📍کاربرد هوش مصنوعی در طراحی و بهینه‌سازی سازه‌ها - بخش دوم و پایانی:

یادآوری: لینک بخش اول

● روش‌های سنتی تشخیص آسیب‌های سازه‌ای مانند بازرسی‌های بصری، زمان‌بر و پرهزینه‌ هستند و هیچوقت بطور کامل دقیق نیستند. هوش مصنوعی، به‌ویژه الگوریتم‌های یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر، می‌تواند بطور خودکار نقص‌ها را در سازه‌ها شناسایی کند. برای مثال، الگوریتم‌های پردازش تصویر می‌توانند تصاویر گرفته شده از سطح یک پل یا ساختمان را تحلیل کرده و ترک‌ها، خوردگی‌ها یا تغییرشکل‌های غیرعادی را شناسایی کنند. استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Network - CNN) برای تحلیل تصاویر یا داده‌های سنسورها می‌تواند دقت تشخیص را به طرز قابل توجهی افزایش دهد و هزینه‌های بازرسی و نگهداری را کم کنند.

● هوش مصنوعی می‌تواند به مدیریت هوشمندانه دارایی‌های زیرساختی مانند پل‌ها، تونل‌ها و ساختمان‌ها کمک کند. با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از سنسورها و سیستم‌های اینترنت اشیا (IoT)، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند زمان وقوع خرابی‌ها و نیاز به تعمیرات را پیش‌بینی کنند. به عنوان مثال، می‌توان داده‌های سنسورهای فشار، دما و ارتعاشات را تحلیل کرد تا پیش‌بینی کنیم که چه زمانی یک خرابی در پل رخ خواهد داد و اقدامات پیشگیرانه را در زمان مناسب انجام دهیم.
هوش مصنوعی در کشف و توسعه مصالح جدید برای سازه‌ها نیز نقش دارد. از طریق تحلیل داده‌های مربوط به ترکیبات مختلف مواد و آزمایشات مربوط به خواص مکانیکی و شیمیایی آنها، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند ترکیب‌های بهینه‌ای از مواد را پیشنهاد دهند که دارای ویژگی‌های مطلوبی مانند مقاومت بالا، وزن کم، هزینه پایین و دوام بالا هستند. برای مثال، می‌توان از هوش مصنوعی برای طراحی بتن‌های جدیدی استفاده کرد که دارای مقاومت بالا و ویژگی‌های بهبود یافته برای استفاده در شرایط آب و هوایی خاص باشند.

● مدیریت ریسک یکی از مهم‌ترین بخش‌های طراحی و ساخت سازه‌ها است. هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی و تحلیل ریسک‌های مرتبط با پروژه‌های ساخت و ساز کمک کند. مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تحلیل داده‌های تاریخی، سناریوهای مختلف ریسک را شبیه‌سازی و احتمال وقوع رویدادهای خطرناک را پیش‌بینی کنند. به عنوان مثال، با استفاده از داده‌های مربوط به پروژه‌های گذشته، مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند زمان‌ها و مکان‌هایی که احتمال وقوع حوادث یا خطاهای ساخت بیشتر است را پیش‌بینی کرده و به این ترتیب به بهبود ایمنی پروژه‌ها کمک کنند.

● طراحی سازه‌های هوشمند یکی دیگر از حوزه‌های مهم است که در آن هوش مصنوعی کاربرد دارد. سازه‌های هوشمند شامل اجزائی هستند که می‌توانند بطور خودکار به تغییرات محیطی یا شرایط بارگذاری واکنش نشان دهند. این سازه‌ها معمولاً از سیستم‌های حسگر و محرک استفاده می‌کنند که با الگوریتم‌های هوش مصنوعی ترکیب شده‌اند. برای مثال، می‌توان پل‌هایی طراحی کرد که با استفاده از سنسورهای تعبیه‌شده، ارتعاشات ناشی از ترافیک یا زلزله را شناسایی کرده و سیستم‌های کاهش ارتعاش را بطور خودکار فعال کنند یا ساختمان‌هایی که سیستم‌های گرمایشی و سرمایشی خود را بر اساس تحلیل داده‌های دما و رطوبت بهینه کنند.

@EngSociety

🌱امشب سخن ازجان جهان باید گفت
توصیف رسول(صلی الله علیه و آله) انس و جان باید گفت
🌱در شـــــام ولادت دو قــطب عالم
تبریک به صــاحب الزمان(عج الله) باید گفت

💐 فرا رسیدن میلاد مسعود و پربرکت پیامبر اکرم(صلی الله علیه و آله) و امام صادق(علیه السلام) بر شما مبارک 💐

مجتبی صابر

📍مدیریت منابع و زمان‌بندی به کمک هوش مصنوعی - بخش اول:

● مدیریت منابع و زمان‌بندی به کمک هوش مصنوعی یکی از کاربردهای مهم آن در مدیریت پروژه‌ها است که به بهبود بهره‌وری، کاهش هزینه‌ها و بهینه‌سازی فرآیندهای پروژه کمک می‌کند. در این روش، هوش مصنوعی با تحلیل داده‌های مرتبط با منابع انسانی، مواد و تجهیزات و همچنین بررسی پیش‌بینی‌های زمانی، به مدیران پروژه کمک می‌کند تا تصمیمات بهتری برای تخصیص منابع و زمان‌بندی پروژه‌ها بگیرند.

● مدیریت منابع شامل نیروی انسانی، مواد، تجهیزات و سرمایه است. استفادۀ بهینه از این منابع، کلید موفقیت هر پروژه می‌باشد. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل دقیق داده‌ها و پیش‌بینی نیازهای آتی، مدیریت بهتری برای این منابع فراهم کند. یکی از چالش‌های اصلی در هر پروژه این است که منابع محدود بطور بهینه به فعالیت‌ها اختصاص داده شوند. هوش مصنوعی می‌تواند این مشکل را با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته و داده‌های تاریخی حل کند.

● الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Optimization Algorithms) مانند الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm)، الگوریتم ازدحام ذرات (PSO) و برنامه‌ریزی خطی (Linear Programming) برای تخصیص بهینۀ منابع استفاده می‌شوند. این الگوریتم‌ها با تحلیل متغیرهای مختلف مانند میزان منابع در دسترس، نیازهای پروژه و محدودیت‌های زمانی به یافتن بهترین ترکیب از منابع کمک می‌کنند.

@EngSociety

📍مدیریت منابع و زمان‌بندی به کمک هوش مصنوعی - بخش دوم:

یادآوری: لینک بخش اول

● الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithm): این الگوریتم به تقلید از فرایند تکامل طبیعی، راه‌حل‌های مختلفی برای تخصیص منابع ایجاد کرده و با بهبود هر نسل، بهترین آن‌ها را انتخاب می‌کند.

● الگوریتم ازدحام ذرات (PSO): در این الگوریتم، گروهی از "ذرات" با حرکت در فضا به دنبال بهترین موقعیت تخصیص منابع هستند. این ذرات با همکاری و تبادل اطلاعات به بهترین تخصیص ممکن دست می‌یابند.

● برنامه‌ریزی خطی (Linear Programming): روشی ریاضی برای حل مسائل تخصیص منابع است که محدودیت‌ها و اهداف را در یک مدل خطی بیان می‌کند و از روش‌هایی مانند سیمپلکس برای یافتن بهترین تخصیص استفاده می‌شود.

● این الگوریتم‌ها بطور خودکار با در نظر گرفتن محدودیت‌ها و اهداف، منابع موجود را به فعالیت‌های مختلف پروژه تخصیص می‌دهند. هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های مربوط به عملکرد نیروی کار، ماشین‌آلات و تجهیزات را تحلیل کند و براساس آن‌ها، پیشنهادات بهینه‌سازی را ارائه دهد. این فرآیند به کاهش هدر رفت منابع و بهبود بهره‌وری کمک شایانی می‌کند.

@EngSociety

📍مدیریت منابع و زمان‌بندی به کمک هوش مصنوعی - بخش سوم:

یادآوری: لینک بخش اول و لینک بخش دوم

● یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در مدیریت منابع، پیش‌بینی نیازهای آتی منابع است. این پیش‌بینی‌ها می‌توانند شامل نیاز به نیروی انسانی اضافی، مواد اولیه یا تجهیزات خاص در فازهای مختلف پروژه باشند. به کمک هوش مصنوعی، می‌توان پیش‌بینی‌هایی دقیق در خصوص اینکه چه منابعی در چه زمانی لازم خواهند بود ارائه داد.

● تحلیل داده‌های تاریخی: با تحلیل داده‌های پروژه‌های گذشته، هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای مصرف منابع را شناسایی کند و بر اساس آن‌ها، نیازهای آتی را پیش‌بینی کند.

● تحلیل سری زمانی: مدل‌های سری زمانی مانند ARIMA و Prophet، داده‌های تاریخی را بررسی می‌کنند و بر اساس آن‌ها، پیش‌بینی می‌کنند که در چه زمانی نیاز به نیروی انسانی یا مواد خاص خواهیم داشت.

● شبکه‌های عصبی: شبکه‌های عصبی می‌توانند الگوهای پیچیده و غیرخطی در داده‌ها را شناسایی کرده و پیش‌بینی کنند که در چه مرحله‌ای از پروژه به چه میزان منابع نیاز است.

● مدیریت زنجیرۀ تأمین: هوش مصنوعی می‌تواند به بهبود مدیریت زنجیرۀ تأمین کمک کند و از طریق تحلیل داده‌ها، به شرکت‌ها این امکان را بدهد که منابع را به‌موقع تهیه و از تأخیر در تأمین مواد جلوگیری شود.

@EngSociety

📍مدیریت منابع و زمان‌بندی به کمک هوش مصنوعی - بخش چهارم:

یادآوری: لینک بخش اول، لینک بخش دوم و لینک بخش سوم

● در پروژه‌های پیچیده، معمولاً چندین فعالیت بطور همزمان در جریان است که نیاز به منابع مشابه دارند. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های مختلف، تعیین کند که چگونه منابع به شکلی بهینه بین این فعالیت‌ها تقسیم شوند.

● شبیه‌سازی مونت‌کارلو (Monte Carlo Simulation): این روش برای پیش‌بینی رفتار منابع در شرایط عدم‌قطعیت استفاده می‌شود. به عنوان مثال اگر منابعی کمبود پیدا کنند، هوش مصنوعی می‌تواند سناریوهای مختلف را شبیه‌سازی کرده و بهینه‌ترین تصمیم را پیشنهاد دهد.

● در طول پروژه ممکن است منابع در دسترس تغییر کنند. این تغییرات ممکن است به دلیل کاهش نیروی کار، تغییر در اولویت‌های پروژه یا تأخیر در تحویل مواد باشد. هوش مصنوعی با شناسایی سریع این تغییرات، می‌تواند برنامۀ تخصیص منابع و زمان‌بندی پروژه را به‌روزرسانی کند. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر یادگیری ماشین به‌صورت پیوسته داده‌ها را تحلیل می‌کنند و اگر تغییری در وضعیت منابع یا شرایط پروژه پیش‌بینی شود، هشدار می‌دهند و پیشنهاداتی برای مواجهه با تغییرات ارائه می‌دهند.

● همچنین سیستم‌های تصمیم‌گیری خودکار (Automated Decision Support Systems) می‌تواند براساس تغییرات در دسترس بودن منابع، تصمیمات خودکار اتخاذ کند (مانند تنظیم دوبارۀ زمان‌بندی‌ها یا تخصیص منابع جایگزین).

@EngSociety

📍مدیریت منابع و زمان‌بندی به کمک هوش مصنوعی - بخش پنجم:

یادآوری: لینک بخش اول، لینک بخش دوم، لینک بخش سوم و لینک بخش چهارم

● زمان‌بندی پروژه، فرآیندی پیچیده و چندلایه است که در آن باید تعیین شود که هر فعالیت در چه زمانی آغاز و پایان می‌یابد. در پروژه‌های بزرگ با تعداد زیادی فعالیت و منابع محدود، زمان‌بندی بهینه می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. هوش مصنوعی می‌تواند این فرآیند را بهبود بخشد.

1⃣ زمان‌بندی پویا (Dynamic Scheduling): هوش مصنوعی می‌تواند به ایجاد زمان‌بندی‌های پویا کمک کند که بر اساس داده‌های جاری پروژه، به‌روزرسانی می‌شوند. در زمان‌بندی سنتی، برنامه‌ها ممکن است به ‌مرور زمان ناکارآمد شوند؛ اما هوش مصنوعی می‌تواند با بررسی تغییرات، زمان‌بندی‌ها را بهینه‌سازی کند.

● الگوریتم‌های جستجوی محلی (Local Search Algorithms): این الگوریتم‌ها بطور مداوم به دنبال بهبود در زمان‌بندی هستند. اگر یک تغییر در پروژه اتفاق بیفتد، هوش مصنوعی فوراً زمان‌بندی جدیدی را پیشنهاد می‌دهد که در آن، بهترین ترتیب برای انجام فعالیت‌ها حفظ شود.

● الگوریتم‌های اولویت‌بندی (Priority-Based Scheduling): در این روش، فعالیت‌ها بر اساس اولویت‌های خاصی مانند اهمیت پروژه، تأخیرهای احتمالی و منابع در دسترس زمان‌بندی می‌شوند.

2⃣ مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Management): در پروژه‌ها، بسیاری از فعالیت‌ها به فعالیت‌های دیگر وابسته هستند. هوش مصنوعی می‌تواند این وابستگی‌ها را تحلیل کند و تأثیر تغییر در یک فعالیت را بر روی سایر فعالیت‌ها، شبیه‌سازی و مدیریت کند.

● تحلیل مسیر بحرانی (Critical Path Method): این روش به مدیران کمک می‌کند تا فعالیت‌های بحرانی را شناسایی کنند و با استفاده از هوش مصنوعی، تأثیر تغییرات در این فعالیت‌ها را روی زمان کلی پروژه محاسبه کنند.

● نمودار گانت (Gantt Chart): هوش مصنوعی می‌تواند به‌صورت خودکار، نمودارهای گانت را به‌روزرسانی کرده و نشان دهد که چگونه تغییرات در یک فعالیت روی کل پروژه تأثیر می‌گذارد.

@EngSociety

📍مدیریت منابع و زمان‌بندی به کمک هوش مصنوعی - بخش ششم:

یادآوری: لینک بخش اول، لینک بخش دوم، لینک بخش سوم، لینک بخش چهارم و لینک بخش پنجم

3⃣ پیش‌بینی زمان تکمیل پروژه: هوش مصنوعی می‌تواند با استفاده از داده‌های فعلی و تاریخی، پیش‌بینی کند که چه زمانی پروژه به پایان خواهد رسید. این پیش‌بینی‌ها بر اساس روند اجرای فعالیت‌ها و تغییرات منابع انجام می‌شود.

● مدل‌های سری زمانی (Time Series Models): مدل‌های پیش‌بینی مانند ARIMA یا Prophet می‌توانند روندهای فعلی را بررسی کرده و زمان تخمینی تکمیل پروژه را با دقت بسیار بالا ارائه دهند.

● تحلیل کلان‌داده (Big Data Analysis): در پروژه‌های بزرگ که داده‌های زیادی تولید می‌شود، هوش مصنوعی می‌تواند این داده‌ها را تحلیل کرده و زمان تکمیل پروژه را با توجه به جزئیات دقیق فعالیت‌ها و منابع، تخمین بزند.

4⃣ بهینه‌سازی زمان و هزینه: هوش مصنوعی می‌تواند بین هزینه‌ها و زمان‌بندی تعادل ایجاد کند. به این معنا که اگر کاهش زمان پروژه منجر به افزایش هزینه شود، می‌تواند با تحلیل دقیق، بهترین ترکیب از زمان و هزینه را ارائه دهد.

● تحلیل هزینه-زمان (Cost-Time Analysis): هوش مصنوعی می‌تواند مدل‌هایی ایجاد کند که نشان دهد چگونه تغییرات در زمان‌بندی بر هزینۀ پروژه تأثیر می‌گذارند. این تحلیل‌ها به تصمیم‌گیری‌های استراتژیک کمک می‌کنند.

● تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis): این تحلیل به مدیران کمک می‌کند تا بفهمند تغییرات جزئی در یکی از عوامل، چه تأثیری بر زمان و هزینۀ کلی پروژه خواهد داشت.

@EngSociety

📍مدیریت منابع و زمان‌بندی به کمک هوش مصنوعی - بخش هفتم و پایانی:

یادآوری: لینک بخش اول، لینک بخش دوم، لینک بخش سوم، لینک بخش چهارم، لینک بخش پنجم و لینک بخش ششم

مزایای مدیریت منابع و زمان‌بندی به کمک هوش مصنوعی:

● افزایش دقت: استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، دقت پیش‌بینی‌ها و زمان‌بندی‌ها را بهبود می‌بخشد؛ زیرا این الگوریتم‌ها قادرند حجم زیادی از داده‌ها را تحلیل و بهینه‌سازی کنند.

● کاهش خطر‌ات: هوش مصنوعی می‌تواند به شناسایی و مدیریت ریسک‌های منابع و زمان‌بندی کمک کند که باعث کاهش احتمال وقوع مشکلات جدی در پروژه می‌شود.

● انعطاف‌پذیری بیشتر: با استفاده از هوش مصنوعی، زمان‌بندی‌ها می‌توانند به‌صورت پویا تنظیم و با تغییرات پروژه، سازگار شوند.

● کاهش هزینه‌ها: تخصیص بهینۀ منابع و بهبود بهره‌وری به کاهش هزینه‌های اضافی کمک می‌کند.

چالش‌های مدیریت منابع و زمان‌بندی با هوش مصنوعی:

● نیاز به داده‌های دقیق و جامع: برای اجرای موفقیت‌آمیز مدیریت منابع و زمان‌بندی با هوش مصنوعی، نیاز به داده‌های بزرگ و با کیفیت است.

● پیچیدگی الگوریتم‌ها: استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته ممکن است نیاز به تخصص فنی بالا داشته باشد و آموزش تیم‌ها برای استفاده از این تکنولوژی‌ها ضروری است.

@EngSociety

📍پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه با استفاده از هوش مصنوعی - بخش اول:

● پیش‌بینی زمان و هزینه پروژه با استفاده از هوش مصنوعی یکی از کاربردهای مهم در مدیریت پروژه‌ها است که فرآیندی چند مرحله‌ای بوده و می‌تواند باعث مدیریت بهتر پروژه‌ها شود. این عمل به افزایش دقت، کاهش هزینه‌ها و بهبود برنامه‌ریزی کمک خواهد کرد.

● یادگیری ماشین (ML) یکی از مهم‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی است که می‌تواند به شکلی مؤثر برای پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه‌ها بکار رود. الگوریتم‌های مورد استفاده در یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های گذشته، روندها و الگوهای مربوطه، پروژه‌های مشابه را شناسایی کرده و با تحلیل آن‌ها به پیش‌بینی دقیق‌تری دست پیدا می‌کنند.

مراحل کلی استفاده از یادگیری ماشین:

● جمع‌آوری داده‌های تاریخی: داده‌هایی مانند هزینه‌های پروژه‌های قبلی، زمان‌بندی‌ها، منابع مورد استفاده، تغییرات و ریسک‌ها باید جمع‌آوری و سازمان‌دهی شوند.

● پیش‌پردازش داده‌ها: داده‌های خام معمولاً دارای نویز و نواقص هستند و به همین دلیل نیاز به آماده‌سازی دارند. در این مرحله داده‌های ناقص تصحیح می‌شوند.

● انتخاب مدل مناسب: بر اساس داده‌های جمع‌آوری‌شده، مدل‌های مختلف یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی، شبکه‌های عصبی مصنوعی و غیره انتخاب می‌شوند.

● آموزش مدل: مدل با استفاده از داده‌های موجود آموزش می‌بیند و سپس برای پیش‌بینی‌های جدید به کار می‌رود.

● ارزیابی مدل: دقت پیش‌بینی‌های مدل با استفاده از داده‌های تست ارزیابی می‌شود و در صورت نیاز، تنظیمات بهینه‌سازی می‌شوند.

مثال‌:

● رگرسیون خطی: می‌تواند رابطۀ میان هزینه و زمان پروژه را با فاکتورهای مختلف (مانند تعداد منابع، پیچیدگی و غیره) پیش‌بینی کند.

● شبکه‌های عصبی مصنوعی: برای شناسایی الگوهای پیچیده‌تر و غیرخطی به کار می‌رود. این مدل‌ها به خوبی قادر به پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه‌هایی هستند که دارای پیچیدگی بالا هستند.

@EngSociety

📍پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه با استفاده از هوش مصنوعی - بخش دوم:

یادآوری: لینک بخش اول

● یکی دیگر از روش‌های هوش مصنوعی، NLP است که به تحلیل متن‌های نوشته شده مانند گزارشات پروژه، ایمیل‌ها و مستندات فنی می‌پردازد تا بتواند اطلاعات مرتبط با هزینه‌ها، زمان‌بندی‌ها و خطر‌های احتمالی را استخراج کند. این نوع تحلیل به شناسایی مشکلات پنهان کمک می‌کند که ممکن است در طول پروژه رخ دهد.

کاربردهای Natural Language Processing یا به اختصار NLP:

● تحلیل گزارش‌های پروژه: با بررسی خودکار گزارشات، هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای خطرناک را شناسایی کند.

● پیش‌بینی بر اساس ایمیل‌ها و مکاتبات: پردازش ایمیل‌ها و مکاتبات می‌تواند به شناسایی اختلافات احتمالی کمک کند.

● در پروژه‌هایی که دارای داده‌های تاریخی هستند (مانند زمان‌های تکمیل مراحل مختلف پروژه)، تحلیل سری زمانی می‌تواند ابزار مفیدی باشد. این تحلیل به شناسایی روندها و الگوهای زمانی می‌پردازد که در گذشته رخ داده است تا بتوان زمان‌بندی دقیق‌تری برای مراحل آیندۀ پروژه پیش‌بینی کرد.

مراحل تحلیل سری‌های زمانی:

● جمع‌آوری داده‌های تاریخی مرتبط با زمان‌بندی پروژه: مانند مدت زمان تکمیل هر مرحله از پروژه.

● مدل‌سازی سری‌های زمانی: با استفاده از مدل‌هایی مانند ARIMA یا LSTM، می‌توان الگوهای زمانی را شناسایی و پیش‌بینی کرد.

● پیش‌بینی زمان آینده: مدل‌های تحلیل سری زمانی به شکل دینامیکی می‌توانند پیش‌بینی‌هایی را ارائه دهند که با تغییرات جدید به‌روز می‌شوند.

@EngSociety

📍پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه با استفاده از هوش مصنوعی - بخش سوم:

یادآوری: لینک بخش اول و لینک بخش دوم

● مدل‌سازی مونت‌کارلو (Monte Carlo Simulation) یکی از روش‌های مؤثر شبیه‌سازی است که به شکل گسترده‌ای در مدیریت پروژه‌ها استفاده می‌شود. در این روش، هزاران سناریو با متغیرهای مختلف شبیه‌سازی می‌شود تا نتایج احتمالی به دست آید. این شبیه‌سازی به مدیران پروژه کمک می‌کند تا ریسک‌های مختلف و تأثیرات آن‌ها بر زمان و هزینه را به خوبی درک کنند.

مزایای شبیه‌سازی مونت‌کارلو:

● مدیریت ریسک بهتر: به شما این امکان را می‌دهد که تأثیر ریسک‌های مختلف بر پروژه را قبل از وقوع بررسی کنید.

● تصمیم‌گیری بهتر: با داشتن اطلاعات در مورد سناریوهای مختلف، می‌توان تصمیمات بهتری در خصوص منابع، بودجه و زمان‌بندی اتخاذ کرد.

● یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی در پیش‌بینی هزینه و زمان پروژه، تحلیل و پیش‌بینی ریسک‌ها است. هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های تاریخی و تجربیات گذشته، قادر است ریسک‌های احتمالی را شناسایی کند و تأثیر آن‌ها بر پروژه را تخمین بزند.

روش‌های پیش‌بینی ریسک:

● تحلیل داده‌های قبلی: با تحلیل داده‌های پروژه‌های مشابه قبلی، هوش مصنوعی قادر است الگوهایی را شناسایی کند که نشان‌دهندۀ احتمال وقوع خطر باشد.

● مدل‌سازی ریسک: مدل‌هایی مانند درخت تصمیم و شبکه‌های عصبی مصنوعی می‌توانند برای شناسایی و ارزیابی ریسک‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرند.

@EngSociety

📍پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه با استفاده از هوش مصنوعی - بخش چهارم:

یادآوری: لینک بخش اول، لینک بخش دوم و لینک بخش سوم

● مدیریت منابع بهینه یکی از چالش‌های کلیدی در پروژه‌هاست. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل نیازهای منابع (مانند نیروی انسانی، مواد و تجهیزات)، زمان‌بندی دقیق‌تری ارائه دهد که چه موقع و چطور باید این منابع تخصیص یابند تا هزینه‌ها و زمان کاهش یابد.

مثال‌ها:

● الگوریتم‌های تخصیص منابع: الگوریتم‌های هوش مصنوعی مانند الگوریتم ژنتیک و بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) برای تخصیص بهینه منابع مورد استفاده قرار می‌گیرند.

● تحلیل کارایی منابع: هوش مصنوعی می‌تواند کارایی منابع را تحلیل کند و به پیش‌بینی نیازهای منابع در مراحل مختلف پروژه بپردازد.

● تعدادی ابزار و پلتفرم وجود دارند که به‌صورت تخصصی برای مدیریت پروژه و پیش‌بینی زمان و هزینه با استفاده از هوش مصنوعی طراحی شده‌اند. این ابزارها به تیم‌های پروژه امکان می‌دهند که به سرعت داده‌ها را تحلیل و پیش‌بینی‌های دقیق ارائه دهند.

برخی از ابزارهای رایج:

● ابزار PlanGrid: ابزاری است که با استفاده از هوش مصنوعی، داده‌های ساخت و ساز را تحلیل می‌کند.

● ابزار Procore: پلتفرم مدیریت پروژه که به تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی زمان و هزینه کمک می‌کند.

● ابزار Oracle Primavera: یکی از ابزارهای قوی در مدیریت پروژه‌های پیچیده است که از قابلیت‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی هزینه و زمان استفاده می‌کند.

@EngSociety

📍پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه با استفاده از هوش مصنوعی - بخش پنجم و پایانی:

یادآوری: لینک بخش اول، لینک بخش دوم، لینک بخش سوم و لینک بخش چهارم

مزایای پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه با استفاده از هوش مصنوعی:

● دقت بالا: استفاده از هوش مصنوعی منجر به افزایش دقت در پیش‌بینی‌ها می‌شود، به خصوص زمانی‌که حجم زیادی از داده‌ها در دسترس باشد.

● کاهش ریسک‌ها: با شناسایی ریسک‌ها و تأثیر آن‌ها، می‌توان اقدامات پیشگیرانه‌ای برای کاهش تأثیر آن‌ها انجام داد.

● بهینه‌سازی منابع: هوش مصنوعی کمک می‌کند تا منابع به بهترین شکل ممکن تخصیص یابند و از هدر رفت منابع جلوگیری شود.

چالش‌های پیش‌بینی زمان و هزینۀ پروژه با استفاده از هوش مصنوعی:

● نیاز به داده‌های با کیفیت و حجم بالای داده برای دقت بالاتر.

● وابستگی به مدل‌های ریاضی و احتمال وجود خطا در صورت اشتباه در مدل‌سازی.

@EngSociety

ورکشاپ "رایگان" با موضوع:
مبانی گزارش‌نویسی نظارت ساختمان

👨‍🏫 مدرس: مهندس بهرام چمنی

📅 تاریخ و زمان برگزاری: پنج‌شنبه ۳ آبان‌ماه ۱۴۰۳ - ساعت ۱۳:۳۰ الی ۱۵:۳۰

📌 محل برگزاری: تهران، سعادت آباد، میدان فرهنگ

📌 ظرفیت: ۵۰ نفر

📍 جهت ثبت‌نام، لطفا نام و نام خانوادگی خود را به شماره 09052865646 پیامک فرمائید.

کانال تلگرام جامعه مهندسی | پیج اینستاگرام جامعه مهندسی

انجمن جامعه مهندسی با همکاری شتاب‌دهنده هوش مصنوعی دانشگاه علم و صنعت، برگزار می‌نماید:

ورکشاپ "حضوری" با موضوع:
کاربرد فناوری‌های نوین در مسئولیت‌های مهندسان ناظر (به همراه معرفی اپلیکیشن گزارش نویسی)

👨‍🏫 مدرس: مهندس نوید سلیمانی‌پور
● پژوهشگر و نویسنده بیش از ۱۵ جلد کتاب در حوزه عمران و معماری
● خالق برندهای نوید عمران و همراه سیویل
● طراح و ایده‌پرداز اولین پلتفرم تخصصی نظارت و اجرا و نقشه‌خوانی در ایران

📅 تاریخ و زمان برگزاری: پنج‌شنبه ۲۴ آبان‌ماه ۱۴۰۳ - ساعت ۱۵ الی ۱۹

📌 محل برگزاری: تهران، دانشگاه علم و صنعت ایران

📍 شهریه کامل دوره: ۵۰۰ هزار تومان
🔻 ثبت‌نام‌کنندگان تا هجدهم آبان با ۸۰ درصد تخفیف: ۱۰۰ هزار تومان
🔻 ثبت‌نام‌کنندگان از نوزدهم تا بیستم آبان با ۵۰ درصد تخفیف: ۲۵۰ هزار تومان
🔻 ثبت‌نام‌کنندگان روز بیست و یکم آبان با ۳۰ درصد تخفیف: ۳۵۰ هزار تومان

📍 لینک ثبت‌نام در این ورکشاپ:
https://eng-society.ir/conference/

کانال تلگرام جامعه مهندسی | پیج اینستاگرام جامعه مهندسی