Precisão e potencial da IA na definição de relações de proximidade em canteiros de obras
DOI:
https://doi.org/10.46421/sibragec.v14i.6988Palavras-chave:
Inteligência artificial, Planejamento de canteiro de obras, Relações de proximidade, Otimização de layout, Construção civilResumo
Este estudo propõe uma análise comparativa entre avaliações humanas e de inteligência artificial (IA) para a definição das relações de proximidade entre elementos do canteiro de obras, com o objetivo de mensurar a assertividade da IA no planejamento de layouts. A partir de critérios como fluxo de trabalho, segurança e estratégias de gestão, foram avaliados diversos cenários de canteiros, confrontando as decisões de profissionais experientes com as sugestões geradas por um modelo de IA treinado para otimizar a disposição espacial. Os resultados demonstram que a IA apresenta um alto nível de precisão na definição das relações de proximidade, alinhando-se às decisões humanas na maioria dos casos. No entanto, em situações que demandam maior subjetividade ou contextualização específica, a IA revela limitações, reforçando a importância da integração entre expertise humana e ferramentas tecnológicas. Este trabalho contribui para o debate sobre a aplicabilidade da IA na construção civil, destacando seu potencial para aumentar a eficiência e a segurança, ao mesmo tempo em que reconhece a necessidade de aprimoramentos para lidar com cenários complexos e dinâmicos.
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Referências
ABIOYE, S. A.; OLANREWAJU, O. I.; OYEKAN, J. Applications of artificial intelligence in construction: A review. Journal of Building Engineering, v. 38, 2021. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jobe.2021.102200.
BOCK, T.; LINNER, T. Robot-Oriented Design: Design and Management Tools for the Deployment of Automation and Robotics in Construction. Cambridge: Cambridge University Press, 2015.
CHEN, K. et al. Explainable Artificial Intelligence (XAI): Advances, challenges and opportunities for the construction industry. Automation in Construction, v. 142, 2022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104530.
ELBELTAGI, E.; HOSNY, O.; HAGAREY, M.; ABD ELRAZEK, M. Layout planning of construction sites using computer simulation. International Journal of Project Management, v. 22, n. 7, p. 515–521, 2004.
FANIRAN, O. O.; LOVE, P. E. D.; LI, H. Optimal allocation of construction planning resources. Construction Management and Economics, v. 16, n. 4, p. 483–495, 1998.
MUTHER, R. Systematic Layout Planning. Boston: Cahners Books, 1961.
SADEGHPOUR, F.; LI, H.; AL-HUSSEIN, M. Optimal layout planning for construction sites. Automation in Construction, v. 15, n. 5, p. 554–570, 2006.
SANAD, H.; IBRAHIM, M. E.; EL-HABASHI, A. A comparative study of site layout planning standards for construction projects. Ain Shams Engineering Journal, v. 43, n. 4, p. 525–538, 2008.
VAHIDI, M.; ZOLFAGHARI, S.; ABDELMAGUID, T. F. Optimizing construction site layout using a simulation-based multi-objective optimization algorithm. Automation in Construction, v. 113, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103122.
YIN, Robert K. Case study research and applications: design and methods. 6. ed. Thousand Oaks: Sage Publications, 2018.
ZHANG, J. et al. A hybrid genetic algorithm for multi-objective construction site layout optimization. Journal of Cleaner Production, v. 250, 2020. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119517.
ZHOU, W.; DING, L.; ZHOU, C. Application of GIS and multi-criteria decision analysis in construction site selection. Automation in Construction, v. 19, n. 4, p. 512–519, 2012.
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