AI سے تعمیراتی مسالے کی گنتی: پائپ, سریا اور اینٹیں

ایک ڈلیوری ٹرک نے ابھی تعمیراتی سائٹ پر 2,000 پائپ اتارے۔ آپ کا فورمین کہتا ہے تقریباً ٹھیک لگتا ہے۔ AI کہتا ہے 1,847 ہیں۔ یہ فرق ایک ہموار پروجیکٹ اور متبادل مسالے کے انتظار میں ایک ہفتے کی تاخیر کا فرق ہے۔

تعمیراتی مسالے کی گنتی ایک روزانہ ضرورت ہے جسے زیادہ تر ٹیمیں اسی طرح سنبھالتی ہیں جیسے دہائیوں پہلے: ڈھیر تک جائیں, گننا شروع کریں, جگہ کھو دیں, دوبارہ شروع کریں۔ یہ بارش, دھول اور ڈھلتی روشنی میں ہوتا ہے۔ داؤ بلند ہیں کیونکہ غلط شمارش زیادہ آرڈر, کم آرڈر یا متنازعہ ڈلیوریز کا باعث بنتی ہے۔ AI فوٹو کاؤنٹنگ پائپ, سریا, اینٹوں اور درجنوں دیگر مسالوں کے لیے تیز تر, زیادہ درست متبادل پیش کرتی ہے۔

سائٹ پر شمارش کا مسئلہ

تعمیراتی سائٹس درست شمارش کے لیے مشکل ماحول ہیں۔ مسالہ بڑے علاقوں میں بکھرا ہوا, بے ترتیب ڈھیروں میں لگا ہوا, اور اکثر مٹی یا دھول سے ڈھکا ہوتا ہے۔ سریے کے بنڈل ایک دوسرے پر چڑھ جاتے ہیں۔ پائپ کے ڈھیر نقل و حمل میں ہل جاتے ہیں۔ اینٹیں پیلٹس پر آتی ہیں لیکن کام بڑھنے کے ساتھ سائٹ پر پھیل جاتی ہیں۔

دستی شمارش سست اور غیر مستقل ہے۔ مطالعات دکھاتے ہیں کہ اوسط دستی مسالے کا تخمینہ 7 سے 10% غلط ہوتا ہے, اور یہ غلطیاں پروجیکٹ بھر میں بڑھتی ہیں۔ 10% زیادہ آرڈر کریں اور آپ غیر استعمال شدہ مسالے پر بجٹ ضائع کرتے ہیں۔ 10% کم آرڈر کریں اور آپ کا عملہ نئی ڈلیوری کے انتظار میں بیکار رہتا ہے۔

وصولی کی تصدیق خاص طور پر تکلیف دہ ہے۔ جب ڈلیوری آتی ہے, سائٹ مینیجر کو تصدیق کرنی ہوتی ہے کہ مقدار خریداری کے آرڈر سے ملتی ہے۔ ہاتھ سے 2,000 پائپ گننے میں ایک گھنٹے کا بڑا حصہ لگتا ہے۔ جب تک گنتی مکمل ہو, ڈلیوری ٹرک انتظار کر رہا ہوتا ہے, کرین بیکار ہوتی ہے, اور عملہ کچھ اور کرنے چلا جاتا ہے۔

AI تصویر سے مسالے کیسے گنتا ہے

ورک فلو تقریباً 10 سیکنڈ لیتا ہے۔ سائٹ کا کارکن اپنا فون مسالے کے ڈھیر کی طرف کرتا ہے اور تصویر لیتا ہے۔ تصویر AI کاؤنٹنگ ماڈل کو جاتی ہے جو انفرادی اشیاء شناخت کرتا ہے, ہر ایک کو رنگین نقطے سے نشان زد کرتا ہے, اور کل شمارش واپس کرتا ہے۔

کارکن اوورلے کا جائزہ لیتا ہے تاکہ واضح چھوٹ یا غلط شناخت چیک کرے, ضرورت ہو تو پوائنٹس شامل یا ہٹانے کے لیے ٹیپ کرتا ہے, اور تصدیق شدہ شمارش ریکارڈ کرتا ہے۔ 500 پائپوں کے ڈھیر کے لیے, پورا عمل ڈھیر تک جانے اور واپس آنے سے کم وقت لیتا ہے۔

Doka, عالمی فارم ورک مینوفیکچرر, نے اس طریقے کو اپنے آپریشنز میں شامل کیا ہے۔ ان کا AI شمارش اور شناخت کا نظام دنیا بھر میں 50 مقامات پر 40,000 سے زیادہ بار استعمال ہو چکا ہے, 98% سے زیادہ درستگی کے ساتھ 1.5 ملین سے زیادہ اشیاء گن چکا ہے۔ نظام 20 سے زیادہ پروڈکٹ کیٹیگریز کو پہچانتا ہے جن میں سکیفولڈنگ کے اجزاء, بیمز, پراپس اور فارم ورک پینل شامل ہیں, حتیٰ کہ جب اشیاء کرائے کے استعمال سے گندی یا بری طرح گھسی ہوئی ہوں۔

کیا اچھا گنا جاتا ہے (اور کیا نہیں)

پروجیکٹ ورک فلوز میں AI شمارش کی جگہ

AI مسالے کی شمارش قدرتی طور پر تین تعمیراتی ورک فلوز میں فٹ ہوتی ہے۔

وصولی کی تصدیق: جب ڈلیوری آئے, اتارنے سے پہلے مسالے کی تصویر لیں۔ AI شمارش کا خریداری کے آرڈر سے موازنہ کریں۔ تضادات کو فوری طور پر فلیگ کریں جب ڈرائیور ابھی سائٹ پر ہے۔ یہ متنازعہ ڈلیوریز ختم کرتا ہے اور مسالے سائٹ پر بکھرنے سے پہلے کمی پکڑتا ہے۔

روزانہ پیش رفت کی ٹریکنگ: ہر دن کے آخر میں بقیہ مسالے کے ذخائر کی تصویر لیں۔ پروجیکٹ شیڈول کے خلاف استعمال کی شرح ٹریک کریں۔ کمی کو نازک ہونے سے دن پہلے پہچانیں۔

مسالے کی مطابقت: پروجیکٹ کے سنگ میل یا تکمیل پر, واپسی, منتقلی یا تلفی کے لیے بقیہ مسالے گنیں۔ CountBricks رپورٹ کرتا ہے کہ AI معاون تخمینے مسالے کے تخمینے کا وقت 80% تک کم کرتے ہیں, اور صارفین تخمینے کے کاموں پر ہفتے میں 8 یا زیادہ گھنٹے بچاتے ہیں۔

سائٹ پر بہتر تصاویر کے لیے مشورے

خلاصہ

تعمیراتی مسالے کی شمارش جب سے تعمیراتی سائٹس ہیں تب سے ایک دستی, غلطی کا شکار عمل رہا ہے۔ AI فوٹو کاؤنٹنگ حساب بدل دیتی ہے: 98% درستگی, فی شمارش سیکنڈ, اور ایک فوٹو ریکارڈ جو ڈلیوری تنازعات کو فوری طور پر حل کرتا ہے۔

اگلی بار جب ٹرک آپ کی سائٹ پر پائپ کا بوجھ اتارے, فورمین کے گننا شروع کرنے سے پہلے تصویر لیں۔ ان کی پہلی قطار ختم ہونے سے پہلے آپ کے پاس جواب ہوگا۔