Подрядчик из Провиденса, штат Род-Айленд, использовал программу искусственного интеллекта Trunk Tools для предотвращения дорогостоящих переделок и экономии времени и денег.
Панорама Милуоки, где находится центр Бэйрда. Гилбейн использовал продукт на базе искусственного интеллекта, чтобы помочь вовремя отремонтировать его. Шон Павон/iStock/Getty Images Plus через Getty Images
Отслеживание каждой детали в каждом контракте, который подписывает застройщик перед выходом на строительную площадку, может стать Сизифовым трудом. Вы можете закатить этот метафорический валун в гору, но что-то, какая-то деталь, может привести к тому, что прогресс рухнет. Эндрю Рой из Gilbane Building Co. хорошо это знает.Рой, ведущий суперинтендант, курировал проект расширения Baird Center — реконструкцию конференц-центра в Милуоки стоимостью 456 миллионов долларов в рамках совместного предприятия с компанией C.D. Smith из Фонда дю Лак, штат Висконсин. Вместе Рой и его команда добавили около 300 000 квадратных футов к существующему зданию, которое первоначально было открыто в 1998 году, включая 24 новых конференц—зала, более 400 крытых парковочных мест, шесть погрузочных площадок и кухню для персонала, согласно информации на странице проекта. Группа приступила к работам в 2021 году и ускорила их завершение, что привело к завершению работ в мае 2024 года.
Тысячи документов, один чат-бот
Но добраться туда было непросто. Спецификации и контракты на выполнение работ составили в общей сложности около 21 000 отдельных документов, что становится все более распространенной проблемой при более сложных сборках в наши дни.
“По-человечески невозможно быть полностью знакомым с каждым документом по проекту и с каждым происходящим изменением или обсуждением”, — сказал Рой.
Вот тут-то и пригодились инструменты Trunk, базирующиеся в Нью-Йорке. Компания разрабатывает инструмент на основе искусственного интеллекта, который подрядчики могут использовать для отслеживания проектных документов и контрактов, чтобы получать немедленные ответы, не покидая рабочей площадки.Чтобы ориентироваться в море данных, содержащихся в файлах Baird Center, команда Роя загрузила все свои документы на платформу, включая чертежи, RFI, контракты и заказы на внесение изменений. Как только они это сделали, большая языковая модель, лежащая в основе этого инструмента — функция, похожая на чат, известная как TrunkText, доступ к которой разработчики могут получить с мобильных устройств или компьютера, — смогла отвечать на вопросы и сокращать время, затрачиваемое на поиск конкретных деталей при работе из-за какой-то проблемы.
“Мы как бы случайно наткнулись на это, а затем начали использовать для согласования документов, то есть для согласования графика установки дверной фурнитуры и электрических чертежей, или чертежей для низковольтного оборудования, или чертежей для обеспечения безопасности жизнедеятельности”, — сказал Рой. “Именно здесь он стал для нас чрезвычайно эффективным”.
TrunkText — это всего лишь одно из предложений, ориентированных на создание ИИ, в быстро расширяющейся области — другие примеры включают DocumentCrunch, который может выполнять поиск, оценку и разметку контрактов для пользователей на основе вопросов и рисков на стройплощадке, и Togal.Искусственный интеллект, который использует глубокое машинное обучение для повышения точности оценок.
Гилбейн начал использовать TrunkText на последней трети срока реализации проекта Baird Center, запустив его в пилотном режиме в январе 2024 года. По словам Роя, команда использовала его при внутренней отделке, обустройстве интерьера, а также при выполнении многих работ на внешней площадке и во внешнем ограждении. Гилбейн отказался разделить стоимость услуг.
Как избежать переделок
Рой ответил на вопрос команды о камине в декоративной стене с большой вытяжной системой, покрытой акустической штукатуркой. На приобретение материала для отделки в Европе ушло шесть месяцев. Рой и подрядчик—механик провели инспекцию и заметили аномалию в системе воздуховодов.
У них возник вопрос — нужно ли герметизировать швы? Ошибка может привести к дорогостоящей доработке, дорогостоящей аренде оборудования и потере времени. Как правило, для ответа на подобные вопросы требуется длительная переписка по электронной почте между подрядчиком-механиком, командой дизайнеров и Роем, на что уходят часы, если не дни.
Вместо этого они запросили TrunkText.
“Конечно же, в течение 20 секунд у меня перед глазами появилось пять-шесть разных документов, на которых я находился, и текстовый ответ гласил: «Да, швы нужно заделать». это воздуховод для того, чтобы создать надлежащий вакуум”, — сказал Рой. “Если швы не будут герметизированы, гарантия не будет действовать, и система может работать неправильно”.
Это всего лишь один пример из сотен запросов, которые рабочие направляли в ходе проекта. Действительно, исследование, проведенное Trunk Tools, показало, что пользователи задали 246 вопросов за 37 рабочих дней работы в Baird Center. Из этих ответов 87% были правильными, что было подтверждено командой проекта. В тематическом исследовании утверждалось, что использование TrunkText экономило сотрудникам от 20 до 40 минут на поиск и время в пути для каждого запроса и позволяло избежать более чем 100 000 долларов переделок в месяц.Чтобы подчеркнуть ценность этой экономии, Рой рассказывает о том, как ему традиционно приходилось искать информацию о проектах. Как правило, когда возникает вопрос, ему приходится копаться в своем iPad и вручную искать нужные документы или возвращаться в трейлер на стройплощадке, чтобы просмотреть чертежи, контракты или другие документы в поисках ответа. По пути его могут остановить субподрядчики с другими вопросами или решить проблему безопасности.
Вместо этого TrunkText ответил на его вопросы “в течение пяти-десяти секунд”, — сказал Рой.Рой сказал, что внедрение прошло относительно безболезненно — потребовалось всего один-два дня, чтобы подключить основные инструменты к развертываниям Procore и Sharepoint от Gilbane.
Одним из самых сложных этапов обучения использованию этого инструмента было выяснение того, как правильно задавать вопросы, включая предоставление контекста, который помог бы TrunkText разобраться в нужном вопросе, например, о воздуховодах вокруг камина. Но даже в этом случае иногда инструмент не выдавал никаких ответов. В таких случаях Рой и его команда быстро делали вывод, что информации, которую они искали, в документах не было. Он описал это как “счастливую случайность”, которая позволила выявить потенциальные «белые пятна» в документации.
В остальном, самой большой победой для его команды было то, что ему просто не приходилось просматривать огромное количество данных, что является нормой для современного строительного проекта. В данном случае это означало целых 34 гигабайта информации в этих 21 000 файлах.“Во многом успех TrunkText, который мы наблюдали в нашем проекте, был связан с его способностью находить документы”, — сказал Рой.
Донецк, ДНР