İnşaat sahalarındaki iş programları, günlük raporlar ve denetim kayıtlarını analiz eden yapay zeka destekli sistem, malzeme, personel ve ağır iş makinesi ihtiyaçlarındaki olası eksiklikleri yaklaşık 1-2 ay önceden tespit ederek planlama kaynaklı gecikmelerin önüne geçmeyi hedefliyor.
İnşaat sahalarında iş programlarının, malzeme tedarikinin, izinlerin ve ekipman planlamasının birbiriyle bağlantılı şekilde yürütülmesi, proje yönetimini daha karmaşık hale getiriyor. Bu süreçlerde yaşanabilecek planlama eksikliklerinin ise gecikme ve yeniden çalışma gibi sonuçlar doğurabildiği belirtiliyor. Bu kapsamda Japonya merkezli teknoloji şirketi Fujitsu, Tokyu Construction ve Kitano Construction ile birlikte inşaat süreçlerinin yönetimi ve risklerin azaltılmasına yönelik yapay zeka destekli bir sistemi saha ortamında test etmeye başladı. Fujitsu Technology Park’taki yeniden geliştirme projesinde gerçekleştirilen saha denemesi, 3 Ağustos-25 Aralık 2026 tarihleri arasında yürütülüyor.
Yapay zeka saha verilerini analiz ediyor
Geliştirilen sistem; çizimler, inşaat programları ve günlük çalışma raporlarının yanı sıra başvuru, onay, denetim ve iş güvenliği süreçlerine ilişkin verileri birlikte analiz ediyor. Böylece yaklaşan inşaat süreçlerinde ortaya çıkabilecek eksikliklerin önceden belirlenmesi amaçlanıyor. Sistem, elde ettiği veriler üzerinden malzeme ve personel planlaması ile gerekli izin ve başvurulara ilişkin olası eksiklikleri yaklaşık 1-2 ay öncesinden tespit etmeye çalışıyor. Bunun yanında planlanan iş programları ile günlük raporlar arasındaki farklılıkları da analiz ederek sahadaki olası engeller konusunda yöneticilere bilgi sunuyor.
İş makinelerinin planlaması da değerlendiriliyor
Yapay zeka uygulamasının dikkat çeken kullanım alanlarından biri de ağır iş makinelerinin planlanması oluyor. Sistem, saha verilerini ve proje programlarını değerlendirerek ihtiyaç duyulabilecek ağır ekipmanların organizasyonunda ortaya çıkabilecek eksiklikleri belirlemeyi hedefliyor. Bu kapsamda ekipman planlamasının, malzeme tedariki, denetimler ve taşeron koordinasyonu gibi diğer saha süreçleriyle birlikte değerlendirilmesi amaçlanıyor. Böylece ilerleyen aşamalarda yaşanabilecek ekipman kaynaklı gecikmelerin daha erken fark edilmesine katkı sağlanması bekleniyor.
Gecikme riskleri önceden ortaya çıkarılıyor
Sistem yalnızca eksiklikleri tespit etmekle kalmayıp bunların neden olabileceği riskleri de ortaya koyuyor. İnşaat programındaki olası gecikmelerin yanı sıra tedarik, başvuru, onay ve denetim süreçlerinde yaşanabilecek aksaklıkların önceden görülmesi hedefleniyor. Saha yöneticilerinin karar alma süreçlerini desteklemesi planlanan sistemin, aynı zamanda yoğun iş yükünün azaltılmasına ve deneyimli saha yöneticilerinin bilgi birikiminin daha sistematik şekilde kullanılmasına katkı sağlaması amaçlanıyor. Bu yaklaşımın, sektördeki iş gücü eksikliği ve deneyimli çalışanlara olan bağımlılık gibi sorunların azaltılmasına da destek olması bekleniyor.
Sistem gerçek saha koşullarında test ediliyor
Fujitsu, geliştirilen yapay zeka çözümünün farklı inşaat süreçlerindeki etkinliğini Tokyu Construction ve Kitano Construction ile birlikte değerlendiriyor. Saha denemelerinde planlama eksiklikleri ve gecikme risklerinin ne kadar doğru tespit edildiği, sunulan bilgilerin kullanışlılığı ve sistemin saha yöneticilerinin iş yükünü azaltmadaki etkisi inceleniyor. Çalışmada ayrıca farklı inşaat şirketlerinde kullanılan çizim, program ve günlük rapor gibi değişik veri formatlarına sistemin ne ölçüde uyum sağlayabildiği değerlendiriliyor.
Yapay zekanın kullanım alanı genişletilecek
Saha denemelerinin ardından sistemin geliştirilmesine devam edilmesi planlanıyor. Fujitsu, gelecekte fotoğraf, nokta bulutu, inşaat çizimleri ve BIM verilerinin yanı sıra inşaat şirketlerinin kurum içi bilgi birikiminin de sisteme dahil edilmesini hedefliyor. Şirket ayrıca yapay zeka platformu Fujitsu Kozuchi ve kuantum esinli teknolojisi Digital Annealer’dan yararlanarak çözümün geliştirilmesini sürdürecek. Böylece yapay zekanın inşaat sektöründe verimlilik, iş gücü eksikliği ve deneyimli çalışanların bilgisinin aktarılması gibi alanlarda daha fazla kullanılması amaçlanıyor.
