Nordeconi näide: AI muudab ehitusprotsessi inimlikuks

On reede õhtupoolik 16-korruselise büroo- ja korterelamu ehitusel. Ehitusjärgus korrusele siseneb nõuetekohase neoonvestiga mees, kel peas valge kaitsekiiver. Ta peatub korraks trepi kõrval seinal asuva kollase, korruse märgendit kandva kleepsu juures ning liigub siis mööda koridori edasi, aeg-ajalt peatudes ning lastes pilgul liikuda nii seinu, põrandaid kui lagesid mööda. Kiivrile on tal kinnitatud kaamera, mis võtab 360-kraadise katkematu pildijadana üles kõik, mis on näha. Nii toimub see ringkäik ruum ruumi, korrus korruse järel, kuni Vektori torniosad, neljast bürookorrusest ülespoole jäävate tulevaste korterite korrused on ruumhaaval läbi käidud – ühes tornis kaheksa ja kõrgemas 12 korrust, kokku umbes 16 000 m² ehitust. Kokku võtab selline ringkäik aega veidi üle paari tunni, lisaks kuni 15 minutit video laadimiseks serverisse.

Mis toimus? Kas tõesti saab lihtsa ringkäiguga ettekujutuse niivõrd suure mahuga ehitusest, tehtud ja tegemist ootavatest töödest, nende teostamise kvaliteedist või tähtaegadest kinnipidamisest? Selgub, et see, mis Nordeconi ehitatavas Vektoris on tänapäev – ehitamise juhtimine tehisintellekti kaasabil, võib olla pea iga suurema ehitise juhtimise lähitulevik.

Ehitus on keeruline juhtimisobjekt

Ehitusjuhid teavad, et kõige keerukamad pole mitte tehnilised, vaid korralduslikud probleemid. Põhjus on lihtne: ehitus kui protsess koosneb arvukatest alamprotseduuridest, millest suur hulk toimub ajas paralleelselt, väga paljud on aga üksteisest otseses sõltuvuses. Kõiki neid töid teeb suur hulk töölisi suure hulga juhtide osalusel, kusjuures võivad mõned osalised protsessi jooksul ka vahetuda.

Sellist ajas ja ruumis hargnevat protsessi on lõpuni oma kontrolli alla võimatu saada isegi suurimal kontrollifriigil. Kõigele lisaks – paljud võimalikud vead ning praagid kaetakse edasise tegevuse käigus krohvi, betooni või värviga. Nende tööde teostamise kvaliteeti on hiljem väga keeruline kindlaks teha. Ka on võimalike eksimuste puhul võimatu tuvastada, kes tegi vea. Lisaks lõputu võidujooks tähtaegadega.

Kõigile eelloetletud probleemidele on lihtne lahendus: kui me suudaks töö käigus järjepidevalt ja detailideni jälgida ja hinnata ehituse edenemise käiku, iga üksiku sõlme või elemendi kvaliteeti ning tegevuste vastavust ajagraafikule,  valmiksid ehitised tunduvalt odavamalt, kiiremini ja ka kvaliteetsemalt.

Ehitusala on olnud läbi aegade niivõrd „haruline“, paljudest komponentidest koosnev, et selle juhtimise formaliseerimiseks ning seeläbi hõlbustamiseks pole seni leiutatud lõpuni tõhusaid süsteeme. Ehitusjuhid panevad ehitusprotsessi juhtimisse oma võimed ning varasemad kogemused, kuid kõike pole siiski võimalik kogu aeg juhtida-kontrollida, sest inimvõimetel on piir.

Appi tõttab tehisintellekt

Ehitusala on oma keerukuse ja suure käsitsitöö mahu, paljude alltöövõtjate, pidevalt muutuva väliolukorra ning osalt ka formaliseerimise raskuste tõttu siiani olnud väga vähe komputeriseeritud. „Siin tuleb meile, ehitusinimestele, appi tehisintellekti rakendav spetsiaalne ehitusalane tarkvara,“ jutustas ehituskontserni Nordecon AS digilahenduste projektijuht Risto Vahenurm.

Ettevõte rakendab Tallinnas Pärnu maantee ääres kerkiva Vektori kõrghoone ehitusel katseliselt Iisraeli tarkvarafirma Buildots uusimat tehisintellektil (AI) põhinevat tarkvara. „Buildotsi valisime põhjaliku eeltöö tulemusena, sest nende AI süsteem on üks kõige kaugemale arendatumaid ning meie töövõtetega kõige paremini sobiv. Sarnase tehnoloogia pakkujaid on maailmas veel, arvestatavaid firmasid on ehk paar-kolm, aga neil olid planeerimise aluseks, võrdluseks, paraku joonised, mitte digitaalne ehitusinfo mudel.“

„Kogu tehistaibu abil ehituse juhtimise nurgakivi on ehitusinfo mudeli ehk BIM (Building Information Modeling) olemasolu,“ rõhutas Vahenurm. „BIM-i kõige lihtsam väljund on 3D geomeetriline mudel. Lisaks geomeetriale on võimalik 3D juurde lisada hoone ehitamiseks vajalikke andmeid. Mudelist on võimalik vaadelda ehitise kõiki elemente ja sõlmi, mudelist on võimalik genereerida ajakohaseid jooniseid. See on ühtlasi ka nutiseadme ekraanil ehitusplatsil igast vaatest jälgitav,“ tutvustas digilahenduste projektijuht. „Praeguseks on Eestis asjad nii kaugel, et vähegi suuremamahuliste hoonete-ehitiste projekteerimisel on BIM-i loomine tavapärane praktika. BIM on enamat kui 3D mudel, see võib sisaldada ka andmeid, mille väärtus avaldub ajas hiljem. Näiteks sihipäraselt mudelit üles ehitades on seda võimalik ehitise valmimisel kasutada ehitise digitaalse kaksikuna, kus igale elemendile on tegelikkuses olemas konkreetne vaste: nii torustikud, kommunikatsioonid koos oma sõlmelementidega, talad, laepaneelid jne. Samuti kõik aknad, uksed, trepid ja kõik muu,“ täpsustas Vahenurm.

AI ekspluateerib BIM-i

Tehisintellekti ja BIM-i koos rakendamine on andnud võimaluse võtta BIM-is sisalduv info kasutusele ehituse kui protsessi ettevalmistamisel, igapäevasel juhtimisel ning kvaliteedikontrollis.

„Kõigepealt, BIM-i abil on võimalik kogu ehituse planeerimine ja selle elluviimine ehk ehitamine ise n-ö läbi mängida. Ehitamine on niivõrd mitmekülgne, et planeerimise põhiraskus ongi kitsaskohtade ärahoidmisel, et kõik saaks oma tööga alustada õigel ajal ja need oleks tehtud õiges järjekorras, et protsessid ei takerduks üksteise taha. Taoline läbimäng on levinud paljudes maades, võin tuua näiteks USA ja Ühendkuningriigi. Meil Eestis on ehitised väiksemad, meeskonnad väiksemad meil pole see veel nii tugevalt juurdunud. Suurtes ettevõtetes ollakse teel sinnapoole, meil Nordeconis näiteks on selline mudelipõhine juhtimine juba väga laialt rakendatud. Sellest on palju kasu.“

„Nüüd siis liigume sealt veel suure sammu edasi, võtame abiks tehisintellekti, millest on väga palju kasu just suurte andmemahtude töötlemisel. Mudelipõhine juhtimine on meil juba praegu laialt kasutusel: platsi peal saab tahvelarvuti või ka nutitelefoni abil igal hetkel võrrelda mudelit tegelikkusega. Sealt aga saab edasi minna, me näeme AI kaasamises suurt potentsiaali,“ rääkis Vahenurm.

„Tehisintellekti rakendamise teel ehitustel on seni olnud kõige keerulisem andmehõive – et oleks ülevaade kõikide asjade seisust kogu ehituse ulatuses, igal korrusel, igas ruumis, iga elemendi juures. AI-st on suur tugi ehitusobjekti tööjuhtidele, kes ka täna koguvad ja haldavad ülevaatlikku infot. Oma tähelepanekute põhjal on nad toimetanud igapäevast juhtimist, nende alusel on koostanud ka ülevaateid ehituse järgmistele juhtimistasemetele,“ võttis Vahenurm kokku.

„Meil Vektori ehitamises kasutatav firma Buildots tehisintellekti süsteem kasutab kolme allikat: BIM mudelit, ehituse ajakava ja 360-kraadiseid pilte, tehisintellekt võrdleb neid omavahel. Süsteem tunneb piltidelt ära tehtud tööd: paigaldatud talad, torud, uksed-aknad, sõlmseadmed ning võrdleb tuvastuse tulemusi nii BIM-i kui ehituse valmimiseks koostatud ajakavaga. Sellest analüüsist saab kätte ülevaate, kui kaugel on tööd, kas need püsivad graafikus, kas tööd on tehtud projekti järgi – kas näiteks ukseava või elektripistik on ikka täpselt seal, kuhu projekteerija on selle paigutanud. Vajadusel saab süsteemi koostatud analüüsi põhjal otse probleemsel töölõigul, et otsustada, kuidas esile kerkinud „sõlm“ lahti harutada ja see töö kohe töömehele kätte anda. Hoiab palju aega kokku ja väldib samas kiirustamisest tekkida võivaid vigasid.“

Risto Vahenurm demonstreeris oma arvutiekraanil: ühel poolel on ruumiosa kujutis BIM-is, teisel aga tehisintellekti välja valitud selle paiga parim kiivrikaameraga salvestatud pilt. „Kohe on näha, kui kaugel tööjärg on ja kas pole kõrvalekaldeid. Kui on, siis tuuakse need illustratiivselt, piltlikult öeldes punasega, esile. Ka saab ehitise iga allosa kohta võtta välja ülevaatlikke tabeleid, kus näha, kui kaugel ollakse mingis töölõigus. Eraldi toob tehisintellektiga süsteem välja lõigud, kus esineb mahajäämus, kus on võimalikud tekkinud või potentsiaalselt tekkivad kriisikolded.“

Ta rõhutas, et meeskond alles õpib süsteemi kõiki võimalusi tundma, lisaks arendab Buildots programmi pidevalt edasi. „Aga juba esimesed töökuud näitavad, et ehitajatel on lihtsam ehitada – nad saavad ise kontrollida, kuidas asjad edenevad. Juhtidel ja ka tellijatel on samuti kogu aeg põhjalik, detailne info saadaval. Infohõive on tehtud samuti väga lihtsaks: piisab kaameraga kiivrist ja pooleteisest tunnist nädalas. See ei vaheta muidugi ehituse juhtimist välja, aga hõlbustab ehitust kui protsessi kõigi jaoks kogu kestvuse vältel, aitab juba eos vältida ehitusvigu ning pidada kinni planeeritud tähtaegadest,“ märkis Vahenurm.

„Ja mis samuti väga oluline – kui ehitusjuht teeb ringkäiku, ei pruugi ta jõuda kõiki detaile tähele panna ega ka dokumenteerida. Buildots lahendusega saab  vaadata kasvõi mitu kuud tagasi, kuidas siis mingi konkreetne töölõik või sõlm välja nägi ning võrrelda seda praeguse olukorraga. Edasiarenduses võiks süsteem teha ise igal reedel, pärast värskeid andmeid, kokkuvõtte nädala tulemustest ning anda soovitusi edasise töö paremaks planeerimiseks.  Tulevikus võiks pildituvastus olla senisest tõhusam ega piirduks paigaldatud seadme olemasolu fikseerimisega, vaid suudaks eristada selle täpsemaid tehnilisi andmeid, et saaks kindel olla, kas kõik on lõpuni õige. Muidugi, ka andmekogumist saab tihendada, filmida ja analüüsida mitu korda nädalas. Kui lahendus tõestab end reaalsel ehitusplatsil, saab uudset tehisintellektiga lahendust rakendada igal nõudlikul ehitusel, mis tõotab suuremate ja keerukamate ehituste puhul suurt rahalist ja ajalist säästu.“

RV sobiv profiil

„Seni on pilootprojekt hästi sujunud, oleme saanud esialgse tunnetuse andmete kogumise protsessist ja süsteemi analüüsivõimekusest. Lisaks platsimeeskonnale on ka ettevõtte juhtkond väga toetav. Muidugi, on neid, kes on uute süsteemide suhtes ettevaatlikud, aga see on tavaline ja loomulik. Heas mõttes olemegi skeptikud, tahame näha mida selline tehnoloogia reaalselt suudab. Selleks me seda pilootprojekti teostamegi. Nordeconi ambitsioon on aga suur ja tõsiseltvõetav: olla andmepõhise juhtimise turuliider ehitussektoris,“ ütles Risto Vahenurm (34), kes on lõpetanud Tallinna Tehnikaülikoolis ehitusjuhi eriala ning omandanud Stockholmi tehnikaülikoolis magistrikraadi ehituse ja kinnisvaraprojektide juhtimise alal. „Rootsis jõudsin ma ka välja töötada telefoniäpi, kus sai PDF-is esitatud ehitusjoonisele näpuvajutusega märkida, kus on konkreetne ehituse käiku dokumenteeriv foto tehtud. Tol ajal ehk aastal 2014 oli see pigem innovaatiline lahendus ja töötas kenasti. Nüüdne projekt on selle minu vana mõttega otsapidi seotud. Praeguses süsteemis seotakse pildid BIM-i ja tegelikkusega kokku igal korrusel oleva QR-koodi kaudu.“

„Alguses pidasime plaani, et võtame uue süsteemi kasutusele Vektori ehitusel Pärnu maanteel, aga vaid ühes tornis ja teises tornis teeme võrdluseks vanal moel, et vaatame, kuidas edeneb. Siis kuulsime, et Taanis oli Põhjala üks suurematest ehitusfirmadest NCC just nii toiminudki oma kahe torniga hoone ehitusel ega jõudnud pärast ära kahetseda: nad jäid teise torni puhul ilma detailsest ehitusinfost, digitaalsest ehitusajaloost. Nii siis mõtlesimegi, et võtame pilootprojektiks kohe kaks torni, teeme neid paralleelselt. Kogu hoone puhul tehakse vana süsteemiga selle alumine ühine viiekordne bürooruumide osa. Ülemisi, korterite korruseid juhitakse juba tehisintellekti kaasabil, sest selles osas on rohkelt väga paljude komponentidega ruume. Seetõttu on oluline omada tööde edenemise ning nende teostamise kvaliteedi üle kontrolli. Pilootprojekt on kuuekuuline, praeguseks (19. juuni – toim.) on poolteist kuud kulunud, see on olnud seni peamiselt ettevalmistusperiood. Nüüd saame näha esimesi tulemusi. Augustis- septembris teeme esimesi vahekokkuvõtteid, täpsustusi. Pilootprojekt kestab jõuludeni.“