1. مقدمة

تعتبر صناعة البناء عنصرًا حاسمًا في الاقتصاد الأمريكي، حيث توظف أكثر من 8 ملايين شخص وتساهم بما يقرب من 7 تريليونات دولار سنويًا في مشاريع البيئة المبنية والبنية التحتية. ومع ذلك، كان القطاع بطيئًا في تبني الابتكارات الرقمية والذكاء الاصطناعي (AI) مقارنة بصناعات مثل النقل والتصنيع والرعاية الصحية والطيران. يمثل هذا التأخر فرصة لتحقيق تقدم كبير في خفض التكاليف وإدارة المخاطر والإنتاجية من خلال التنفيذ الاستراتيجي لتقنيات الذكاء الاصطناعي. تدرس هذه المراجعة الأدبية تقاطع الذكاء الاصطناعي في البناء مع التركيز على العوامل البشرية، مع التأكيد على أهمية فهم تأثير الذكاء الاصطناعي على تجربة عمال البناء وسلامتهم وأدائهم وصحتهم. الهدف الأساسي هو تلخيص وتوليف وتقييم نقدي للبحوث الحالية لتقديم رؤى حول الوضع الحالي للشراكات بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في صناعة البناء.

2. الخلفية: الذكاء الاصطناعي في صناعة البناء

يوفر الذكاء الاصطناعي إمكانية إحداث ثورة في صناعة البناء من خلال معالجة التحديات المستمرة مثل عدم الكفاءة ومخاطر السلامة ونقص القوى العاملة. على عكس القطاعات الأخرى التي شهد فيها الذكاء الاصطناعي تبنيًا واسع النطاق، فإن البناء بدأ للتو في استكشاف إمكانيات الأدوات والتقنيات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. يتزايد الاهتمام بالاستفادة من الذكاء الاصطناعي لمختلف التطبيقات، بما في ذلك التصميم والتخطيط القائم على البيانات، والأتمتة، والمراقبة في الوقت الفعلي. يمكن للأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي تحليل البيانات التاريخية لتحسين سير العمل وتعزيز الإنتاجية في الموقع، مما يمثل خطوة مهمة إلى الأمام لصناعة شهدت تحسينات طفيفة فقط في الإنتاجية على مدى العقود القليلة الماضية. ومع ذلك، تركز معظم الأبحاث والنماذج الأولية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي على المشكلات المحددة بشكل ضيق في التخطيط / الجدولة المسبقة وسلامة البناء والإنتاجية، وغالبًا ما تتجاهل الجوانب الحاسمة لمثل هذه التطبيقات على العمال أنفسهم. تتناول هذه المراجعة هذه الفجوة من خلال التركيز على تأثير الذكاء الاصطناعي على العمال البشريين، وهو مجال قيد التحقيق حاليًا في مجالات أخرى تحت الموضوع العام للتفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي.

3. مجالات تطبيق الذكاء الاصطناعي في البناء

يمكن تجميع تطبيق الذكاء الاصطناعي في البناء، فيما يتعلق بالعوامل البشرية، في فئتين رئيسيتين: (1) سلامة العمال وأدائهم وإنتاجيتهم و (2) صحة العمال.

• سلامة العمال وأدائهم وإنتاجيتهم: تهدف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في هذه الفئة إلى القضاء على الاصطدامات المادية، وتحسين السلامة من خلال الكشف عن نشاط المعدات والعمال، وتعزيز الإنتاجية الإجمالية. استكشفت الدراسات استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة هياكل السقالات، والتنبؤ بمسارات العمال، وضمان استخدام معدات الوقاية الشخصية (PPE). على سبيل المثال، استخدم Cho et al. (2018) و Sakhakarmi et al. (2019) آلات المتجهات الداعمة (SVM) وبيانات الإجهاد للكشف عن فشل هيكل السقالات. استخدم Wang et al. (2019) و Cai et al. (2020) و Siddula et al. (2016) صور البناء لقياس أداء المخاطر والسلامة، مع Wang et al. (2019) باستخدام البيانات المصنفة من مصادر خارجية للكشف عن مشاهد البناء المعقدة وتمكين السلامة في مكان العمل القائمة على الرؤية. استخدم Cai et al. (2020) بيانات التسلسل إلى التسلسل جنبًا إلى جنب مع نموذج الذاكرة طويلة المدى قصيرة المدى (LSTM) وأجهزة الاستشعار القابلة للارتداء للتنبؤ بمسارات العمال بعدة خطوات إلى الأمام. استخدم Nath et al. (2020) و Kim et al. (2021) نماذج الشبكات العصبية التلافيفية (CNN) للتعرف بصريًا على العمال والمعدات في مواقع العمل واكتشاف معدات الوقاية الشخصية للعمال.

يلعب الذكاء الاصطناعي أيضًا دورًا في التعرف على نشاط المعدات، مما يؤثر على كل من السلامة والإنتاجية. استخدم Golparvar-Fard et al. (2013) بيانات الفيديو مع نموذج SVM لتحقيق التعرف على النشاط بنسبة تصل إلى 98.33٪، بينما استخدم Akhavian و Behzadan (2015) أجهزة استشعار تعتمد على الهواتف الذكية وعلامات ذكية لتحديد الهوية بموجات الراديو (RFID) جنبًا إلى جنب مع نموذج الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) لتحقيق دقة 98.59٪. تشير هذه الدراسات إلى طرق جديدة لاكتشاف الأداء من خلال الكشف عن النشاط واتخاذ إجراءات تصحيحية. استخدم Akhavian و Behzadan (2016) و Kim و Cho (2020) و Ogunseiju et al. (2021) الأجهزة القابلة للارتداء (مثل الهواتف الذكية وأجهزة استشعار الحركة ووحدة القياس بالقصور الذاتي) جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي للكشف عن أنشطة العمال، وتحقيق دقة تزيد عن 90٪ لتوقع النشاط باستخدام خوارزميات التعلم العميق (مثل ANN و LSTM و CNN).

• صحة العمال العقلية والجسدية: يركز هذا المجال على استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الإجهاد والمخاطر المريحة والإجهاد بين عمال البناء، وكذلك منع الاضطرابات العضلية الهيكلية المرتبطة بالعمل (WMSDs). استخدمت الدراسات أجهزة استشعار قابلة للارتداء (مثل EEG ودرجة حرارة الأشعة تحت الحمراء) لتقدير إجهاد العمال، مع تحقيق Aryal et al. (2017) دقة تصل إلى 82.6٪ في التنبؤ بالإجهاد باستخدام مصنف الشجرة المعزز. استخدم Nath et al. (2018) و Akanmu et al. (2020) و Zhao و Obonyo (2020) و Mudiyanselage et al. (2021) أجهزة استشعار قابلة للارتداء (مثل الهاتف الذكي ووحدة القياس بالقصور الذاتي وتخطيط كهربية العضل) للكشف عن أوضاع الجسم المحرجة وغير الآمنة التي قد تسبب WMSDs. حقق Nath et al. (2018) و Zhao و Obonyo (2020) و Mudiyanselage et al. (2021) دقة 90.2٪ و 0.911 F1 score ودقة 99.35٪ على التوالي. بالإضافة إلى ذلك، استخدم Jebelli et al. (2018) إشارات EEG مع نموذج SVM للكشف عن الإجهاد المهني بدقة 80.32٪، وتحسين الدقة لاحقًا إلى 84.48٪ باستخدام أجهزة الاستشعار الحيوية القابلة للارتداء على المعصم مع نموذج SVM.

كما تم استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالمتطلبات الجسدية وعدم انتباه العمال. اكتشف Jebelli et al. (2019) و Tang و Golparvar-Fard (2021) الطلب المادي باستخدام مجموعة من التقنيات المختلفة. استخدم Tang و Golparvar-Fard (2021) الصور وبيانات الفيديو مع نموذج DL أكثر تعقيدًا نسبيًا لتحقيق دقة 86.6٪، بينما استخدم Jebelli et al. (2019) بيانات من أجهزة الاستشعار الحيوية القابلة للارتداء على المعصم ونموذج SVM لتحقيق دقة 90٪. قام Kim et al. (2021) و Lee et al. (2021) بإقران SVM بأجهزة استشعار قابلة للارتداء للكشف عن عدم انتباه العمال والمخاطر المتصورة، على التوالي.

4. التفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في البناء

التعاون بين البشر والذكاء الاصطناعي ضروري للاستفادة من نقاط القوة لكليهما. يجلب البشر الإبداع والاعتبارات الأخلاقية والتفكير البصير، بينما يتفوق الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات المكثف والوصول السريع إلى المعلومات. يتطلب التعاون الناجح بين الإنسان والذكاء الاصطناعي مهام ومسؤوليات محددة، بالإضافة إلى التفاعل المكثف. هياكل البيانات الأساسية المستقرة ضرورية لكل من البشر والذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، فإن إنشاء ومعايرة الثقة بين العمال البشريين وأنظمة الذكاء الاصطناعي أمر بالغ الأهمية، حيث تلعب عوامل مثل واجهة النظام والوظائف ومستوى الأتمتة وقابلية التفسير أدوارًا رئيسية. يسلط "إطار عمل M الخمسة" (الإنسان، الآلة، المواد، الطريقة، والإدارة) الضوء على أن أي عملية / مهمة ميدانية معينة ليست مجرد تعاون بين البشر والآلات ولكنها تتأثر أيضًا بالإدارة التنظيمية.

5. منهجيات الأدبيات التي تمت مراجعتها

تستخدم الأدبيات التي تمت مراجعتها طرقًا مختلفة لجمع البيانات، بما في ذلك أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء والكاميرات والطائرات بدون طيار وأجهزة الاستشعار الميدانية. تُستخدم أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء، مثل مقاييس التسارع والجيروسكوبات وأجهزة استشعار تخطيط كهربية العضل (EMG)، لالتقاط بيانات عن حركات العمال والإشارات الفسيولوجية والوضعية. تُستخدم الكاميرات والطائرات بدون طيار لجمع البيانات المرئية، مما يتيح مراقبة أنشطة الموقع وتشغيل المعدات والامتثال للسلامة. تُستخدم أجهزة الاستشعار الميدانية، مثل مستشعرات الإجهاد، لمراقبة السلامة الهيكلية للسقالات والهياكل المؤقتة الأخرى.

تشمل تقنيات ونماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في هذه الدراسات SVM و CNN و LSTM و ANN وغيرها. يتم استخدام SVM لمهام التصنيف، مثل الكشف عن فشل السقالات والتعرف على أنشطة معدات البناء. يتم استخدام CNN للتحليل القائم على الصور، مثل الكشف عن معدات الوقاية الشخصية والتعرف على أفعال العمال. يتم استخدام LSTM للتنبؤ بالتسلسل، مثل التنبؤ بمسارات العمال والتعرف على الأنشطة بمرور الوقت. يتم استخدام ANN لمجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك التعرف على النشاط والتنبؤ بالأداء والتعرف على الإيماءات. تختلف دقة وأداء نماذج الذكاء الاصطناعي هذه اعتمادًا على التطبيق وجودة البيانات، حيث أبلغت بعض الدراسات عن معدلات دقة أعلى من 90٪.

6. نقاط الاتفاق والنقاش والفجوات في البحث

تظهر الأدبيات إجماعًا على إمكانات الذكاء الاصطناعي لتحسين السلامة والإنتاجية في البناء. يمكن للأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي مراقبة سلوك العمال واكتشاف المخاطر وتقديم ملاحظات في الوقت الفعلي لمنع الحوادث والإصابات. ومع ذلك، توجد مناقشات بشأن فعالية الذكاء الاصطناعي في تطبيقات محددة وتأثيره على رفاهية العمال. تشير بعض الدراسات إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقلل من المتطلبات الجسدية ويحسن راحة العمال، بينما يثير البعض الآخر مخاوف بشأن احتمال زيادة الإجهاد ومشكلات الصحة العقلية بسبب المراقبة المستمرة والأتمتة.

تشمل الفجوات في البحث فهمًا محدودًا للآثار طويلة المدى للذكاء الاصطناعي على صحة عمال البناء والحاجة إلى مزيد من البحث حول قضايا الصحة العقلية. هناك أيضًا حاجة إلى مزيد من الدراسات الشاملة التي تأخذ في الاعتبار الآثار الاجتماعية والأخلاقية والتنظيمية لتطبيق الذكاء الاصطناعي في البناء. هناك حاجة إلى مزيد من البحث لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي تتمحور حول الإنسان وتتسم بالشفافية وقابلية التفسير والجدارة بالثقة.

7. التطور في الميدان بمرور الوقت

تطور التركيز البحثي من الدراسات الأولية حول تطبيقات السلامة الأساسية إلى تحقيقات أحدث في صحة العمال والتفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي. ركزت الدراسات المبكرة على استخدام الذكاء الاصطناعي للكشف عن الحوادث ومنعها، مثل السقوط من المرتفعات والاصطدام بالمعدات. استكشفت الدراسات الحديثة استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة إجهاد العمال والإجهاد والمخاطر المريحة. هناك استخدام متزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل التعلم العميق، وتكامل مصادر البيانات المختلفة للمراقبة الشاملة. يتجه المجال نحو نهج أكثر شمولية يأخذ في الاعتبار الجوانب التكنولوجية والبشرية للذكاء الاصطناعي في البناء.

8. رؤى نقدية 

تتماشى مجموعة الأعمال التي تمت مراجعتها مع الأبحاث في الصناعات الأخرى فيما يتعلق بالتعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، ولكنها تختلف أيضًا في السياق بسبب الخصائص الفريدة لصناعة البناء. تمثل الطبيعة الديناميكية والمجزأة لمواقع البناء، بالإضافة إلى المهام المتطلبة جسديًا والبيئات القاسية، تحديات فريدة لتطبيق الذكاء الاصطناعي. مقارنة بالبيئات الأكثر تنظيمًا وتحكمًا، مثل مصانع التصنيع، تتغير مواقع البناء باستمرار، مما يجعل من الصعب تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قوية وموثوقة.

تشمل فرص تطبيق الذكاء الاصطناعي في صناعة البناء تطوير برامج تدريب مخصصة للسلامة، وتحسين جداول العمل لتقليل الإجهاد، وإنشاء روبوتات تعاونية يمكنها مساعدة العمال في المهام المتطلبة جسديًا. يجب أن يركز البحث المستقبلي على تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي قابلة للتكيف مع الظروف المتغيرة لمواقع البناء ويمكنها التواصل بفعالية مع العمال البشريين ودعمهم. هناك حاجة إلى نهج شمولي يأخذ في الاعتبار الجوانب التكنولوجية والبشرية للذكاء الاصطناعي في البناء، مع التركيز على تعزيز رفاهية العمال وخلق تجربة تكنولوجية إيجابية.

9. خاتمة

يمتلك الذكاء الاصطناعي القدرة على تحويل صناعة البناء من خلال تحسين سلامة العمال وإنتاجيتهم ورفاههم. ومع ذلك، يتطلب التنفيذ الناجح نهجًا يركز على الإنسان ويأخذ في الاعتبار تأثير الذكاء الاصطناعي على عمال البناء. هناك حاجة إلى استمرار البحث والتعاون لتحقيق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي في البناء مع إعطاء الأولوية لرفاهية القوى العاملة. من خلال معالجة التحديات واغتنام فرص الشراكات بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، يمكن لصناعة البناء أن تخلق مستقبلًا أكثر أمانًا وكفاءة واستدامة.

الأسئلة الشائعة: الشراكة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في صناعة البناء

1. لماذا يتأخر اعتماد الذكاء الاصطناعي في صناعة البناء مقارنة بقطاعات أخرى مثل التصنيع أو النقل؟

على الرغم من أن البناء يساهم بشكل كبير في الاقتصاد، إلا أن اعتماده للابتكارات الرقمية والذكاء الاصطناعي لا يزال في مراحله الأولى. ويعزى ذلك إلى الخصائص الفريدة للصناعة، مثل طبيعتها الديناميكية، وتدفقات العمل المجزأة، والمهام المتطلبة جسديًا. تشير الدراسات الاستقصائية أيضًا إلى أن البناء هو ثاني أقل صناعة رقمية على مستوى العالم بعد الزراعة والصيد. ومع ذلك، يمثل هذا فرصة كبيرة لخفض التكاليف وإدارة المخاطر وتحسين الإنتاجية من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي.

1. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين السلامة في مواقع البناء؟

تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تركز على سلامة العمال الكشف في الوقت الفعلي عن الظروف أو الأنشطة أو المعدات غير الآمنة، والتنبؤ بالحوادث المحتملة، ومراقبة الحالة الجسدية للعمال. يتم تحقيق ذلك باستخدام تقنيات مثل أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء (قياس الإجهاد أو الإجهاد)، والكاميرات (الكشف عن عدم الامتثال لمعدات الوقاية الشخصية أو الأنشطة الخطرة)، والطائرات بدون طيار، والرؤية الحاسوبية. الهدف هو توفير تحذيرات وتدخلات مبكرة، مما يقلل في النهاية من خطر الحوادث والإصابات.

1. ما هي التقنيات ونماذج الذكاء الاصطناعي المحددة التي يتم استخدامها لتحسين سلامة العمال وأدائهم وإنتاجيتهم في البناء؟

يتم استخدام العديد من التقنيات ونماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك:

• أجهزة الاستشعار القابلة للارتداء: تستخدم مع نماذج التعلم الآلي (ML) مثل آلات المتجهات الداعمة (SVM) أو الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) للكشف عن الإجهاد، والأوضاع المحرجة، ومستويات الإجهاد.
• الكاميرات والرؤية الحاسوبية: تستخدم مع الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) للكشف عن الامتثال لمعدات الوقاية الشخصية، وتحديد الأنشطة الخطرة، وتتبع حركة العمال والمعدات.
• علامات ذكية لتحديد الهوية بموجات الراديو (RFID): تستخدم لتتبع نشاط المعدات.
• الطائرات بدون طيار: تستخدم لمراقبة ظروف الموقع ونشاط العمال.
• خوارزميات التعلم العميق (DL): ANN و LSTM و CNN للتنبؤ بالنشاط.
1. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساهم في تحسين الصحة العقلية والجسدية لعمال البناء؟

يمكن أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا في الوقاية من الاضطرابات العضلية الهيكلية المرتبطة بالعمل (WMSDs) من خلال مراقبة أوضاع وحركات العمال باستخدام أجهزة استشعار قابلة للارتداء وتقديم ملاحظات في الوقت الفعلي. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي أيضًا اكتشاف مستويات الإجهاد والإجهاد من خلال القياسات الفسيولوجية، مما يتيح التدخلات في الوقت المناسب لمنع الإرهاق والمشكلات الصحية الأخرى. يمكن أن تساعد أنظمة التدريب على الواقع الافتراضي التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على تعزيز فهم المخاطر المرتبطة بوضعية الجسم غير الآمنة.

1. ما هي فوائد الجمع بين القدرات البشرية والذكاء الاصطناعي في البناء؟

يتفوق البشر في المهام التي تتطلب الإبداع والاعتبارات الأخلاقية والتفكير البصير، في حين أن الذكاء الاصطناعي بارع في تحليل البيانات المكثف والوصول السريع إلى المعلومات. يمكن للشراكة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي الاستفادة من نقاط القوة لكليهما، مما يؤدي إلى حلول ليست فعالة فحسب، بل أيضًا أخلاقية وشاملة وقابلة للتكيف مع الطبيعة الديناميكية لمشاريع البناء. يضمن هذا التعاون أن التقدم التكنولوجي يكمل المهارات البشرية بدلاً من استبدالها.

1. ما هي بعض العوائق المحتملة أمام الاعتماد الناجح للذكاء الاصطناعي في صناعة البناء؟

تشمل العوائق الرئيسية نقص فهم كيفية تأثير الذكاء الاصطناعي على العمال البشريين، ونقص المعلومات الكاملة والمتاحة حول تقنيات الذكاء الاصطناعي ونمذجة معلومات البناء (BIM)، والحاجة إلى بناء الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي. تُبنى الثقة من خلال قابلية التفسير والموثوقية والمتانة والسلامة المثبتة للتكنولوجيا المتكاملة. هناك حاجة إلى طرق فعالة لإنشاء ومعايرة الثقة بين البشر والذكاء الاصطناعي، مثل واجهة النظام والوظائف ومستوى الأتمتة وقابلية التفسير.

1. كيف يمكننا ضمان تجربة إيجابية للعمال مع دمج الذكاء الاصطناعي في عمليات البناء؟

التركيز على سهولة الاستخدام وقابلية التفسير والفعالية للمستخدم أمر بالغ الأهمية. يجب تطبيق الذكاء الاصطناعي كيد مساعدة، وليس كبديل للعمال البشريين، مما يضمن أنه يعزز قدراتهم ويحسن تجربة عملهم. ستحفز تجربة التكنولوجيا الإيجابية العمال على تبني الذكاء الاصطناعي تلقائيًا. من المهم أيضًا أن تكون هناك مهام ومسؤوليات محددة.

1. ما هي بعض اتجاهات البحث المستقبلية للشراكة بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في البناء؟

يجب أن يركز البحث المستقبلي على فهم وتعزيز صحة العمال، ومعالجة كل من قضايا الصحة البدنية والعقلية المتعلقة بعبء العمل الزائد وبيئات العمل المجهدة. يجب أن يركز البحث أيضًا على بيئة العمل في موقع العمل والسلامة والأداء، والتوصية بتغييرات تشغيلية وسياساتية للقضاء على العوامل المساهمة في مشاكل الصحة والسلامة في البناء. علاوة على ذلك، ينبغي إجراء دراسات لتحسين التدريب المناسب للقوى العاملة.

(Sakib & Behzadan, 2025)

 Reference:

Sakib, N., & Behzadan, A. H. (2025). Human-AI Partnership to Improve Construction Workers’ Experience on Safety, Performance, and Health: A Systematic Review of The North American Construction Industry. In Journal of Engineering, Project, and Production Management (Vol. 15, Issue 1). Engineering Project and Production Management. https://doi.org/10.32738/JEPPM-2025-0006