AI untuk Anggaran Kuantiti Konkrit: Penanda Aras Ketepatan Berbanding Pengambilan Kuantiti Manual

Seorang kontraktor komersial bersaiz sederhana di Phoenix menjalankan satu eksperimen menarik tahun lepas. Mereka mengambil 12 projek yang telah siap, daripada pembinaan runcit seluas 4,000 kaki persegi hingga gudang seluas 60,000 kaki persegi, dan menjalankan pelan-pelan tersebut melalui tiga alat anggaran AI yang berbeza. Kemudian mereka membandingkan kuantiti AI dengan apa yang dihasilkan oleh penganggar kanan mereka, dan dengan kuantiti sebenar yang dituang di tapak.

Angka Asas

Untuk kerja papak rata atas gred, alat AI mencatatkan purata dalam lingkungan 2.3% daripada kuantiti sebenar yang dituang. Penganggar manusia mencatatkan purata sisihan 4.1%. Dari segi keluasan permukaan sahaja, AI mempunyai kelebihan kerana ia boleh mendigitalkan setiap inci persegi pelan tanpa keletihan atau jalan pintas interpolasi.

Tetapi gambaran menjadi lebih rumit dengan konkrit struktur. Asas, rasuk gred, tiang, papak bertingkat dengan ketebalan yang berbeza-beza. Di sini alat AI mencatatkan purata sisihan 6.8% daripada kuantiti sebenar, manakala penganggar berpengalaman mencapai 3.9%. Manusia memahami urutan pembinaan, tahu butiran mana pada pelan yang bersifat aspirasi berbanding apa yang sebenarnya akan dibina, dan menggunakan faktor pembaziran berdasarkan kerumitan acuan.

Di Mana Anggaran AI Cemerlang

Kelajuan adalah kelebihan yang jelas. Apa yang mengambil masa 6 hingga 10 jam bagi penganggar berpengalaman untuk projek komersial bersaiz sederhana, alat AI menyelesaikannya dalam 15 hingga 40 minit. Bagi GC yang bertindak balas kepada ITB dengan tempoh pemulangan 5 hari, penjimatan masa itu amat bermakna.

Konsistensi adalah kelebihan yang kurang jelas. Jalankan pelan yang sama melalui alat AI sepuluh kali dan anda mendapat nombor yang sama sepuluh kali. Minta tiga penganggar berbeza mengambil kuantiti projek yang sama dan anda akan mendapat tiga nombor berbeza, kadangkala berbeza sehingga 8% atau lebih. Satu kajian daripada program sains pembinaan Texas A&M mendapati bahawa varians pengambilan kuantiti manual antara penganggar yang berkelayakan mencatatkan purata 7.2% pada projek konkrit struktur.

AI juga mengesan elemen kuantiti yang sering terlepas oleh manusia pada percubaan pertama. Butiran haunch di persimpangan tiang, tepi papak yang ditebalkan di lokasi dok, pad peralatan kecil yang ditunjukkan pada pelan mekanikal tetapi bukan pada pelan struktur. Satu platform AI melaporkan bahawa merentasi 500 projek yang dianalisis, ia mengenal pasti purata 3.4 elemen konkrit yang terlepas bagi setiap projek berbanding pengambilan kuantiti manual awal.

Di Mana Pengambilan Kuantiti Manual Masih Menang

Penganggar berpengalaman menggunakan pertimbangan yang alat AI semasa tidak dapat meniru. Mereka tahu bahawa arkitek melukis papak 6 inci tetapi laporan geoteknikal berkemungkinan memerlukan 8 inci berdasarkan keadaan tanah. Mereka tahu campuran konkrit yang ditetapkan memerlukan trak pam, yang mengubah pengiraan pembaziran. Mereka mengambil kira sambungan sejuk, pembetulan penggalian berlebihan, dan realiti bahawa tiada acuan yang benar-benar tegak sempurna.

Pengetahuan kebolehbinaan adalah jurang utama. AI membaca apa yang ada pada lukisan. Penganggar veteran membaca apa yang ada pada lukisan, apa yang sepatutnya ada pada lukisan, dan apa yang sebenarnya akan berlaku di tapak. Untuk kerja struktur yang kompleks, pertimbangan itu masih penting.

Pendekatan Hibrid Yang Berkesan

Kontraktor yang mendapat hasil terbaik menggunakan AI untuk pengekstrakan kuantiti awal, kemudian meminta penganggar berpengalaman menyemak dan menyesuaikan. Ini biasanya mengambil kira-kira 30% daripada masa yang diperlukan untuk pengambilan kuantiti manual sepenuhnya, dan menghasilkan anggaran dalam lingkungan 2% daripada kuantiti sebenar merentasi semua jenis konkrit.

Aliran kerja kelihatan seperti ini: AI mengekstrak kuantiti daripada set pelan dalam 20 minit. Penganggar menyemak pengambilan kuantiti dalam 2 jam berbanding 8, dengan memberi tumpuan kepada kawasan di mana AI diketahui menghadapi kesukaran, seperti keadaan acuan yang kompleks, butiran bukan standard, dan tuangan berperingkat. Penganggar menggunakan pelarasan pengetahuan lapangan untuk pembaziran, penggalian berlebihan, dan toleransi acuan.

Firma yang meneroka jenis aliran kerja pembinaan berbantukan AI ini mendapati bahawa teknologi ini berfungsi paling baik sebagai pemecut untuk orang yang berpengalaman, bukan pengganti mereka.

Ketepatan Mengikut Jenis Projek

Data menunjukkan corak yang jelas tentang di mana AI berprestasi terbaik. Projek gudang tilt-up dengan susun atur panel berulang mencatatkan ketepatan AI dalam lingkungan 1.5% daripada kuantiti sebenar. Pusat beli-belah jalur dan kerangka runcit dengan papak atas gred standard berada dalam julat 2 hingga 3%. Konkrit struktur berbilang tingkat dengan papak pasca-tegangan, rasuk pemindahan, dan sistem asas yang kompleks masih menunjukkan sisihan 5 hingga 8% apabila AI bekerja sendiri.

Konkrit kediaman, menariknya, memberikan hasil yang bercampur-campur. AI mengendalikan pelan asas dengan baik, biasanya dalam ketepatan 3%, tetapi menghadapi kesukaran dengan konkrit hiasan, kerangka kolam tersuai, dan bentuk kerja rata bukan standard yang sering terdapat dalam projek kediaman.

Apa Yang Penanda Aras Beritahu Kita

Jurang ketepatan antara AI dan anggaran manual semakin mengecil, tetapi ia mengecil lebih cepat untuk kerja yang mudah dan berulang berbanding projek struktur yang kompleks. Ini selari dengan cara pembelajaran mesin berfungsi secara umum. Semakin standard dan berasaskan corak sesuatu kerja, semakin baik prestasi AI.

Bagi kontraktor yang menilai alat-alat ini, soalan yang relevan bukanlah sama ada AI lebih tepat daripada manusia. Ia adalah sama ada AI ditambah manusia, bekerja bersama dalam proses semakan berstruktur, menghasilkan anggaran yang lebih baik dalam masa yang lebih singkat berbanding manusia bekerja sendiri. Data merentasi pelbagai kajian bebas secara konsisten mengatakan ya, dengan margin yang bermakna.