Нейросети и аналитика данных

Передовые решения на основе компьютерного зрения и машинного обучения автоматизируют процессы контроля качества и мониторинга выполнения работ. Алгоритмы глубокого обучения анализируют визуальные данные и выявляют отклонения от нормативных требований.

Ключевые возможности

Внедрение машинного зрения + нейронных сетей для автоматического анализа лазерных сканирований и фотограмметрических данных, чтобы корректировать 3D/4D-модели в реальном времени

Использование предсказательных алгоритмов для выявления потенциальных конфликтов при проектировании — например, пересечения коммуникаций, превышения допустимых нагрузок, несоответствия геологии

Адаптивное моделирование сценариев “что если” (e.g. задержки поставок, изменения погоды, ресурсный дефицит) с автоматическим пересчётом календарно-сетевых моделей в Planner

ИИ-аналитика, работающая на больших данных: исторические проекты, материалы, поставщики, производительность — для прогнозов стоимости и выявления областей перерасхода

Модели риска, обученные на данных Metasfera + внешних базах, для оценки вероятности сбоев (например, в производственном цикле, при поставках, в обслуживании)

Роботы-агенты (например, дроны или наземные роботы) для инспекции промежуточных стадий строительства/сварки, чтобы фиксировать дефекты, отклонения от технологии, соответствие геометрии

Робототехника + IoT-системы: датчики, LIDAR, видеокамеры на объектах и в оборудовании для сбора параметров состояния (температура, вибрация, деформация и др.)

Прогнозное обслуживание: ИИ определяет, когда оборудование склонно к отказу, и планирует ремонт с минимальным простоем

Автономные роботы (наземные, дроны) для визуальных и нелинейных осмотров (технологических цепей, сварочных швов) в предназначенных зонах, особенно в труднодоступных или опасных

Обработка видеопотока в реальном времени: обнаружение несоответствий, нарушений техники безопасности, контроль выполнения задач

Обучение моделей на примерах ошибок, чтобы система могла предупреждать о возможных проблемах до их проявления

Анализ визуальных данных для оценки качества сварки, состояния конструкций, утечек и прочих дефектов, с автоматизированной генерацией отчётов

ИИ-помощники при проверке документации: выявление противоречий, ошибок в спецификациях, несоответствий с нормативами и лучшими практиками

Автоматическая классификация и извлечение ключевых параметров из инженерных данных, чертежей, спецификаций для ускорения принятия решений

Аналитические BI-модули, предсказывающие узкие места в информационных потоках, задержки из-за документооборота или ошибок, и предлагающие оптимизации

Документы Политика конфиденциальности
© 2003-2025 Системы управления