Kunstmatige intelligentie (AI) in de bouw is niet zomaar een theoretisch concept. De praktische toepassingen ervan zorgen voor waardecreatie op bedrijfsniveau, waaronder de veiligheid van werknemers, die op een bouwplaats van het grootste belang blijft.
Veel bedrijven gebruiken de nieuwste beveiligingsinnovaties en -technologieën, waaronder voorspellende analyses, om beveiligingsrisico's op projecten te beheersen. Door projectlocatiegegevens en complexe algoritmen te gebruiken om een risicoclassificatie aan werkplekken toe te kennen, wordt de waarschijnlijkheid van een beveiligingsincident aangegeven op basis van bepaalde waargenomen omstandigheden die correleren met eerdere incidenten.
Voorspellende analyses kunnen situaties identificeren met een verhoogd risico op een veiligheidsincident. Deze tools kunnen gebeurtenissen voorspellen, net zoals weerberichten gevaarlijke omstandigheden voorspellen voordat een storm een gebied treft. Wanneer het risico op veiligheidsincidenten verhoogd is, kunnen projectteams de nodige stappen ondernemen om die risico's te beperken en mogelijk letsel te voorkomen en levens te redden.
Hanteer een proactieve aanpak
Recente ontwikkelingen in voorspellende analyses helpen organisaties om van reactief naar proactief te verschuiven. Door innovatieve AI-oplossingen in te zetten en alles wat ze doen te meten, kunnen bedrijven de resultaten en de voortgang op het gebied van beveiliging beter volgen.
Bouwveiligheidstechnologie wordt toegepast in diverse disciplines. Commerciële bouw, energie, olie en gas en de maakindustrie profiteren allemaal van AI en voorspellende analyses.
Een nieuw e-book, getiteld "Construction and Artificial Intelligence: Driving Better Outcomes with Data", en behandelt hoe de kunst van het bouwen samensmelt met datawetenschap om risico's te beperken en de besluitvorming te verbeteren.
Kunstmatige intelligentie heeft een enorm potentieel om ingenieurs- en bouworganisaties te helpen dit doel te bereiken door gebruik te maken van nieuwe voorspellende inzichten uit projectgegevens. Het e-book laat lezers inzien dat historische data een schat aan informatie bevat en een essentieel uitgangspunt vormt voor een diepere analyse.
Hoewel beveiliging een grote zorg is, blijven andere voorspellende aspecten van AI-analyse belangrijk voor besluitvormers. Ook hier kan AI helpen om risico's in projecten te verminderen:
• Programma
• Kosten
• Gezondheid
• Kwaliteit (risico van ontwerpbeoordeling/versiebeheer van het ontwerpdocument)
Datagestuurde beslissingen zijn belangrijk, en met gemakkelijk toegankelijke data, mogelijk gemaakt door AI, kunnen we een beeld schetsen van de toekomst en bepalen welke acties we vandaag moeten ondernemen. Het gebruik van data is een manier om de concurrentie voor te blijven. Maar naarmate technologie op de werkvloer evolueert, zal het ook fouten minimaliseren, risico's verminderen en, misschien wel het allerbelangrijkste, de veiligheid van werknemers waarborgen, aangezien een vlekkeloze veiligheidsreputatie het doel zou moeten zijn van elke aannemer.
Bron: https://blogs.oracle.com/oracle-latinoamerica/.
