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Machine Learning in Bau und Maschinenbau

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Als Teilbereich von Artificial Intelligence hilft Machine Learning dabei, Kosten zu senken, Projekte zu verkürzen, Anlagen effizienter und die Arbeit sicherer zu machen. Wir beleuchten in diesem Beitrag Machine Learning in der Baubranche und im Maschinenbau. Hier ist das Thema zu einem zukunftsweisenden Trend geworden.

Mehr Effizienz, Qualität und Sicherheit durch Machine Learning

Die Bauindustrie leistet einen großen Beitrag zur weltweiten Wirtschaftskraft. Produktivität ist daher ein wichtiger Faktor und kann durch Technologien wie Machine Learning gesteigert werden. Die Vorteile sind anderen Branchen schneller bewusst geworden und erst jetzt zieht Machine Learning immer mehr auch in die Bauindustrie ein. Das mag daran liegen, dass Bau und Maschinenbau bisher ein sehr analoges Thema ist.
Doch mogree hat bereits Machine Learning Projekte in der Baumaschinenbranche umgesetzt. Mit einer individuell für den Kunden entwickelten Predictive Maintenance Lösung kann unser Kunde Maschinen schneller, sicherer und ökonomischer Warten und Instandhalten. Mehr darüber gibt es hier nachzulesen. Wie auch in anderen Anwendungsfällen stellt die Machine Learning Anwendung in der Baubranche eine Art intelligenten Assistenten dar. Denn die Anwendung kann effizient große Mengen an vorhandenen Daten verarbeiten und analysieren. Dadurch wird die Bau- und Maschinenbaubranche planbarer und transparenter.

Vorteile von Machine Learning in Bau und Maschinenbau

Grundsätzlich bringen Machine Learning Anwendungen viele Vorteile mit sich. Bezogen auf die Baubranche bedeutet das einerseits natürlich eine Kosteneinsparung. Intelligente Software kann die Kosten eines Projektes prognostizieren und ständig kontrollieren sowie Kostenüberschreitungen vorhersagen. Andererseits überwachen solchen Lösungen auch das Risiko eines Projekts hinsichtlich der Wirtschaftlichkeit. Aber nicht nur Risiko und Kosten können überwacht werden, sondern auch beispielsweise eine moderne Gebäudeplanung ist mit Machine Learning möglich.
Predictive Maintenance ist, wie bereits erwähnt, äußerst interessant in Bau und Maschinenbau. Einfach erklärt ist es mit Algorithmen möglich, dass die Maschine sich meldet, wann sie voraussichtlich repariert werden muss. Das spart wiederum Wartungszeit, -Kosten und -Ausfälle und ermöglicht einen optimierten Wartungsplan.
In einem anderen Anwendungsfall in der Maschinenbau Branche lassen sich mithilfe von Machine Learning Algorithmen Angebote für Maschinen Konfigurationen erstellen. Da Maschinen immer individueller werden und die Anforderungen an die Angebotserstellung hoch ist und lange dauern kann, lässt sich diese mit Algorithmen teilweise automatisieren.

Sicherheit in Bau und Maschinenbau

In der Baubranche und im Maschinenbau ein essentieller Faktor ist die Sicherheit der Arbeiter. Machine Learning begünstigt die Arbeitssicherheit. Ob die eigenständige Wartung, selbstfahrende Baumaschinen oder andere autonome Anlagen. Den Arbeitern wird Zeit und Anstrengung erspart und gefährliche Aufgaben kann eine durch Künstliche Intelligenz betriebene Maschine übernehmen. Die maschinelle Intelligenz hilft Arbeitern zudem dabei, komplexe Aufgaben durchzuführen. Durch die Analyse von historischen Unfall Aufzeichnungen kann ein Algorithmus sogar Unfälle prognostizieren und so vermeiden oder vor gefährlichen Situationen warnen. Auch nach Abschluss eines Projekts, wie nach der Fertigstellung von einem Gebäude, überwachen Künstliche Intelligenzen Informationen über das Gebäude, um Probleme zu erkennen und rechtzeitig zu beheben.
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Hier gehts zum ersten Beitrag Machine Learning in Recht und Verwaltung.

Fazit

Maschinen generieren Unmengen an Daten. Entscheidend für die Nutzung von Machine Learning in der Baubranche ist die Vorbereitung dieser Daten, was unter anderem die Bereinigung dieser beinhaltet. Agile Methoden sind dabei ein Erfolgsfaktor. Aber der Aufwand lohnt sich. Wenn man den richtigen Business Case findet und Machine Learning einsetzt erreicht ein Unternehmen dadurch einen großen Mehrwert. Beliebte Anwendungsfälle sind Predictive Maintenance, Gebäudeplanung, Angebotserstellung, Risiko- und Kostenschätzung sowie die Gewährleistung von Sicherheit. Aber auch in anderen Bereichen werden sich neue Use Cases ergeben.

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