12 февраля 2025
г. Технические инструменты улучшают управление активами
Проект Massport MICA включает в себя сбор информации о широком спектре инфраструктурных активов, включая коммунальные услуги, и размещение их на централизованной информационной панели для более эффективного планирования капитального ремонта и принятия решений по техническому обслуживанию.
Рисунок любезно предоставлен Stantec
Джефф Йодерс
Эйлин Чотек — строительная технология, информационные технологии ✕
Вскоре после того, как Лучиана Бурди возглавила Управление капитальных программ и охраны окружающей среды Администрации порта Массачусетса, она попросила свою команду представить, как можно использовать технологии для упрощения доступа к информации об инфраструктурных активах агентства — более чем 200 зданиях и инженерных сетях в трех аэропортах и на многочисленных морских объектах.
“Я проработал в отрасли более 25 лет и заметил, что в любой крупной организации всегда возникают проблемы с получением информации”, — говорит Бурди. “Она не отсутствует — просто к ней нелегко получить доступ. Технология существует, и я всегда стараюсь использовать ее для решения реальных проблем. Как только у нас будет эта информация, как мы начнем визуализировать ее так, чтобы ею мог воспользоваться каждый?”
В 2021 году Massport запустила MICA (оценку состояния инфраструктуры Massport), сформировав консультативную группу из 9 человек, представляющих ключевые отделы Massport, а также основную команду менеджеров проектов и объектов, а также экспертов в данной области (МСП). Одной из ключевых целей было лучше понять условия строительства, чтобы выполнить миссию агентства по достижению нулевой прибыли к 2031 году. “Изначально идея заключалась в том, чтобы просто получить информационную панель с этими деталями”, — говорит Бурди. “Затем мы поняли, что коммунальная инфраструктура — это еще одна большая проблема, которую нужно решить”. Например, если произошел прорыв водопровода, команда проверяла имеющиеся данные об этой трубе, и “если мы продолжим копать, то можем обнаружить, что этой трубе 30 лет». Сколько у нас еще таких старых линий? Когда мы начнем рассматривать возможность их замены?”
Zachry использует технологию ALICE Core, управляемую искусственным интеллектом, для создания визуальных представлений о графиках строительства и внесения соответствующих изменений, например, в коридоре State Highway 114/121 возле аэропорта DFW.
Фото любезно предоставлено Zachry
Агентство привлекло консультанта по данным и цифровым решениям Keyrus, говорит Марк Рикетсон, руководитель программы Massport по проектированию и технологической интеграции. “Целостного представления обо всех условиях и инженерных сетях на самом деле никогда не было. Мы реагировали быстро — если что-то ломалось, мы это исправляли. В данном случае мы действуем на опережение”.
Компания HNTB возглавила процесс оценки зданий, используя платформу управления проектами Scrum, чтобы сделать его максимально гибким и оптимизированным, — говорит Аарон Форд, менеджер ИТ-отдела HNTB по реализации программ. Это было ключевым моментом для сбора данных об объектах, расположенных в охраняемых зонах аэропортов. “Нам нужно было максимально увеличить время”, отведенное на пребывание в этих охраняемых зонах, отмечает он.
“Вместо линейного, последовательного, ”водопадного“ подхода команда использовала Scrum и бережливый подход к построению, чтобы постоянно оптимизировать процесс, предоставляя обновления ”спринт» каждые две недели», — добавляет Кэтрин Гарретт, руководитель проекта HNTB. “Это была идеалистическая и подвижная цель — оценить 171 здание за два года. Scrum позволил нам управлять ожиданиями”.
Команда разделила данные о зданиях на 15 разделов и задокументировала и оценила состояние отдельных объектов, таких как трубы, двери и окна. По словам Гарретта, сама по себе физическая работа по сбору данных была сложной задачей. “Иногда готовые документы лежали на столе руководителя проекта; просто найти нужного человека, чтобы задать вопрос, было непросто”.
начать
Нэнси Лафарж, руководитель технологического отдела HNTB, содействовала координации между инспекторами и малыми и средними предприятиями и соответствующим образом доработала 15 типов обследований — архитектурные, структурные, системы, кодексы, устойчивое развитие и т.д. “Как только представители малого и среднего бизнеса и инспекторы на местах пришли к единому мнению о том, какие данные необходимы, исследования эволюционировали”, — говорит она.
Компания Stantec приняла участие в оценке 41 коммунальной системы. “Мы начали с серии подробных интервью”, — говорит Дженнифер Дьюси, вице-президент Stantec по транспорту. Команда опросила весь персонал, от менеджеров до специалистов на местах. “Мы пытались понять, ”какую информацию вы используете, в чем нуждаетесь и чего хотите», — говорит она. Собрав как можно больше данных из отчетов и планов, команда создала кривую управления активами в течение жизненного цикла, “где мы присвоили базовый рейтинг состояния как можно большему количеству активов”, — говорит она. “Если бы мы знали дату установки и материал, из которого она изготовлена, мы бы рассчитали ожидаемый срок службы этого оборудования”.
Технология ALICE technologies дает подрядчикам четкое представление о графике строительства и дает представление о том, что необходимо скорректировать в соответствии с трудозатратами, материалами и другими факторами.
Рисунок любезно предоставлен компанией Alice Technologies.
Keyrus пришлось собрать все данные из различных источников и перенести их в центральное хранилище, отмечает Арсалан Малик, технический руководитель проекта Keyrus. “Цель состояла в том, чтобы перенести данные из ArcGIS [программного обеспечения, использующего географическую информацию для создания карт] в центральное хранилище, а затем создать панель мониторинга для визуализации данных”. Команда использовала облачную платформу SnapLogic для интеграции данных, Snowflake для их хранения, обработки и анализа, а также Tableau для визуализации данных и “информационную панель, с помощью которой пользователи могут выполнять повседневные рабочие задачи”, добавляет он. “SnapLogic и Tableau уже использовались в Massport; мы работали с ними, чтобы использовать лучшее из них”, — говорит он.
За первые два года работы MICA подготовила почти 3000 рекомендаций по улучшению инфраструктуры и энергоэффективности, а также “четырнадцать проектов, о необходимости которых мы и не подозревали”, — говорит Бурди.
На втором этапе, который начнется в этом году, Massport и ее команды консультантов сосредоточатся на расширении использования MICA для большего числа бизнес-приложений и типов активов с конечной целью создания цифрового кампуса. “Мы определяем цифровой двойник как интеллектуальную строительную систему”, — говорит Рикетсон, представляя себе время, когда “сотрудник скажет нам: ”Вам нужно проверить меня» или «в помещении слишком много людей, поэтому убавьте температуру».»В конечном итоге MICA может позволить персоналу быстро определите общее состояние объекта, а затем перейдите к его отдельным активам.
По словам Стефани Эбшир, управляющего консультанта Keyrus в США, Keyrus сотрудничала с другими транспортными агентствами в аналогичных целях. У всех есть “бизнес-задача, связанная с тем, сколько данных существует в организации, сколько существует различных источников данных, как все это использовать, чтобы придать этому какое-то значение и решить проблемы”, — добавляет она.
CCTA сотрудничает с Davteq, чтобы не только получать информацию о дорожных условиях и ситуациях в режиме реального времени, но и использовать данные для поиска решений в таких ситуациях.
Рисунок любезно предоставлен Davteq
Повышение эффективности принятия решений и безопасности дорожного движения с помощью искусственного интеллекта
Как и в случае с Massport, транспортное управление Контра Коста применяет поэтапный, продуманный подход к использованию технологий для обоснования своих решений по планированию. Партнерство с Davteq, фирмой, предлагающей решения на основе данных и искусственного интеллекта, началось с того, что Тимоти Хейлу, исполнительному директору CCTA, потребовалось ответить членам правления, когда они спрашивали: “Привет, Тим, что сегодня происходит на шоссе штата 4?” вспоминает он. “Раньше у нас не было такой информации в режиме реального времени”.
Хотя CCTA уже использовала такие технологии, как данные с уличных фонарей, “мы хотели сделать работу лучше, а не ходить за информацией в пять или шесть мест”, — говорит он. “Затем это привело к более масштабным обсуждениям: давайте создадим хранилище, которое может стать цифровым аналогом. Мы хотим быть организацией, в большей степени ориентированной на эффективность планирования”.
При возникновении пробок на дорогах инженер, как правило, предлагает решение, а затем CCTA оценивает, устранило ли это проблему. Вместо этого Хайле спрашивает: “Как мы можем использовать данные, чтобы определить, в чем заключаются проблемы, и применить экономически эффективные решения? Когда мы встроим в него искусственный интеллект, мы сможем начать задавать вопросы базе данных и получать на них ответы”.
CCTA также стремится использовать искусственный интеллект для быстрого определения проектов, таких как благоустройство перекрестков и дорог, которые могут достичь целей Vision Zero по устранению дорожно-транспортных происшествий и определению приоритетности заявок на гранты. Более того, компания хочет разработать план эвакуации в масштабах всей страны для районов повышенного риска, где интеллектуальные сигналы дорожного движения и транзита могут быть оптимизированы и подключены к городским системам и системам экстренной помощи, добавляет Джон Хоанг, директор по планированию CCTA. Что касается капитального планирования, “мы начинаем планировать и строить, но никогда не возвращаемся назад и не убеждаемся, что проект оправдал наши ожидания”, — добавляет Хайле.
Davteq использует данные из таких источников, как данные уличных фонарей, датчики состояния дорожного движения и 501.org для создания аналитических материалов и информационных панелей для CCTA. Эти статистические данные о дорожном движении — наряду с графиками и картами, документами планирования, отчетами, данными о дорожном движении и инцидентах, а также проектными данными — создают базу знаний, которая, будучи дополнена искусственным интеллектом, может определять, какие участки дорог наиболее подвержены инцидентам и какие тенденции наблюдаются до и после реализации проектов, отмечает Али Мортазави, основатель Davteq и Генеральный директор.
Подрядчики, работающие над крупными и тяжеловесными гражданскими проектами, также обращаются к ИИ, чтобы лучше планировать все — от составления графика до закупок. Zachry использует ALICE Core, инструмент планирования на базе искусственного интеллекта, который позволяет пользователям извлекать данные из программного обеспечения Oracle Primavera P6 для нескольких проектов, включая проект межштатной магистрали 10 Грейтаун — Бексар стоимостью 149 миллионов долларов для Министерства транспорта Техаса и проект DFW Connector стоимостью 1,44 миллиарда долларов. ALICE Core состоит из двух этапов: первый — это этап оценки, на котором система анализирует XCR-файл из P6 и представляет его в виде последовательности с помеченными и связанными переменными. Трудозатраты, материалы и другие факторы экстраполируются и представляются в виде визуального представления графика строительства.
“Мы создаем гибрид”, — говорит Рене Моркос, основатель ALICE Technologies. “Вы можете планировать в 2D. Вы можете визуализировать график выполнения работ с разбивкой по времени и в 2D. Вы можете увеличивать и уменьшать масштаб структуры выполнения работ. Вы можете быстро рисовать стрелки между уровнями WBS, вместо того чтобы перебирать 6000 вкладок.”
Команды HNTB и Stantec собрали как можно больше данных из множества разрозненных источников, включая исследования зданий и инженерных сетей на месте для программы Massport MICA.
Фото любезно предоставлено Massport
Работа может быть перенесена, а бригады могут быть добавлены, сокращены или даже изменены в зависимости от потенциальных проблем, которые искусственный интеллект ALICE Core видит в расписании проекта.
“Мы только начали использовать это, но уже видим большую ценность в том, как мы проводим тендеры на проекты и как мы контролируем их реализацию”, — говорит Ранджит Гадхок, вице-президент по управлению проектами в Zachry. “Мы справляемся с нехваткой ресурсов. ЭЛИС поможет нам правильно заполнить эти пробелы и оптимизировать наше расписание”.
В рамках цифровой трансформации Zachry в 2013 году функция планирования была отделена от проектов, чтобы стать в большей степени региональной функцией планирования. “У нас есть профессиональные планировщики, которые составляют расписание, и я знаю, сколько у нас еще пробелов и что нужно сделать, чтобы преодолеть эту неэффективность”, — говорит Гэдхок.
ALICE Core позволяет планировщикам Zachry выполнять несколько итераций, чтобы представить множество вариантов оперативной группе. “Мы встретимся с управляющим и скажем: «Знаете что? Можно отложить эту операцию, но если вы отложите ее на месяц, то получите непрерывную работу без снижения эффективности труда. Это очень важно”, — говорит Гэдхок.
Министерство транспорта Мичигана, которое имеет преимущество в тесном контакте с отечественными автопроизводителями и поставщиками технологий, реализует четыре пилотных проекта с использованием искусственного интеллекта, связанных с безопасностью дорожного движения. Один из них использует искусственный интеллект для нескольких различных мер безопасности, а также камеры и другие технологии, чтобы предупреждать водителей автобусов и других оборудованных транспортных средств о потенциальных опасностях, таких как пешеходы и велосипедисты. Другая система использует мигающие дорожные знаки для предупреждения водителей о неправильном движении на съездах на I-75, I-375 и I-696.
“Как только они проезжают мимо этой [системы], мы включаем некоторые знаки и светофоры, чтобы водитель знал, что происходит”, — говорит Мишель Мюллер, менеджер по подключенным и автоматизированным транспортным средствам и электрификации в MDOT. “Когда они пересекают второй порог, мы фактически отправляем предупреждения в полицию штата и в наш оперативный центр для принятия мер”.
Мюллер отмечает, что использование таких систем безопасности с искусственным интеллектом стало обычным делом для государственных служб безопасности. В присутствии работников автомобилисты будут получать уведомления о необходимости снижения скорости в целях безопасности. Она добавляет, что большинство систем искусственного интеллекта, используемых MDOT для обеспечения безопасности, являются связанными технологиями, которые могут выполнять несколько задач по проверке безопасности, и MDOT ведет открытый диалог с автопроизводителями и поставщиками технологий о том, что работает, а что нет.
Многие уведомления работают с технологией, встроенной в процессоры автомобилей, а некоторые отправляются непосредственно в приложения, которыми водители могут легально пользоваться в режиме громкой связи с подключенным мобильным телефоном. Другие уведомления запрограммированы в существующей сети интерактивных знаков. Все данные о водителях и DOT, которые собирает или использует система, анонимны и недоступны за пределами внутренней базы данных.
MDOT совместно с Cavnue проводит пилотный проект протяженностью 3 мили на участке межштатной автомагистрали 94 недалеко от Анн-Арбора. Цель состоит в том, чтобы создать дорогу, оснащенную современными технологиями, которая напрямую взаимодействует с автономными и обычными транспортными средствами и приложениями для вождения. Проект направлен на повышение безопасности в коридоре, уменьшение заторов, повышение мобильности и принятие более эффективных решений о различных типах дорожного движения. Тестирование проводится на левых полосах движения во внепиковые часы с использованием столбов, оснащенных радарами, датчиками и беспроводным радиооборудованием.
По словам Мюллера, цель состоит в том, чтобы быстрее собирать информацию и доводить ее до сведения водителей, а также “ускорить наше реагирование — будь то на дорожно-транспортное происшествие, завалы или любые другие предметы, с которыми вы можете столкнуться на дороге”.
