Trong nhiều năm, khi nhắc đến AI trong xây dựng, người ta thường nghĩ đến khả năng phát hiện va chạm trong mô hình BIM, kiểm tra thiết kế hoặc tự động hóa một số tác vụ kỹ thuật.
Tuy nhiên, phạm vi ứng dụng của AI đang dần mở rộng. Thay vì chỉ xử lý một nhiệm vụ riêng lẻ, AI có thể được đặt trong một hệ sinh thái dữ liệu lớn hơn, nơi BIM, bản vẽ, tiến độ, RFI, vật tư, báo cáo hiện trường và dữ liệu từ công trường được kết nối với nhau.
Khi đó, câu hỏi không còn đơn giản là “Có lỗi gì trong mô hình?” mà chuyển thành “Điều gì đang xảy ra với toàn bộ dự án và chúng ta nên hành động như thế nào?”
Phát hiện xung đột (Clash Detection) giúp đội ngũ dự án phát hiện những xung đột giữa các bộ môn trước khi chúng trở thành vấn đề trên công trường. Đây là một ứng dụng BIM quan trọng, nhưng nó chỉ phản ánh một phần của quá trình quản lý dự án.
Một dự án xây dựng không chỉ có mô hình 3D. Song song với mô hình còn có hàng nghìn bản vẽ, tài liệu kỹ thuật, RFI, Submittals, tiến độ, thông tin vật tư, biên bản và dữ liệu hiện trường. Nếu các nguồn dữ liệu này bị tách rời, việc phát hiện một vấn đề vẫn phụ thuộc rất nhiều vào khả năng tìm kiếm và tổng hợp thông tin của con người.
Với cách tiếp cận mới, AI có thể được sử dụng như một lớp phân tích nằm trên hệ thống dữ liệu dự án.
BIM + Drawings + Schedule + RFI + Procurement + Site Data + Reports có thể trở thành những nguồn thông tin đầu vào để AI phân tích mối liên hệ giữa các sự kiện. Điều này mở ra một hướng tiếp cận khác: thay vì chỉ hỏi AI về một file hoặc một nhiệm vụ, đội ngũ dự án có thể khai thác AI để hiểu bức tranh tổng thể của dự án.
Trong quản lý xây dựng, một vấn đề thường trở nên tốn kém khi nó đã xảy ra trên công trường. Một vật liệu giao chậm có thể ảnh hưởng đến tiến độ. Một RFI chưa được xử lý có thể khiến đội thi công phải chờ. Một thay đổi thiết kế chưa được cập nhật đồng bộ có thể dẫn đến việc sử dụng thông tin không còn phù hợp.
AI có thể hỗ trợ phân tích các tín hiệu này để nhận diện dấu hiệu rủi ro sớm, thay vì chỉ phản ánh vấn đề sau khi nó đã trở thành sự cố.
Ví dụ, một RFI đang chờ xử lý có thể chưa phải là vấn đề nghiêm trọng. Nhưng nếu RFI đó liên quan đến một khu vực đang chuẩn bị thi công, trong khi vật tư của khu vực này đã được đặt hàng và tiến độ đang ở trạng thái gần đến hạn, mức độ ảnh hưởng có thể hoàn toàn khác.
Đây chính là điểm mà Project Intelligence có thể tạo ra giá trị: nhìn vào mối quan hệ giữa nhiều dữ liệu thay vì phân tích từng dữ liệu một cách độc lập.
Mô hình BIM chứa nhiều thông tin về các đối tượng trong công trình, từ hình học đến thuộc tính và mối quan hệ giữa các thành phần. Khi được kết nối với những nguồn dữ liệu khác của dự án, BIM có thể trở thành một phần của hệ thống thông tin lớn hơn. AI khi đó không chỉ nhìn thấy một đối tượng trong mô hình mà có thể đặt đối tượng đó trong ngữ cảnh của dự án.
Một thiết bị MEP chẳng hạn không chỉ là một phần tử trong mô hình. Nó có thể liên quan đến bản vẽ, thông số kỹ thuật, tiến độ lắp đặt, vật tư, RFI và các vấn đề phát sinh tại hiện trường.
Tương lai của Construction AI không chỉ phụ thuộc vào việc mô hình BIM có chi tiết đến đâu. Một yếu tố quan trọng khác là khả năng kết nối và tổ chức dữ liệu dự án.
Nếu dữ liệu nằm rải rác trong email, thư mục cá nhân, phần mềm khác nhau và các kênh trao đổi không liên kết, AI cũng khó có được một nguồn thông tin đủ đầy để phân tích.
Một trong những vấn đề phổ biến của dự án xây dựng là thông tin tồn tại nhưng khó tìm. Kỹ sư có thể phải kiểm tra nhiều bản vẽ, lịch sử phiên bản, email, RFI hoặc tài liệu liên quan trước khi xác định được đâu là thông tin cần sử dụng.
AI có thể hỗ trợ quá trình này bằng cách tổng hợp và truy xuất thông tin theo ngữ cảnh, giúp người dùng giảm thời gian tìm kiếm thủ công.
Điểm quan trọng là AI không nhất thiết phải trở thành người đưa ra quyết định cuối cùng.
Vai trò thực tế hơn có thể là cung cấp thông tin, phát hiện mối liên hệ, cảnh báo rủi ro và đề xuất các bước tiếp theo để con người đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đầy đủ hơn. Đây là sự thay đổi đáng chú ý: AI chuyển từ một công cụ thực hiện tác vụ sang một lớp hỗ trợ Project Intelligence.
Khi thông tin được kết nối và có thể truy xuất theo ngữ cảnh, đội ngũ dự án có thể giảm thời gian dành cho việc tìm kiếm, tổng hợp và đối chiếu dữ liệu. Thời gian đó có thể được dành nhiều hơn cho việc đánh giá phương án và xử lý vấn đề.
Thay vì chỉ xử lý khi vấn đề đã xuất hiện, việc phân tích dữ liệu liên tục có thể giúp dự án nhận diện những dấu hiệu bất thường sớm hơn.
Giá trị của AI vì vậy không chỉ nằm ở việc phát hiện lỗi, mà còn ở khả năng hỗ trợ dự án nhìn thấy những vấn đề có thể ảnh hưởng đến tiến độ, chi phí hoặc phối hợp.
Khi BIM, tài liệu, tiến độ, Issues, RFI và dữ liệu hiện trường được kết nối, nhiều bước tổng hợp thông tin giữa các nhóm có thể được giảm bớt. Điều này đặc biệt có ý nghĩa với những dự án có nhiều bên tham gia và khối lượng thông tin lớn.
Cuối cùng, Construction AI có thể thúc đẩy một cách tiếp cận mới: quản lý dự án không chỉ dựa trên kinh nghiệm mà còn dựa trên dữ liệu được kết nối và phân tích liên tục.
Một hệ thống AI không thể tạo ra Project Intelligence tốt nếu dữ liệu đầu vào thiếu, sai hoặc không được kiểm soát.
Nếu dự án có nhiều phiên bản bản vẽ, tài liệu không rõ trạng thái, thông tin phân tán hoặc thiếu lịch sử thay đổi, việc phân tích cũng sẽ gặp hạn chế. Do đó, trước khi nói đến AI, doanh nghiệp cần quan tâm đến nền tảng dữ liệu và quy trình quản lý thông tin.
Đây là lý do Common Data Environment (CDE) ngày càng quan trọng trong chiến lược chuyển đổi số xây dựng. CDE giúp tập trung và kiểm soát các loại thông tin như tài liệu, bản vẽ, mô hình, phiên bản, Issues, RFI, quy trình phê duyệt và lịch sử hoạt động.
Khi dữ liệu dự án được tổ chức thành một nguồn thông tin có cấu trúc, doanh nghiệp sẽ có nền tảng tốt hơn để triển khai các lớp AI và Project Intelligence trong tương lai.
BIM đã thay đổi cách ngành xây dựng tạo và sử dụng thông tin về công trình. CDE tiếp tục thay đổi cách các bên lưu trữ, chia sẻ, kiểm soát và phối hợp thông tin trong suốt vòng đời dự án.
Bước tiếp theo có thể là AI sử dụng chính nguồn thông tin đó để phân tích, kết nối các dữ liệu và hỗ trợ con người đưa ra quyết định. Vì vậy, Construction AI không nhất thiết bắt đầu từ một mô hình AI phức tạp. Nó có thể bắt đầu từ việc doanh nghiệp xây dựng được một hệ thống thông tin đủ tốt.
Khi dữ liệu được kết nối, phiên bản được kiểm soát và quy trình được chuẩn hóa, AI mới có cơ sở để tiến xa hơn từ task intelligence đến project intelligence.
Construction AI đang mở rộng vượt ra ngoài Clash Detection. Thay vì chỉ giải quyết một nhiệm vụ riêng lẻ, AI đang hướng đến việc kết nối BIM, tài liệu, tiến độ, RFI, vật tư và dữ liệu hiện trường để tạo ra một bức tranh toàn diện hơn về dự án.
Giá trị tiếp theo của AI trong xây dựng có thể không nằm ở việc thay thế con người, mà ở khả năng giúp đội ngũ tìm thông tin nhanh hơn, nhận diện rủi ro sớm hơn và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đầy đủ hơn.
Và để đạt được điều đó, câu hỏi quan trọng không chỉ là “Doanh nghiệp có AI hay chưa?”, mà còn là “Dữ liệu dự án đã sẵn sàng để AI khai thác hay chưa?”
BIMCAD Vietnam đồng hành cùng doanh nghiệp xây dựng trong quá trình ứng dụng BIM, CAD và các giải pháp công nghệ xây dựng, hướng đến một hệ sinh thái dữ liệu kết nối và hiệu quả hơn.
