كيف يقرأ الذكاء الاصطناعي المخططات المعمارية ويُنتج حصر الكميات

قد تتضمن مجموعة المخططات المعمارية لمبنى تجاري بمساحة 50,000 قدم مربع ما بين 80 إلى 120 لوحة. داخل هذه اللوحات توجد جداول الأبواب، وأنواع النوافذ، وجداول التشطيبات، ومخططات الأسقف، وتفاصيل الأعمال الخشبية، ومئات العناصر الأخرى التي يجب حصرها قبل أن يتمكن أي شخص من إعداد تقدير تكلفة ذي معنى. يستغرق الاستخراج اليدوي لجميع هذه الكميات يوم عمل كامل لمقدّر ذي خبرة، وأحياناً يومين في المشاريع المعقدة.

كيف يعمل الذكاء الاصطناعي في قراءة المخططات

تبدأ قراءة المخططات بالذكاء الاصطناعي بتصنيف المستندات. يحدد البرنامج أي اللوحات هي مخططات أرضية، وأيها واجهات، وأيها تفاصيل، وأيها جداول. هذا مهم لأن العنصر نفسه، كالباب مثلاً، يظهر بشكل مختلف على المخطط الأرضي (رمز مع رقم)، وفي الجدول (صف يحتوي على المواصفات)، وفي التفاصيل (مقطع يُظهر الإطار والعتاد). يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى ربط هذه التمثيلات الثلاثة جميعها لإنتاج حصر كميات دقيق.

يستخدم تحليل المخطط الأرضي الرؤية الحاسوبية لتحديد العناصر المعمارية من خلال رموزها وتعليقاتها التوضيحية. يتم عدّ الأبواب وتصنيفها حسب علامة الجدول الخاصة بها. يتم تحديد النوافذ حسب الحجم وتصنيف النوع. يتم تتبع حدود الغرف لحساب مساحات الأرضيات وأطوال الجدران ومساحات الأسقف. يقرأ الذكاء الاصطناعي التعليقات النصية لربط كل عنصر بمواصفاته في الجداول.

اختبرت شركة تقدير وطنية ثلاث أدوات ذكاء اصطناعي لقراءة المخططات على 25 مشروعاً تجارياً بكميات معروفة. حققت الأداة الأفضل أداءً دقة بنسبة 94% في عدّ الأبواب وأنواعها، و91% في تحديد النوافذ، و96% في حسابات مساحات الغرف، و88% في استخراج كميات التشطيبات. كانت أضعف المجالات هي مخططات الأسقف المعقدة ذات التغييرات المتعددة في الارتفاع والعناصر المعمارية المتخصصة مثل الجدران المنحنية أو الأعمال الخشبية المخصصة.

إنتاج حصر الكميات

بمجرد أن يحدد الذكاء الاصطناعي جميع العناصر المعمارية ويعدّها، يقوم بإنتاج كميات المواد. تتحول الأبواب إلى أُطر ومجموعات عتاد ومصاريع أبواب بتشطيبات محددة. تتحول النوافذ إلى وحدات مع كميات مرتبطة من مواد العزل المائي والمانع للتسرب والتشطيبات الداخلية. تتحول تشطيبات الغرف إلى مساحات بالقدم المربع من الطلاء أو البلاط أو السجاد أو أي مادة يحددها جدول التشطيبات.

حسابات الضرب والتمديد هي المجال الذي يزيل فيه الذكاء الاصطناعي مصدراً شائعاً للخطأ البشري. المقدّر الذي يعدّ 47 باباً من النوع A ثم يحسب يدوياً كميات العتاد المرتبطة وشرائط منع التسرب وكميات التشطيب لديه فرص متعددة لارتكاب أخطاء حسابية أو أخطاء في النقل. يقوم الذكاء الاصطناعي بهذه الحسابات فوراً وبشكل متسق.

قارن أحد المقاولين العامين في بورتلاند حصر الكميات المُنتج بالذكاء الاصطناعي مع عمليتهم اليدوية على 10 مشاريع مناقصة متزامنة. استغرق حصر الكميات بالذكاء الاصطناعي في المتوسط 35 دقيقة من وقت المعالجة بالإضافة إلى 3 ساعات من مراجعة المقدّر. استغرق الحصر اليدوي في المتوسط 14 ساعة. اكتشف حصر الكميات بالذكاء الاصطناعي في المتوسط 6 عناصر لكل مشروع فاتت العملية اليدوية، وعادةً ما تكون عناصر مثل لوحات الوصول وأغطية فواصل التمدد والعتاد المتخصص المحدد في الرسومات ولكن يسهل تجاهله أثناء العدّ اليدوي.

مشكلة الإسناد الترافقي للجداول

تُعد الجداول المعمارية العمود الفقري لحصر الكميات الدقيق، وهي أيضاً المجال الذي يتفاوت فيه أداء أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر. جدول أبواب منسق بشكل جيد بأعمدة متسقة وتصنيفات أنواع واضحة يسهل على الذكاء الاصطناعي تحليله. أما جدول أبواب يستخدم اختصارات بشكل غير متسق، أو يمتد عبر لوحات متعددة، أو يتضمن تعديلات مكتوبة بخط اليد فهو أصعب بكثير.

تُمثل جداول التشطيبات تحديات مماثلة. عندما يستخدم المعماري تنسيقاً قياسياً بأرقام غرف تتطابق بوضوح مع التعليقات التوضيحية على المخطط الأرضي، تتجاوز دقة الذكاء الاصطناعي في كميات التشطيبات 90%. عندما لا تتطابق أرقام الغرف في جدول التشطيبات تماماً مع التعليقات التوضيحية على المخطط، أو عندما تكون مواصفات التشطيب مضمّنة في ملاحظات بدلاً من جدول رسمي، تنخفض الدقة إلى 75 إلى 80%.

الأثر العملي هو أن قراءة المخططات بالذكاء الاصطناعي تعمل بشكل أفضل في المشاريع من معماريين ينتجون مستندات نظيفة ومنظمة جيداً. المشاريع من مكاتب ذات ممارسات رسم أقل توحيداً تتطلب وقت مراجعة بشرية أكبر، رغم أن الذكاء الاصطناعي لا يزال يوفر نقطة انطلاق مفيدة.

التكامل مع قواعد بيانات التكاليف

يصبح حصر الكميات الخام أكثر قيمة عند ربطه ببيانات التكاليف. تتكامل بعض أدوات قراءة المخططات بالذكاء الاصطناعي مع RSMeans أو قواعد بيانات التكاليف الخاصة بالمقاولين لإنتاج تقديرات تكلفة أولية إلى جانب الكميات. يحوّل هذا حصر الكميات إلى تقدير تقريبي لحجم التكلفة في غضون دقائق من استلام المخططات.

بالنسبة للمقاولين الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي في سير عمل تقدير تكاليف البناء، تُغيّر هذه القدرة على إنتاج تقدير تقريبي سريع طريقة تقييمهم لفرص المناقصات. بدلاً من قضاء يوم كامل في حصر الكميات فقط لاكتشاف أن المشروع خارج نطاق ميزانيتهم المستهدفة، يمكنهم الحصول على رقم تقريبي في أقل من ساعة واتخاذ قرار المشاركة أو عدم المشاركة بشكل أسرع.

تقديرات التكلفة في هذه المرحلة تقريبية، وعادةً ما تكون ضمن نطاق 15 إلى 20% من أرقام العطاء النهائية. ليست دقيقة بما يكفي للمناقصة الفعلية، لكنها دقيقة بما يكفي لفرز الفرص. يمكن للمقاول الذي يقدم عطاءً على مشروع واحد من كل 5 مشاريع يراجعها استخدام التقديرات التقريبية المُنتجة بالذكاء الاصطناعي لفرز الفرص بشكل أسرع وربما زيادة حجم عطاءاته دون إضافة موظفي تقدير.

التعامل مع التعديلات والملاحق

إحدى القدرات غير المقدّرة بشكل كافٍ لقراءة المخططات بالذكاء الاصطناعي هي تتبع التعديلات. عندما يصل ملحق بلوحات معدّلة، يمكن للذكاء الاصطناعي مقارنة اللوحات الجديدة بالأصلية وتحديد ما تغيّر. يتم تمييز الأبواب المضافة والجدران المنقولة والتشطيبات المعدّلة والتعديلات الأخرى تلقائياً.

هذا ذو قيمة لأن مراجعة الملاحق هي من أكثر الأنشطة عرضة للخطأ في عملية المناقصة. تصل الملاحق متأخرة، غالباً قبل يومين إلى 3 أيام من يوم تقديم العطاء، ويتعين على المقدّر تحديد جميع التغييرات بسرعة وتعديل الكميات. تفويت تغيير في ملحق هو مصدر شائع لأخطاء العطاءات. يقلل تتبع التعديلات بمساعدة الذكاء الاصطناعي من هذا الخطر بشكل كبير.

القيود الحالية

لا تزال قراءة المخططات بالذكاء الاصطناعي في طور التطوير في عدة مجالات. مخططات المراحل، حيث يتم بناء نفس المساحة على مراحل بتشطيبات أو تكوينات مختلفة في كل مرحلة، تُربك معظم أدوات الذكاء الاصطناعي. مشاريع التجديد حيث تُعرض الأوضاع القائمة والأعمال الجديدة على نفس اللوحات تتطلب من الذكاء الاصطناعي التمييز بين العناصر القائمة التي ستبقى والعناصر الجديدة، وهو ما لا يكون موثوقاً دائماً.

تظل العلاقات المكانية ثلاثية الأبعاد أيضاً تحدياً. يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي من مساقط أفقية ثنائية الأبعاد، وبينما يمكنه قراءة معلومات المقاطع والواجهات، فإنه لا يحل دائماً بشكل صحيح التعارضات بين ما يُظهره المخطط وما يُظهره مقطع عبر نفس المنطقة. يكتشف المقدّرون ذوو الخبرة هذه التناقضات من خلال فهمهم لكيفية تجميع المباني. تتحسن أدوات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال لكنها لم تصل بالكامل بعد.

حتى مع هذه القيود، تمثل قراءة المخططات بالذكاء الاصطناعي تحسيناً ملموساً في الإنتاجية لحصر الكميات المعمارية. تتعامل التقنية مع أعمال العدّ والاستخراج المتكررة بشكل جيد، مما يحرر المقدّرين للتركيز على الجوانب التي تتطلب حكماً تقديرياً حيث تضيف خبرتهم أكبر قيمة.