Perspektywy wdrożenia sztucznej inteligencji w produkcji prefabrykatów na potrzeby budownictwa

• Autorzy: Nicał Aleksander

Identyfikatory

DOI

10.5604/01.3001.0054.7607

Warianty tytułu

EN

Prospects for the implementation of artificial intelligence in the production of prefabricated elements for construction purposes

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Autor artykułu przedstawił możliwe obszary wdrożenia sztucznej inteligencji w przemyśle prefabrykatów dla budownictwa. Artykuł zawiera m.in. opis dotychczasowych rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję, algorytmy genetyczne i sztuczne sieci neuronowe w prefabrykacji betonowej. Scharakteryzowane zostało pojęcie sztucznej inteligencji, jej geneza oraz zakres, w tym uczenie maszynowe, głębokie uczenie i sieci neuronowe wraz ze zdefiniowaniem ich zakresu działania. Dodatkowo zaprezentowano strukturę funkcjonalną wytwórni z jej podziałem na podsystemy pierwszego i drugiego stopnia oraz ich szczegółowym opisem. W kolejnej części artykuł odnosi się do obszarów wdrożenia sztucznej inteligencji. W tym celu autor zaproponował możliwe zastosowanie sztucznej inteligencji we wskazanych wcześniej zakresach podsystemów pierwszego stopnia. Podsumowanie artykułu porusza kwestie m.in. dalszego rozwoju sztucznej inteligencji w produkcji prefabrykatów dla budownictwa, w tym w kontekście czwartej rewolucji przemysłowej oraz potencjalnych zagrożeń i korzyścią z tym związanych.

EN

The author of the article presented possible areas of implementation of artificial intelligence in the prefabricated construction industry. The article includes, among others: description of current solutions using artificial intelligence, genetic algorithms and artificial neural networks in prefabrication of concrete. The concept of artificial intelligence, its origins and scope were characterized, including machine learning, deep learning and neural networks, along with defining their scope of operation. Additionally, the functional structure of the plant was presented, with its division into first- and second-degree subsystems and their detailed description. In the next part, the article refers to the areas of artificial intelligence implementation. For this purpose, the author proposed the possible use of artificial intelligence in the previously indicated scopes of first-level subsystems. The summary of the article covers issues including: further development of artificial intelligence in the production of prefabricated elements for construction, including in the context of the fourth industrial revolution and the potential risks and benefits associated with it.

Słowa kluczowe

PL

sztuczna inteligencja; uczenie maszynowe; prefabrykat betonowy; produkcja prefabrykatów; zarządzanie przedsiębiorstwem; wytwórnia prefabrykatów betonowych

EN

artificial intelligence; machine learning; precast concrete unit; precast concrete manufacturing; enterprise management; precast concrete plant

• Wydawca: Fundacja Polskiego Związku Inżynierów i Techników Budownictwa
• Czasopismo: Przegląd Budowlany
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 95, nr 6
• Strony: 29--34
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., il., tab.

Twórcy

autor

Nicał Aleksander

• Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Warszawska

• https://orcid.org/0000-0001-7124-4481

Bibliografia

• [1] Weng-Tat Chan, Hao Hu, An application of genetic algorithms to precast production scheduling, Computers & Structures, tom 79, 17, 2001, str. 1605-1616, ISSN 0045-7949, https://doi.org/10.1016/S0045-7949(01)00036-0
• [2] Benjaoran V., Dawood N., Development of an artificial intelligence planner framework for bespoke precast concrete production. In Proceeding of the 11th Annual Conference of International Group for Lean Construction, Blackburg, VA, lipiec 2003, str. 22-24
• [3] Baghdadi A., Heristchian M., Kloft H., Design of prefabricated wall-floor building systems using meta-heuristic optimization algorithms, Automation in Construction, tom 114, 2020, 103156, ISSN 0926-5805, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103156
• [4] Bendsoe M. P., Optimization of Structural Topology, Shape and Material, Springer, Berlin, 1995
• [5] Lee S. J., Kwon S. W., Jeong M. K., Hasan S. M., Kim A., Automated On-Site quality inspection and reporting technology for Off-Site Construction (OSC)-based precast concrete members. In ISARC. Proceedings of the International Symposium on Automation and Robotics in Construction, tom 37, 2020, str. 1152-1159, IAARC Publications
• [6] Nicał A. K., Wybrane aspekty produkcji prefabrykatów w kontekście technologii BIM, Nowoczesne hale 4/2022
• [7] Pubanz K., Protchenko K., Kaczorek K., Nicał A., Przygotowanie dokumentacji wykonawczej i warsztatowej dla elementów konstrukcji prefabrykowanych przy wykorzystaniu technologii BIM, Nowoczesne Hale 3/2022, str. 22-25
• [8] Stephansen N. M., Can artificial intelligence consult in the choice of planning systems for a precast concrete factory? Software for Precast Concrete, 7.02.2023
• [9] Strona internetowa: https://www.sap.com/poland/products/artificial-intelligence/what-is-machine-learning.html, dostęp w dniu 11.03.2024
• [10] Bielawski J., Cieszyński K., Hładyniuk W., Szymański E., Wojciechowski H., Przemysłowa produkcja prefabrykatów – procesy podstawowe w produkcji prefabrykatów betonowych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1987
• [11] Cieszyński K., Śliwiński K., Wróblewski S., Przemysłowa produkcja prefabrykatów – organizacja produkcji, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, 1983
• [12] Nicał A., Materiały dydaktyczne do zajęć na studiach I stopnia w języku polskim z przedmiotu Procesy Produkcyjne, Warszawa, 2019, Program Operacyjny Wiedza Edukacja Rozwój 2014-2020, Oś priorytetowa III Szkolnictwo Wyższe dla gospodarki i rozwoju, Działanie 3.5 Kompleksowe programy szkół wyższych NERW PW Nauka-Edukacja-Rozwój-Współpraca.
• [13] Nicał A., Model zarządzania wytwórnią prefabrykatów budowlanych z uwzględnieniem elementów ryzyka, rozprawa doktorska, Politechnika Warszawska, 2013
• [14] Anysz H., Nicał A., Stević Ž., Grzegorzewski M., Sikora K., Pareto optimal decisions in multi-criteria decision making explained with construction cost cases, Symmetry 13(1)2020, str. 46
• [15] Strona internetowa: https://web.i-theses.com/unlocking-the-future-of-precast-concrete-manufacturing-with-ai/, dostęp w dniu 12.03.2024
• [16] AI for greater efficiency in precast concrete production, Progress Software Development GmbH, 14.12.2023
• [17] Nicał A. K., Enhancing lean concept in precast concrete manufacturing with advanced material requirements planning system. In Creative Construction Conference, Diamond Congress 2018, str. 453-458