ИИ в строительстве: как мультиагентные команды меняют индустрию
В продолжение серии статей о практическом применении искусственного интеллекта, мы рады представить наш новый проект, посвященный созданию мультиагентных ИИ-команд в строительстве.
Цель данной статьи — показать, как мультиагентные системы могут революционизировать процессы в строительстве, повышая эффективность и оптимизируя затраты.
Почему мультиагентные ИИ-команды?
Строительные проекты — это сложные системы, требующие координации множества специалистов: инженеров, сметчиков, финансовых аналитиков и многих других. Управление таким количеством процессов и информации становится всё более сложным. А учитывая рост количества проектов и необходимость найма дополнительных специалистов, было принято решение о тестировании ИИ-технологий для поддержания роста и сокращении затрат. Именно здесь на помощь пришли мультиагентские ИИ-команды.
Что это такое?
Мультиагентные ИИ-команды - это группа специализированных и обученных ИИ-агентов, каждый из которых выполняет определённую роль. Вместе они работают над достижением общей цели, взаимодействуя между собой и с человеческими сотрудниками.
Как это работает?
Наш проект реализует мультиагентную систему, где каждый агент имеет свою специализацию и обучен на основе внутренних документов и нормативов компании.
Агенты были обучены отраслевыми нормативными документами, специфичными для компании заказчика. Это включает в себя стандарты, внутренние инструкции, функциональные обязанности сотрудников и регламенты взаимодействия между отделами. Благодаря этому, агенты действуют в строгом соответствии с корпоративными нормами и стандартами, что делает их работу максимально релевантной и эффективной.
Состав команды агентов:
- Менеджер проекта: формирует план работ, ставит задачи специализированным агентам и отчитывается перед постановщиком задачи. Он координирует всю команду и следит за выполнением поставленных целей;
- Отраслевой эксперт: предоставляет консультации по специфическим техническим вопросам, основываясь на нормативных документах и стандартах компании;
- Сметчик: оценивает затраты на материалы и трудовые ресурсы, используя актуальные ценовые базы и внутренние методики расчёта;
- Финансовый аналитик: анализирует финансовые показатели проекта, прогнозирует расходы и доходы;
- Инвестиционный аналитик: оценивает инвестиционную привлекательность проекта, контролирует взаимодействие с инвесторами и соблюдение условий инвестиционного договора;
- Нормоконтроль: проверяет ответы других агентов на предмет экспертной точности и соответствия корпоративным стандартам, снижая риск появления ошибок и неточностей.
Технологии под капотом:
- Традиционно LLM (Large Language Model, большая языковая модель);
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): позволяет агентам быстро обращаться к актуальной информации из базы знаний, включая внутренние документы, регламенты, стандарты и нормативы;
- Технология мультиагентское взаимодействие: обеспечивает эффективное взаимодействие между агентами, позволяя им обмениваться данными и совместно принимать решения;
- Доступ в интернет: агенты имеют возможность обращаться к внешним источникам информации при необходимости, что обеспечивает актуальность и полноту ответов.
Реальные примеры применения
1. Оптимизация графика работ с учётом внутренних регламентов
В одном из проектов возникла необходимость пересмотреть план работ из-за изменений в цепочке поставок и смены производителя оборудования. Менеджер проекта совместно с отраслевым экспертом обновили план, учитывая новые сроки и внутренние стандарты компании. Это позволило избежать штрафов и задержек, обеспечив своевременное завершение проекта.
2. Снижение затрат на 15% благодаря точным расчётам
Сметчик, обученный на внутренних методиках и ценовых базах компании, в сотрудничестве с финансовым аналитиком, выявил возможность закупки материалов у проверенных поставщиков по более выгодным ценам. Это привело к снижению общих затрат на проект на 15%, без ущерба для качества работ.
3. Улучшение качества решений через роль нормоконтроля
Нормоконтроль проверял ответы агентов на соответствие корпоративным стандартам и нормативам. Это позволило снизить количество ошибок и неточностей, обеспечивая высокое качество принимаемых решений и повышая доверие к системе.
Где ещё можно применять такие решения?
Мультиагентные ИИ-команды имеют широкий спектр применения за пределами строительства:
- Производство: автоматизация планирования производственных процессов, управление цепочками поставок и контроль качества продукции.
- Логистика: оптимизация маршрутов доставки, управление складскими запасами и распределение ресурсов.
- Финансы: автоматизация финансового анализа, управление инвестиционными портфелями и оценка рисков.
- Здравоохранение: координация работы медицинского персонала, управление расписанием приёмов и оптимизация использования оборудования.
- Образование: персонализированное обучение, автоматизация административных задач и поддержка преподавателей.
- Государственный сектор: управление муниципальными проектами, автоматизация услуг для граждан и оптимизация бюрократических процессов.
Преимущества мультиагентских ИИ-команд
- Соответствие корпоративным стандартам: обучение агентов на основе внутренних документов обеспечивает их работу в соответствии с политиками компании.
- Повышение точности: роль внутреннего критика снижает риск ошибок и неточностей, обеспечивая высокое качество решений.
- Эффективность и скорость: автоматизация рутинных задач и быстрый доступ к информации ускоряют процессы принятия решений.
- Адаптивность: система быстро реагирует на изменения в проекте или нормативной базе, предлагая оптимальные решения.
- Экономия ресурсов: оптимизация процессов и затрат ведёт к значительной экономии финансовых и временных ресурсов.
Что это даёт компании?
Внедрение мультиагентских ИИ-команд позволило:
- Увеличить количество одновременно реализуемых проектов на 30% благодаря более эффективному управлению и распределению ресурсов.
- Сократить сроки реализации проектов в среднем на 20%, что повышает удовлетворённость клиентов и конкурентоспособность на рынке.
- Повысить качество работы за счёт снижения числа ошибок и просчётов, благодаря роли внутреннего критика и строгому соответствию корпоративным стандартам.
Будущие перспективы
Мы планируем расширять функционал агентов и внедрять систему в другие области:
- Интеграция с BIM-технологиями: для более точного планирования и моделирования проектов, учитывая все аспекты строительства.
- Расширение базы знаний: включение новых нормативных документов, отраслевых стандартов и актуальной информации из внешних источников.
- Развитие роли нормоконтроля: использование более сложных алгоритмов и методов машинного обучения для повышения качества контроля и снижения риска ошибок, что позволить в большей степени делегировать ИИ-команде исполнение задач.
- Обучение на функциональных обязанностях в других отраслях: адаптация системы для использования в различных секторах экономики, учитывая их специфику и требования.
Заключение
Мультиагентские ИИ-команды, обученные на внутренних нормативных документах и стандартах компании, открывают новые горизонты в управлении строительными проектами. Они позволяют решить множество задач, начиная от оптимизации процессов и заканчивая повышением качества решений через внутренний контроль. Внедрение роли нормоконтроля и доступ к интернету для актуализации данных делают систему ещё более надёжной и эффективной. Мы видим огромный потенциал в этом направлении и будем продолжать развивать и совершенствовать наши решения.
Ваше мнение важно для нас!
Как вы считаете, в каких ещё областях мультиагентные ИИ-команды могут быть полезны? Возможно, у вас есть идеи о том, как улучшить существующие процессы в вашей компании с помощью ИИ? Делитесь своими мыслями и идеями в комментариях. Если у вас есть интересные проекты или задачи, где ИИ мог бы помочь, мы будем рады обсудить возможности сотрудничества.
Не пропустите наши следующие статьи!
Следите за обновлениями, впереди ещё много интересных проектов и инсайтов из мира искусственного интеллекта.
Если вы заинтересованы в том, чтобы внедрить подобные ИИ-решения в свою компанию, посетите наш сайт. Мы готовы помочь вам сделать следующий шаг в будущее технологий.