Используя роботов, оборудованных лидаром, Doxel ежедневно сканирует строительные площадки, чтобы следить за тем, как идут дела, отслеживать, что устанавливается, и правильно ли это в нужное время в нужном месте. Вы могли подумать, что строительные площадки в любом случае будут делать это сами, но оказалось, что они действительно этого не делают, и в недавнем пилотном исследовании медицинского офисного здания Doxel говорит, что ему удалось повысить производительность труда на проекте за счет ошеломляющие 38 процентов.
Концепция Doxel достаточно проста: у строительных проектов есть планы, бюджеты и сроки. Если вы придерживаетесь плана, бюджет и сроки (то, что вам действительно важно) должны быть такими, как вы ожидаете. Но строительные проекты с планами, бюджетами и сроками зависят от большой группы людей, выполняющих именно то, что они должны делать, и все мы знаем, как часто это происходит. Имея это в виду, вы можете или не удивитесь, узнав, что 98 процентов крупных строительных проектов выполняются (в среднем) на 80 процентов с превышением бюджета и на 20 месяцев с опозданием. По словам людей, которые знают об этом больше, чем я, производительность в строительной отрасли существенно не улучшилась за 80 лет.
Большая часть проблемы — просто отслеживать, что делается. В настоящее время индустрия делает это, рассылая людей с планшетами и рулетками, потому что бросить больше людей на проблему, вызванную людьми, определенно лучшая идея, верно? Идея Doxel состоит в том, чтобы полностью избавиться от людей и вместо этого полагаться на данные. И роботы.
Doxel в основном сосредотачивается на том, что происходит внутри строительной площадки, поскольку именно там происходит большинство сложных вещей. После того, как строительная площадка закрывается на день (обычно ближе к вечеру), Doxel отправляет симпатичного маленького автономного робота с отличным лидаром для методичного сканирования всей площадки. У робота нет проблем с движением по заранее запланированным дорожкам, которые могут включать лестницы, и только одна из этих мелочей может сканировать около 30 000 квадратных метров в течение недели.
Как только робот закончил работу, он отправляет все эти данные в облако, где его обрабатывают трехмерные семантические алгоритмы глубокого обучения Doxel, которые были обучены распознавать все виды компонентов (даже если только крошечный из них распознается. видимый) в зависимости от формы, расположения и размера. Точность лидарной карты, которую создает Doxel, позволяет им убедиться, что нужные вещи были установлены правильно и в нужном месте. Если да, Doxel может количественно оценить этот прогресс, а если нет, Doxel может послать роботов-убийц. Или они могут просто сообщить об этом менеджерам, чтобы они могли немедленно исправить ситуацию.
Это часть того, что делает экономию производительности настолько значительной — вам не нужно возвращаться позже и исправлять проблемы, которые вы замечаете только через несколько недель, когда эти проблемы вызвали другие проблемы.
Хотя мы можем быть зациклены на роботах, Doxel в основном занимается интерпретацией данных, которые они собирают, а роботы — просто самый эффективный и экономичный способ сделать это. Вы могли бы послать людей с лидарными рюкзаками, но это будет дороже. Компания также использует дроны в ограниченном объеме прямо сейчас, поскольку они требуют наблюдения человека, но легко представить, насколько более эффективным может стать этот процесс по мере улучшения автономности роботов.