AI로 건설업 혁신: 효율성과 생산성을 위해 일정, 리소스 할당, 안전 조치를 최적화합니다.
AI는 안전 강화, 더 스마트한 일정 관리, 향상된 품질 관리로 건설업계를 변화시키고 있습니다. 이러한 발전이 어떻게 건설 산업의 더 안전하고 효율적인 미래를 보장하는지 살펴보세요.
AI는 프로젝트 일정, 리소스 할당 및 작업 관리를 최적화하여 효율성과 생산성을 획기적으로 향상시킴으로써 건설업계를 변화시키고 있습니다. 안전, 의사 결정 및 품질 관리를 향상시키는 데 있어 중요한 역할을 하는 AI는 현대 건설 관행에서 없어서는 안 될 필수 요소가 되고 있습니다.
도입의 어려움에도 불구하고 2022년 25억 달러 이상의 가치를 지닌 AI 건설 시장은 2032년까지 151억 달러로 치솟을 것으로 예상됩니다. 이러한 급증은 일정과 비용을 절감하는 AI의 능력에 힘입어 전 세계 업계 관계자들에게 더 스마트하고 안전하며 효율적인 미래를 약속합니다.
유엔 국제노동기구에 따르면 건설업은 농업에 이어 두 번째로 위험한 분야입니다.
2022년 미국 건설 업계에서는 1,069명의 전문가가 작업 중 사망하여 전년 대비 83명의 사망자가 증가했습니다. 미국의 건설업 사망률은 10년 넘게 근로자 10만 명당 10명 안팎을 유지해왔으며, 이는 고위험 산업에서 안전 조치를 개선해야 할 필요성을 강조합니다.
건설 산업에 AI를 통합하면 건설 현장의 안전 조치가 크게 향상됩니다. 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다:
- 실시간 모니터링 은 건설 활동을 지속적으로 감시하여 노출된 전기 배선, 안전하지 않은 비계 또는 부적절한 안전 장벽과 같은 잠재적 위험을 즉시 감지할 수 있도록 합니다. 센서나 카메라를 이용한 지속적인 감시를 통해 위험한 상황을 파악하고 심각한 사고로 확대되기 전에 신속하게 대처할 수 있습니다.
- 위험 감지 기능은 고급 알고리즘과 데이터 분석 기술을 통해 구조적 약점, 불안정한 표면 또는 부적절한 장비 사용과 같은 위험을 신속하게 감지할 수 있습니다. 이를 통해 즉각적으로 문제를 해결하여 작업자의 안전을 유지하고 사고를 예방할 수 있습니다.
- 규정 준수는 안전 프로토콜이 준수되고 있는지 지속적으로 평가하여 안전 규정을 엄격하게 준수하도록 강제합니다. 이를 통해 사고의 위험을 줄일 뿐만 아니라 모든 직원에게 보다 안전한 근무 환경을 보장합니다.
건설 업계에서는 촉박한 프로젝트 마감일, 역동적인 작업 환경, 여러 팀과 리소스를 효율적으로 조율해야 하는 일이 일상적입니다. 건설업의 빠른 속도를 고려할 때 정보에 입각한 신속하고 정확한 의사 결정 능력이 무엇보다 중요합니다.
건설 프로젝트의 계획과 실행 방식을 혁신하는 데이터 기반 의사 결정이 바로 여기에서 시작됩니다. 업계에서는 첨단 AI 기술을 활용하여 대량의 건설 데이터를 전례 없는 속도와 정밀도로 분석할 수 있습니다. 다음과 같은 AI 모델 Ultralytics YOLOv8 과 같은 AI 모델은 물체 감지, 세분화 및 물체 추적에 도움을 주고 컴퓨터 비전을 통해 건설 업계 내 워크플로우의 변화와 개선을 주도하며 업계에 혁신을 불러일으키고 있습니다.
주요 혜택은 다음과 같습니다:
품질 관리는 모든 건설 프로젝트에서 중요한 요소이며, AI는 높은 건설 표준을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. AI는 첨단 기술을 활용하여 건설 프로세스의 각 단계가 엄격한 품질 벤치마크를 충족하도록 보장합니다.
이는 최종 구조물의 무결성을 보장할 뿐만 아니라 프로젝트의 전반적인 안전과 내구성을 향상시킵니다.
다음은 AI가 건설 품질 관리에 기여하는 몇 가지 구체적인 방법입니다:
12조 달러 규모의 건축, 엔지니어링 및 건설(AEC) 분야는 그 규모에도 불구하고 전통적으로 디지털 기술과 혁신적인 관행을 채택하는 데 뒤처져 왔습니다. 전 세계에서 가장 큰 규모를 자랑하는 이 산업은 현대화 및 기술 발전 측면에서 이제야 다른 분야를 따라잡기 시작했습니다.
맥킨지는 AEC에 초점을 맞춘 기술 부문이 발전하고 있지만 아직 물류, 제조, 농업 등 다른 기존 소프트웨어 부문에서 볼 수 있는 규모와 정교함에는 미치지 못한다고 보고합니다. 실제로 AEC 고객은 제조, 건축, 물류 등 다른 분야에 비해 IT에 대한 지출이 적습니다. 이러한 낮은 투자는 AEC 기술 기업이 효율적으로 성장하는 데 있어 직면하는 어려움에 기여합니다. 또한 이 산업은 규모에 비해 스케일업과 유니콘 기업의 수가 적습니다.
이러한 IT 예산 배분 감소는 시장 세분화 및 고착화된 아날로그 관행과 맞물려 발전을 저해합니다. 평균적으로 AEC 기업은 전체 매출의 1~2%만 IT에 할당하는데, 이는 다른 산업의 일반적인 3~5%보다 훨씬 적은 수치입니다.
투자 및 운영과 관련된 막대한 비용은 건설 시장에서 AI가 성장하는 데 큰 장벽이 되고 있습니다. 건설 프로젝트에 AI 기술을 구현하려면 AI 시스템, 필요한 하드웨어 및 소프트웨어, 전문 지식을 확보하는 데 상당한 재정적 지출이 필요합니다.
또한 숙련된 인력 채용, 정기적인 업데이트, 인프라 요구 사항 충족 등 운영 및 유지보수 비용도 상당할 수 있습니다. 글로벌 마켓 인사이트에서 강조한 바와 같이 이러한 높은 비용으로 인해 중소 규모의 건설 회사는 AI 솔루션을 도입하기 어렵습니다. 그럼에도 불구하고 건설 업계가 이러한 격차를 해소하고 더 큰 효율성과 혁신을 달성하기 위해서는 건설업에서 AI를 사용하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.
건설 현장에서 로봇이 인간 작업자를 대체하여 인명 부상이나 사망 위험을 완화하는 시나리오를 상상해 보세요.
건설 산업이 AI가 주도하는 디지털 시대로 나아감에 따라 로봇 공학은 건설 현장에서 미래 비전을 실현하고 있습니다. AI가 의사 결정과 품질 관리를 향상시키는 동안 로봇 공학은 이러한 발전의 가시적인 구현을 제공합니다.
컴퓨터 과학과 기계 및 전기 공학을 통합하는 공학 분야인 로봇 공학은 최근 몇 년 동안 건설 분야로 그 영역을 넓혀가고 있습니다. 로봇은 수십 년 전부터 존재해 왔지만, 코로나19 팬데믹 이후 높아진 관심과 채택으로 인해 최근 들어 그 인기가 크게 상승했습니다. 그 결과 수많은 새로운 가능성이 열렸습니다.
로봇은 굴착, 운송, 짐 들어올리기, 콘크리트 작업, 철거 등의 작업을 위해 중장비와 차량을 자동화할 수 있습니다. 또한 첨단 건설 공법에서는 폐기물 관리, 작업 자동화 및 산업화 건설에 로봇 공학을 활용하고 있습니다.
글로벌 건설 로봇의 시장 규모는 2023년 4억 4,250만 달러였으며 2030년에는 12억 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.
이러한 변화를 주도하는 건설 로봇은 크게 세 가지 범주에 속합니다:
- 고정 로봇. 이러한 로봇은 갠트리 로봇, 로봇 팔 및 케이블 로봇과 같은 유형을 포함하여 본체를 움직이지 않고 작동합니다.
- 이동식 로봇. 바퀴 달린 로봇, 보행 로봇, 비행 로봇, 수영 로봇 등 다양한 유형으로 건설 효율성을 높이고 고르지 않은 지형을 탐색할 수 있습니다.
- 스웜 로봇. 여러 대의 소형 로봇이 충돌을 피하기 위해 계획된 경로를 따라 자율적으로 디자인을 구축하기 위해 협업합니다.
AI는 프로젝트 일정, 리소스 할당, 작업 관리를 최적화하여 효율성과 생산성을 크게 향상시킴으로써 건설 산업의 판도를 바꾸고 있습니다. 안전, 의사 결정 및 품질 관리를 향상시키는 데 있어 AI의 역할은 점점 더 중요해지고 있습니다.
어려운 과제에도 불구하고 로봇 공학 및 BIM 기술의 발전과 함께 AI의 통합은 건설의 더 스마트하고 안전하며 효율적인 미래를 약속합니다.
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