AI-revolutionen – så påverkar den branschen

Intresset för AI har exploderat. En ny rapport från Boston Consulting Group visar att 61 procent av de globala storbolagen ska investera i AI och maskininlärning under 2023. Det är 15 procentenheter fler än de som ska investera i robotteknik och processautomatisering, den teknik som företagen rankade som näst mest intressant att investera i.

Läs även: Så gör du för att hoppa på AI-tåget

Rapporten från Boston Consulting Group bygger på intervjuer med innovationschefer på drygt 1 000 stora globala bolag. Samma AI-boom märks bland de största svenska byggföretagen. De trevande försöken att tillämpa AI som de stora svenska byggföretagen kunde berätta om för några år sedan är i dag till stor del i hamn, och deras teknik- och forskningschefer ser framför sig en fortsatt snabb utveckling.

– Vi kommer de närmaste åren att göra stora framsteg vad gäller arbetsmiljö, hållbarhet, produktivitet och kvalitet tack vare AI. Det kommer att påverka hur vi jobbar och de som har anammat AI kommer definitivt att slå ut dem som inte gjort det, säger Christina Claeson-Jonsson, chef för forskning och innovation på NCC.

För fyra år sedan kunde hon berätta för Byggindustrin att NCC gjorde försök med att förbättra kvaliteten i sina projekt med AI. Då använde de maskininlärning för att se hur olika parametrar – exempelvis väderlek, utrustning och material – påverkar utfallet. Samtidigt använde NCC AI för att effektivisera arbetet med bland annat anbud, inköp och projektering.

Christina Claeson-Jonsson är chef för forskning och innovation på NCC.

Foto: Carina Gran

– Vi arbetar med en än högre intensitet nu och har hunnit testa fler tillämpningar av AI. Utvecklingen går väldigt snabbt. Mjukvaruföretag såsom Autodesk har stort fokus på AI i sitt utvecklingsarbete. Det drar vi nytta av och implementerar. Vi har också egna experter som kompletterar de lösningar som finns, säger Christina Claeson-Jonsson.

Till exempel har NCC testat en robothund från Boston Dynamics, som kombinerar robotik med AI. Hunden har NCC använt för att bevaka framdriften av projektet Kineum i Göteborg. De har också hunnit testa flera AI-baserade lösningar för säkrare arbetsmiljö. Det handlar dels om varselplagg med integrerad AI från företaget Swanholm Technology, och dels om en AI-baserad övervakning av byggarbetsplatsen som NCC själva var med och utvecklade. Den senare har använts både vid kranlyft, för att varna om människor befinner sig i riskzonen under lasten, och för att avgöra huruvida personer som passerar in genom grindarna till arbetsplatsen har adekvat skyddsutrustning.

Läs även: Robothunden ska boosta bygget

Andra AI-tillämpningar som NCC utforskar handlar om hur de ska bli bättre på att samla in data och sedan dra nytta av datan.

– Med bättre datainsamling och AI kan vi gifta ihop projekteringen och produktionen. Det blir också ett verktyg i hållbarhetsarbetet. Med AI kan vi titta på ett stort antal lösningar och hitta den mest hållbara, säger Christina Claeson-Jonsson.

Två exempel på AI-baserade produkter som NCC testat: robothunden från Boston Dynamics, demonstrerad av Gustav Olsson, Lead VDC developer, och Synne Stomperud, arbetsledare, och de AI styrda varselkläderna från Swanholm Technology.

Foto: Anders Siljevall/Johan Röisland

Skanska har, precis som NCC, hunnit testa många olika AI-lösningar de senaste åren. När Byggindustrin 2019 intervjuade Ulf Håkansson, teknisk chef på Skanska, berättade han om tre projekt där de hoppades testa AI: en robotiserad armeringsstation, AI-baserad bildanalys för att upptäcka sprickstrukturer i berg samt ett samarbete med forskare vid Stanford University med målet att använda AI för att simulera och optimera i projekterings- och produktionsfasen. I dag är utvecklingen av den robotiserade armeringsstationen, där robotarna tar hjälp av AI för att hantera armeringsjärnen, färdig för produktion.

– Vi har testat armeringsroboten med flera olika armeringskorgar och det fungerar som det ska nu. Vi är redo att använda den i ett riktigt projekt så fort det finns en intresserad beställare, säger Ulf Håkansson.

Läs mer: NCC använder AI för säkrare lyft

För ett par år sedan hade Skanska ambitionen att testa bildanalysen vid en etapp av Förbifart Stockholm i Kungens Kurva. Men tajmingen var fel, det fanns redan upphandlade underentreprenörer och därför blev det för svårt och kostsamt att styra om arbetssättet.

Ulf Håkansson, teknisk chef på Skanska.

Foto: Skanska

– Tanken lever vidare men just nu har vi inte något lämpligt projekt att testa på, säger Ulf Håkansson.

Samarbetet med forskarna i Stanford har däremot hunnit bära frukt. När Skanska byggde kontorskomplexet Spark i Warszawa i Polen hade de en digital tvilling av projektet och kunde därför testa att optimera delar av produktionen med hjälp av AI. De tog hjälp av AI för att hitta den bästa placeringen av byggets tre tornkranar. AI:n testade 100 000-tals alternativ och hittade ett ännu bättre alternativ än det som de erfarna byggarna valt. Det samma gällde ordningen som bjälklagen skulle gjutas i, AI:n hittade en ännu bättre gjutsekvens än den som Skanskas medarbetare valt. Ulf Håkansson berättar att Skanska arbetar vidare med att använda AI i produktionen, och att de försöker introducera det i fler projekt.

– Något som vi inte alls hade för fyra år sedan, det är utvecklingen som ligger bakom lanseringen av Chat GTP. Det är en stor fråga för många delar av samhället och kommer antagligen också att förändra vårt sätt att arbeta, säger Ulf Håkansson.

Skanska har utvecklat en robotiserad armeringsstation, men ännu inte testat den i produktionen. Robotarna använder maskininlärning för att lära sig hantera armeringsjärnen.

Foto: Robotdalen

Chat GTP är en chatbot baserad på en språkmodell som använder AI-teknik för att analysera och generera text. En utmaning med tekniken är att svaren som chatbotarna ger kan innehålla faktafel, då tekniken är utvecklad för att skapa text som känns naturlig för människor snarare än att ge sanna svar. För att minimera det problemet finns versioner där användaren själv kan mata in texter som svaren sedan utgår ifrån, något som Ulf Håkansson tror öppnar upp för nya arbetsmetoder inom byggbranschen.

– Jag tänker till exempel på när vi lägger anbud i projekt med tidig entreprenörsmedverkan. Det kostar miljontals kronor att ta fram den typen av anbud och utvärderingen görs på informationen i texterna. Jag ser framför mig att vi lägger in en stor mängd tidigare anbud och sedan ber Chat GTP att skriva ett nytt anbud, säger han.

Läs även: Fem områden där AI kan revolutionera branschen

Även Nils Rydén, forsknings- och innovationschef på Peab, ser framför sig en snabb utveckling de närmaste åren. För fyra år sedan svarade Peab att AI ännu var för diffust och att de ville vänta på att tekniken mognar. I dag har Peab några utvecklingsprojekt inom robotik och automation där AI ingår. De har också, precis som NCC, testat en robothund från Boston Dynamics. De använder även de AI-verktyg som Dalux erbjuder och har testat ett AI-system som ska hjälpa dem att se mönster och dra lärdomar av olyckor och tillbud. Dessutom är de involverade i ett antal forsknings- och utvecklingsprojekt där AI förekommer.

Nils Rydén är chef för forskning och innovation på Peab.

Foto: Annika Persson

– Det som behövs för att vi ska kunna implementera mer AI i byggbranschen är digital data. Vi har inte varit där som bransch, men där går vi fort framåt just nu. Det är ett enormt jobb att automatisera insamlingen av data från produktionen. AI blir nog förhållandevis enkelt att tillämpa när vi väl har datan, säger Nils Rydén.

Tillgången till digital data är något som även Ulf Håkansson och Christina Claeson-Jonsson nämner som centralt för att kunna implementera AI på bred front i branschen.

– Generellt i branschen har vi en omognad när det gäller att samla in data. Vi arbetar intensivt med att förbättra det inom NCC och försöker också kroka arm med andra partners, säger Christina Claeson-Jonsson.

Ytterligare ett hinder för att implementera AI som alla tre nämner är den fragmentiserade värdekedjan och den decentraliserade projektstrukturen i byggbranschen. Ulf Håkansson förklarar svårigheten:

– Vi är beroende av många olika parter för att kunna implementera en innovation, och ute i projekten är man fokuserad på sin egen budget och tidplan. Då är det naturligt att vara lite skeptisk om vi från centralt håll vill testa en innovation utan att tillhandahålla resurser.

Men någon absolut bromskloss handlar det inte om.

– Vi kommer att få alla möjligheter som AI erbjuder även i byggbranschen, men det kan hända att det går lite långsammare än i andra branscher, säger Nils Rydén.

Svårigheten med att gå från pilot till bred implementering är däremot inte unikt för byggbranschen. Ulf Håkansson beskriver det som ett nationellt problem.

– Vi är erkänt duktiga på innovation i Sverige. Det har att göra med att vi är öppna och har platta organisationer, vilket man sett främjar innovation. Att gå från prototyp eller demonstrator till bred implementering är vi inte lika duktiga på, och det kräver kanske ett annat ledarskap än vi är vana vid, säger han.

Vid bygget av Ångströmlaboratoriet i Uppsala testade NCC en AI-lösning som varnar när människor eller fordon befinner sig under hängande laster eller är på väg in i det riskfyllda området under kranens bom. Uppe i byggkranen sitter en kamera som ett vakande öga.

Foto: NCC

Christina Claeson-Jonsson poängterar att en fungerande affärsmodell är avgörande för att det ska gå att skala upp en innovation, att ha en smart idé räcker inte. Ett exempel som visar hur viktigt det är med en affärsmodell kopplat till innovationen är kran-AI:n som NCC utvecklade. NCC var nöjda med de försök som de gjorde även om de såg behov av att utveckla tekniken ytterligare. Men i samband med en omorganisation la NCC ner en avdelning som var dedikerad till att utveckla säkerhetsutrustning och hade ansvar för kran-AI. Eftersom det inte heller fanns någon extern produktägare kopplad till utvecklingsprojektet pausade NCC arbetet med Kran-AI.

– När jag berättar om våra försök med AI så kan det låta som att, “wow, de är helt AI-drivna”, men så är det inte. Vi har en lång väg kvar, resan har bara börjat men vi har hoppat på tåget, säger Christina Claeson-Jonsson.