รถบรรทุกเพิ่งขนท่อ 2,000 ท่อนมาส่งที่ไซต์ก่อสร้าง หัวหน้างานบอกว่าดูเหมือนถูกต้อง AI บอกว่า 1,847 ท่อน ส่วนต่างนั้นคือความแตกต่างระหว่างโครงการที่ราบรื่นกับการล่าช้าหนึ่งสัปดาห์เพื่อรอวัสดุทดแทน
การนับวัสดุก่อสร้างเป็นความจำเป็นประจำวันที่ทีมส่วนใหญ่จัดการเหมือนกับเมื่อหลายสิบปีก่อน: เดินไปที่กอง เริ่มนับ นับหลุด เริ่มใหม่ เกิดขึ้นทั้งในสายฝน ฝุ่น และแสงสนธยา ความเสี่ยงสูงเพราะการนับผิดนำไปสู่การสั่งเกิน สั่งขาด หรือข้อพิพาทการจัดส่ง การนับด้วยภาพถ่าย AI เสนอทางเลือกที่เร็วกว่าและแม่นยำกว่าสำหรับท่อ เหล็กเส้น อิฐ และวัสดุอื่นๆ อีกหลายสิบชนิด
ปัญหาการนับในไซต์งาน
ไซต์ก่อสร้างเป็นสภาพแวดล้อมที่ไม่เอื้อต่อการนับที่แม่นยำ วัสดุกระจายอยู่ทั่วพื้นที่กว้าง กองอย่างไม่เป็นระเบียบ และมักถูกปกคลุมด้วยโคลนหรือฝุ่น มัดเหล็กเส้นซ้อนกัน กองท่อเลื่อนระหว่างการขนส่ง อิฐมาบนพาเลทแต่กระจายไปทั่วไซต์เมื่องานดำเนินไป
การนับด้วยมือช้าและไม่สม่ำเสมอ การศึกษาแสดงว่าการวัดวัสดุด้วยมือโดยเฉลี่ยมีความคลาดเคลื่อน 7 ถึง 10% และความผิดพลาดเหล่านี้สะสมตลอดโครงการ สั่งเกิน 10% เป็นการเปลืองงบประมาณกับวัสดุที่ไม่ได้ใช้ สั่งขาด 10% ทำให้ทีมว่างงานรอการจัดส่งใหม่
การตรวจรับเป็นเรื่องยากเป็นพิเศษ เมื่อของมาส่ง ผู้จัดการไซต์ต้องยืนยันว่าจำนวนตรงกับใบสั่งซื้อ การนับท่อ 2,000 ท่อนด้วยมือใช้เวลาเกือบชั่วโมง กว่าจะนับเสร็จ รถส่งของรออยู่ เครนหยุดทำงาน และทีมไปทำงานอื่นแล้ว
AI นับวัสดุจากภาพถ่ายอย่างไร
กระบวนการใช้เวลาประมาณ 10 วินาที คนงานเล็งโทรศัพท์ไปที่กองวัสดุแล้วถ่ายรูป ภาพถูกส่งไปยังโมเดลนับ AI ที่ตรวจจับรายการแต่ละชิ้น ทำเครื่องหมายแต่ละชิ้นด้วยจุดสี และส่งคืนจำนวนรวม
คนงานตรวจสอบเลเยอร์ซ้อนเพื่อตรวจหาข้อผิดพลาดที่ชัดเจนหรือการตรวจจับเท็จ แตะเพื่อเพิ่มหรือลบจุดตามต้องการ และบันทึกจำนวนที่ยืนยันแล้ว สำหรับกองท่อ 500 ท่อน กระบวนการทั้งหมดใช้เวลาน้อยกว่าการเดินไปที่กองแล้วกลับมา
Doka ผู้ผลิตแบบหล่อระดับโลก ได้นำแนวทางนี้มาใช้ในการดำเนินงาน ระบบนับและระบุด้วย AI ของพวกเขาถูกใช้มากกว่า 40,000 ครั้งใน 50 สถานที่ทั่วโลก นับรายการมากกว่า 1.5 ล้านชิ้นด้วยความแม่นยำเกิน 98% ระบบจดจำหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์กว่า 20 หมวด รวมถึงชิ้นส่วนนั่งร้าน คาน ค้ำยัน และแผ่นแบบหล่อ แม้ว่าชิ้นส่วนจะสกปรกหรือสึกหรอมากจากการใช้งานเช่า
อะไรนับได้ดี (และอะไรไม่ดี)
หน้าตัดวงกลมมีลักษณะเฉพาะมาก ภาพถ่ายกองท่อจากด้านหน้าให้อัตราความแม่นยำสูงสุดบางส่วน เกิน 98% อย่างสม่ำเสมอ
เหล็กเส้นแต่ละเส้นนับได้เมื่อมองเห็นที่ปลาย มัดที่ถ่ายจากด้านข้างแสดงหน้าตัดของแต่ละเส้นนับได้อย่างน่าเชื่อถือ
รูปร่างและสีที่สม่ำเสมอทำให้อิฐเหมาะสำหรับการนับด้วย AI อิฐบนพาเลทในแถวเป็นระเบียบนับง่าย กองที่กระจัดกระจายยากกว่า
ชิ้นส่วนเช่นค้ำยัน โครง และแผ่น มีลักษณะเฉพาะเพียงพอให้ AI จำแนกและนับพร้อมกัน ดังที่ระบบ Doka แสดงให้เห็น
ตัวยึดขนาดเล็ก กองวัสดุผสม ชิ้นส่วนที่ถูกโคลนปกคลุม และวัสดุที่กองลึกซึ่งส่วนใหญ่ถูกซ่อนจากกล้อง
การนำ AI มาใช้ในขั้นตอนงานโครงการ
การนับวัสดุด้วย AI เข้ากับสามขั้นตอนงานก่อสร้างอย่างเป็นธรรมชาติ
การตรวจรับ: เมื่อของมาส่ง ถ่ายรูปวัสดุก่อนขนลง เปรียบเทียบจำนวนจาก AI กับใบสั่งซื้อ รายงานความไม่ตรงกันทันทีขณะที่คนขับยังอยู่ที่ไซต์ วิธีนี้ขจัดข้อพิพาทการจัดส่งและจับการขาดก่อนที่วัสดุจะกระจายไปทั่วไซต์
การติดตามความคืบหน้ารายวัน: ถ่ายรูปสต็อกวัสดุที่เหลือเมื่อสิ้นวัน ติดตามอัตราการใช้เทียบกับกำหนดการโครงการ พบการขาดแคลนล่วงหน้าหลายวันก่อนจะกลายเป็นวิกฤต
การกระทบยอดวัสดุ: ที่จุดสำคัญของโครงการหรือเมื่อเสร็จ นับวัสดุที่เหลือเพื่อคืน โอน หรือกำจัด CountBricks รายงานว่าการวัดด้วยความช่วยเหลือของ AI ลดเวลาประมาณการวัสดุได้ถึง 80% และผู้ใช้ประหยัดเวลา 8 ชั่วโมงหรือมากกว่าต่อสัปดาห์ในงานประมาณการ
เคล็ดลับสำหรับภาพถ่ายที่ดีกว่าในไซต์งาน
- แยกประเภทวัสดุก่อนถ่ายภาพ (อย่ารวมท่อและเหล็กเส้นในภาพเดียว)
- ถ่ายกองท่อและเหล็กเส้นจากด้านหน้าเพื่อแสดงหน้าตัดวงกลม
- ทำความสะอาดโคลนหรือเศษวัสดุจากพื้นผิววัสดุเมื่อทำได้
- ใช้แสงที่เพียงพอหรือถ่ายในช่วงกลางวัน
- สำหรับกองสูง ถ่ายแต่ละชั้นที่มองเห็นหรือถ่ายหลายมุม
- ถือกล้องให้นิ่งและตั้งฉากกับพื้นผิววัสดุเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
สรุป
การนับวัสดุก่อสร้างเป็นกระบวนการด้วยมือที่เสี่ยงต่อข้อผิดพลาดมาตั้งแต่มีไซต์ก่อสร้าง การนับด้วยภาพถ่าย AI เปลี่ยนสมการ: ความแม่นยำ 98% วินาทีต่อการนับ และบันทึกภาพถ่ายที่แก้ข้อพิพาทการจัดส่งได้ทันที
ครั้งหน้าที่รถบรรทุกขนท่อมาที่ไซต์ของคุณ ถ่ายรูปก่อนที่หัวหน้าจะเริ่มนับ คุณจะได้คำตอบก่อนที่เขาจะนับแถวแรกเสร็จ