최신 디지털 건설 솔류션 분석 및 적용 사례

 

머리말 이 글은 건설에서 확산되고있는 디지털 솔루션의 기술 생태계를 분석한 후 매핑한 내용을 정리한 것이다. 가장 눈에 띄는 기술은 모듈러, 로봇 공학, 비전, 디지털 트윈 기술, 인공 지능 (AI) 및 분석, 공급망 최적화 시장이다.  건설 기술 맵핑(맥킨지) 건설 디지털 솔류션 카테고리 디지털 트윈 기술 집합에는 드론 지원 현장 모니터링, 레이저 스캐닝, 가상 설계 시뮬레이션, 디지털 협업 기술이 포함된다. 장기적으로 AI는 E&C에서 무한한 잠재 사용 사례를 가지고 있다.  모듈러 및 로봇 공학 기술을 일관되게 사용하면 해당 부문의 생산성이 5 배에서 10 배까지 향상 될 수 있다. 여기에는 2D 도면 또는 3D 모델을 조립식 건물 구성 요소로 전환하는 완전 자동화된 사전 제작 프로세스 및 응용 프로그램이 포함된다. 벽돌 쌓기 로봇, 용접 로봇과 같은 건설 로봇, 자율 주행 중장비, 작업자의 이동성을 개선위한 외골격 및 웨어러블 로봇은 노동력 부족을 고려할 때 특히 중요한다.  디지털 트윈 기술은 투명성과 사전 예방 문제 해결에 도움이 된다. 디지털 트윈 플랫폼 및 리얼리티 캡처 솔루션을 사용하면 이해 관계자가 진행 상황을 실시간으로 비교하여 현장에서 재작업을 최소화할 수 있다. 드론 및 위성 이미지, LiDAR 기반 솔루션은 핵심 구성 요소이다. 트윈 모델의 가장 흥미로운 응용 분야는 사물 인터넷 센서를 사용하여 모니터링되는 실시간 핵심 성과 지표 관리와 드론 이미지로 생성된 3D 모델의 완벽한 통합에서 찾을 수 있다. 사용자는 3D 설계와 준공을 결합한 "혼합 현실"모델 및 가상 모델과 상호 작용할 수 있다. 프로젝트 일정 및 예산 업데이트의 완전 자동화를 통해 건설 프로젝트의 의사 결정주기를 월 단위에서 일 단위로 줄일 수 있다. 현재 자재, 장비 및 인력 조달은 대부분 수동적이고 번거로운 프로세스이다. 이제 상품 구매 및 판매와 고용을위한 마켓 플레이스 플랫폼을 제공하는 스타트업이 관심을 끌기 시작했다. 공급과 수요를 일치시킬 수 있도록 함으로써 마켓 플레이스는 공급망을 최적화 할 수있는 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 건설 분야에서 이러한 시장은 향후 프로젝트와 진행중인 프로젝트 모두에서 비용과 자재, 노동력 및 장비 가용성에 대한 투명성을 개선함으로써 경쟁 입찰의 효율성을 강화할 수 있다.  디지털 전환 사례 - 비전 기반 광산 채굴 시스템 관리 채석장에서 나온 광석은 공장 또는 광석 창고로 직접 운송되고 그곳에서 공장으로 운송된다.  운송은 대형 덤프 트럭과 컨베이어 또는 결합 된 방법으로 수행 할 수 있다. 이후 작업은 광석을 허용 가능한 분율로 분쇄하는 것이다(공장에서 가장 비싼 작업). 채굴 및 광석 분쇄기 광산 굴삭기 성능 저하, 그라인더, 버킷 자체 손상은 상당한 비용 손실 위험이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 비전에 기반한 솔루션이 적용된다. 감시 카메라는 운전자에게 굴삭기의 모든 측면을 볼 수 있도록한다. 시스템이 수집한 모든 정보는 운전자 운전실의 모니터에 표시되며 적시에 문제를 감지하고, 버킷 탑재 하중을 평가할 수 있다.  동선관리 및 모니터링 비전 시스템을 사용하여 광석 입자 크기를 자동으로 측정하다. 입자 크기 분포를 추적하고 크기가 큰 객체 제거를 위한 전략을 만들 수 있다. 입자분석 직업에서 운전자는 또한 많은 시간을 일한다. 사고의 주요 원인은 운전 중 잠들기, 운전 방해, 움직임 제어 상실 등이었다. 비디오 레코더처럼 보이는 장치가 자동차의 운전실에 설치되어 있다. 이 소프트웨어는 운전자의 표정, 머리 회전 및 눈의 움직임에 반응한다. 측정 항목이 운전자가 잠들거나 통제에서 산만 함을 나타 내기 시작하면 소리 신호가 방출된다. 그 후 운전자는 도로를 응시하고 버튼을 눌러 자신의 상태를 확인해야하다. 마무리 건설 유스케이스부터 기술 상세 구현까지 실제 경험한 디지털 인재를 찾는 것은 업계의 경영진에게 중요한 관심사이다. 이는 건설 디지털화 성공에 매우 중요하다. 이런 인재에 사업을 투자하면 디지털화 성공 확률이 2.5배 높아진다(맥킨지). AEC 회사는 E&C 산업 외부에서도 디지털 네이티브 회사의 인재 풀을 탐색 할 수 있다.  디지털 기반 건설 프로젝트는 IPD (Integrated Project Delivery) 같은 계약 실행 시스템을 모방할 필요가 있다. 이는 결과와 책임을 명확히 할 뿐만 아니라, 적대적인 계약 환경을 피할 수 있다. 이러한 기술 적용이 성공하기 위해서는 IPD와 같은 문화와 실천이 중요할 것이다. 레퍼런스 Vision-based volumetric measurements via deep learning-based point cloud segmentation for material management in jobsites On Applying Machine Learning and Simulative Approaches to Railway Asset Management: The Earthworks and Track Circuits Case Studies Improvement of 3D Modeling Efficiency and Accuracy of Earthwork Site by Noise Processing Using Deep Learning and Structure from Motion Deep Reinforcement Learning with Fully Convolutional Neural Network to Solve an Earthwork Scheduling Problem Deep learning-based Context Documentation for Earthmoving Productivity Simulation  Hazard analysis: A deep learning and text mining framework for accident prevention Deep Learning Model Comparison for Vision-Based Classification of Full/Empty-Load Trucks in Earthmoving Operations An improved extreme gradient boosting approach to vehicle speed prediction for construction simulation of earthwork A geometric deep learning approach for checking element-to-entity mappings in infrastructure building information models  POND CONSTRUCTION Machine Learning and Computer Vision in the Mining Industry Seizing opportunity in today’s construction technology ecosystem