{"id":14279,"url":"\/distributions\/14279\/click?bit=1&hash=4408d97a995353c62a7353088166cda4ded361bf29df096e086ea0bbb9c1b2fc","title":"\u0427\u0442\u043e \u0432\u044b\u0431\u0435\u0440\u0435\u0442\u0435: \u0432\u044b\u0435\u0445\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u0430\u0435\u0445\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u043d\u044c\u0448\u0435?","buttonText":"","imageUuid":""}

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...
Митя Колянский

безработица кродеться

Ответить
Развернуть ветку
Ренат Зайдуллин

То что происходит в сфере ИИ - это не "безработица кродеться", а грядущий социальный коллапс.

Ответить
Развернуть ветку
Митя Колянский

как хорошо, что предупредили!

Ответить
Развернуть ветку
Ренат Зайдуллин

Старался)

Ответить
Развернуть ветку
62 комментария
Раскрывать всегда