工程项目现场管理中的人工智能技术应用
2021-11-24赵忆东
赵忆东
摘要:进入网络信息时代以来,在科学技术的研究与应用下,工程建设领域迎来巨大的发展与变革。尤其在工程项目现场管理中,能够依赖于人工智能技术的应用,实现工程项目现场管理的智慧化、透明化和系统化,大幅提升了现场管理的质量和效率,更为工程项目建设质量提供了有效保障。随着技术的引入与应用方法的成熟,其所发挥了作用也愈发明显,为工程项目的安全顺利实施创造条件。据此,本文基于工程项目现场管理的需求,结合笔者单位所实施的人工智能技术管理模块,探讨其在实践过程中的应用,为工程项目现场管理提供优质的解决优化方案。
关键词:工程项目;现场管理;人工智能;技术应用
众所周知,工程项目现场管理一直受到广泛关注,其与工程质量与安全密切相关,如何转变传统的管理方式,创设高效、安全、低成本的管理模式,成为工程项目管理领域重点探讨的课题。如今,伴随科学技术的快速发展,5G通信、大数据、云计算、物联网等一众高新技术脱颖而出,加强与工程项目现场管理之间的融合,成为提升管理效益的关键节点[1]。为此,应当加强与新兴技术之间的合作,以更高效、安全的技术手段取代传统的人工管理模式,全面提升工程项目现场管理的效率和质量。笔者所参与的工程项目中,借助人工智能管理体系,完成了现场管理模式转换,使现场管理一目了然。
1 工程项目现场管理中人工智能技术简述
人工智能技术也称AI技术,属于网络信息时代的重要产物,其依托技术功能优势和特点,能够实现智慧化、自动化的管理,打造出新样式的“智慧工地”。目前,伴隨着工程项目管理领域理念的转变,越来越具备技术优化意识,强调利用现场管理与技术管理之间的融合,使现场管理达到更高的层次,实现现场管理的高度信息化、智能化。根据现阶段工程项目现场管理的发展来看,人工智能技术的应用主要可划分为三个阶段,即感知阶段、替代阶段、智慧阶段。其中,感知阶段即利用人工智能技术,拓展管理层级的视野以及感知能力,如利用物联网技术掌握设备、人员状态等;替代阶段即指利用人工智能技术替代传统人工管理模式,帮助实现更复杂的管理和操作,规避传统管理中可能面临的风险,如利用智能机器人进行焊接作业等;智慧阶段即代表尝试应用阶段,实现在各个管理环节的渗透和应用,真正实现工程项目管理的智能化。
2 工程项目现场管理中人工智能技术的内容
结合时下工程项目中人工智能技术应用趋势及特点,本项目提出构建一种全新的项目现场智能管理手段。主要基于APP/云监控+AI平台,实现工程现场的实时监控和质量管理,提供完工现场快速质量分析、云端实时监控施工现场、现场人员资质核查、镜头范围内安全隐患的识别预警、施工过程大数据的收集以及参建单位行为评估等功能,以期代替督导等人员的专业现场管理[2]。具体涉及如下内容:(1)建立人员资质信息库。建立参建人员资质信息库,录入施工、监理、督导等各合作单位的人员信息和资质信息,集中进行审核管控,现场调阅。(2)建立工程项目资料库。提供项目规模、图纸规划等信息的录入与导入,实现在监控过程中随时调用项目资料。(3)建立工序质量规范集。建立工序检测项标准、样图信息管理。质量规范可现场随时调阅,帮助监理和施工人员提高安装质量。(4)“云检测”功能。通过手机APP在项目现场采集图片,由后端AI平台自动识别图片中的工序质量,出具检测结果,定位问题,提高质量检查效率。(5)“云监工”监控功能。通过实时视频监督现场施工过程;同时AI平台实时分析视频流数据,输出安全告警。(6)合作单位考评功能。通过对施工站点的质量、安全等数据分析,以及人员的能力测试,实现以单站点为单位的考评功能。其具体的实施框架如图1所示:
2 工程项目现场管理中人工智能技术的应用需求
2.1 合理控制工程项目成本
工程项目本身具有复杂性和系统性,并且涉及数额巨大的资金投资,由于工程项目预算与实际之间存在的差异,往往会高于最初的项目预算成本,甚至会因各种不确定因素使投入大幅增加,最终成为诱发项目失败或烂尾的导火索。随着AI技术应用的不断深入,其对于工程项目的监测也愈发全面,包括质量管理、造价管理、进度管理及安全管理等,利用创新性的数字模型实施辅助测算和分析,能够快速、准确地识别项目盈亏点,从而完成工程项目风险的监测和识别。在AI技术的支持下,能够大幅提升工程项目质量,实现精确管理的目标,为工程项目管理决策提供依据,由于推动工程项目管理以最佳的路径开展,达到规避风险、缩短工期、降低成本的企业目标。在人工智能技术应用中的控制思路如图2所示:
2.2 推动工程项目的最优化
在工程项目实施的过程中,利用AI技术可以构建项目虚拟模型,将数字化处理技术应用于各个领域和环节,并使相关的数据成为管理的重要依据,从而形成工程项目管理的可视化、协调化和模拟化,达到更加直观的管理效果。不仅如此,在工程项目现场管理中,借助3D模型技术的优势,能够为施工筹划、施工实施和施工监理提供支持,形成科学的规划、设计与监管,使其贯穿于工程项目现场管理的全周期,实现业主、设计、预算、施工、运维等体系的有机统一,逐步确立高效的沟通协调渠道,由此打破以往现场管理中的信息孤岛问题,全面提升现场管理的效率与科学化,更有助于精细化管理模式的应用,为工程项目现场管理带来全新的变革,逐步提升管理价值和流程最优。具体结构如图3所示:
2.3 有助工程项目风险管控
工程项目风险是现场管理的重难点问题,由于工程项目风险无处不在,涉及工程质量、施工安全、工程管理及成本风险等,如果无法有效防范风险问题,势必引发严重的管理事故。因此,借助AI技术的应用支持,可以将各个现场管理环境进行整合与衔接,给予管理者更加直观的分析与研判。利用信息系统和技术加快各个端口的融合,可同时处理和应对不同的问题风险。如此一来,能够使现场管理的风险问题得到控制,并实现风险可控、智能排查与保障全面的目标,使智慧化的风险管控平台获得深化。在AI智能技术的应用中,主要通过安全项检查、室内外场景质量控制,实现工程项目风险的管控,如图4所示:
3 工程项目现场管理中的人工智能技术应用方法
3.1 在项目人员管理中的应用
伴随工程项目现场管理的规范化程度逐步提升,在笔者所在工程项目管理中,严格落实了项目人员实名制管理,而其實现的路径便是依赖于AI技术的支持。在人员实名制管理模式中,主要是利用“一卡通”实施管理,即借助AI技术中的射频标签及人脸识别技术,收集工程项目相关人员信息,并将这些丰富的信息建立人员管理信息库,再由管理设备终端(现场劳务管理系统)进行连接,并依托工程项目现场管理中的闸机、手持机、人脸识别相机等硬件设备,实现智慧化管理的目标。利用该智能管理系统,不仅可以规范现场管理秩序,更能够实现考勤、监管及数据分析等功能。比如,在人员进场中的电子标签管理中,工程人员利用刷卡器、二代身份证等设备,可以实现人员的身份认证,再利用现场闸机、人脸识别相机、手机APP等渠道,实现工程人员的考勤,使现场管理更加便利化、智能化,大幅降低工程项目基础管理成本。该系统的人员管理如图2所示:
3.2 在施工机械管理中的应用
在通信工程项目的施工环节,机械设备成为必不可少的支持,尤其是随着工程技术的快速发展,越来越多的工序需要依赖机械设备来完成,而人员则扮演着操作和监督的角色。因此,应当积极适用基于AI技术下的机械管理路径,全面提升工程项目现场管理的针对性。在现场管理中可以利用AI技术,建立工程机械信息管理系统,并结合深度学习与迁移学习等优势,对机械设备进行全寿命管理,通过射频信号及无线传输技术,在各机械设备中使用传感器,实现机械设备参数的实时收集与监测,及时掌握设备的动态、性能与安全隐患,从而科学开展维护、保养与维修工作。同时,利用智能化安全保障系统,能够对设备的运动轨迹与操作进行监测,实现防碰撞管理要求。
3.3 在现场视频监控中的应用
在构建“智慧工地”的过程中,现场视频监控属于基础性管理环节,即依赖于现代远程监控系统,利用网络及监控设备的配合,完善工程项目远程现场管理目标,将现场作业的场景实时传送至管理端,主要渠道包括Web界面、移动APP、宽带传输、5G无线网络等。尤其是现场管理点多面广,涉及内容复杂,面对诸多的风险隐患问题,必须要通过三方监测进行监管,再借助AI技术进行数据的实时传导,满足现场管理视频直播、回放及语音对话等功能,全面提升现场管理的效果和效率[3]。比如,由工程项目控制中心通过远程监控系统,可以实时观察现场情况并实施管理,对于可能存在的安全隐患及环节,可以进行远程记录和纠正。
3.4 在安全隐患预警中的应用
安全历来是工程项目现场管理的核心,同时也是现场管理中面临的最大难点问题。为了实现安全管理的规范化、科学化,在运用AI技术实施现场管理时,可以进行针对性地设计和布局,利用AI技术对现场管理情况进行分析,及时寻找出可能存在的安全风险,替代人工评估中可能出现的纰漏。一方面,工程项目现场管理情况复杂且多变,要想确保现场管理中的安全,必须要利用人员、设备等管理优势,做好安防监控等工作。另一方面,结合现场管理的实际特点,利用AI技术的先进管理模式,实施智能化、实时化的现场监控,对安全死角和隐患进行深度分析,实时传送具体的图像用以辅助决策,以达到良好的预警效果。目前,依托“云监工”视频监控系统,建立施工现场安全隐患全方位管控制度,施工队伍按照规范要求进行现场施工,即可确保安全生产防护措施落实到位。
4 结语
总而言之,在人工智能技术背景下,工程项目现场管理已经逐步实现了人物全面感知、施工技术全面智能、工作互通互联、信息决策协同等功能。并且,这种人工智能化的解决方案,大幅提升了现场管理的效率,为现场管理决策提供了重要的依据,实现了工地管理的数字化、精细化和智慧化,有助于未来工程项目管理的健康发展。
参考文献:
[1]沈翔,郭乔堃.人工智能在工程项目管理中应用的拓展研究[J].中国工程咨询,2020(8):35-41.
[2]秦铭巍.建设工程项目管理信息化发展问题分析[J].建材与装饰,2020(18):134,136.
[3]李智怡,李璇.基于AI Lab的人工智能项目解析[J].中国战略新兴产业,2019(10):168.