Применение методов машинного обучения в строительстве

Автор: Куприянова Татьяна Викторовна, Кислицын Дмитрий Игоревич

Журнал: Проблемы информатики @problem-info

Рубрика: Прикладные информационные технологии

Статья в выпуске: 1 (50), 2021 года.

Бесплатный доступ

Поскольку в строительной сфере ежегодно увеличивается спрос на инновационные проекты, возник вопрос о применении методов машинного обучения при производстве на строительной площадке. В данной статье описывается суть предлагаемого варианта разработки автоматизированного модуля для строительного производства с использованием методов машинного обучения. В нём представлены функции предсказания и ранжирования инцидентов на строительной площадке, а также автоматического назначения ответственного лица за закрытие инцидента. Продемонстрирован возможный интерфейс программы, в которой будет выполняться анализ поступившей информации с различных источников системы мониторинга случаев на строительном производстве, распределение инцидентов по признакам на соответствующие категории и их цветовая маркировка по степени важности, создание заявок на устранение возникших инцидентов и назначение ответственных лиц за закрытие возникающих проблемных случаев. При реализации предлагаемого автоматизированного модуля ожидаются положительные результаты, в числе которых минимизирование количества пропущенных инцидентов и сокращение времени реакции на возникающие проблемные ситуации.

Еще

Алгоритмы машинного обучения, интеллектуальный анализ данных, ранжирование инцидентов на строительной площадке

Короткий адрес: https://sciup.org/143177894

IDR: 143177894   |   DOI: 10.24411/2073-0667-2021-10003

Список литературы Применение методов машинного обучения в строительстве

  • Рейтинг несчастных случаев на стройке / aleksandr - Текст: электронный // Прорабофф.РФ: сайт. - URL: https://xn-80ac1bcbgb9aa.xn-p1ai/rejting_neschastnyh_sluchaev_na_strojke/. - Дата обращения 26.09.2020.
  • Hebert, Jeff. 2016. Predicting rare failure events using classification trees on large scale manufacturing data with complex interactions. Pages 2024-2028 of: 2016 IEEE International Conference on Big Data, BigData 2016, Washington DC, USA, December 5-8, 2016.
  • Hastie, Trevor, Tibshirani, Robert, & Friedman, Jerome. 2001. The Elements of Statistical Learning. Springer Series in Statistics. New York, NY, USA: Springer New York Inc.
  • Технология умного строительства: как машинное обучение предсказывает и предотвращает несчастные случаи на стройке / Дж. Каннер. - Текст: электронный // isicad. Ваше окно в мир САПР: сайт. - URL: http://isicad.ru/ru/articles.php?article_num=20712. - Дата обращения 27.09.2020.
  • Применение машинного обучения к ранжированию инцидентов на Московской железной дороге / П. Ю. Бойко, Е. М. Быков, Е. И. Соколов, Д. А. Яроцкий. - Текст: непосредственный // Информационные технологии и вычислительные системы. - 2017. - № 2. - С. 43-53
Еще
Статья научная