Какие данные описывают экосистему строительных технологий

В нем проводится анализ фактического внедрения технологий фирмами, выполняющими опытно-конструкторские работы, планировку и строительство (AEC), в контексте всех 38 «вариантов использования», включая проектное моделирование, сборку конструкций вне строительной площадки, планирование и т.д., а также инвестиционных операций, касающихся компаний, предоставляющих такие технологии.

В исследовании под названием «Использование возможностей в современной экосистеме строительных технологий», в основе которого лежат проверенные и не вызывающие сомнений данные, анализируются тенденции в развитии технологий, наблюдаемые в отрасли. Исследование показывает, как компании из базы данных McKinsey, занимающиеся разработкой строительных технологий, реализовывают свою продукцию строительным фирмам.

График, приведенный в отчете, отображает указанные пользователями связи между 38 функциями или «вариантами использования» данных.
Рисунок из архива McKinsey & Co.

Одним из открытий исследования являются, как их называют авторы, «созвездия взаимосвязанных решений», которые образуют соответствующие варианты использования.

Созвездия, выделенные разными цветами на графике выше, обозначают области, где технологии имеют наибольшую привлекательность и где их влияние может быстро увеличиться в ближайшем будущем. Но в исследовании также отмечается, что немногие строительные фирмы используют технологии, которые объединяют данные из разных созвездий, о чем свидетельствуют слабые линии связи.

Наиболее «яркие» из выявленных созвездий: 3D-печать, модуляризация и робототехника; технология цифровых двойников; искусственный интеллект и аналитика; оптимизация цепочки поставок и рынков.

В онлайн-версии отчета график экосистемы строительных технологий является интерактивным. Нажатие на узел показывает количество отображаемых точек данных. Например, в узле «Рынок труда и профессиональных услуг» представлены 132 примера.

В докладе отмечается, что первые три созвездия «демонстрируют сильную тенденцию к преобразованию в отрасли», а четвертое – оптимизация цепочки поставок и рынков – «характеризуется быстрым ростом, поскольку за последний год десятки мелких игроков вышли на этот рынок».

Хосе Луис Бланко, главный среди пяти соавторов исследования и партнер филадельфийского отделения McKinsey, приводит пример интерпретации второго графика (см. ниже): точка LL в правом нижнем углу входит в категорию «ИИ и машинное обучение» (синий цвет). Она находится в области технологий, находящихся на стадии развития (Emerging), т.е. здесь используются данные, полученные у молодых развивающихся компаний. Судя по размеру точки, количество компаний, предлагающих и обслуживающих свою продукцию в этой области, меньше 25. Положение также свидетельствует о средних или низких объемах операций (т. е. инвестиционной деятельности).

Каждая точка обозначает вариант использования, а ее размер показывает количество технологических компаний, услугами и продукцией которых пользуются строительные фирмы. Положение определяет возраст компаний и объем привлекаемых ими непубличных и венчурных инвестиций, а также указывает на уровень развития.
Рисунок из архива McKinsey & Co.

Набор новых инструментов

Исследование также показывает, что точка LL представляет собой то, что может стать следующим набором новых вариантов применения, то есть это инструменты, которые начинают все больше использоваться строительными фирмами. «Но в этом случае такие компании, несмотря на определенное количество клиентов, остаются небольшими, не привлекая крупных инвестиций», – говорит Бланко.

Тем не менее, в исследовании машинное обучение и ИИ также приводятся в качестве примера одной из немногочисленных важнейших технологий, которые начинают объединяться с различными вариантами использования, в частности, с теми, что находятся в четырех основных созвездиях. В анализе авторы прогнозируют, что технологические компании, оказывающие услуги в этой области, скоро могут привлечь больше инвесторов, потому что такая технология имеет «безграничное число возможных вариантов использования в проектировании и строительстве».

Хотя LL находится в правой части графика, в самом углу, эта точка еще не попадает в зону активного привлечения талантов. «Мы считаем, высокий уровень объема операций (ось Y) также является важным показателем того, что технология попала в зону привлечения талантов; это наталкивает нас на вывод, что в определенной степени рост объема операций обусловлен «охотой» за талантами», – объясняет Бланко.

Если взглянуть на процентную шкалу внизу, показатель LL составляет около 85%. По словам Бланко, это значит, что за последние пять лет было создано 85% компаний, занимающихся разработкой технологий ИИ и машинного обучения.

«В ближайшем будущем мы ожидаем, что распространение технологий ИИ в сфере проектирования и строительства будет умеренным, – предупреждают авторы доклада. – Лишь некоторые ведущие компании имеют потенциал, ресурсы и готовые стратегии для реализации необходимых алгоритмов и широкого внедрения таких технологий. Однако потенциал роста настолько велик, что отрасль больше не может его игнорировать».

Авторы продолжают: «Системы ИИ все чаще могут использоваться в разных отраслях, что повышает угрозу конкуренции со стороны нетрадиционных участников рынка».

В отчете отмечается, что несколько стартапов уже набирают силу на рынке, используя подходы, ориентированные на ИИ.

Авторы дают оптимистичные прогнозы в отношении всех технологий, собранных в созвездия. Например, о 3D-печати, модуляризации и робототехнике они говорят следующее: «Наше исследование показывает, что последовательное использование этих методов в проектах, где их применение экономически целесообразно, может повысить производительность отрасли в пять-десять раз».

Утверждается, что такие системы будут включать полностью автоматизированные процессы предварительной сборки, позволяющие превратить чертежи или 3D-модели в сборные конструкции; строительную робототехнику, в частности, роботов для укладки кирпича и сварных работ; самоуправляемую тяжелую технику; экзоскелеты и надеваемое робототехническое оборудование; а также трехмерную печать металлических компонентов с длительным сроком изготовления, которая «позволяет производить высокоэффективные компоненты и, в конечном счете, более качественные детали при низких затратах».

Авторы доклада демонстрируют такой же энтузиазм в отношении инструментов фотограмметрии и возможности поддержания в реальном времени цифрового двойника строящегося объекта для корректировки планирования и бюджета в соответствии с изменением условий на строительной площадке. «В этих приложениях особенно привлекает возможность сокращать цикл принятия решений в проекте – несколько дней вместо нескольких месяцев – за счет полной автоматизации планирования и составления бюджета проекта», – говорится в исследовании.