Le potentiel et les possibilités de l'IA pour le hors site
Jennifer Castenson est rédactrice pour Forbes.com.
L'IA est omniprésente. De nombreux secteurs ont intégré l'IA dans leurs activités habituelles, avec de nouvelles structures organisationnelles et de nouvelles dépendances afin d'être plus efficaces et d'automatiser les tâches répétitives.
La construction hors site ne sera pas à l'abri de l'omniprésence de l'IA. La technologie offre des avantages uniques au processus de construction hors site.
Gestion du changement
Brent McPhail est un spécialiste du hors site et le fondateur de Brave Structures. Il a transposé des années d'expérience dans la fabrication automobile à la fabrication de logements.
Alors que la fabrication automatisée est capable de mettre en place une usine, de fabriquer un million de camions, puis de démanteler l'usine sur la base d'un ensemble de variables statiques, les projets de logement sont tous uniques, ce qui pose des problèmes de normalisation des processus et de réalisation d'économies d'échelle.
"Quel volume de construction de maisons en usine devrions-nous atteindre pour utiliser des robots en tant que spécialistes ? "Il n'est pas possible d'avoir des robots spécialement conçus pour construire une charpente. La construction de la charpente n'est pas un grand défi, c'est la mise en place de la MEP qui l'est. Si vous demandez à un robot de construire le cadre, puis de continuer à le gainer, de mettre en place le MEP, vous obtiendrez alors le retour sur investissement. C'est sur la valeur ajoutée que l'impact est le plus important".
Les défis à relever dans le domaine du logement sont donc différents de ceux de la construction automobile, et c'est là que l'IA peut s'avérer bénéfique pour le hors site. L'IA peut aider à observer et à apprendre des modèles pour, en fin de compte, atteindre un niveau plus élevé de contrôle, d'efficacité et de production.
"Par exemple, l'IA peut suivre les déplacements des personnes dans l'installation et créer une carte thermique des activités auxquelles elles consacrent du temps", a-t-il déclaré. "En suivant le temps et l'espace où les gens se trouvent dans différentes zones, l'IA pourrait nous informer qu'un travailleur doit rester à son poste au lieu de faire des allers-retours, ce qui permettrait d'améliorer l'efficacité du processus."
Rendu conceptuel du village du concours Gateway Decathlon développé à l'aide d'un logiciel de conception générative avec Bobby Vance.
Alléger le travail
La construction hors site peut être plus complexe que la construction conventionnelle, ce qui nécessite des solutions plus avancées que les machines traditionnelles à fonction unique comme l'équipement CNC, a ajouté M. McPhail. Dans ce contexte, l'IA peut optimiser les processus de configuration et de changement pour les systèmes robotiques.
Grâce à l'apprentissage et à la programmation adaptatifs, l'IA aide les robots à tirer des enseignements des tâches précédentes et à appliquer ces connaissances à de nouvelles tâches similaires. Par exemple, si un robot a appris à fixer des vis, l'IA peut l'aider à généraliser cette tâche aux clous, aux rivets ou même au soudage, en fonction des matériaux et des exigences du projet en cours.
L'IA peut gérer et optimiser le processus de changement d'outils, en sélectionnant les outils appropriés en fonction de la tâche et du matériau spécifiques, afin de toujours utiliser l'outil le plus efficace pour le travail. De plus, l'IA peut prédire la séquence optimale des tâches pour un projet de construction donné, afin que le travail soit effectué dans l'ordre le plus efficace.
Sans outils d'IA, il est possible de prendre des raccourcis en effectuant des travaux sur site parallèlement à des travaux hors site.
"Le problème, c'est qu'on ne sait pas comment produire les pièces pour que l'assemblage soit optimal sur le site", a déclaré Bobby Vance, responsable du concours Gateway Decathlon, un concours international qui vise à utiliser des méthodologies hors site pour réaliser plus de choses avec des logements. "L'IA peut optimiser la façon dont les pièces sont fabriquées et livrées. En cas de retard, elle peut déterminer ce qui doit être ajusté pour que les choses se déroulent sans heurts. Le calendrier est très important, car en cas de surabondance ou d'accalmie, de nombreux constructeurs cessent leurs activités parce qu'ils ne peuvent pas supporter l'investissement en équipement."
En automatisant une grande partie de la programmation et de la configuration requises pour les systèmes robotiques, l'IA réduit la charge de travail des techniciens et accélère le déploiement des robots sur de nouveaux projets. Cela permet de réduire le coût global de l'utilisation de la robotique dans la construction hors site et d'améliorer le retour sur investissement.
Conception à valeur ajoutée
La conception générative peut instantanément créer de multiples options de conception basées sur certains critères, et aider les architectes à comprendre les possibilités d'un terrain particulier avec ses conditions météorologiques spécifiques, a déclaré Joseph Burak, fondateur et stratège en chef de TRANSiT Strategy & Analytic. Les paramètres de conception peuvent également prendre en compte les frais généraux, la logistique du transport, l'équipement et la quantité de main-d'œuvre nécessaire sur le site.
En utilisant un outil d'IA pour examiner les spécifications de conception, vous pouvez effectuer un million de simulations pour prévoir les intrants, le coût, les matériaux et la main-d'œuvre, explique-t-il. L'IA peut additionner les éléments, les clous, puis examiner l'élément de conception et vous dire comment modifier la structure pour économiser "x" pour cent de dollars, le tout en quelques minutes.
De plus, l'IA peut établir des spécifications de conception, des devis et des estimations en quelques minutes, réduisant ainsi les heures ou les jours de travail des professionnels.
"Idéalement, vous pouvez affiner les options en lui donnant plus de logique et plus de paramètres pour en faire un outil de conception interactif", explique M. Vance. "Il y a tant de décisions à coordonner derrière le mur, mais ce que je vois, c'est le mur et la seule chose qui m'intéresse, c'est l'aspect du mur. Pourtant, je dois prendre rapidement, en temps réel, des décisions esthétiques qui ont un impact sur la structure et les systèmes.
L'IA peut synthétiser automatiquement ce processus pour déterminer si un élément est en dehors de la plage de tolérance et fournir un nouvel ensemble de paramètres à prendre en compte. En outre, l'IA peut rapidement examiner toutes les données qui sous-tendent la sélection des matériaux, ce qui peut prendre beaucoup de temps à un concepteur.
"Il peut aider à trouver des matériaux en fonction de leur coût et de leur disponibilité", a-t-il déclaré, en insistant sur l'analyse des coûts. "Vous ne pouvez pas négliger les coûts. L'IA peut examiner le coût en temps réel de la disponibilité. Elle peut examiner les différents paramètres de commande d'un produit en gros pour voir s'il est possible de bénéficier d'une remise."
L'IA peut aider à identifier les contraintes de fabrication au moment de la conception afin d'informer les architectes et les ingénieurs sur la manière de faire des choix différents pour avoir l'impact le plus faible sur la fabrication, a déclaré M. McPhail, en utilisant la terminologie "Design for Manufacture and Assembly - Refine for Automation" (conception pour la fabrication et l'assemblage - raffinement pour l'automatisation).
Efficacité de la fabrication
Dans le contexte actuel de pénurie de main-d'œuvre, les outils alimentés par l'IA peuvent stimuler la productivité en fournissant aux travailleurs des conseils en temps réel, des instructions en réalité augmentée et des contrôles de qualité automatisés. L'IA peut également identifier les lacunes en matière de compétences et recommander des programmes de formation ciblés, ce qui permet d'améliorer les compétences de la main-d'œuvre de manière plus efficace.
M. McPhail explique que chaque projet de construction hors site est un flocon de neige, ce qui rend difficile l'utilisation de mesures de fabrication traditionnelles telles que l'efficacité globale de l'équipement et l'efficacité globale de la main-d'œuvre.
"L'IA peut surmonter ces défis en analysant des données de fabrication complexes, notamment les performances des machines, l'efficacité de la main-d'œuvre et les variables spécifiques au projet, et en les organisant pour en tirer des informations utiles", a-t-il déclaré. "Les systèmes pilotés par l'IA peuvent s'ajuster dynamiquement en fonction du contexte spécifique de chaque projet, en détectant les goulets d'étranglement au niveau des machines et de la main-d'œuvre avec une plus grande précision."
Les processus de préfabrication et d'assemblage nécessitent une séquence spécifique d'opérations de fabrication avec l'équipement et l'espace de l'usine, de sorte que l'IA peut être utilisée pour trouver le processus le plus efficace pour la construction, a déclaré M. Burak. De plus, l'IA définira le processus d'assemblage sur site, en identifiant l'utilisation la plus efficace des outils sur ce site.
"Du côté de la gestion de projet, l'IA peut trouver le chemin le plus efficace, minimiser les retards du projet en créant plusieurs calendriers pour la même construction afin de trouver la simulation et le modèle qui conviennent le mieux à cette construction particulière", a-t-il déclaré. "La plupart des entrepreneurs ont un système et adoptent l'état d'esprit suivant : si ce n'est pas cassé, ne le réparez pas, mais l'IA les aidera à trouver un chemin critique plus efficace qui peut se traduire par des économies de temps ou d'argent.
L'IA améliore également le processus en termes de temps et d'efficacité des ressources. Selon M. McPhail, les systèmes pilotés par l'IA peuvent analyser les programmes de production et les tâches par lots afin de maximiser l'utilisation des matériaux, par exemple en conservant les pièces coupées pour les utiliser ultérieurement dans d'autres parties du projet.
"Les fonctions d'anticipation permettent à l'IA d'anticiper les besoins futurs en matériaux et d'optimiser les schémas de coupe en temps réel, garantissant ainsi une utilisation aussi efficace que possible des matériaux", a-t-il déclaré. "Les algorithmes d'optimisation de la découpe peuvent déterminer la meilleure façon de découper les matériaux pour minimiser les déchets, en s'adaptant automatiquement aux changements de conception ou à la disponibilité des matériaux. Cette approche permet non seulement de réduire les déchets de matériaux, mais aussi de diminuer les coûts et d'améliorer la durabilité globale du processus de construction."
Contrôle de la qualité
L'œil humain est assez étonnant, mais avec l'aide de l'IA, le contrôle de la qualité peut être amélioré pour détecter ce que l'œil humain ne peut pas détecter.
Les systèmes de vision alimentés par l'IA, équipés de technologies de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique, peuvent automatiser le processus de contrôle de la qualité à l'aide de caméras et de capteurs à haute résolution pour surveiller et inspecter en continu les composants au fur et à mesure de leur production. Cela améliore la précision et la fiabilité du contrôle de la qualité et accélère également le processus d'inspection.
La construction hors site fait appel à un large éventail de matériaux, chacun ayant des propriétés et des exigences de contrôle de la qualité différentes. Garantir une qualité constante pour ces divers matériaux est plus difficile que dans la construction automobile, où les matériaux sont plus standardisés, a déclaré M. McPhail.
Conformité réglementaire complexe
L'œil humain est assez étonnant, mais avec l'aide de l'IA, le contrôle de la qualité peut être amélioré pour détecter ce que l'œil humain ne peut pas détecter.
Les systèmes de vision alimentés par l'IA, équipés de technologies de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique, peuvent automatiser le processus de contrôle de la qualité à l'aide de caméras et de capteurs à haute résolution pour surveiller et inspecter en continu les composants au fur et à mesure de leur production. Cela améliore la précision et la fiabilité du contrôle de la qualité et accélère également le processus d'inspection.
La construction hors site fait appel à un large éventail de matériaux, chacun ayant des propriétés et des exigences de contrôle de la qualité différentes. Garantir une qualité constante pour ces divers matériaux est plus difficile que dans la construction automobile, où les matériaux sont plus standardisés, a déclaré M. McPhail.
Défis en matière de logistique et de transport
Le transport de grands composants modulaires de l'usine de fabrication au site de construction implique des défis logistiques importants, notamment la planification des itinéraires, les approbations réglementaires et le risque de dommages pendant le transport.
"Avec le hors site, vous construisez quelque chose quelque part et il doit être acheminé ailleurs", a déclaré M. Vance. "Si vous prévoyez qu'il y aura autant de pièces, comment les emballer efficacement sur un navire de transport en tenant compte de la logistique, de la taille et du poids, et comment ces informations peuvent-elles être prises en compte dans les paramètres de conception ?
L'IA peut optimiser la logistique en analysant les itinéraires de transport, en prévoyant les obstacles potentiels et en planifiant les voies de livraison les plus sûres et les plus efficaces. L'IA peut également surveiller les conditions météorologiques et ajuster les plans de transport en temps réel pour atténuer les risques et faire en sorte que les composants arrivent intacts et dans les délais.
Limites de l'IA dans le hors site
Tout nouveau concept comporte des risques et des limites.
Tyler Pullen, conseiller technique principal chez Terner Housing Innovation Labs, souligne que le secteur de la construction s'est appuyé sur des processus axés sur les relations et sur des flux d'informations et des prises de décision structurellement fragmentés, qui offrent peu de possibilités d'amélioration continue au niveau individuel, organisationnel ou sectoriel.
"En bref, il s'agit d'un problème humain et systémique", explique-t-il. "Cela ne signifie pas que l'IA et les outils similaires n'ont aucune chance de jouer un rôle, mais simplement que la voie vers un impact à grande échelle est entravée par un grand nombre des mêmes problèmes qui ont convergé vers nos deux crises du logement et du climat."
Certaines entreprises s'affranchissent de ces caractérisations. Par exemple, BuildCheck.AI peut automatiser les contrôles de conformité lors de l'examen des plans pour les juridictions locales et démarre des projets pilotes en Californie. En outre, Symbium utilise des outils proches de l'IA, tels que de grands modèles de langage, pour interpréter les contraintes tangibles qui seraient autrement intégrées dans des centaines et des centaines de pages de textes de zonage et de code de la construction.
"Les applications de ce type sont intéressantes dans la mesure où elles pourraient mieux interpréter que nous les codes locaux et les mesures de conformité, avec de nombreuses mises en garde et des risques connexes, et relever un défi souvent sous-estimé, à savoir le manque de personnel et la surcharge de travail des services locaux de planification et de construction à l'échelle nationale", a déclaré M. Pullen.
Les outils d'écriture IA comme ChatGPT peuvent également rationaliser la charge de travail de documentation d'un projet, comme la rédaction des documents de portée et des contrats connexes entre les sous-traitants, les propositions de financement et les rapports administratifs de mesures telles que les heures de travail et l'utilisation de l'équipement pour informer et réviser les calendriers de réduction des effectifs.
"L'utilité de l'IA sera probablement limitée par les mêmes goulets d'étranglement qui sont à l'origine de ces problèmes, mais la capacité des outils d'IA à gérer, à donner un sens et à rendre opérationnelles des informations complexes et orthogonales pourrait néanmoins trouver sa place dans un secteur où c'est pratiquement tout ce que nous faisons, tout le temps", a déclaré M. Pullen.
L'IA est-elle faite pour vous ?
Pour déterminer si l'exploitation de ces caractéristiques de l'IA vous convient, il convient de mettre en place un processus approfondi avec de multiples parties prenantes. Burak recommande de commencer par une analyse de la chaîne de valeur par un tiers, avec un audit du processus de fabrication, afin de comprendre les intrants de toutes les étapes opérationnelles.
"Cela vous permettra de comprendre quelles sont les pièces les plus précieuses à transférer à l'IA", a-t-il déclaré. "Vous pouvez comprendre combien de temps est consacré à chaque composant et le coût de chaque unité, puis identifier la manière dont l'IA est mise en œuvre dans chaque pièce pour gagner du temps.
Le processus permettra également de découvrir d'autres options que l'IA.
"On a l'impression qu'il existe un outil d'IA qui peut tout gérer, mais ce n'est pas le cas", a déclaré M. Burak. "Il s'agit d'identifier les domaines dans lesquels l'IA apporte une valeur ajoutée dans le cadre de votre processus propriétaire."
Il conseille de vérifier les points suivants :
- Quels sont les défis en matière de propriété intellectuelle ?
- Est-il construit pour votre entreprise ?
- Vous abonnerez-vous à un plug-in pour exécuter 10 000 scénarios ?
- Qui en est le propriétaire ?
- Combien payez-vous pour cela ?
- De quels accords de confidentialité aurez-vous besoin pour protéger la propriété intellectuelle ?
"Il est important de déterminer où l'IA a le plus de sens dans un processus propriétaire, en tenant compte des questions de rentabilité et de propriété intellectuelle", a déclaré M. Burak.
L'avenir de l'IA dans le hors site
L'avenir dépend de notre volonté d'adopter et de nous adapter.
"À l'heure actuelle, l'industrie hors site tente d'imiter ce que fait l'industrie actuelle", a déclaré M. Vance. "Il échoue par nature à cause de l'économie locale, mais cela tuerait une usine qui approvisionnerait plus qu'une seule région. Nous pouvons mieux nous approvisionner au sein d'un écosystème où nous pouvons avoir accès à différents projets, un système de partage, pour maintenir un équilibre. Il faut une plateforme universelle.
Il existe de nombreux niveaux d'automatisation dans l'industrie, qu'il convient de comprendre et d'adopter pour un avenir plus productif.
"Il y a une personne en tant qu'outil et un outil en tant qu'outil", a-t-il déclaré. "Au fur et à mesure que j'ajoute des outils à mon processus, quels sont les éléments qui s'adaptent ? Est-ce qu'une personne serait supprimée ou aurait un rôle moins important ? Nous avons besoin d'une traduction plus poussée dans un modèle. Nous n'en sommes pas encore là, mais il serait utile d'en avoir l'ambition.
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