2003년 한국건설산업연구원에서 발간 된 건설산업의 PMIS 개발 현황과 발전방안 문서를 참고해 최신화 및 개인적인 생각을 기입한 문서입니다.
건설현장의 업무 프로세스를 효율적으로 개선하기 위한 스마트 건설현장 관리플랫폼 개발과 클라우드 등 건설현장 관리 플랫폼 기술개발에 대한 내용을 다룹니다.
소개 될 내용은
1. 정형/비정형 건설현장 데이터 저장/분석 시스템 개발
- 목적: 건설현장에서 생성되는 다양한 형식의 데이터를 효율적으로 저장, 분석하여 의사결정에 필요한 정보 제공
- 기술: 데이터웨어하우스, 빅데이터 분석, 데이터 마이닝 등
- 효과: 데이터 기반 효율적 현장 관리 및 업무 프로세스 개선
2. 활동 데이터 AI 분석 시스템 개발
- 목적: 건설현장 활동 데이터를 AI를 활용해 분석, 예측 및 프로세스 개선
- 기술: 머신러닝, 딥러닝, 예측 분석
- 효과: 인력 및 자재 투입 효율성 극대화, 작업 시간 및 비용 절감
3. 건설현장 관리 정보 시각화 및 정보 제공 기술 개발
- 목적: 건설현장 관리 정보를 시각적으로 표현하여 직관적인 이해와 신속한 의사결정 지원
- 기술: 데이터 시각화, 대시보드 등
- 효과: 현장 관리 효율성 및 정확성 향상, 실시간 모니터링 등
4. UX/UI 개발, 시스템 개발 및 모델 연동
- 목적: 사용자 친화적인 인터페이스와 실시간 모니터링 시스템을 제공하여 사용자의 접근성과 편의성 증대
- 기술: UX/UI 디자인(Figma), Client, Server, DB 등
- 효과: 사용자 경험 향상, 실시간 데이터 접근 및 관리 용이
5. 클라우드 기반 건설 환경 관리
- 목적: 클라우드 환경에서 건설현장을 효율적으로 관리할 수 있는 플랫폼 서비스 제공
- 기술: PaaS, SaaS, 클라우드 등
- 효과: 초기 비용 절감, 확장성 및 유연성 향상, 데이터 접근성 증대
6. AI 적용 가능 업무 살펴보기
- 현장 관리: 현장 작업 실시간 모니터링
- 구매 자재: 자재 구매 및 관리 최적화
- 원가: 원가 분석 및 손익 관리
- 노무: 인력 관리 및 스케줄 최적화
- 공정: 공정 모니터링 및 예측
- 장비: 장비 사용 최적화 및 유지보수
- 외주: 외주 작업 관리 및 품질 관리
- 발주 관리: 발주 계획 및 문서 자동화
- 평가: 작업 평가 및 성과 분석
- 리스크 관리: 위험성 평가 및 재난, 안전 관리
건설 현장 효율성 극대화 및 AI 기술을 접목한 업무 영역 최적화, 실시간 데이터 분석 및 시각화를 통해 사용자 경험을 개선하겠습니다.
많은 분들이 Smart Construction을 이야기하지만, 실제로 실행하는 경우는 드물어서 직접 시작하게 되었습니다. 물론, 이미 잘 운영되고 있는 시스템을 굳이 바꿀 필요가 없다고 생각하시거나, 업무량이 늘어난다고 걱정하실 수도 있습니다.
한국 사회의 특징 중 하나는 불확실성을 싫어한다는 점입니다. 많은 사람들이 안정적이지 않은 것보다 검증된 것을 선호합니다. 물론, 모든 사람이 그렇다는 것은 아니지만, 전반적인 경향으로 볼 수 있습니다.
많은 선배님들께서 피드백을 주실 때 가장 먼저 하시는 말씀이 "이건 안될 이유가 이거다" 혹은 "이미 어딘가에서 시도했지만 실패했다"는 것입니다.
이런 피드백을 듣고 "100% 안되겠네" 하고 받아들이면, 정말 아무것도 할 수 없게 됩니다. 물론 처음부터 안될 일이 있을 수도 있지만, 중요한 것은 왜 안된다고 생각하는지, 그리고 해결책은 없는지를 연구하는 것입니다. 다른 사람들이 실패했더라도, "왜 실패했을까?", "이 문제는 언제 발생했을까?", "지금의 상황은 그때와 다를까?", "이 문제를 다른 방식으로 해결할 수 있을까?"와 같은 질문을 던지면서 부정적인 피드백을 건설적으로 바꿀 수 있습니다. 너무 부정적으로 생각할 필요는 없습니다.
결국 중요한 것은 도전하는 자세입니다. 실패는 배움의 기회가 될 것이고, 과거와 달리 현재의 상황은 다르게 풀릴 가능성도 있습니다. 직접 경험해보고 판단하는 것이 가장 중요하다고 생각합니다. 이게 바로 경험의 힘이니까요.
본 문서는 총 17페이지로 작성될 예정입니다.
