L'IA dans les équipements de construction : Une nouvelle façon de construire

Normalement, lorsque nous pensons aux équipements de construction et aux machines lourdes, nous imaginons des humains opérant manuellement ces puissantes machines. Cependant, avec l'essor de l'IA, de nombreux véhicules de construction sont désormais automatisés afin de réduire les risques, d'améliorer la sécurité et de stimuler l'efficacité. Les véhicules autonomes et télécommandés sont de plus en plus courants dans l'industrie de la construction. 

Par exemple, Volvo a récemment mis au point le TA15, un dumper entièrement autonome conçu spécialement pour le transport de matériaux lourds tels que le sable, le gravier et les débris vers et depuis les chantiers de construction. Selon le ministère du travail américain, le secteur de la construction affiche le troisième taux le plus élevé de blessures mortelles. En intégrant l'IA dans la construction, nous pouvons réduire considérablement ces accidents mortels et améliorer les mesures de sécurité. Dans cet article, nous allons explorer comment l'IA améliore les équipements de construction en les rendant plus intelligents, plus sûrs et plus efficaces tout en stimulant l'innovation dans l'ensemble de l'industrie de la construction.

Comprendre comment l'IA est intégrée dans les équipements de construction

Les équipements et les véhicules de construction peuvent rencontrer des accidents en raison d'environnements de travail imprévisibles et d'erreurs humaines. Cependant, les systèmes dotés d'IA peuvent aider la direction à traiter efficacement les dangers sur le lieu de travail et à réduire ces erreurs. L'IA peut également être utilisée dans les équipements de construction pour optimiser le fonctionnement des équipements, surveiller les performances des machines et automatiser les calendriers de maintenance. 

Voici un examen plus approfondi des technologies clés qui permettent ces innovations :

• Vision par ordinateur: Les machines peuvent analyser les données visuelles en temps réel à l'aide de modèles avancés tels que la vision par ordinateur. Ultralytics YOLOv8La reconnaissance faciale permet de surveiller les chantiers de construction, de suivre les stocks, de s'assurer que les travailleurs utilisent les équipements de sécurité et de suivre les présences grâce à la reconnaissance faciale.
• Internet des objets (IoT) : L'IdO connecte les appareils, ce qui leur permet de partager des données. Les wearables intelligents surveillent la santé des travailleurs, tandis que les capteurs de proximité et de sécurité alertent les travailleurs sur les dangers et préviennent la direction lorsque l'équipement a besoin d'être entretenu.
• Analyse prédictive : À l'aide des données historiques et de l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive prévoit les événements futurs, identifie les problèmes potentiels et aide à optimiser les plannings. Elle peut également prédire les conditions météorologiques afin d'éviter les perturbations sur le site.

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Applications de la vision par ordinateur dans la machinerie lourde

La vision par ordinateur est en train de changer la façon dont les machines lourdes fonctionnent sur les chantiers, en offrant des solutions nouvelles et innovantes. Parcourons quelques applications intéressantes qui montrent le potentiel de l'analyse d' images et de vidéos dans les équipements de construction. 

L'IA et les ponts-bascules sans pilote

Un pont-bascule est une balance utilisée pour mesurer le poids des véhicules lourds. Ceci est crucial dans la construction pour s'assurer que les véhicules respectent les limites de poids de sécurité pendant le transport. Traditionnellement, ce processus repose sur un opérateur de cabine qui enregistre manuellement des détails tels que les heures d'entrée et de sortie des véhicules, les numéros d'immatriculation et les poids des chargements. Cependant, cette approche manuelle peut être lente, sujette à des erreurs humaines et manquer de transparence.

Les ponts-bascules sans pilote peuvent aider à améliorer la précision, à réduire les erreurs humaines, à accélérer le processus et à fournir une surveillance et une transparence en temps réel pour des opérations plus sûres et plus efficaces. Ils utilisent des dispositifs intégrés à l'IA tels que des capteurs, des caméras, des écrans LED et un guidage vocal automatisé pour rationaliser l'ensemble du processus. Lorsque le camion s'approche du point d'entrée, les caméras équipées de la technologie de reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (RAPI) détectent la plaque d'immatriculation du véhicule et vérifient son enregistrement. Si l'immatriculation est valide, le système donne accès à la balance. 

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Les capteurs de pesage en mouvement basés sur l'IdO mesurent alors le poids du camion pendant qu'il se déplace et, si nécessaire, alertent le conducteur pour qu'il s'arrête dans la bonne position pour un pesage précis. Les données de poids sont analysées et comparées à des limites prédéfinies, et si le camion se trouve dans ces limites, le conducteur est dirigé vers la porte de sortie. À la sortie, le système ANPR revérifie le véhicule pour s'assurer qu'il correspond à celui qui est entré, tandis que des caméras dotées d'un système de vision par ordinateur surveillent le processus pour détecter toute irrégularité. Le système alerte les superviseurs et prend les mesures correctives appropriées en cas de problèmes tels que des chargements en surpoids ou des anomalies au niveau du conducteur.

Contrôler la somnolence au volant grâce à l'IA

Une enquête du ministère américain des transports montre que les camions sont le mode de transport de marchandises le plus courant. Les chauffeurs de camion parcourent souvent de longues distances, y compris des trajets de nuit. C'est également le cas dans le secteur de la construction, où les camions sont essentiels pour déplacer des machines et des matériaux lourds entre les sites, parfois sur de grandes distances. Conduire de nuit peut entraîner de la fatigue et un risque accru d'accident. Des études montrent que 21 % des accidents mortels sont causés par la somnolence du conducteur. 

Pour résoudre ce problème, les fabricants de camions utilisent la vision par ordinateur pour surveiller la somnolence du conducteur. Les techniques de vision par ordinateur telles que la reconnaissance faciale, l'estimation de la pose et la détection d'objets peuvent être utilisées pour surveiller le mouvement des yeux, la position de la tête et les expressions faciales du conducteur. Par exemple, si les paupières d'un conducteur se ferment au-delà d'une plage spécifiée, le système peut le détecter et déclencher l'alarme pour prévenir le conducteur. Les systèmes de détection de la somnolence du conducteur sont largement utilisés dans les camions Tata et dans d'autres entreprises automobiles.

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Véhicules de chantier autonomes et IA

Les conditions de travail sur les chantiers de construction peuvent être difficiles, surtout lorsque les températures sont extrêmes. Par exemple, sur les sites d'excavation, les travailleurs sont souvent confrontés à une chaleur intense, qui affecte leur capacité à travailler efficacement et nécessite des pauses fréquentes pour s'hydrater et se reposer. Pour aider à réduire les temps d'arrêt dans ces conditions, les chercheurs développent des véhicules de construction autonomes comme les bulldozers et les grues.

Ces machines autonomes sont équipées de caméras haute résolution et d'une technologie de vision par ordinateur qui analysent le terrain et évaluent des facteurs tels que la pente, le sol mou et les zones irrégulières. Elles utilisent la détection d'objets pour reconnaître les personnes et les équipements, ce qui renforce la sécurité en s'arrêtant automatiquement lorsqu'un obstacle est détecté. Des chercheurs de l'Université des sciences et technologies de Huazhong (HUST), en collaboration avec Shantui, ont récemment mis au point un bulldozer autonome qui peut fonctionner à des températures extrêmes de -10°C.

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Optimisation du carburant dans les machines lourdes

L'optimisation du carburant est vitale pour les entreprises de construction, mais la mise en œuvre de pratiques d'efficacité énergétique peut s'avérer difficile. Avec la fluctuation des prix du carburant et les multiples conducteurs qui utilisent des véhicules de construction, la gestion manuelle de la consommation de carburant devient complexe. Les systèmes de gestion du carburant pilotés par l'IA peuvent être utilisés pour améliorer le processus et réduire la consommation de carburant.

Ces systèmes de gestion du carburant par l'IA sont formés avec de grands ensembles de données pour optimiser l'utilisation du carburant en générant plusieurs options d'itinéraires et en recommandant l'itinéraire le plus économe en carburant. De plus, ils peuvent être intégrés à l'unité de contrôle du moteur (ECU) du véhicule pour fournir des recommandations de changement de vitesse en temps réel. En suivant ces recommandations pilotées par l'IA, les habitudes de conduite des différents conducteurs peuvent être optimisées, ce qui permet d'améliorer le rendement énergétique.

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Avantages et inconvénients de l'IA dans les équipements de construction

Les équipements de construction intégrés à l'IA offrent toute une série d'avantages, de la prise de décision basée sur les données à la surveillance en temps réel. Voici quelques avantages clés :

• Prolongation de la durée de vie des équipements: Une surveillance régulière et un entretien en temps voulu augmentent la longévité des machines.
• Réduction des temps d'arrêt: Les processus automatisés et la maintenance prédictive minimisent les temps d'arrêt des équipements.
• Meilleure prise de décision: Fournit des informations basées sur des données, permettant une gestion plus intelligente des ressources et des opérations.

Cependant, malgré l'adoption croissante de l'IA dans la construction, il y a encore quelques défis à prendre en compte :

• Investissement initial élevé: Bien que l'IA puisse permettre de réaliser des économies à long terme, le coût initial de la mise en œuvre de ces systèmes est important, ce qui peut constituer un obstacle pour les petites entreprises.
• Questions relatives à la protection de la vie privée: L'IA reposant fortement sur les données, il est essentiel d'assurer le stockage sécurisé et la protection de ces informations pour éviter tout accès non autorisé.
• Main d'œuvre qualifiée: L'intégration de l'IA dans l'équipement de construction nécessite une formation spécialisée, et enseigner aux travailleurs comment utiliser ces technologies peut représenter un défi de taille, surtout avec des horaires exigeants.

L'impact des véhicules de chantier pilotés par l'IA

The construction industry is rapidly embracing AI, with companies like Caterpillar and Daimler leading the way in developing self-driving trucks. In 2019, Daimler introduced a working prototype of their autonomous truck, which is expected to hit the market by 2027. Caterpillar’s autonomous haul truck, the 797F, is already making mining operations more efficient. Major companies like BHP Group, Rio Tinto, and Barrick Gold are using the 797F around the clock, reporting zero workplace injuries. Similarly, TuSimple, a Chinese autonomous trucking company, claims that its trucks are 11% more fuel-efficient than those driven manually. In June 2023, TuSimple successfully completed a 39-mile driverless run on an open public road in China.

Alors que les camions autonomes continuent d'avoir un impact positif sur l'industrie de la construction, le marché devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 10 %. Grâce aux équipements de construction pilotés par l'IA qui améliorent la sécurité et le rendement énergétique, les entreprises s'orientent vers des environnements de travail plus sûrs et plus durables.

Le chemin à parcourir pour l'IA dans les véhicules de chantier

L'IA change la donne dans le secteur de la construction et rend les machines lourdes plus intelligentes, plus sûres et plus efficaces. Des véhicules autopilotés aux systèmes d'IA qui optimisent la consommation de carburant et surveillent les chantiers en temps réel, ces technologies permettent de réduire les erreurs et d'économiser de l'argent. Bien qu'il y ait des défis à relever, comme le coût de la mise en œuvre de l'IA et de la formation des travailleurs, les avantages sont considérables. L'IA étant le moteur de l'innovation, l'avenir de la construction s'annonce plus productif, plus durable et plus innovant que jamais. 

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