AI w budownictwie – narzędzia i przykłady. Co zyska Twoja firma?

Dlaczego coraz więcej branż wdraża sztuczną inteligencję?

Sztuczna inteligencja pozwala automatyzować procesy, które jeszcze niedawno wydawały się zbyt złożone, aby można było je skutecznie zoptymalizować. AI potrafi analizować ogromne ilości danych, generować teksty i obrazy, a także wspierać podejmowanie decyzji. Coraz większe znaczenie mają również agenci AI, czyli rozwiązania, które mogą samodzielnie wykonywać określone zadania, reagować na zmieniające się warunki i realizować wieloetapowe procesy. Dzięki rozwojowi sztucznej inteligencji automatyzacja weszła więc na zupełnie nowy poziom.

W praktyce oznacza to możliwość szybszej realizacji zadań, ograniczenia liczby błędów i lepszego wykorzystania czasu pracowników. Optymalizacja procesów z wykorzystaniem AI pozwala firmom obniżać koszty operacyjne, efektywniej zarządzać zasobami i przeznaczać budżet na działania, które realnie wspierają rozwój biznesu.

W Sagiton wdrażamy rozwiązania oparte na AI m.in. w e-commerce, księgowości, HoReCa, logistyce i handlu hurtowym. Coraz częściej technologia ta znajduje zastosowanie także u naszych klientów z branży budowlanej – i właśnie o jej możliwościach, narzędziach oraz korzyściach dla firm z tego obszaru powiemy w tym artykule.

Różnice pomiędzy AI na placu budowy, a tym w wykorzystywanym w biurach

Mówiąc o sztucznej inteligencji w budownictwie, warto rozróżnić robotyzację od automatyzacji i digitalizacji procesów. Robotyzacja dotyczy przede wszystkim fizycznego wykonywania zadań – na placach budowy wykorzystywane są m.in. autonomiczne drony, roboty, czujniki oraz zaawansowane maszyny, które wspierają pracowników lub częściowo przejmują ich obowiązki.

W tym artykule skupimy się jednak na rozwiązaniach cyfrowych, które najczęściej usprawniają pracę biur, zespołów administracyjnych czy kierowników nadzorujących pracę na budowie. Należą do nich m.in. integracje pomiędzy systemami, algorytmy automatyzujące powtarzalne zadania, narzędzia do analizy danych oraz aplikacje wspierające obieg dokumentów, planowanie i podejmowanie decyzji. W następnych akapitach opowiemy o kilku najczęstszych sposobach na wykorzystanie AI w branży AEC.

Poznaj przykłady zastosowania AI w budownictwie

Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie na wielu etapach realizacji inwestycji – od przygotowania koncepcji, przez koordynację prac, aż po pozyskiwanie nowych zleceń. Poniżej przedstawiamy najczęstsze sposoby wykorzystania tej technologii w budownictwie.

AI w architekturze – projektowanie generatywne

Projektowanie generatywne to metoda, w której oprogramowanie tworzy różne warianty projektu na podstawie parametrów określonych przez użytkownika, takich jak wymiary, układ przestrzeni, rodzaj materiałów, koszty czy wymagania techniczne. Zamiast ręcznie przygotowywać każdą koncepcję od początku, projektant wskazuje warunki, które musi spełniać projekt, a algorytm generuje możliwe rozwiązania i pomaga wybrać najlepiej dopasowany wariant.

Takie narzędzia AI dla budownictwa mogą znacząco przyspieszyć przygotowanie ofert, konfiguracji produktów i wstępnych projektów. System automatycznie wykonuje część obliczeń, porównuje warianty oraz dobiera elementy zgodnie z przyjętymi zasadami. Dzięki temu klient szybciej otrzymuje propozycję i wycenę, a firma ogranicza ryzyko błędów wynikających z ręcznego przepisywania danych lub wykonywania powtarzalnych kalkulacji.

Projektowanie generatywne sprawdza się m.in. u producentów oferujących elementy wykonywane na indywidualne zamówienie oraz w dużych biurach projektowych, które przygotowują wiele podobnych koncepcji. Sztuczna inteligencja może w takich przypadkach optymalizować pracę zespołu, skracać czas potrzebny na przygotowanie kolejnych wariantów i zwiększać efektywność całego procesu projektowego.

Przykładem narzędzia z tego obszaru jest platforma Hypar, która automatyzuje projektowanie budynków za pomocą danych i konfigurowalnych przepływów pracy. System działa w chmurze, umożliwia tworzenie własnych funkcji, integrację z BIM oraz wykorzystywanie zaawansowanych algorytmów i modeli dynamicznych. Może również automatycznie wyznaczać precyzyjne wymiary i punkty montażowe, a dostęp online ułatwia współpracę zespołów pracujących z różnych lokalizacji.

Inteligentne zarządzanie harmonogramami prac

Jednym z największych wyzwań branży budowlanej jest niedobór pracowników, który często prowadzi do przesunięć terminów. Szczególnie problematyczny jest efekt kaskadowych opóźnień. Budowa składa się z wielu ściśle powiązanych zadań – po jednej ekipie wchodzi kolejna, mająca zarezerwowany konkretny termin. Opóźnienie jednego etapu może więc wywołać lawinę kolejnych przesunięć.

Nawet dobrze przygotowany harmonogram szybko traci aktualność, gdy zmienia się dostępność ekip, opóźniają się dostawy lub pojawiają się nieprzewidziane prace. Dlatego firmy coraz częściej automatyzują kontrolę terminów, aby wcześniej wykrywać zagrożenia i ograniczać ich wpływ na kolejne etapy inwestycji.

Aby usprawnić nadzór nad harmonogramami, możliwe jest rozbudowanie obecnego oprogramowania firmy o moduł AI lub stworzenie osobnego rozwiązania dopasowanego do sposobu pracy zespołu. Takie systemy analizują terminy, zależności między zadaniami, dostępność pracowników i postęp robót. Pozwala to monitorować realizację harmonogramu, wykrywać ryzyko opóźnień i automatycznie proponować nowe terminy pracy ekip. Dodatkowo, kierownicy mogą otrzymywać informacje o zmianach w czasie rzeczywistym, a pracownicy widzieć aktualne priorytety bez sprawdzania wielu arkuszy i wiadomości.

Narzędzia AI dla budownictwa mogą również wspierać kontrolę kosztów i zaopatrzenia. Systemy sztucznej inteligencji już teraz monitorują budżety, wskazują wydatki wymagające weryfikacji oraz przewidują, kiedy należy zamówić materiały na podstawie harmonogramu, stanów magazynowych i zgłoszonego zapotrzebowania.

Analiza list obecności i ewidencja pracowników

Kolejnym obszarem, który można usprawnić za pomocą AI, jest ewidencjonowanie obecności pracowników na placu budowy. W wielu firmach brygady nadal podpisują papierowe listy, a kierownik lub brygadzista musi później ręcznie raportować, kto danego dnia pracował i przez ile godzin. Dane te trzeba następnie porównać m.in. z rozliczeniami oraz fakturami wystawianymi przez podwykonawców.

Automatyzacja z użyciem AI może zaczynać się od wykonania zdjęcia listy obecności. Następnie system analizuje dokument, odczytuje nazwiska, daty i liczbę przepracowanych godzin, a następnie zapisuje dane w odpowiednim systemie i automatycznie tworzy raport. Może również wskazywać rozbieżności pomiędzy ewidencją a fakturą podwykonawcy, ograniczając czas potrzebny na ręczną weryfikację dokumentów.

Alternatywą jest stworzenie aplikacji do cyfrowego rejestrowania obecności bezpośrednio na budowie. Nie każda firma chce jednak od razu rezygnować z papierowych dokumentów, szczególnie gdy pracownicy i podwykonawcy są przyzwyczajeni do dotychczasowego sposobu pracy. Analiza zdjęć list pozwala więc wdrożyć AI bez konieczności wprowadzania dużych zmian organizacyjnych, a w przyszłości może być pierwszym krokiem do pełnej cyfryzacji ewidencji.

Zautomatyzowane raportowanie danych z placu budowy

Firmy realizujące inwestycje w różnych częściach kraju często mają trudność z bieżącym nadzorowaniem kierowników budowy i zbieraniem informacji z placu. Kierownicy spędzają większość dnia w terenie, dlatego regularne uzupełnianie arkuszy i przygotowywanie raportów dla centrali bywa dla nich czasochłonne. Po zakończeniu pracy ręczne przepisywanie danych do Excela jest zwykle jednym z ostatnich zadań, na które mają czas i energię.

Rozwiązaniem może być raportowanie głosowe wspierane przez AI. Jak może działać takie narzędzie? Kierownik nagrywa krótkie podsumowanie dnia, a system automatycznie przygotowuje transkrypcję, porządkuje informacje i generuje raport w wymaganym formacie. Dzięki temu centrala szybciej otrzymuje informacje o postępie robót, problemach, dostawach i zadaniach zaplanowanych na kolejne dni.

Gromadzenie raportów w jednym miejscu pozwala także stworzyć firmową bazę wiedzy. System może wyszukiwać podobne problemy, które pojawiły się wcześniej na innych budowach, i podpowiadać sprawdzone sposoby ich rozwiązania. Na podstawie dokumentacji konkretnej inwestycji można również uruchomić chatbota odpowiadającego na pytania pracowników, np. o miejsce składowania materiałów, specyfikację zaprawy, wymagania techniczne lub ustalenia dotyczące kolejnych etapów prac. Dzięki temu wiedza nie pozostaje wyłącznie w wiadomościach, arkuszach i doświadczeniu pojedynczych osób, ale jest dostępna dla całego zespołu.

Algorytmy AI analizujące postęp prac w czasie rzeczywistym

Jednym z problemów przy nadzorowaniu inwestycji jest zbyt późne zgłaszanie poślizgów. Kierownicy budowy nie zawsze informują centralę o pierwszych zaległościach, licząc, że uda się je szybko nadrobić. Gdy opóźnienie staje się zbyt duże, problem pojawia się nagle i wpływa na kolejne ekipy, dostawy oraz terminy.

Dodatkowym źródłem kontroli mogłyby być zdjęcia regularnie wykonywane przez kierowników nadzorujących budowę. System AI może analizować fotografie, porównywać je z harmonogramem i wcześniejszą dokumentacją oraz oceniać postęp prac w czasie rzeczywistym. W razie wykrycia zbyt małych postępów istnieje możliwość automatycznego oznaczania inwestycji do weryfikacji.

Tak zaawansowane rozwiązania wymagają jednak wielu testów i dość skomplikowanych algorytmów analizy obrazu. Warto jednak pamiętać, że wraz z rozwojem technologii będą powstają coraz dokładniejsze narzędzia AI dla budownictwa, dlatego możliwe jest, że w niedługim czasie większość firm budowlanych zacznie korzystać z tego typu rozwiązań.

Monitorowanie przetargów za pomocą technologii AI

Obsługa przetargów budowlanych wymaga regularnego śledzenia ogłoszeń, czytania rozbudowanej dokumentacji, weryfikowania warunków udziału i pilnowania wielu terminów. Klasyczne automatyzacje oparte na prostych regułach dobrze radzą sobie z powtarzalnymi zadaniami, ale mogą zawodzić, gdy dokument zawiera nietypowy zapis, wyjątek albo niejednoznaczne wymaganie. Sztuczna inteligencja potrafi natomiast uwzględniać szerszy kontekst i lepiej radzić sobie z treściami, które nie zawsze mają taką samą strukturę.

Dedykowany system może automatycznie monitorować źródła z ogłoszeniami, filtrować postępowania według lokalizacji, wartości zamówienia, zakresu prac, terminów czy wymaganych uprawnień, a następnie porządkować wyniki zgodnie z profilem firmy. Może też analizować dane zawarte w specyfikacjach, opisach technicznych i załącznikach, oznaczać kluczowe wymagania oraz wskazywać potencjalne ryzyka. Model może być dodatkowo doskonalony na podstawie wcześniej ocenionych postępowań i uwag zespołu, dzięki czemu coraz lepiej odpowiada na potrzeby konkretnej organizacji.

Pierwszym etapem analizy może być automatyczne przygotowanie streszczenia dokumentacji wraz ze wstępną oceną atrakcyjności postępowania. Zespół otrzymuje wtedy najważniejsze informacje o zakresie prac, terminach, wymaganiach formalnych i możliwych zagrożeniach bez konieczności natychmiastowego czytania wszystkich plików. Ułatwia to szybsze podjęcie decyzji, czy firma powinna zaangażować czas w przygotowanie oferty.

Optymalizacja procesów może obejmować również kompletowanie dokumentów, porządkowanie załączników, generowanie kosztorysów według firmowych reguł, komunikację z podwykonawcami oraz kontrolę terminów i statusów. Po wygraniu postępowania rozwiązanie może wspierać obieg dokumentów, fakturowanie i przekazanie projektu do realizacji. Dzięki temu osoba odpowiedzialna za przetargi skupia się na ocenie szans, strategii ofertowej i końcowej weryfikacji zgłoszenia, zamiast ręcznie przeszukiwać źródła i wielokrotnie wprowadzać te same informacje.

Case study: Wdrożenie narzędzia dla architektów, które wykorzystuje AI

Przykładem praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji i automatyzacji w budownictwie jest Akasison AutoPlanner – rozwiązanie stworzone przez nas wspólnie z firmą Aliaxis, producentem systemów hydraulicznych i energetycznych. Narzędzie wspiera projektowanie podciśnieniowych instalacji odwodnienia dachów, automatyzując obliczenia, dobór produktów oraz przygotowanie dokumentacji ofertowej.

Problem

Przygotowanie projektu i oferty wymagało wcześniej zaangażowania doświadczonych doradców technicznych i mogło trwać nawet kilka tygodni. Proces nie był w pełni ustandaryzowany, a jego rezultat zależał od wiedzy konkretnego specjalisty. Dodatkowym wyzwaniem było ręczne dobieranie elementów instalacji, ryzyko niedokładnych obliczeń oraz brak możliwości generowania odpowiednio precyzyjnych plików BIM (Building Information Modeling) wymaganych przez klientów.

Rozwiązanie

Wdrożone na platformie Hypar narzędzie analizuje rysunki techniczne i dane dostarczone przez klienta, a następnie automatycznie projektuje instalację, wykonuje obliczenia i dobiera odpowiednie produkty Aliaxis. System weryfikuje poprawność projektu, umożliwia szybkie wprowadzanie zmian oraz generuje szczegółowe zestawienia materiałów i pliki BIM w formacie RVT.

Wiedza techniczna ekspertów została zapisana w postaci reguł i algorytmów, dzięki czemu firma może przygotowywać oferty szybciej, bardziej konsekwentnie i z większą dokładnością. Rozwiązanie ogranicza również zużycie materiałów, zmniejsza ryzyko błędów oraz ułatwia wdrażanie nowych doradców technicznych.

Rezultaty

Wdrożenie Akasison AutoPlanner pozwoliło zredukować czas pracy inżynieryjnej z 8 godzin do zaledwie 1 minuty oraz skrócić przygotowanie oferty z 6 tygodni do 3 dni. Automatyzacja umożliwiła również zmniejszenie marginesu przewidzianego na odpady budowlane z 10% do 3% i ograniczenie zużycia materiałów o 6–8%.

Dzięki zapisaniu wiedzy technicznej w postaci algorytmów rozwiązanie pomaga eliminować błędy, zapewnia bardziej efektywny proces ofertowania i usprawnia kolejne etapy realizacji projektu. Innowacja została doceniona podczas konferencji Robotics and Automation Awards 2024 w Londynie, gdzie otrzymała nagrodę w kategorii „The Best Use of Robotics or Automation in Construction”.

AI w branży budowlanej – szansa czy ryzyko?

Wiele firm obawia się potencjalnych zagrożeń płynących z zastosowania algorytmów sztucznej inteligencji. Pewnie pomyślisz, że skoro jesteśmy agencją automatyzującą, to napiszemy, że nie ma czego się obawiać. Nic bardziej mylnego – nasze doświadczenie podpowiada nam, że wdrażając innowacyjne rozwiązania AI, zawsze trzeba mieć z tyłu głowy wszelkie potencjalne ryzyka. W budownictwie, takie zagrożenia to między innymi:

• niepoprawnie wygenerowane obliczenia,
• niedokładne wizualizacje 3D,
• drobne pomyłki, które są z pozoru nieszkodliwe, a jednak mogą negatywnie wpłynąć na prace na placu budowy.

Nie oznacza to jednak, że należy rezygnować z tej technologii. AI stale się rozwija, a ryzyko błędów można skutecznie ograniczać poprzez odpowiednie zaprojektowanie całego procesu. Jednym ze sposobów jest podejście human in the loop, w którym pracownicy weryfikują i zatwierdzają wyniki generowane przez system przed ich dalszym wykorzystaniem. W procesach wymagających szczególnej precyzji można także łączyć modele AI ze statycznymi, deterministycznymi algorytmami, które działają według jasno określonych reguł i ograniczeń.

Znaczenie mają również testy, walidacja danych, kontrola dostępu oraz ustalenie, które decyzje system może podejmować samodzielnie, a które muszą pozostać po stronie człowieka. Odpowiednio wdrożona sztuczna inteligencja nie zastępuje więc kontroli specjalistów, lecz wspiera ich w wykonywaniu czasochłonnych zadań, analizowaniu danych i szybszym podejmowaniu decyzji.

Przy zachowaniu właściwych zabezpieczeń AI w budownictwie może przynieść firmom bardzo duże korzyści – od skrócenia czasu przygotowania ofert i projektów, przez ograniczenie liczby błędów, aż po bardziej efektywne wykorzystanie materiałów, budżetu i czasu pracowników.

Więcej o tym, na co uważać podczas pracy z algorytmami AI, pisaliśmy w artykule: "Najczęstsze błędy w automatyzacjach AI"