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人工智能与建筑业
本文包含的信息是保险行业指南，是对当前市场风险和可用保险范围的概述，仅供讨论之用。本出版物不旨在提供法律建议或客户特定的风险管理建议。任何保险范围的描述都不是用来解释贵公司可能已经拥有或通常可用的特定保险范围。本文包含的一般保险描述不包括完整的保险单定义、条款和/或条件，不应将其作为保险范围的解释。必须始终参考实际保险单以获取完整的保险范围详细信息和分析。 Gallagher 出版物可能包含由其他组织创建和控制的非 Gallagher 网站的链接。我们对任何链接网站的内容或其中包含的任何链接不承担任何责任。包含任何链接并不意味着 Gallagher 的认可，因为我们对其他方拥有和控制的材料中引用的信息不承担任何责任。 Gallagher 强烈建议您查看任何单独的使用条款和管理这些第三方网站和资源使用的隐私政策。保险经纪及相关服务由 Arthur J. Gallagher Risk Management Services, LLC 提供。（许可证号 100292093 和/或 0D69293）。© 2024 Arthur J. Gallagher & Co. | GGBUS100016
为英国建筑业创造高效的环境
重点领域细分 33 规划与领导力................................................................ 34 早期整合团队............................................................... 38 程序化交付.................................................................... 42 可用性和运营设计........................................................ 46 现场效率.................................................................... 52 重塑我们的劳动力....................................................... 58 提高质量和保证.................................................................... 62 为中小企业提供便利的经商环境.................................................... 66 资本利用率.................................................................... 70 提高能力并更好地利用生产力数据.................................... 74
建筑业的专业责任保险
数据证实了这一点，数据显示，PI 保险业务总体上有所改善，但工程职业 PI 保险的毛损失率仍令人担忧。2023 年 5 月的 APRA NCPD 分析：澳大利亚公共责任和专业责任保险索赔趋势和可负担性审查和 2023 年 10 月的 Optima General Insights 2023 报告均指出，PI 损失率有所改善，出现了一些“复苏的绿芽”，但建筑行业仍然面临“一些压力”。下图清楚地说明了这一点，工程职业 PI 保险的毛损失率仍高于指示性盈利阈值。因此，虽然保险业总体上有所疲软，但这不一定会流向工程业务。
关于自动化和建筑和建设建筑业的AI的特刊是支出最重要的经济领域之一
关于自动化和建筑和建设中AI的特刊，建筑业是最重要的经济领域之一，在大多数国家，GDP的支出为9-15％。但是，建筑行业越来越面临挑战，例如生产率低下，效率低下，高安全风险和劳动力短缺。与其他工业部门相比，建筑行业的生产率，生产力和工作安全稳步提高了。自动化和人工智能（AI）技术表现出有希望提高生产率，提高工人安全和健康并解决劳动力短缺的潜力。这些挑战和机遇大大扩大了传统自动化科学和工程的范围。本期/部分的目的是传播学者和从业人员的自动化和AI的最新研究进步和AI的成就。论文被邀请参与与设计，建模，分析以及自动化以及AI系统以及建筑和建筑设备，过程和管理中的AI系统以及应用程序的案例演示有关的原始调查。
成功过渡您的建筑业务的策略：小组讨论
根据美国小型企业管理局的说法，只有30％的私人企业在其1世代转移（70％的失败率）中成功了，并且从第二代到第三代人只有14％，仅4％的人才能获得第四代。
斯里兰卡建筑业的经济危机适应：繁荣途径
摘要。建筑业是该国经济增长的关键部门，占GDP增长的相当大份额。但是，无论是本地还是在全球范围内，它都是金融萧条的最脆弱行业。当前的经济危机对斯里兰卡建筑业有影响，上一年有超过50万名员工失业。许多主要的建筑公司已经暂停或放弃了项目，并转移到了海外建筑。因此，了解金融危机对斯里兰卡建设计划的后果，以及预期的危机后增长道路，需要进行彻底的检查。这项研究的目的是广泛研究2022年经济危机对斯里兰卡建筑项目的后果，并调查可能开始危机后反弹的补救措施。该研究利用了一种混合方法方法，结合了定量和定性研究方法。目的抽样用于从各种背景中选择建筑行业参与者，以获取各种各样的观点。这项研究的结果不仅强调了危机的负面后果，而且还揭示了行业内发展的前景。本文为建筑专业人士和其他行业利益相关者提供了有关该国建筑业可预见的未来的有用见解。研究着眼于潜在的增长领域，例如基础设施的发展，可持续建筑策略和新兴技术的使用。研究结果可以帮助确保该行业具有强大而富有成效的未来。
美国和犹他州建筑业的经济影响
建筑业的经济影响： • 2023 年第一季度，美国国内生产总值 (GDP)（即该国生产的所有商品和服务的价值）按季节性调整后的年率总计 26.5 万亿美元；建筑业贡献了 1.1 万亿美元（4.0%）。 • 在犹他州，建筑业为该州 2600 亿美元的 GDP 贡献了 180 亿美元（7.1%）。 • 2023 年第一季度，美国有 919,000 家建筑机构，其中犹他州有 15,100 家。（机构是固定的营业地点；约 99% 的建筑公司只有一个机构。） 建筑支出： • 2022 年，美国非住宅支出总计 9210 亿美元（私人支出 5540 亿美元，公共支出 3670 亿美元）。 • 美国的住宅建筑支出总计 9270 亿美元（单户住宅 4530 亿美元，多户住宅 1100 亿美元，改进 3550 亿美元，公共支出 100 亿美元）。 • 2022 年犹他州私人非住宅支出总计 35 亿美元。州和地方支出总计 54 亿美元。（住宅、铁路、电力、通信或联邦建筑的总数不详。）建筑业就业（经季节性调整）： • 2023 年 7 月，建筑业（住宅 + 非住宅）雇用了 790 万名工人，比 2022 年 7 月增加了 198,000 人（2.5%），比疫情前高峰期 2020 年 2 月增加了 4.8%。 • 2023 年 7 月犹他州建筑业就业总数为 134,000 人，比 2022 年 7 月增加了 2,500 人（1.9%），比 2020 年 2 月增加了 20,200 人或 18%。 • 承包商难以填补职位空缺，阻碍了行业复苏。在 2023 年 9 月的 AGC-Autodesk 劳动力调查中，85% 的公司难以填补小时工职位。建筑行业薪酬：• 建筑工作薪酬丰厚。在犹他州，5 个最多的建筑职业中有 4 个的年薪中位数超过了 2022 年所有员工的中位数。（一半工人的收入高于中位数；一半工人的收入低于中位数。）
卡塔尔建筑业增长强劲
卡塔尔建筑业表现出韧性，因为该国去年成功举办了最大的体育赛事——2022 年 FIFA 世界杯。过去一年，该国的建筑许可证发放量强劲增长。卡塔尔各市政府在 2022 年 11 月发放的建筑许可证数量为 645 份，而 10 月份发放的建筑许可证数量从 2022 年 9 月上个月发放的 884 份增加到 972 份，增幅为 42%。与第二季度相比，去年第三季度的建筑许可证数量增长了约 32%。根据规划和统计局 (PSA) 发布的数据，在包括 7 月、8 月和 9 月的第三季度，发放了约 2,200 份建筑许可证（确切地说是 2,218 份），而第二季度（包括 4 月、5 月和 6 月）发放了 1,680 份建筑许可证。
印度尼西亚建筑业的无人机准备情况
尽管被视为传统行业，但建筑业正慢慢进入建筑 4.0 时代。无人机技术被视为一种颠覆性的、改变游戏规则的技术，有可能提高所有施工阶段的性能。然而，尽管印度尼西亚国土面积大、建筑业发展迅速，但对无人机技术在印度尼西亚建筑业的研究却有限。因此，本研究旨在评估印度尼西亚建筑从业人员对无人机的准备情况，并利用研究结果推荐促进其使用的方法。本研究中的准备情况反映在对无人机技术的理解、利用和兴趣水平，以及在工作中使用无人机的障碍上。使用问卷调查从该国第二大城市泗水收集的数据显示，尽管兴趣水平相对较高，但理解和利用水平较低。此外，缺乏熟练的人力资源、使用无人机的风险、高成本以及无人机供应商的信息有限都是阻碍印尼建筑业采用这项技术的障碍。这项研究填补了目前建筑业使用无人机技术研究的空白，为从业者或研究人员推动该技术的应用提供了基础。
新旧欧盟国家的经济增长决定因素（重点关注建筑业）
摘要。古典学派、新古典学派、制度学派和其他学派一直在争论经济增长的关键因素。与经济增长模型相关的文献综述非常广泛。本文的目的是构建一个欧盟国家经济增长决定因素模型，重点关注建筑业。我们的模型包括反映建筑业对经济增长影响的决定因素，这是对现有文献的贡献。该模型针对三组国家创建：欧盟 28 国、旧欧盟国家和新欧盟国家。我们认为，这提高了结果的质量，并使得对新旧欧盟国家进行比较分析成为可能。为了创建一个模型，我们使用了 1995 年至 2019 年期间 28 个欧盟国家的高度平衡面板，并采用了差异差异法。我们对欧盟 28 国的结果证实了工业、总固定资本形成、建筑生产和成本建筑指数对 GDP 的积极影响，而总工资在统计上不显着。外国直接投资对欧盟28国和旧欧盟的经济增长产生较低的负面影响，但对新欧盟国家的负面影响在统计上并不显著。二氧化碳在所有国家都与经济增长呈显著正相关。基于实证结果，我们在结论中提出了政策相关性。