건설 시장의 인공 지능(AI) 가치 평가 – 2024~2031년

자동화에 대한 수요 증가, 건설 프로젝트의 효율성과 안전성은 건설 시장에서 글로벌 인공 지능(AI)의 급속한 확장을 뒷받침하는 주요 원동력입니다. Market Research의 분석가에 따르면 글로벌 건설 인공 지능(AI) 시장은 의 수익을 예측 대비 2031년 132억 1천만 달러로 평가 2024년에는 15억 3천만 달러에 달할 것입니다.

건설 분야에 AI를 도입하는 것은 전통적인 관행을 혁신하고 프로젝트 결과를 개선하며 업계 전반의 혁신을 주도할 수 있는 잠재력에 의해 주도됩니다. 건설 시장에서 글로벌 AI를 형성하고 있습니다. 이러한 수요 급증으로 인해 시장은 2024년부터 2031년까지 연평균 성장률(CAGR) 36%

인공지능(AI) 건설 시장 가치 평가정의/개요

'건설 분야의 글로벌 인공지능(AI)'이라는 용어는 전세계 규모의 건설 산업 내 인공지능 기술의 적용 및 통합을 의미합니다. 여기에는 AI 기반 알고리즘, 머신러닝 기술, 로봇 공학 및 기타 고급 기술을 사용하여 프로젝트 계획 및 설계부터 실행, 모니터링, 유지 관리에 이르기까지 건설 프로세스의 다양한 측면을 최적화하는 것이 포함됩니다.

AI in 건설은 데이터 분석, 자동화, 예측 모델링 및 지능형 의사 결정 기능을 활용하여 생산성, 효율성, 안전 및 지속 가능성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 여기에는 프로젝트 지연, 비용 초과, 인력 부족, 안전 위험, 환경 영향과 같은 문제를 해결하기 위한 AI 기반 솔루션의 배포가 포함되며, 궁극적으로 전통적인 건설 관행을 변화시키고 글로벌 건설 부문 전반에 걸쳐 혁신을 주도합니다.

건설 시장에서 인공 지능(AI)에 대한 수요를 급증시키는 요인은 무엇입니까?

AI 기반 도구는 광범위한 작업을 자동화할 수 있습니다. 건설 프로젝트 속도를 늦추는 반복적인 작업. 여기에는 예약, 리소스 할당, 진행 상황 모니터링, 데이터 입력 등의 작업이 포함됩니다. AI는 이러한 작업을 자동화함으로써 작업자가 복잡한 건설 단계 계획, 예상치 못한 문제 해결, 다른 이해관계자와의 협업 등 핵심 역량에 집중할 수 있도록 해줍니다. 이는 전반적인 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 프로젝트 완료 시간을 단축하고 잠재적으로 인건비를 낮출 수 있습니다. 또한 AI 기반 분석은 프로젝트 데이터를 분석하여 잠재적인 병목 현상과 개선 영역을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 건설 회사는 프로세스를 최적화하고 전체 프로젝트 수명주기에 걸쳐 생산성을 향상시키는 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다.

AI는 여러 가지 방법으로 자재 조달을 최적화하고 낭비를 줄이는 데 사용될 수 있습니다. 유사한 프로젝트의 자재 사용에 대한 과거 데이터를 분석함으로써 AI 시스템은 현재 프로젝트의 자재 수요에 대한 정확한 예측을 생성할 수 있습니다. 여기에는 프로젝트 계획, 건물 사양, 자재 사용에 영향을 미칠 수 있는 기상 조건 등의 요소가 고려됩니다. AI는 자재 소비량, 재고 수준을 추적하는 센서 데이터 등 건설 현장의 실시간 데이터도 분석할 수 있다. 이를 통해 프로젝트 전반에 걸쳐 자재 조달을 동적으로 조정할 수 있어 과잉 재고나 불필요한 비용 발생 없이 지연을 방지할 수 있는 충분한 공급량을 확보할 수 있습니다. 또한 AI를 사용하여 재료 대체 기회를 식별할 수 있습니다. AI는 자재 특성과 성능 데이터를 분석하여 프로젝트 요구 사항을 충족하면서도 더 낮은 비용으로 이용 가능하거나 리드 타임이 더 짧은 대체 자재를 추천할 수 있습니다.

또한 건설 산업은 점점 더 숙련된 노동력 부족에 직면해 있습니다. AI는 특정 작업을 자동화하고 기존 작업자에게 지원을 제공하여 이를 완화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 로봇은 보다 수동적이고 반복적인 작업 중 일부를 처리할 수 있어 숙련된 작업자가 보다 복잡한 작업에 집중할 수 있습니다.

건설 분야 인공 지능(AI) 시장의 성장을 방해하는 요인은 무엇입니까?

AI는 데이터를 기반으로 성장합니다. 건설회사는 AI 시스템이 효과적으로 작동하기 위해 방대한 양의 프로젝트 데이터를 수집, 저장, 분석해야 합니다. 설계 소프트웨어, 프로젝트 관리 도구, 센서 네트워크 등 다양한 소스의 데이터를 통합하는 것은 어려울 수 있습니다. 또한 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려가 가장 중요합니다. 건설 회사는 중요한 프로젝트 데이터를 무단 액세스나 위반으로부터 보호하기 위해 강력한 사이버 보안 조치가 필요합니다.

또한 AI 솔루션을 구현하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. AI 소프트웨어, 하드웨어, 교육 데이터를 획득하는 데 드는 초기 비용은 소규모 건설 회사나 예산이 제한된 회사에게는 장벽이 될 수 있습니다. 또한 AI 시스템을 기존 IT 인프라 및 워크플로우와 통합하는 것은 복잡할 수 있으며 전문적인 전문 지식이 필요할 수 있습니다. 쉽게 사용할 수 있는 산업별 AI 솔루션이 부족하면 구현 문제가 더욱 가중될 수 있습니다.

게다가 AI가 작업을 자동화하는 동시에 새로운 종류의 숙련된 인력에 대한 수요도 창출합니다. 건설 프로세스와 AI 역량을 모두 이해하는 전문가가 필요합니다. 여기에는 AI 생성 데이터를 관리하고 분석하는 데이터 과학자, AI 시스템을 맞춤화하고 유지 관리하는 AI 엔지니어, AI를 워크플로에 효과적으로 통합할 수 있는 건설 관리자가 포함됩니다. 이러한 결합된 기술을 갖춘 인력이 부족하면 건설 분야에서 AI가 널리 채택되는 데 방해가 될 수 있습니다.

범주별 통찰력

채택이 증가하는 방법은 무엇입니까? 중공업 건설이 시장 성장에 영향을 미치나요?

분석에 따르면 중공업 건설은 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 추정됩니다. AI는 대형 건설 프로젝트의 과거 데이터를 분석하여 기상 현상, 장비 고장 또는 예상치 못한 지질 조건과 같은 잠재적인 위험을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 사전 위험 완화 전략을 수립하고 프로젝트 중단을 최소화하며 작업자 안전을 보장할 수 있습니다.

또한 중공업 건설 프로젝트에는 자재와 장비의 적시 배송을 보장하기 위해 복잡한 물류 및 공급망 관리가 필요합니다. AI는 교통, 날씨, 자재 가용성에 대한 실시간 데이터를 분석하여 물류를 최적화할 수 있습니다. 이는 배송을 간소화하고 비용을 절감하며 지연을 방지하는 데 도움이 됩니다.

게다가 중공업 프로젝트는 건축 자재에 내장된 센서, 작업자 이동 및 건강 필수 요소를 추적하는 웨어러블, 장비 모니터링을 비롯한 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 성능 지표와 잠재적인 결함을 기록하는 시스템, 그리고 설계 계획과 자재 일정부터 진행 보고서와 안전 로그에 이르기까지 모든 것에 대한 데이터를 보관하는 프로젝트 관리 소프트웨어입니다. AI는 이러한 대규모의 복잡한 데이터 세트를 처리 및 분석하여 가치 있는 정보를 추출하는 데 탁월합니다. 예를 들어 AI는 콘크리트 타설에서 센서 데이터를 분석하여 양생 과정을 실시간으로 모니터링하고 콘크리트의 구조적 무결성을 손상시킬 수 있는 온도 또는 습도 수준의 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다. 콘크리트. AI는 대형 건설 프로젝트의 풍부한 데이터 생태계를 효과적으로 활용함으로써 건설 회사에 프로젝트에 대한 전체적인 시각을 제공하여 데이터 기반 의사 결정을 촉진하고 프로젝트 결과를 최적화할 수 있습니다.

프로젝트 관리는 어떻게 추진됩니까? 건설 시장에서 인공 지능(AI)의 성장?

프로젝트 관리 부문은 예측 기간 동안 건설 시장에서 인공 지능(AI)을 지배할 것으로 추정됩니다. AI는 프로젝트 데이터를 분석하여 기상 지연, 자재 부족, 노동 중단 등 잠재적인 위험을 조기에 식별할 수 있습니다. 이를 통해 프로젝트 관리자는 위험을 완화하고 프로젝트 지연 및 비용 초과를 방지하기 위한 사전 조치를 취할 수 있습니다. 또한 추락, 부적절한 장비 사용 또는 무단 침입과 같은 안전 위험이 있는지 건설 현장을 모니터링하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이러한 실시간 모니터링을 통해 적시에 개입할 수 있으며 사고와 부상을 예방하는 데 도움이 됩니다. 이러한 투명성을 통해 이해관계자는 진행 상황을 추적하고, 문제를 조기에 식별하며, 팀이 프로젝트 목표에 대해 책임을 지도록 할 수 있습니다.

또한 AI는 건설 프로젝트를 위한 중앙 집중식 데이터 플랫폼 생성을 촉진할 수 있습니다. 이 플랫폼은 계획, 사양, 진행 보고서, 통신 기록은 물론 내장형 모니터 및 웨어러블의 센서 데이터까지 포함한 모든 프로젝트 데이터를 저장할 수 있습니다. 정보에 대한 중앙 집중식 액세스는 프로젝트 이해관계자 간의 협업과 지식 공유를 향상시킵니다.

또한. 기존의 프로젝트 일정 관리 및 리소스 할당은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. AI는 과거 프로젝트 데이터를 분석하고 패턴을 식별하여 보다 효율적인 일정을 만들고 프로젝트 전반에 걸쳐 리소스 할당을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 지연이 줄어들고 적절한 인력과 장비가 적시에 제공될 수 있습니다.

인공지능에 대한 액세스 권한을 얻으세요. 건설 시장의 인텔리전스(AI) 보고 방법

국가/지역별 통찰력

건설 시장에서 인공 지능(AI)에 대한 수요가 북미 시장 성장에 어떤 영향을 미치나요?< /h3>

분석가에 따르면 북미는 예측 기간 동안 건설 시장에서 인공 지능(AI)을 지배할 것으로 추정됩니다. 북미 건설 회사들은 신기술을 얼리 어답터해 온 역사를 가지고 있습니다. 이러한 혁신에 대한 개방성은 효율성과 생산성 향상을 위해 AI의 잠재력을 잘 활용할 수 있는 위치에 있습니다.

북미 건설 회사는 프로젝트를 적시에, 예산 범위 내에서, 고품질 표준에 맞춰 납품하는 데 점점 더 중점을 두고 있습니다. AI는 프로젝트 일정, 리소스 할당, 위험 관리를 최적화하기 위한 귀중한 도구를 제공하여 프로젝트 납품 결과를 향상시킵니다. 또한 일부 북미 정부에서는 자금 지원 이니셔티브와 파일럿 프로젝트를 통해 건설 분야에서 AI 사용을 적극적으로 장려하고 있습니다. 이러한 정부 지원은 이 지역 건설 시장에서 AI의 성장을 더욱 강화합니다.

아시아 태평양 지역의 잠재적 기회에 기여하는 요인은 무엇입니까?

아시아 태평양 지역은 다음과 같이 예상됩니다. 예측 기간 동안 항체 생산 시장 내에서 가장 높은 CAGR로 성장합니다. APAC 정부는 고속철도 네트워크, 교량, 발전소, 스마트 시티와 같은 인프라 개발 프로젝트에 막대한 투자를 하고 있습니다. 인프라 지출의 급증으로 인해 AI가 자동화, 최적화 및 데이터 기반 의사 결정을 통해 해결할 수 있는 효율적인 건설 프로세스에 대한 상당한 수요가 발생합니다. 또한 APAC의 건설 업계에서는 용접, 벽돌 쌓기, 자재 취급 등 광범위한 작업에 로봇과 자동화를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. AI는 이러한 로봇 시스템을 조정 및 관리하여 안전하고 효율적인 작동을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

또한 아시아 태평양 지역, 특히 싱가포르와 한국과 같은 국가에서 정부 주도로 BIM 채택이 증가하고 있습니다. BIM이 제공하는 이점에 대한 인식이 높아지고 있습니다. BIM은 건물의 모든 물리적, 기능적 특성을 포괄하는 건설 프로젝트의 디지털 표현을 생성합니다. 이 디지털 모델은 건축가와 엔지니어부터 계약업체와 시설 관리자에 이르기까지 프로젝트에 관련된 모든 이해관계자를 위한 정보의 중앙 저장소 역할을 합니다. AI는 BIM과 원활하게 통합되어 BIM 모델에서 생성된 풍부한 데이터를 활용하여 설계를 최적화하고 잠재적인 충돌을 식별하며 전체 프로젝트 성과를 향상시킵니다.

경쟁 환경

글로벌 인공 지능(AI) ) 건설 시장은 건설 업계에서 효율성, 안전성, 비용 효율성에 대한 요구가 높아지면서 급속한 성장을 경험하고 있습니다.

인공 지능(AI) 분야에서 활동하는 주요 업체 중 일부는 건설 시장에는 다음이 포함됩니다

• Autodesk
• IBM
• Microsoft
• Oracle
• SAP
• 로봇 제작
• Daas의 중요성
• Trimble
• AImotive

최신 개발

• 2023년 2월, Autodesk는 시공성 분석에 중점을 두고 설계 프로세스 초기에 잠재적인 문제를 식별하고 해결하는 데 도움이 되는 BIM 360용 새로운 AI 기능을 발표했습니다. 설계 코드 준수 확인을 자동화하고 계획 검토 프로세스를 간소화하기 위한 AI 기반 도구를 출시했습니다.
• 2022년 6월 IBM은 AI 기반 건설 프로젝트 위험 관리를 위한 새로운 클라우드 서비스를 출시하여 사전 예방적인 식별과 위험 완화. 선도적인 건설업체와 협력하여 작업자 안전 모니터링을 위한 AI를 시험하고 컴퓨터 비전을 활용하여 안전하지 않은 상황을 감지합니다.

보고 범위

건설 시장의 인공 지능(AI), 카테고리별

애플리케이션

< li>프로젝트 관리
• 현장 관리
• 위험 관리
• 일정 관리

업종

지역

시장 조사의 연구 방법론

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이 보고서를 구입하는 이유

경제적 요인과 비경제적 요인을 모두 포함하는 세분화를 기반으로 한 시장의 정성적 및 정량적 분석 각 부문에 대한 시장 가치(USD Billion) 데이터 제공 및 하위 세그먼트 가장 빠른 성장을 목격하고 시장을 지배할 것으로 예상되는 지역 및 세그먼트를 나타냅니다. 해당 지역의 제품/서비스 소비를 강조하고 각 시장에 영향을 미치는 요인을 나타내는 지역별 분석 지역 지난 5년간의 기업 프로필, 새로운 서비스/제품 출시, 파트너십, 비즈니스 확장 및 인수와 함께 주요 업체의 시장 순위를 통합한 경쟁 환경 회사 개요, 회사 통찰력, 제품 벤치마킹, 주요 시장 참가자에 대한 SWOT 분석 최근 개발과 관련하여 업계의 현재 및 미래 시장 전망(성장 기회 및 동인은 물론 신흥 지역과 선진국 지역 모두의 과제 및 제한 사항 포함) 심층적인 내용이 포함됩니다. Porter의 5가지 힘 분석을 통해 다양한 관점의 시장 분석 Value Chain Market Dynamics 시나리오를 통해 시장에 대한 통찰력과 향후 시장 성장 기회 제공 6개월간 판매 후 분석가 지원

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