机器学习(ML)可以帮助改善人们的工作在不同的行业,包括建筑业和制造业。
2022年2月一个ProBuilder博客文章强调毫升的方法可以用来帮助在施工场所。
同样,一个建筑潜水文章2023年3月指出,在建筑业和制造业技术可以提高生产力。
毫升要求项目信息收集和转化为可用的数据。一台机器提供见解的能力提高是美联储更多的信息。
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当谈到毫升的使用,以下是三件事建筑业和制造业的共同点:
1。改进设计- ML有潜力提高建筑的整体设计或制造工厂。建筑、办公建筑和自定义空间的使用频率进行分析。这使建筑商预测需求和设计相应的规划未来的建筑。此外,ML有助于解决问题和模式识别生成设计备选方案。在设计工厂布局,毫升可以帮助更好的空间利用率和降低效用成本。对于这两个行业,毫升也可以协助质量控制,识别潜在的设计问题之前施工或制造。
2。预测分析——毫升可以预测何时维护是必需的。使用预测分析,毫升可以追踪机械使用和量化的生命还剩下多少时间一块设备。它可以识别瓶颈并启用前预防措施堵塞或减免和关闭生产。这可能发生在一个建筑工地现场或制造地板。生产确实有优势,因为一个传感器在一台机器上可以监视许多产品的生产。在建设,另一方面,甚至一个小工地上需要更多的传感器和一个更大的投资来完成相同的见解和数据采集。幸运的是,现实使用照相机和摄像机捕捉可以补偿和帮助建筑业水平的毫升。
3所示。风险缓解——就像报道在2017年《工程新闻记录》,图像识别软件和机器学习可以组合检测和标志的安全隐患。这可能是在一个建筑工地或工厂完成。毫升使得公司能够识别员工的安全区域。它还可以帮助公司评估风险就质量而言,材料费用和进度,这样他们就可以实施计划以缓解风险。一个美国天宝可构成的文章在2022年描述机器人能够自动捕捉3 d扫描的建筑工地和确定子项目落后并威胁要破坏计划。这个过程在未来将越来越多地使用机器学习。评估,可能需要一个人小时手动处理由计算机在几分钟内。
随着市场继续施压建筑业和制造业行业为了满足日益增长的需求,公司在这两个行业有更好的机会似乎毫升时满足这些需求的混合。
