, Sicherheitswesten und Schutzbrillen trugen. Das Team fügte dann die getaggten Fotoinformationen zusammen mit Wetter- und anderen projektbezogenen Daten in ein zweites maschinelles Lernmodell ein. Die Gruppe entscheidet nun, ob der Algorithmus optimiert werden soll, um Leitern und Gerüste zu erkennen, die Stürze und gefährliche Unordnung auf einer Baustelle verursachen könnten.
Das Schreiben eigener Algorithmen sollte Suffolk auch dabei helfen, neue Arten von Daten in seine Prognosen zu integrieren. Das Unternehmen experimentiert häufig mit neuen Technologien und testet derzeit tragbare Geräte, die so programmiert werden können, dass sie Gefahrenzonen auf einer Baustelle erkennen und aufzeichnen, ob Arbeiter dort anwesend sind, so der Chief Innovation Officer Chris Mayer .
Chin schätzt, dass diese neuen digitalen Tools Suffolk helfen könnten, die Produktivität in wenigen Jahren um 14 bis 20 Prozent zu steigern. Ein McKinsey-Bericht von 2017 sagt, dass Bauunternehmen die Produktivität durch Echtzeitanalyse von Daten um bis zu 50 Prozent steigern könnten. Die Branche braucht diese Art von Fähigkeiten dringend, sagt Benham von JBKnowledge. Es kann Menschen dabei helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und ihre Projektpläne um Wochen bis Monate zu verkürzen.