Не так давно вышло новое исследование международной консалтинговой компании McKinsey & Co. В его проведении приняло участие порядка двух с половиной тысяч фирм, занимающихся разработками строительных технологий, задействованных в различных этапах строительства и эксплуатации. Наружные инженерные сети канализации и водоснабжения в различных их вариациях также относятся к данной сфере.
В рамках данного проекта был произведен анализ того, как по факту внедряются современные технические решения компаниями, которые специализируются на опытно конструкторской работе, планировке и непосредственном строительстве.
В основе исследования, получившего название «Использование возможностей в современной экосистеме строительных технологий», были использованы только проверенные факты, достоверность которых не вызывает сомнений и может быть подтверждена документально. Основной задачей приведенного исследования является анализ ключевых тенденций развития современных технологий в строительной отрасли. В частности, здесь показывается, каким образом участвовавшие в работе над аналитикой компании реализовывают свои технические решения для непосредственного применения строительными организациями.
В рамках исследования было сделано немало интересных открытий. Одним из них стали так называемые созвездия взаимосвязанных решений. Эти точки, полученные на графике исследования обозначают собой области, в которых применение современных технических решений и где влияние от их применения стремительно увеличивается с течением времени. Однако, было отмечено также и то, что далеко не все компании применяют в своей работе технологии, работающие за счет объединения между собой информационных массивов из разных созвездий.
Наиболее часто используемые технологии, которые оказались по итогам анализа в лидерах – это современная 3D-печать, робототехнические технологии, цифровые двойники, применение нейросетевой аналитики, оптимизационные механизмы рынка и поставок.
В докладе, приведенном в качестве результата проведенной исследовательской работы, отмечается, что первые три технологических созвездия обладают сильной тенденцией к преобразованию своей отрасли, а четвертое, которым по итогу стало «оптимизация цепочки поставок и рынков» среди основных своих характеристик имеет интенсивный рост за счет выхода большого количества новых игроков в данной сфере.
Ведущий среди пяти авторов исследования Хосе Луис Бланко, являющийся партнером отделения McKinsey в Филадельфии.
«Если взять точку, обозначенную как LL (правый нижний угол), то можно заметить, что она относится к категории машинного обучения и искусственного интеллекта (синий цвет). Данная технология находится на стадии развития и использует массивы данных, полученных у молодых компаний. На основании размера точки можно сделать вывод, что количество организаций, предлагающих свои продукты в данной сфере среди всех участников исследования менее 25 наименований.»
Таким образом, каждая точка на приведенном графике обозначает вариант применения современных технологий, а ее размер отражает собой количество ИТ компаний, предлагающих свои услуги в сфере наружных инженерных сетей канализации и водоснабжения, а также других строительных направлений. Расположение точки на графике, в свою очередь, показывает средний возраст организаций, задействованных в производстве технических решений и объем инвестиций извне.
Пакет новейших инструментов
Представленное исследование в том числе отображает собой и то, что рассмотренная в качестве примера точка представляет из себя то, что имеет шанс превратиться в набор новых вариантов применения. Под подобной формулировкой следует понимать то, что в данную категорию входят те инструменты, которые начинают все активней использоваться строительными компания для повышения качества выполнения своих задач.
В представленном докладе рассматриваемая категория «машинное обучение и ИИ» приводится также в качестве одного из наиболее ярких примеров одной из немногих технологий, имеющих статус важнейших в современной индустрии, которые постепенно объединяются с многочисленными вариантами использования, включая указанные ранее первые четыре созвездия.
Среди всего прочего, в своем анализе авторы исследования прогнозируют привлечение большего числа крупных инвесторов к технологическим компаниям, услуги которых наиболее интенсивно сосредоточены в этой области. Обуславливается это обширным числом возможных вариантов применения полученных технических достижений, в том числе и вне рамок строительной индустрии.
Несмотря на то, что данная технология находится в высоком спросе, она еще не попала в так называемую зону активного привлечения талантов в виду малого количества операций. Однако, в противовес этому можно отметить, что 85% участвовавших в проведении исследования организаций, деятельность которых сосредоточена в сфере искусственного интеллекта, нейросетей и машинного обучения, были основаны в течении последних пяти лет, что наглядно показывает рост популярности.
Как предупреждают авторы рассматриваемого доклада, в ближайшем будущем распространение технологий искусственного интеллекта в сфере строительства и проектной деятельности будет достаточно низким, так как лишь крупнейшие компании на данный момент имеют в своем распоряжении достаточный потенциал и объем ресурсов, необходимый для успешной реализации техпроцессов с задействованием новых разработок и их применения в практической сфере. Однако, важно отметить и то, что потенциал применения данных навыков достаточно велик для того, чтобы перестать игнорировать такую возможность.
Системы искусственного интеллекта будут все чаще находить применение в различных отраслях, включая наружные инженерные сети канализации и водоснабжения, что ведет к существенному повышению уровня конкуренции.
В приведенной работе авторами даются довольно оптимистичные прогнозы относительно перспектив применения всех рассмотренных современных технологий, собранных в информационные созвездия. По их словам, данное исследование наглядно показывает, что разумное применение современных технических решений в проектировании и строительстве позволит увеличить производительность строительной отрасли до десяти раз.
