{"id":14270,"url":"\/distributions\/14270\/click?bit=1&hash=a51bb85a950ab21cdf691932d23b81e76bd428323f3fda8d1e62b0843a9e5699","title":"\u041b\u044b\u0436\u0438, \u043c\u0443\u0437\u044b\u043a\u0430 \u0438 \u0410\u043b\u044c\u0444\u0430-\u0411\u0430\u043d\u043a \u2014 \u043d\u0430 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0433\u043e\u0440\u0435","buttonText":"\u041d\u0430 \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439?","imageUuid":"f84aced9-2f9d-5a50-9157-8e37d6ce1060"}

Нейросеть для быстрого расчёта предварительной сметы в строительстве

Моментально определяет стоимость строительных материалов и оборудования.

Российская компания представила на BIM-форуме прототип BIMLIB 2.0 — цифровую платформу для быстрого определения стоимости строительных материалов и оборудования.

Презентация проекта BIMLIB Ильёй Усовым на Петербургском международном экономическом форуме в 2019 году

Нейросеть определяет спецификацию материалов и оборудования, заложенных в проект, и доставляет проектировщику данные об их стоимости и наличии в выбранном регионе. Сейчас адаптация сметы при изменении проекта или повторном его применении в другом месте может занимать от нескольких недель, что грозит существенным удорожанием объекта и срывом сроков возведения.

Идея цифровизации стоимостного инжиниринга в строительстве не нова. Бюджетирование и доставка информации о ценах занимает недели, так как существующие решения не позволяют алгоритмам понимать, из каких материалов собран объект.

Нейросеть BIMLIB обучена распознавать строительные материалы и оборудование по их характеристикам с высокой точностью, сейчас — от 90%. Задача была осложнена тем, что в проектных решениях информация о применяемых материалах описана исключительно техническими характеристиками.

Привычные поисковые системы, такие как «Яндекс» и Google, оперируют контекстными данными и не способны определять объекты инженерной среды по наборам свойств и характеристик.

Мы справились с довольно амбициозной задачей по нормализации и структурированию инженерных данных, наш продукт нацелен на три категории пользователей. Производители хотят производить больше, не держать товар на складах и всегда попадать в спрос.

Поставщикам интересно продавать как можно больше. Любыми путями. Мы им доставим запросы, которые приходят от инженеров из САПР, и позволим продавать то, что они выставляют — с ценой и наличием. Например, мы хотим построить школу в Москве. Сметный отдел потратит недели на составление сметы, ведь это и спецификации строительных материалов и оборудования, используемых в проекте, и запросы на огромное количество коммерческих предложений в Москве и ближайших регионах.

Если мы решим построить точно такую же школу по такому же проекту в другом регионе, то нам придётся актуализировать стоимость путём запроса коммерческих предложений повторно. Платформа BIMLIB позволяет мгновенно в САПР-системе сформировать спецификацию и запросить информацию о ценах и наличии материалов и оборудования в выбранном регионе. Работа, которая занимала недели, занимает минуты. Одним нажатием кнопки.

Теперь инженеры всегда знают, сколько стоит их проект.

И ещё на арене есть заказчик, теперь он может проектировать всё в заданную стоимость. Оперативный пересчёт бюджета возможен при любом изменении в проекте. Сейчас же из-за долгой доставки данных, резко меняющихся цен и неучёта некоторых элементов проекта часто происходит выход за бюджет. Из-за этого мы имеем дорогие «Зенит-Арены» и обманутых дольщиков.

Илья Усов, сооснователь и руководитель проекта BIMLIB

Сокращение сроков доставки информации с нескольких недель до нескольких минут в моменте проектирования приведёт к распределённому производству, более точному планированию мощностей и поставке материалов прямо на строительные площадки, минуя склады.

Платформа сблизит производителей и инженеров, которые принимают решения об оптимальном выборе материалов, и впишется в философию индустрии 4.0. Коммерческий релиз платформы запланирован на осень 2019-го года.

BIMLIB основан в 2015 году Ильёй Усовым и Максимом Решетниковым, позже в качестве соинвестора к компании присоединился Александр Ручьёв (ГК «Основа»). Платформа развивалась как библиотека информационных моделей (BIM) и выросла до одной из крупнейших в СНГ. Логическим продолжением её развития стала следующая версия платформы, нацеленная на моментальную оценку стоимости материалов проекта.

Вначале мне казалось, что я решаю нерешаемую задачу, что систематизировать все данные невозможно, но мотивировала специфика российского рынка, где существует огромная проблема с прогнозируемыми и прозрачными бюджетами в строительстве.

В конце концов мы добились многого: BIMLIB 2.0 понимает любой строительный объект на уровне составляющих и рассчитывает их стоимость сразу же. В наших планах внедрение платформы повсеместно, в том числе «Газпром», РЖД, «Росатом».

Максим Решетников, сооснователь проекта

BIM-модели, цифровые описания строительных проектов, всё шире применяются в мировой практике, в том числе в России. Например, на основе BIM-моделей построены башня «Федерация», стадионы «Лужники» в Москве и ФК «Краснодар» Сергея Галицкого.

Одним из самых значимых объектов, построенных с использованием BIM-моделей, считается Шанхайская башня — здание высотой 632 метра в районе Пудун города Шанхай в Китае.

Шанхайская Башня
0
65 комментариев
Написать комментарий...
Василий Алёшин

А откаты поставщику она тоже будет учитывать?

Ответить
Развернуть ветку
Анатолий Б.

Сняли с языка)

Ответить
Развернуть ветку
62 комментария
Раскрывать всегда