Офлайн
Denis Kuptsov
1753

Большому строительству — большие данные: как big data меняет отрасль

С тех пор как человечество научилось обрабатывать огромные массивы информации, жизнь стремительно меняется. Big data сегодня применяют в разных сферах — от маркетинга до навигации. Не осталось в стороне и строительство.

В закладки

В этом материале я расскажу, как зарубежные компании и партнёры «Trimble Solutions Россия» используют большие данные при возведении зданий и почему это приводит к сокращению сроков и бюджетов.

С каждым годом человечество производит всё больше информации: к 2025 году общий объём данных во всем мире составит 163 зеттабайта (ЗБ), прогнозирует аналитическая компания IDC. Для сравнения: в 2016 году на планете было в 10 раз меньше данных — 16 ЗБ, а 2006 году — всего 0,16 ЗБ.

При этом растёт доля информации, которую создают коммерческие предприятия. Аналитики IDC считают, что к 2025 году они будут генерировать 60% мировых данных (против трети в 2015 году).

Однако компании стремятся не только производить информацию, но и анализировать её. И с появлением big data перспективы этого направления впечатляют: искусственный интеллект способен обрабатывать огромные объёмы не только структурированных, но и разрозненных данных (например, публикации из соцсетей и комментарии к новостям).

Как big data меняет строительство

Ожидания застройщиков от big data выяснила компания Sage. Опрос показал, что 57% игроков рынка хотят получать последовательную, актуальную финансовую и проектную информацию, а 48% — предупреждения о возникновении значимых ситуаций.

41% предприятий надеется, что большие данные помогут прогнозировать события и избегать рисков. Наконец, 14% респондентов предпочитают узнавать, какие факторы влияют на рост и падение прибыли.

Аналитика больших данных может оправдать эти ожидания — технологию уже оценили застройщики и проектировщики со всего мира, в том числе и российские. Давайте рассмотрим, как большие данные меняют консервативную отрасль и что они привносят в привычный процесс создания объектов.

Эффективное управление информацией для экономии времени

Большинство крупных застройщиков реализует несколько проектов одновременно — в такой ситуации трудно собирать, сортировать и изучать огромный объём информации силами сотрудников.

Компания Informatica выяснила, что на это уходит около 60% рабочего времени. Сэкономить его помогут большие данные.

Технология позволяет обрабатывать огромные массивы информации с невероятной для человека скоростью. Программы способны взять на себя такие процессы, как управление базой данных и создание отчетов. Благодаря этому специалисты компании смогут сосредоточиться на более важных задачах, что поможет повысить эффективность бизнеса.

К примеру, по опыту Антона Мотовилова, главного эксперта «ГСИ-Гипрокаучук», в рамках его работы с одним из крупнейших заводов металлоконструкций, ему с коллегами удалось, используя большие данные, создать алгоритм, который формирует специфический отчёт по болтам.

В среднем конструктор тратит на этот документ от трёх до пяти дней, а искусственный интеллект — всего пару часов. Это не сложная, но трудоёмкая задача: работая в BIM-модели, нужно «перебрать» весь каркас, подсчитав число объектов и болтов, которые их соединяют.

Инженер вручную сравнивает один критерий с другим, делает вывод о том, как крепятся детали конструкции, и составляет отчёт. Искусственный интеллект делает то же самое, однако работает очень быстро и не совершает ошибок.

Рабочие модели Tekla Structures для анализа и размеры выборки данных

Новый уровень управления проектами

Совмещение big data c информационным моделированием зданий (BIM) открывает и другие перспективы. Добавление больших данных в 3D- или 4D-проекты позволяет инженерам легко обнаружить любую ошибку или сделать точный прогноз.

Одно из преимуществ BIM— возможность совместной работы над моделью специалистов из разных стран в режиме реального времени.

Используя большие данные, они смогут оперативно передавать друг другу огромные массивы информации, чтобы быстрее принимать решения. Это в корне меняет подход к управлению проектами.

Раньше всеми данными владел один человек или несколько сотрудников, сидящих в одном офисе. Сегодня стала возможной по-настоящему командная работа, когда проектировщик, застройщик и генподрядчик, которые могут находиться в разных странах, вместе вносят изменения в проект на ранних стадиях.

BIM-модель атомной электростанции «Хинкли-Пойнт C», при строительстве которой было задействовано более 30 тысяч человек. В процессе работы происходило совмещение big data и BIM с помощью решения Tekla Structures

Также технология big data позволяет осуществлять мониторинг проекта в режиме реального времени, чтобы улучшить планирование, сократить срок строительства и оптимизировать бюджет.

К примеру, компания Nick Savko & Sons из Огайо, которая занимается землеройными работами, оснастила свою технику 36 глобальными локаторными устройствами, чтобы контролировать их на расстоянии.

Установки собирали информацию о времени машинного цикла и простоя, производительности и других показателях. Когда эти данные загрузили в программу управления активами, менеджеры смогли оценить, достаточно ли автомобилей для выполнения работ, и понять, что землеройную машину было бы выгоднее использовать в других местах.

Также они смогли сравнить расход топлива с контрольными показателями и увидеть, эффективно ли операторы эксплуатировали технику. В итоге производительность компании выросла и она смогла завершить проект на месяц раньше срока.

Эффективное и точное бюджетирование

Подключение к BIM-моделям больших данных позволяет внедрить информацию о затратах прямо в проект, чтобы увидеть стоимость разных частей здания и найти способы экономии.

Использовать big data, как и любую актуальную технологию из мира ИТ, в первую очередь хочется для оптимизации материалоёмкости зданий.

Можно собирать огромные базы проектов и каким-то образом натаскивать нейросети на составление таблиц оптимальности тех или иных решений и поиск корреляций между исходными данными и полученными результатами. Например, так можно определять оптимальные материалы для тех или иных пролётов

Сергей Семёнов
ведущий инженер отдела проектирования металлоконструкций Renaissance Construction

Ещё один вариант использования big data, по мнению Сергея Семенова, — сбор данных разных заводов металлоконструкций и определение реальной стоимости изготовления изделий по большой выборке проектов.

«Может получиться довольно точная зависимость между типом конструкции и ценой за тонну, — поясняет он. — Это нужная информация, так как сегодня эта цифра остаётся оценочной и обычно не имеет под собой никаких оснований кроме "нам кажется"».

Также большие данные можно использовать для отслеживания активов компании: материалов, инструмента, оборудования.

В процессе работы над объектом приходится закупать, хранить и транспортировать огромное количество изделий, и оптимизировать этот процесс помогут большие данные, интегрированные в BIM-модель.

Разные активы можно объединить в единую базу, создав систему предупреждений и напоминаний. Так все сотрудники, работающие над проектом, смогут отслеживать местонахождение материала или оборудования и знать, когда начнётся следующий этап работы и какие активы будут задействованы.

Снижение рисков

Анализ множества похожих проектов с помощью технологии big data— это возможность ещё на этапе проектирования спрогнозировать потенциальные проблемы, которые могут появиться в процессе строительства, и их влияние на затраты.

Каждой компании приходится иметь дело с некачественными материалами, непредсказуемыми погодными условиями и другими неприятностями. Используя большие данные, можно создавать виртуальные сценарии развития событий, чтобы иметь возможность заранее принять меры.

К примеру, проанализировав множество похожих проектов, можно узнать, использование каких материалов часто приводит к превышению бюджета.

Также технология помогает понять, затрагивает ли объект соседнюю экосистему. К примеру, компания Democrata из Оксфорда применяет аналитику big data для прогнозирования рисков, связанных с новыми автомагистралями, железнодорожным сообщением и другими проектами.

Перспективы использования big data в строительстве

Будущее сегодня трудно представить без больших данных. Эксперты IDC прогнозируют, что доходы компаний от использования этой технологии увеличатся со $130 млрд в 2016 году до более чем $203 млрд к 2020 году.

По данным исследования журнала World Oil, применение цифровых технологий может сократить расходы компаний почти на 20%.

Очевидно, что с каждым годом будет появляться всё больше способов внедрения big data в строительные процессы. «Можно обрабатывать миллионы геологических отчётов для занесения информации из них на глобальную карту грунтов и уточнения моделей этих грунтов», — приводит пример Сергей Семёнов.

Использование big data в сочетании с BIM-платформами позволит компаниям уйти от бумажного документооборота, а значит и от основных проблем отрасли: нарушения сроков строительства, превышения бюджета и медленного принятия решений.

Застройщики смогут оптимизировать бизнес-процессы и выйти на новый уровень эффективности.

Материал опубликован пользователем.
Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Denis Kuptsov", "author_type": "self", "tags": ["\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432\u043e","big_data"], "comments": 0, "likes": 8, "favorites": 19, "is_advertisement": false, "subsite_label": "offline", "id": 81876, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Thu, 05 Sep 2019 10:45:25 +0300", "is_special": false }
0
{ "id": 81876, "author_id": 277349, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/81876\/get","add":"\/comments\/81876\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/81876"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199132, "last_count_and_date": null }
Комментариев нет
Популярные
По порядку
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "Article Branding", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cfovx", "p2": "glug" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Баннер в ленте на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "disable": true, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ] { "page_type": "default" }