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地理空间和4IR技术推动了未来的道路

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在早期,建筑公司主要使用纸张来规划和设计建筑活动;从纸质计划到纸质规范书,再到纸质项目进度表、信息请求、详细的项目报告、提交和更多的施工活动都是由2D数据驱动的。使用Excel的承包商被认为是项目现场或公司办公室的高级人员。今天,有各种各样的例子说明技术如何在项目生命周期的每个阶段改变建筑行业。

与道路、高速公路等水平施工相比,垂直施工采用的技术较多。这主要归功于设计师和建筑承包商在建筑/垂直结构上所看到的效益和项目成果。

让我们进一步看看技术是如何改变水平建筑景观的。

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影响道路建设景观变化的因素

通过应用程序和设备将任何道路/高速公路工地连接起来,帮助承包商进行沟通、互动,并更快地做出决策。目前,有一整套的集成技术解决方案可用于项目现场的数字化。例如,一个移动设备或平板电脑可以用于一个膨胀的高速公路项目,以控制和监测现场活动。

一系列活动,如与利益相关者的沟通,通过无人机/无人机飞行或执行现场监控,在云中获取项目图纸,或从远程位置比较工作现场的计划和实际工作进度,都可以使用平板电脑完成。

随着任何数字或地理空间技术的价格持续下降,承包商越来越容易获得平台/解决方案,从而显著提高工作现场的生产率。这最终将吸引承包商在现场进一步采用技术,同时与其他有竞争力的行业保持同步,以适应数字技术的进步。

交通运输领域的领先技术和新兴技术的结合

地理空间媒体与通信geoobim市场在AEC行业报告,估计2021年全球交通基础设施的前冠状病毒市场规模为1.3万亿美元。然而,考虑到全球各国政府透露的交通项目资金,以及供需缺口对建筑生产率的重大打击,目前预计这一市场潜力将会下降。

虽然最初在2020年上半年遭受损失的项目主要在西方获得了势头,但另一方面,整个行业仍在努力争取达到covid - 19前的生产力水平。

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公路和高速公路部门的趋势

一些表明市场潜力上升的重要参数可以与增加的数字协作联系起来,同时转向无纸项目、通过物联网和高级分析的智能资产管理、下一代5D/6D/7D BIM建模,以及精密测量和地理定位工具的增加使用。

数字双胞胎,移动解决方案,3D BIM,先进制造和数字制造技术等发明和创新如预制,以及普通数据环境的协作工具,开始通过规模经济从根本上显着地影响施工供应链。这些技术和解决方案进一步铺平了采用更多中断技术的方式,同时实时提高生产力和成本效率。

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关键技术发挥作用

现代GNSS机器控制系统设想了智能机器的能力,训练其收集数据,并将数据传输给控制中心,以作出快速反应。然而,这些机器目前主要由用户监督(在许多项目中),这可以在以后被预见为完全自动化系统的未来过程(全球)。例如,天宝GCS900用于挖掘机、平地机、夯实机、推土机和铲运机,是一种先进的土方移动等级控制系统。它采用全站仪和激光技术实时精确定位刀片或铲斗,大大减少了材料过载,大大提高了承包商的效率和盈利能力。

激光扫描的诸多好处之一是可持续性。利用激光扫描数据和BIM数据管理工具,可以绘制三维模型。这个3D模型捕获了建造资产的组件,如预制板、钢筋、承重结构和桁架。合适的可重复使用材料可以由训练有素的专业人员评估,这将降低成本,增加绿色足迹。这样的3D模型还可以用于开发一个数字孪生,它包含了建筑数据,包括关于材料、组件的信息,以及现场位置。

此外,数字孪生模型增强了项目生命周期中所有涉众之间更好的协作。在马来西亚的一个全长1060公里的高速公路项目中,潘婆罗洲高速公路从双车道升级为四车道,使用数字和地理空间解决方案节省了3850万美元的成本。项目合作伙伴使用BIM、GIS、激光扫描和无人机来创建整个区域的数字孪生。承包商能够提供维修管理系统、道路信息系统、桥梁管理系统和路面管理系统的实时仪表盘,以高效地实施该项目。

从pan - borneo高速公路的Miri一侧鸟瞰巴昆立交

礼貌:照片Pan-Borneo-Highway官方网站

由于公路和高速公路项目的地理规模大,并且为完成任务的每个部分收集的数据层形成了一个巨大的数据池。另外,建筑公司会以每日进度报告、材料库存报告、机械日志、熟练/非熟练船员报告、执行和完成的工作类型、潜在的延迟和安全观察等形式加载数据存储库。

拥有如此庞大的结构化和非结构化数据存储库的建筑公司,倾向于采用大数据作为一种解决方案,这是一种实时的、基于云的分析工具,通过分析来挖掘数据,使利益相关者能够轻松获取准确的见解。在构建阶段,大数据的使用可以归因于项目现场使用基于GNSS的机器输入的传感器。

接收到的输入,如机器的活动和空闲时间,可以进行分析,以评估未来购买/租赁设备的最佳组合,同时也可以测量燃料使用情况。这使承包商能够更好地掌握物流、机器/设备的健康状况和备件的供应情况,从而减少机器/设备的停机时间。即使在运营和管理的后期,为了资产的顺利运行而收集的数据池也需要预测分析。

因此,大数据可以帮助相关部门在维修和维护工作中做出明智的决定。在运维阶段,新圣安东尼瀑布大桥(明尼阿波利斯)是在民用基础设施项目中使用大数据的一个很好的例子。大桥上配备了300多个传感器,可以测量天气状况、水平和垂直运动、腐蚀影响和交通状况。这些传感器每天都会产生大量数据,这些数据会被进一步处理和分析,以提取有用的见解。

圣安东尼瀑布大桥

礼貌:照片明尼苏达州运输部

机器人,数字双胞胎,物联网传感器,认知机器学习,过程自动化和AI等技术在其他行业方面具有巨大潜力,并且可以在大型运输业中靠近类似的增强效果。项目利益相关者正在将每个生命周期阶段的技术采用从可行性到O&M.

这一点可以从全球公路项目中越来越多地采用GEOBIM技术中看出来,同时实现了成本、材料和时间方面的高投资回报。

这些现有和未来的数字技术(BIM、AI、大数据、区块链、云)以及地理空间技术(激光雷达、GNSS)是为未来基础设施项目准备道路的催化剂。