هم‌افزایی هوش مصنوعی و مدل‌سازی اطلاعات ساختمان (BIM)

مزایای ترکیب BIM و هوش مصنوعی

ترکیبی قدرتمند برای افزایش بهره‌وری در ساخت‌وساز

با وجود نقش کلیدی صنعت ساخت‌وساز در اقتصاد جهانی، این حوزه همچنان نسبت به صنایعی مانند تولید، در پذیرش فناوری عقب‌تر است. مقاومت در برابر تغییر، موجب شده تا روش‌های سنتی همچنان بر پروژه‌ها حاکم باشند و بازدهی پایین ایجاد کنند.

با این حال، از اوایل دهه ۲۰۰۰، پذیرش فناوری مدل‌سازی اطلاعات ساختمان (BIM) به‌عنوان نقطه‌ای روشن در این صنعت ظاهر شد و به‌ویژه در پروژه‌های بزرگ، به‌طور گسترده مورد استفاده قرار گرفت.

BIM روشی جامع برای مدیریت اطلاعات یک پروژه ارائه می‌دهد. داده‌های متنوع این سیستم، نمایشی دیجیتال از پروژه ایجاد می‌کند که در تمامی مراحل عمر پروژه—از طراحی تا اجرا و بهره‌برداری—قابل استفاده است.

یکی از مزایای کلیدی BIM این است که می‌توان نرم‌افزارهای دیگر را با آن ادغام کرد؛ به‌عنوان مثال، اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) می‌توانند از داده‌های BIM برای تحلیل، پیش‌بینی و تصمیم‌سازی استفاده کنند.

ترکیب هوش مصنوعی و BIM نویدبخش تحولی عظیم در فرآیندهای مدیریت ساخت است—از بهینه‌سازی طراحی گرفته تا تخمین هزینه‌ها.

بیشتر بخوانید: چگونه هوش مصنوعی در حال متحول کردن مدیریت پروژه‌های ساخت‌وساز است.

کاربردهای هوش مصنوعی و BIM بر صنعت ساخت‌وساز

نقطه قوت اصلی هوش مصنوعی در ترکیب با BIM، توانایی تحلیل داده‌های عظیم و استخراج بینش‌های کاربردی است. این دو با هم، راهکاری نوین برای غلبه بر محدودیت‌های سنتی ارائه می‌دهند؛ مبتنی بر چارچوب‌های داده‌محور و خودکارسازی شده.

تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)

BIM اطلاعات تاریخی و فعلی پروژه‌ها را در اختیار قرار می‌دهد که می‌توان از آن برای آموزش مدل‌های پیش‌بینی‌کننده استفاده کرد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) مانند درخت تصمیم (DT)، شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و جنگل تصادفی (Random Forests) می‌توانند مدل‌هایی بر اساس نوع پیش‌بینی مورد نظر بسازند.

چند نمونه از کاربردهای تحلیل پیش‌بینی با ترکیب داده‌های BIM و هوش مصنوعی در پروژه‌های ساخت:

الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند داده‌های تاریخی و زنده پروژه را تحلیل کرده و ریسک‌ها یا تأخیرهای احتمالی را پیش‌بینی کنند. سیستم‌های BIM+AI می‌توانند اختلالات بالقوه در برنامه‌ریزی را مثلاً به دلیل شرایط آب‌وهوایی یا مشکلات زنجیره تأمین، پیش‌بینی کنند.

BIM قابلیت جمع‌آوری داده‌ها از دوربین‌ها، سنسورهای اینترنت اشیا (IoT) و دستگاه‌های تعبیه‌شده در تجهیزات ساختمانی را دارد. یک راهکار مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند این داده‌های بلادرنگ را تحلیل کرده و سناریوهایی مانند نقص تجهیزات یا انحرافات ساختاری را پیش‌بینی کند.

سیستم‌های تحلیلی مبتنی بر AI می‌توانند به ذی‌نفعان کمک کنند تا هزینه‌های سربار مانند هزینه‌های اداری یا تعمیر و نگهداری تجهیزات را با دقت بیشتری برآورد کنند.

بیشتر بخوانید: ۱۰ مزیت و چالش هوش مصنوعی در صنعت ساخت‌وساز

شناسایی و رفع تداخل‌ها با هوش مصنوعی (AI-based Clash Detection)

شناسایی تداخل‌ها (Clash Detection) به معنای تشخیص ناهماهنگی‌ها یا برخوردهای احتمالی میان اجزای مختلف پروژه است؛ برای مثال، تقاطع لوله‌کشی با تأسیسات الکتریکی در یک ساختمان.

مدیران پروژه با استفاده از BIM می‌توانند این تداخل‌ها را در مراحل اولیه طراحی شناسایی کنند. اما این فرآیند اغلب دستی، زمان‌بر و مستعد خطاست.

طبق گزارشی در Journal of Construction and Management، استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند تداخل‌های طراحی را تا ۷۵٪ کاهش دهد.

سیستم‌های مبتنی بر AI قادرند با اسکن مدل‌های ساختمانی، تداخل‌ها را به‌صورت خودکار شناسایی و حتی رفع کنند. شناسایی زودهنگام ناهماهنگی‌ها، باعث پیشگیری از تأخیر و اختلال در مراحل ساخت‌وساز می‌شود.

با بهره‌گیری از الگوریتم‌های قانون‌محور (Rule-Based)، ابزارهای هوشمند می‌توانند کدهای ساختمانی، استانداردهای صنعتی و الزامات خاص پروژه را تحلیل کرده و پیش از رسیدن به مرحله اجرا، مشکلات احتمالی را شناسایی و رفع کنند.

تخمین هزینه‌ها با کمک هوش مصنوعی (AI-driven Cost Estimation)

مدیریت مؤثر هزینه‌ها یکی از عوامل کلیدی در موفقیت پروژه‌های ساختمانی است. ترکیب BIM با AI در این زمینه می‌تواند دقت پیش‌بینی هزینه‌ها و کنترل منابع را افزایش دهد.

تعیین هزینه مصالح و مدیریت آن‌ها

در روش‌های سنتی، تهیه دستی لیست مصالح (Manual Takeoff) اغلب با خطا همراه است و می‌تواند باعث تأخیر در پروژه و افزایش هزینه‌ها شود. در مقابل، BIM اطلاعات دقیق و قابل محاسبه از مصالح مانند حجم، تعداد و نوع آن‌ها ارائه می‌دهد.

هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند محاسبه و تخمین مصالح مورد نیاز را به‌صورت خودکار انجام دهد. ابزارهای مبتنی بر AI با دسترسی به داده‌های بیرونی مانند قیمت روز بازار و روندهای عرضه و تقاضا می‌توانند به تصمیم‌گیری درباره:

• تأمین‌کننده مناسب
• زمان‌بندی ارسال مصالح
• برآورد دقیق هزینه‌ها

کمک قابل توجهی کنند.

همچنین، راهکارهای BIM+AI می‌توانند مصرف مصالح در زمان واقعی (Real-time) را مانیتور کنند و در صورت نیاز، سفارش مصالح را به‌صورت خودکار انجام دهند. این موضوع، از سفارش بیش از حد یا کمبود مصالح جلوگیری می‌کند.

حتما بخوانید: چطور تأخیر در پروژه‌های ساختمانی می‌تواند هزینه‌های اضافی ایجاد کند؟

مدیریت هزینه نیروی انسانی (Labor Cost Management)

هزینه نیروی کار می‌تواند بین ۲۰ تا ۴۰ درصد از کل هزینه‌های پروژه را شامل شود. مدل‌های سه‌بعدی BIM به‌تنهایی قابلیت محاسبه هزینه را ندارند، اما با اتصال به پایگاه‌های داده مالی، امکان تخمین خودکار هزینه‌ها فراهم می‌شود.

ابزارهای پیشرفته مبتنی بر AI می‌توانند داده‌های پروژه‌های قبلی را تحلیل کرده و فاکتورهایی مانند:

• سطح مهارت نیروی کار
• الگوهای اضافه‌کاری
• بهره‌وری نیروی انسانی

را ارزیابی کرده و برای هر پروژه، برنامه‌ریزی نیروی کار را بهینه‌سازی کنند.

این سیستم‌ها همچنین می‌توانند عملکرد و بهره‌وری کارگران را در طول پروژه رصد کنند و به تیم مدیریت کمک کنند تا هزینه نیروی انسانی را به‌دقت کنترل و تحلیل کنند.

خودکارسازی مدیریت دارایی‌های ساختمانی (Automation of Building Asset Management)

BIM به‌عنوان مخزن مرکزی اطلاعات دارایی‌ها در تمام مراحل ساخت عمل می‌کند. این اطلاعات از دستگاه‌های IoT (اینترنت اشیا) که در دارایی‌ها تعبیه شده‌اند جمع‌آوری شده و در مدل BIM یکپارچه می‌شود.

سیستم BIM ویژگی‌هایی مانند سابقه دارایی، اندازه، وابستگی‌ها و نحوه عملکرد آن را دنبال می‌کند. حسگرهای نصب‌شده می‌توانند شاخص‌هایی مانند دما، رطوبت و سطح عملکرد را اندازه‌گیری کنند. سپس مدل‌های هوش مصنوعی این داده‌ها را تحلیل کرده و مشخص می‌کنند آیا دارایی‌ها به‌درستی کار می‌کنند یا از محدوده مجاز فراتر رفته‌اند.

برای مثال، حسگرهایی که فرآیند گیرش بتن را کنترل می‌کنند، داده‌های مربوطه را در مدل BIM ثبت کرده و یک سیستم AI با تحلیل آن می‌تواند انحرافات احتمالی را شناسایی کند. این مانیتورینگ بلادرنگ کمک می‌کند تا مناطق مشکل‌دار به‌سرعت مشخص و اصلاح شوند.

هوش مصنوعی همچنین با بهره‌گیری از داده‌های گذشته و اطلاعات عملکردی فعلی، پیش‌بینی مشکلات احتمالی را ممکن کرده و به مدیران دارایی کمک می‌کند تصمیم‌گیری‌های پیشگیرانه و هوشمندانه‌تری داشته باشند.

حتما بخوانید: چگونه از Power BI در صنعت ساخت و ساز استفاده می شود؟

کاهش ریسک در پروژه‌های ساختمانی (Risk Mitigation)

در پروژه‌های ساختمانی که تعداد زیادی پیمانکار فرعی به‌صورت هم‌زمان مشغول به کار هستند، بروز مشکلات امری رایج است. این مشکلات به طرف‌های مسئول اختصاص داده شده و تا زمان رفع، پیگیری می‌شوند. تمام این موارد در مدل BIM ثبت می‌شود و یک وضعیت شفاف و قابل‌اعتماد از پروژه را ارائه می‌دهد.

تکنیک‌های هوش مصنوعی مانند بینایی کامپیوتر، تشخیص تصویر و تشخیص الگو برای تحلیل داده‌های ثبت‌شده در محل پروژه استفاده می‌شوند. سیستم می‌تواند مشکلات را شناسایی کرده، علامت‌گذاری کند و به پیمانکار مرتبط اختصاص دهد.

برای نمونه، سیستم BIM 360 از الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا مشکلات پیچیده‌ای مانند نصب نادرست پنجره‌ها (Flashing) را تشخیص دهد که ممکن است باعث نفوذ آب به داخل ساختمان شوند.

علاوه بر شناسایی مشکلات، سیستم‌های هوشمند می‌توانند تحلیل ریسک انجام دهند و برای هر مسئله، امتیاز ریسک اختصاص دهند. مثلاً در BIM 360، عواملی مانند سوابق پیمانکار، میزان بار کاری و شاخص اولویت در نظر گرفته می‌شود تا میزان تأثیر یک مشکل بر پروژه به‌دقت ارزیابی شود.

زمان‌بندی پیشرفته پروژه‌ها (Enhanced Project Scheduling)

BIM بستری مشترک برای همکاری میان ذی‌نفعان پروژه فراهم می‌کند. در این بستر، اطلاعات زمان‌بندی به اجزای مدل تخصیص داده می‌شود و روابط میان آن‌ها نیز مشخص می‌شود. این ارتباطات زودهنگام به شناسایی وابستگی‌ها و چالش‌های زمان‌بندی کمک می‌کند.

ترکیب BIM با هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند برنامه‌ریزی ساخت را به سطح جدیدی ارتقا دهد. مدل‌های AI قادرند عوامل داخلی و خارجی—مانند شرایط آب‌وهوایی یا کمبود نیروی کار—را که خارج از دید BIM هستند، تحلیل و شبیه‌سازی کنند تا تأثیرشان بر جدول زمانی پروژه مشخص شود.

ذی‌نفعان می‌توانند برنامه‌های مختلف زمان‌بندی را بررسی کرده و برنامه‌های جایگزین یا اضطراری برای مقابله با تأخیرها در نظر بگیرند. سیستم‌های مبتنی بر AI همچنین می‌توانند داده‌ها را تحلیل کرده و به مدیران پروژه هشدارهای لازم یا راهکارهایی برای تسریع روند پروژه پیشنهاد دهند.

بیشتر بخوانید: 10 مزیت برتر هوش تجاری خوب برای صنعت ساخت و ساز

طراحی مولد و مستندسازی خودکار (Generative Designs and Documentation)

هوش مصنوعی مولد (Generative AI) می‌تواند بسیاری از فرآیندهای تکراری و زمان‌بر در جریان کاری BIM را حذف کند. این فناوری توانایی تولید طراحی‌ها و مستندات مختلف بر پایه داده‌ها و پارامترهای موجود در مدل BIM را دارد.

برای نمونه، مدل‌های AI می‌توانند بر اساس ورودی‌های مشخص‌شده، ده‌ها گزینه طراحی متفاوت تولید کنند. این طرح‌ها سپس بر اساس فاکتورهایی مانند پیکربندی سازه‌ای ارزیابی می‌شوند.

ایجاد گزینه‌های متنوع طراحی با چینش‌های گوناگون، به ذی‌نفعان پروژه کمک می‌کند طراحی‌هایی منحصربه‌فرد، خلاقانه و کاربردی انتخاب کنند. برای مثال، یک شرکت با استفاده از طراحی مولد، دفتر مرکزی خود در تورنتو را طراحی کرده است. این مدل توانست محدودیت‌های سطح بالا مانند ترجیحات کاری و کیفیت فضای کار را در نظر بگیرد و بر اساس آن، طراحی‌های بهینه ارائه کند.

همچنین، با استفاده از فناوری پردازش زبان طبیعی (NLP)، هوش مصنوعی قادر است مستندات را به‌صورت خودکار ایجاد کند. برای مثال، اپلیکیشن شرکت Plannerly به کمک AI می‌تواند به‌صورت خودکار، مستنداتی ساختاریافته مانند قراردادها، استانداردها و توافق‌نامه‌های قانونی را برای پروژه‌های BIM تولید کند.

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی در صنعت ساخت و ساز در سال ۲۰۲۵ و بعد از آن: کاربردها و مزایا

چالش‌ها و فرصت‌های AI در BIM

با وجود ظرفیت‌های تحول‌آفرین ترکیب BIM و هوش مصنوعی، پیچیدگی‌هایی نیز در مسیر پذیرش این فناوری‌ها وجود دارد.

یکی از موانع اصلی، هزینه بالای نرم‌افزارهای BIM به‌ویژه برای پیمانکاران کوچک است. علاوه بر خرید نرم‌افزار، نیاز به آموزش یا استخدام نیروهای متخصص در استفاده از BIM نیز وجود دارد. همچنین، ابزارهای هوش مصنوعی معمولاً به‌صورت افزونه به BIM اضافه می‌شوند که نیاز به تخصص فنی و هزینه‌های عملیاتی بیشتر دارد.

از سوی دیگر، محیط‌های ساخت‌وساز پویا و چندبخشی هستند و ممکن است نیاز به الگوریتم‌های سفارشی برای حل مشکلات خاص در مقیاس‌های مختلف داشته باشند. آموزش مدل‌های دقیق AI نیز به داده‌های حجیم و باکیفیت نیاز دارد؛ چیزی که در صنعت ساخت‌وساز به‌وفور در دسترس نیست. علاوه بر این، توسعه این مدل‌ها نیازمند دانش عمیق تخصصی در هر دو حوزه AI و BIM است.

ادغام این دو فناوری، چالش‌هایی در زمینه استانداردسازی و همخوانی داده‌ها (Interoperability) نیز ایجاد می‌کند. BIM داده‌ها را در فرمت‌های مختلف مانند روابط فضایی یا اطلاعات جغرافیایی تولید می‌کند که ممکن است با استانداردهای AI سازگار نباشد.

نرم‌افزارهای پیشرو در BIM+AI

با این حال، آینده ترکیب AI و BIM بسیار امیدوارکننده است. با پیشرفت مستمر هوش مصنوعی، ممکن است به‌زودی شاهد حضور دستیارهای هوشمند برای مدیران پروژه‌های ساخت‌وساز باشیم—دستیارانی که در پس‌زمینه، با تحلیل داده‌های BIM به سؤالات پاسخ می‌دهند و پیشنهاداتی هوشمندانه ارائه می‌کنند. نرم افزار مدیریت پروژخ ساخت و ساز اسکوپ یکی از این دستیارهای هوشمند صنعت ساخت و ساز است که ایرانی نیز می باشد و استفاده راحت و آسانی دارد. همین الان برای درخواست نسخه دمو اسکوپ اقدام کنید.

یادداشتی از اسکوپ

هوش مصنوعی، فراتر از خودکارسازی وظایف تکراری، قابلیت ارتقای عملکردهای کلیدی BIM را نیز دارد. BIM به‌عنوان مرکز داده پروژه در کل چرخه عمر ساخت عمل می‌کند و هوش مصنوعی با تحلیل این داده‌ها، بینش‌های پنهان و ارزشمند را آشکار می‌سازد.

ادغام AI و BIM در زمینه‌هایی چون شناسایی پیشرفته تداخل‌ها، مدیریت ریسک و تحلیل پیش‌بینی‌کننده بسیار مؤثر است. با وجود چالش‌هایی مانند هزینه و یکپارچگی داده‌ها، روند رشد هر دو فناوری نویددهنده آینده‌ای درخشان است؛ آینده‌ای که در آن ساخت‌وساز هوشمندتر، سریع‌تر و مقرون‌به‌صرفه‌تر خواهد بود.