Информационное моделирование жизненного цикла объекта капитального строительства тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Мищенко Андрей Валерьевич

• Мищенко Андрей Валерьевич
• кандидат наук
• 2023

Оглавление диссертации кандидат наук Мищенко Андрей Валерьевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1.ИНФОРМАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ В СТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ

1.1. Отечественный и зарубежный опыт внедрения цифровых технологий в строительной отрасли

1.1.1. Вклад цифровой трансформации экономики в увеличение ее эффективности

1.1.2. Роль технологии информационного моделирования строительства в увеличении эффективности жизненного цикла ОКС

1.1.3. Методы оптимизации процессов управления информацией на протяжении жизненного цикла ОКС на основе технологии информационного моделирования

1.2. Проблемы и перспективы внедрения BIM технологий

1.2.1. Основные препятствия на пути внедрения информационных моделей жизненного цикла ОКС в практику строительной отрасли

1.2.2. Методы интеграции технологий информационного моделирования и других направлений цифровизации строительной отрасли

1.2.3. Базовые требования к процессам организации, координации, надзора и управления информационной моделью жизненного цикла

1.3. Ключевые этапы построения и функционирования информационной модели жизненного цикла ОКС

1.3.1. Методы формирования, актуализации, верификации, трансферта и использования информации в соответствии с ролью участника в процессе жизненного цикла ОКС

1.3.2. Структуры информационной модели объекта капитального строительства

1.3.3. Оптимизация и стандартизация информации, описывающей все этапы жизненного цикла ОКС

1.3.4. Структурирование информационной модели жизненного цикла ОКС

1.4. Выводы по главе

ГЛАВА 2. РЕДУКЦИЯ РАЗМЕРНОСТИ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ОБЪЕКТА КАПИТАЛЬНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА

2.1. Иерархическое векторное описание информационной модели определения объемов работ по проекту

2.1.1. Алгоритм понижения размерности информационной модели жизненного цикла ОКС

2.1.2. Иерархическое структурирование информационной модели жизненного цикла ОКС

2.1.3. Информационное моделирование расчета объемов работ при агрегатировании структур

2.2. Информационная модель свойств нескладируемых ресурсов

2.2.1. Векторное описание свойств нескладируемых ресурсов

2.2.2. Информационное моделирование сценариев реализации проекта

2.2.3. Оптимизация взаимодействия участников реализации проекта на базе технологии информационного моделирования

2.3. Кластеризация информационных моделей этапов жизненного цикла и формирование векторных представлений отдельных кластеров

2.3.1. Стандартизация форматов данных библиотеки типов и типоразмеров информационной модели жизненного цикла ОКС

2.3.2. Динамическая библиотека производных структур информационной модели жизненного цикла ОКС

2.3.3. Оптимизации взаимодействия участников реализации проекта на основе итерационного алгоритма построения информационной модели

2.4. Выводы по главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА В1М-ТЕХНОЛОГИИ ОПТИМИЗАЦИИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ВНЕШНИХ СТОХАСТИЧЕСКИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ

3.1. Влияние внешних стохастических воздействий на реализацию проектов

3.1.1. Классификация воздействий, оказывающих влияние на эффективность функционирования строительных предприятий

3.1.2. Международный и отечественный опыт априорного демпфирования негативного влияния внешних стохастических воздействий на ход реализации проектов

3.1.3. Методика количественного описания влияние стохастических воздействий на объем и темп реализации проекта

3.2 Методы и количественные параметры динамического мониторинга реализации проекта

3.2.1. Отечественный и зарубежный опыт количественного описания хода реализации проекта

3.2.2. Динамический индекс использования персонала и оборудования

3.2.3. Динамический индекс выработки персонала и оборудования

3.2.4. Методика динамической корректировки календарного плана по результатам мониторинга хода реализации проекта

3.3 Информационная модель оптимизации управленческих решений

3.3.1. Оптимизация методики учета связи экономических и технико-технологических процессов при реализации проекта в условиях интенсивных стохастических воздействий

3.3.2. Методика количественного описания эффективности использования нескладируемых ресурсов

3.3.3. Индекс использования уникальных ресурсов

3.3.4. Методы количественного описания динамики производительности НР на основе индекс выработки персонала и оборудования

3.3.5. Информационная модель оптимизации ресурсного маневра в условиях интенсивных стохастических воздействий

3.4. Программная реализация алгоритма построения и функционирования информационной модели жизненного цикла ОКС

3.4.1. Характеристики объекта моделирования

3.4.2. Структура программного модуля информационной модели

3.5. Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ. Акты внедрения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационное моделирование жизненного цикла объекта капитального строительства»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследований. В указе от 7 мая 2018 года "О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года" Президентом России поставлена задача обеспечить социально-экономический прорыв в целом и войти в пятерку крупнейших экономически развитых государств мира. Методы достижения этих целей затрагивают все ключевые сферы государственной политики и опираются на результаты деятельности строительной отрасли. Поэтому реализация всех нацпроектов и особенно таких как «Здравоохранение», «Образование», «Культура», «Безопасные и качественные автодороги» невозможна без ускоренного развития строительной отрасли на современной технической и организационной основе.

Сложность задачи оптимизации строительных проектов определяется спецификой этого сектора, не позволяющей непосредственно переносить успешные методы и практики из других областей материального производства. Высокая ресурсоемкость, локализация объектов строительства и подвижность используемых нескладируемых ресурсов (персонал, техника и др.), значительно усложняет ресурсный маневр и требует более точного пространственного и временного планирования. Кроме того, на этапах строительства и эксплуатации объектов капитального строительства (ОКС) реализация проектов осуществляется при интенсивном влиянии внешней среды (детерминированные сезонные и суточные воздействия, определяющие последовательность ряда технологических процессов, и стохастические климатические, а в последнее время и эпидемиологические факторы, порождающие риски отклонений от графика выполнения работ). Полный цикл реализации строительного проекта состоит из разнородных составляющих и занимает длительный период времени. Значительная часть складируемых ресурсов исключается из оборота на длительный срок, что также требует специфических подходов при распределении ресурсов в пространстве и времени.

Все эти особенности привели к его значительному отставанию по темпам роста от лидеров экономики, как в отечественной, так и в мировой практике. При этом темпы технологических изменений строительной отрасли достаточно высоки и не могут быть причиной столь значительного отставания. Основной причиной неудовлетворительных результатов деятельности строительной отрасли является неадекватность методов управления целям проектов и существующим условиям. Преодоление этого отставания возможно только при широком внедрении методов цифровой экономики. Наиболее перспективными направлениями цифровизации строительной отрасли является современные информационные технологии, получившие обобщающее наименование информационного моделирования строительства (BIM).

Значительный импульс развитию BIM - технологий в России дало поручение Президента РФ главе правительства (Пр-1235 от 19.07.2018), в котором, в частности, сформулирована цель обеспечить переход к системе управления жизненным циклом объектов капитального строительства путем внедрения технологий информационного моделирования. Особая роль BIM технологий жизненного цикла проекта подчеркнута в Постановление от 15 сентября 2020 года №1431.

Особенности строительной отрасли, его особая роль в достижении целей и стратегических задачах развития Российской Федерации и сформулированная в директивных документа Президента и правительства РФ роль информационного моделирования жизненного цикла определили важность и актуальность комплекса задач диссертационного исследования.

Степень разработанности темы исследования. Информационные модели жизненного цикла ОКС весьма интенсивно теоретически исследуются и внедряются в практику строительной отрасли. Поскольку задача имеет интегральный характер, значительная часть результатов достигнута междисциплинарными и международными коллективами и организациями такими как The British Standards Institution, Международная организация по стандартизации (ISO), Project Management Institute: Newtown Square. Значительный

6

вклад в исследование методов календарного планирования и их приложений к практическим задачам внесли такие российские и зарубежные ученые, как Л.Г. Дикман, Д.Л. Дикман, П.Г. Грабовый, В.Б. Зеленцов, В.В. Костюченко, В.Я. Мищенко, С.Г. Шеина, J. Levy, M. Sidney. K.R. Mac Crimmon, C.A. Rya-vec, Н.М Ahuja. Кроме этого, теоретическая база исследования сформирована на основе трудов российских и зарубежных ученых в областях исследования информационных технологий. Наиболее значительные результаты в этой области получены C. Mirarchi, Y. Pan, L. Zhang, M.J. Skibniewski, J.C. W. Cheng, K. Chen, Q. Wang, Z. Liu, M. Zhao, R. Xu, A. Pavan, , А.А. Лапидус, Е.П. Гор-баневой. Влияние стохастических воздействий на технико-экономические процессы исследовалось в работах следующих ученых: В.О. Чулков, Э.К. Рахмонов, А.Е Родин, А.А. Лапидус, J.J. O'Brien, Y. Tamura A. James Waldron, J. M. Antill. Thor, Lundberg J., Ask J.

Однако, несмотря на значительный и постоянно растущий интерес, который привлекают к себе теоретические и практические аспекты информационного моделирования жизненного цикла объекта в строительной отрасли в условиях стохастических воздействий, многие научные и практические проблемы к настоящему времени не решены. На практике используются модели высокой размерности, что препятствует их широкому внедрению. Мониторинг реализации проектов и методы формирования догоняющего графика базируется на информации, слабо учитывающей связь экономических и технических процессов. Методы накопления, обновления и верификации данных информационной модели строительства препятствуют эффективному взаимодействию участниками реализации жизненного цикла ОКС.

Практическая потребность формирования информационной модели жизненного цикла объекта в строительной отрасли, позволяющей осуществлять как локальную оптимизацию функционирования проекта, так и трансферт информации и решений между разнородными участниками, определила цель и задачи данного диссертационного исследования.

Цель работы заключается в разработке методов формирования информационной модели жизненного цикла объекта капитального строительства, реализуемого в условиях интенсивных стохастических воздействий.

Основные задачи:

- исследование отечественного и зарубежного опыта построения информационных моделей жизненного цикла объекта в строительной отрасли;

- формулирование метода оптимизации информационных моделей на этапах строительства и эксплуатации жизненного цикла ОКС, базирующийся на иерархическом векторном описании проекта;

- разработка технологии формирования динамически обновляющейся информационной основы модели, оптимизирующей ее агрегацию, актуализацию, верификацию и трансферт между разнородными участниками на различных этапах жизненного цикла ОКС;

- исследование влияния внешних интенсивных стохастических воздействий на объем и темп реализации проекта и формулировании на этой основе алгоритмов оптимизации управленческих решений, направленных на уменьшении негативного влияния внешних факторов на ход реализации проекта;

- определение набора параметров, описывающих динамику реализации календарных планов в условиях интенсивных стохастических воздействий и формирование на этой основе алгоритмов расчета набора индексов, описывающих динамику реализации проекта в условиях ограничения возможности априорного резервирования ресурсов;

- формирование алгоритмов мониторинга хода реализации проекта и определение оптимальной по соотношению затраты/отдача частоты мониторинга;

- реализация сформулированных алгоритмов формирования, обновления, верификации и трансферта информационной основы модели в оболочке реляционной системы управления базами данных, а обработки и интерпретация информации - в математическом пакете высокого уровня.

8

Объектом исследования является информационная модель жизненного цикла объекта капитального строительства, реализуемого в условиях внешних стохастических воздействий.

Предметом исследования являются методы и алгоритмы построения информационной модели, актуализации, верификации и трансферта информации; факторы, определяющие динамику реализации проекта в условиях стохастических внешних воздействий и методы ее прогнозирования; методы оптимизации управленческих решений, направленных на минимизацию негативного влияния стохастических факторов.

Гипотеза исследования состоит в:

- оптимальности векторного иерархического описания жизненного цикла ОКС, реализуемого в условиях внешних стохастических воздействий, и оптимальности построения информационной модели на этой основе;

- возможности эффективного накопления, обновления, трансферта и верификации эмпирической основы векторного иерархического описания модели и организации на этой основе взаимодействия между участниками реализации жизненного цикла ОКС;

- возможности прогнозирования хода реализации проекта на основе анализа результатов динамического мониторинга и оптимизации на этой базе управленческих решений, позволяющих уменьшить негативные последствия стохастических воздействий на результаты реализации проекта.

Теоретической базой исследования являются труды отечественных и зарубежных коллективов и отдельных ученых, посвященные:

- исследованию методов планирования и мониторинга динамики реализации проектов и их приложений к практическим задачам;

- исследованию методов построения и эксплуатации локальных информационных моделей и их трансферта между участниками реализации проекта;

- формулировке алгоритмов многокритериальной оптимизации технико-экономических процессов и практических применений алгоритмов и методик;

- исследованию влияний стохастических и динамических воздействий на технико-экономические процессы.

Научная новизна исследования заключается в:

- определении оптимальной размерностей и рангов базовых матриц информационной модели жизненного цикла объекта, форматов и состава их элементов, формулировании иерархических связей между матрицами;

- определении количественных характеристик, описывающих динамику реализации календарных планов с учетом взаимосвязей экономических и технологических процессов, анализ которых позволяет оптимизировать как оперативные, так и стратегические управленческие решения в условиях стохастических воздействий;

- формулировке алгоритма определения интервалов времени, в течение которых возможен ресурсный маневр, направленный на уменьшение негативного влияния стохастических воздействий;

- определении динамических индексов, адекватно описывающие применение уникальных и дорогостоящих ресурсов, для которых возможности априорного резервирования ограничены;

- получении замкнутых выражений динамических индексов через матрицы информационной модели и рекурсивных процедур, отражающих механизм накопления информации в процессе мониторинга и ресурсного маневра;

- определении оптимальных методов программной реализации информационной модели жизненного цикла ОКС и реализации алгоритмов расчета динамических индексов.

Методология. Исследование осуществлялось на основе анализа выполненных ранее российскими и зарубежными учеными и практиками иссле-

дований методов информационного моделирования и мониторинга хода реализации проекта.

Методы исследования основываются на системном подходе с применением классических и современных методов математического и информационного моделирования; аналитических, графических и компьютерных технологий обработки информации.

Достоверность результатов исследования определяется использованием актуальной нормативно-технической и правовой базы; репрезентативностью исходных данных; всесторонним и критическим анализом выполненных ранее научно-исследовательских работ по теме исследования и обобщением практического опыта информационного моделирования жизненного цикла ОКС и мониторинга хода реализации проектов в различных областях экономики; применением в работе как апробированного так и инновационного научно-методического аппарата, современных информационных технологий; опытом практического внедрения результатов исследования.

Теоретическая значимость результатов работы состоит в:

- определении метода оптимизации формата информационной модели, основанного на дискретном векторном описании данных и разработке на этой базе технологии формирования иерархической динамически обновляющейся информационной основы модели жизненного цикла ОКС, учитывающей возможность ее агрегации;

- разработке методов накопления, обновления, верификации и трансферта информации и управленческих решений в условиях интенсивных стохастических воздействий между разнородными участниками на различных этапах жизненного цикла ОКС;

- определении набора индексов, по результатам мониторинга описывающих динамику реализации календарных планов с учетом связи экономических и технологических процессов, и позволяющих оптимизировать как оперативные, так и стратегические управленческие решения;

- определении условий оптимальной реализации ресурсного маневра, направленного на минимизацию негативных последствий стохастических воздействий, и динамических индексов, описывающих применение уникальных и дорогостоящих ресурсов, для которых возможности априорного резервирования ограничены;

- определении размерностей матриц, составляющих эмпирическую базу информационной модели, форматов их элементов, и иерархических связей между матрицами; получении замкнутых выражений динамических индексов как через матрицы модели, так и рекурсивных процедур, отражающих механизмы накопления информации в процессе мониторинга.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в:

- определении состава и форматов матричной основы информационной модели жизненного цикла ОКС и реализации на этой основе методов оптимального трансферта информации между всеми участниками его реализации;

- программной реализации алгоритмов накопления, обновления и верификации информации, описывающей этапы жизненного цикла ОКС в условиях интенсивных стохастических воздействий и алгоритмов мониторинга хода выполнения календарного плана и расчета на этой основе динамических индексов, являющихся основой принятия управленческих решений, минимизирующих негативные последствия стохастических воздействий;

- реализации методов формирования догоняющего графика выполнения календарного плана для проектов, использующих уникальные и дорогостоящие ресурсы, с ограниченной возможностью априорного резервирования;

- возможности применения предложенных алгоритмов, методов и сформулированных выводов в деятельности государственных структур, проектных и подрядных организациях при реализации жизненного цикла ОКС.

Основные положения, выносимые на защиту:

- алгоритм построения информационной модели, основанный на дискретном векторном описании данных и позволяющий осуществить эффективные актуализацию и верификацию информации на протяжении всех этапов жизненного цикла ОКС;

- согласование состава и форматов информационной модели объекта, позволяющее осуществить эффективный трансферт информации и управленческих решений между участниками реализации жизненного цикла ОКС;

- технология формирования иерархической динамически обновляющейся информационной основы модели жизненного цикла, оптимизирующая процесс агрегации и позволяющая в рамках стандартных бизнес-процедур описать как статическую информацию, основанную на календарном плане, так и динамическую часть, отражающую результаты мониторинга;

- количественное описание влияния внешних интенсивных стохастических воздействий на объем и темп реализации проекта и построенный на этой основе алгоритм мониторинга реализации календарного плана;

- набор индексов, описывающих динамику реализации календарных планов в условиях интенсивных стохастических воздействий, позволяющих учесть связи экономических и технологических процессов и оптимизировать как оперативные, так и стратегические управленческие решения;

- алгоритм формирования, обновления, верификации и трансферта информационной основы модели и его реализация в оболочке реляционных систем управления базами данных; реализация алгоритма интерпретации информации в математическом пакете высокого уровня.

Личный вклад автора заключается в:

- участии в анализе отечественного и зарубежного опыта построения информационных моделей жизненного цикла объекта в строительной отрасли; обработке, анализе и обобщении полученных результатов, участие в формулировке выводов и практических рекомендаций;

- анализе практики строительного комплекса и определении на этой основе форматов матриц информационной базы моделей жизненного цикла ОКС и иерархических связей между ними;

- определении методов сбора, кодификации, фиксирования информации мониторинга хода строительства и оптимальной оболочки программной реализации информационной основы BIM жизненного цикла ОКС и алгоритмов расчета динамических индексов и принятия управленческих решений;

- формировании алгоритмов расчета динамического индекса использования персонала и оборудования и индекса производительности; программной реализации сформулированных алгоритмов и сборе информации, необходимой для эффективного функционирования программного комплекса.

Внедрение результатов исследований. Результаты диссертационного исследования внедрены в производственную деятельность АО «СЗ«ДСК», ООО «ПГС проект», ООО «Стройвизор», ООО «ГИПРОПРОМ», а также в образовательный процесс ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет» при ведении профильных курсов для обучающихся по направлению подготовки 08.03.01 Строительство, профили «Промышленное и гражданское строительство», «Экспертиза и управление недвижимостью», а также для обучающихся по направлению подготовки 08.05.01 Строительство уникальных зданий и сооружений, специальности «Строительство высотных и большепролетных зданий и сооружений», «Строительство подземных сооружений».

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы доложены и обсуждены на международных и всероссийских научно-практических конференциях:

- 13-ой Международной конференции «Строительство и недвижимость: экспертиза и оценка», Прага, 01-30 ноября 2015 года;

- научно-практической конференции «Новые принципы градостроительства в формировании доступной среды и защиты прав граждан с ограниченными возможностями здоровья», Воронеж, 02 декабря 2016 года;

- VI Международной научно-практической конференции «Проблемы современных экономических, правовых и естественных наук в России», Ганновер-Воронеж, 21-23 апреля 2017 года;

- 15-ой международной конференции «Строительство и недвижимость: экспертиза и оценка», Прага, 01-30 ноября 2017 года;

- VI Международной конференции «Materials science and engineering», Екатеринбург, 21-22 мая 2019 года;

- II Всероссийской научной конференции «Организация строительного производства», СПбГАСУ, Санкт-Петербург, 04-05 февраля 2020 года;

- II Международная научно-практическая конференция «Альтернативная и интеллектуальная энергетика», ВГТУ, Воронеж, 22-24 апреля 2020 года;

- Уральском экологическом научном форуме «Sustainable development of industrial region», UESF, Chelyabinsk, 17-19 февраля 2021 года;

- Всероссийской молодежной научно-практической конференции «Технология и организация строительного производства», Санкт-Петербург, 28-29 апреля 2021;

- VII Международной научно-практической конференции «Технологии, организация и управление в строительстве - 2021», T0MiC-2021, Москва, 6-8 октября 2021 года;

- VIII Международной научно-технической конференции «Solving Environmental Problems in the Construction Industry» (ESCI 2022), Вьетнам-Москва, 16-18 марта 2022 года;

- Международном форуме «BIM. Проектирование. Строительство. Эксплуатация. Технологическое предпринимательство», Воронеж, 20-21 мая 2022 года;

- Международной научно-практической конференции кафедр организационно-технологического профиля строительных вузов и технических университетов «Технологии, организация и управление в строительстве - 2022» (TOMiC-2022), МГСУ, г. Москва, 26-27 октября 2022 года;

- Международной научно-практической конференции «Modern Problems in Construction: Setting Tasks and Ways to Solve Them» (MPC-2022), 17-18 ноября 2022 года.

Публикации по теме диссертационной работы. Основные положения диссертации опубликованы в 23 научных работах, в т.ч. в 7 статьях, опубликованных в журналах, рекомендованных ВАК, в 5 статьях, опубликованных в изданиях, индексируемых в наукометрической базе Scopus и 3 статьях в издании, индексируемом в наукометрической базе Web of Sciece, и в 1 учебном пособии.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа изложена на 156 страницах машинописного текста, содержит 25 рисунков, 21 таблицу, 33 формулы, 152 наименования литературных источников отечественного и зарубежного происхождения.

Содержание диссертации также соответствует пунктам 3, 5 паспорта научной специальности 2.1.14 - Управление жизненным циклом объектов строительства:

3. Исследование и формирование методов разработки, видов обеспечения, критериев, моделей описания и оценки эффективности решения задач управления жизненным циклом объектов капитального строительства с использованием технологий информационного и математического моделирования, системного анализа, автоматизации и оптимизации принятия решений.

5. Исследование и разработка методов и алгоритмов использования и

управления данными информационных моделей объектов капитального

строительства на всех этапах их жизненного цикла, включая: сбор, хранение,

обработку, интеграцию и передачу данных, их мониторинг, актуализацию и

16

анализ, валидацию и верификацию. Исследование и разработка моделей информационных процессов и структур, алгоритмов визуализации, трансформации и анализа информации, синтеза виртуальной и дополненной реальности.

Содержание диссертации соответствует пунктам 9, 14 паспорта научной специальности 2.1.7 - Технология и организация строительства:

9. Разработка новых и совершенствование существующих методов организационно-технологического проектирования в строительстве с использованием технологий информационного моделирования на протяжении всего жизненного цикла объекта недвижимости.

14. Повышение эффективности организации строительства в условиях воздействия природных и техногенных факторов и возникновения чрезвычайных ситуаций.

ГЛАВА 1. ИНФОРМАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ В СТРОИТЕЛЬНОМ ОТРАСЛИ

1.1. Отечественный и зарубежный опыт внедрения цифровых технологий в строительной отрасли 1.1.1. Вклад цифровой трансформации экономики в увеличение ее эффективности

Цифровая трансформация мировой экономики приводит к значительному росту ее эффективности. Под "цифровизацией" принято понимать оптимизацию процессов, организационных структур и методов реализации проектов, которые должны сочетаться с внедрением цифровых технологий. В работе [91] обнаружена положительная корреляция между ростом производительности отрасли и индексом ее цифровизации (в дальнейшем - ИЦ). Этот факт иллюстрирует рис.1.1. При этом скорость процесса цифровизации качественно отличается для различных отраслей.

Рис. 1.1. Корреляция между ростом производительности и индексом цифровизации в различных отраслях промышленности, социальной сферы и госуправления в странах Европейского союза за 2015 - 2018 гг. (рамкой выделена строительная отрасль)

На рисунке 1.1 использованы наименования отраслей, упорядоченные по возрастанию индекса интегральной эффективности, приведенные в таблице 1.1.

Таблица 1.1

Отрасли экономики и социальной сферы, упорядоченные по возрастанию индекса цифровизации

№ ИЦ Английское наименование Русское наименование

1 -1.9 Utilities Коммунальные услуги, сбор и утилизация отходов

2 -1.6 Oil and gas Добыча и транспортировка углеводородов

3 -1.4 Mining Добыча и первичная переработка твердых полезных ископаемых

4 -0.8 Construction Строительство и архитектура

5 -0.7 Education Образование

6 -0.5 Accommodations and food services Проживание и общественное питания

7 -0.5 Arts, entertainment and recreation Музейное дело, туризм, развлечения и отдых

8 -0.4 Media Средства массовой информации

9 0.4 Personal and local services Сфера услуг

10 0.5 Professional services Ремонт и техническое обслуживание

11 0.5 Real Estate Недвижимость

13 0.7 Agriculture and hunting Искусственное разведение и добыча биоресурсов

15 0.8 Transportation and warehousing Транспортировка и складирование

16 1.1 Government Государственное и муниципальное управление

17 1.2 Wholesale and retail traid Оптовая и розничная торговля

18 1.5 Basic good manufacturing Базовое промышленное производство

19 1.6 Finance and insurance Финансы и страхование

20 2.0 Chemical and pharmaceuticals Химическая и фармацевтическая промышленность

21 2.3 Advance manufacturing Инновационное производство

22 3.4 ICT sector Телекомуникационный сектор

Плотным курсивом выделена сфера архитектуры и строительства. Из рисунка 1.1 и таблицы 1. 1 видно значительное отставание не только отрасли архитектуры и строительства, но и связанного с ней сектора коммунальных услуг, сбора и утилизации отходов.

К сожалению, строительная отрасль является одним из абсолютных аутсайдером происходящей в мире трансформации и, вследствие этого, и одним из аутсайдеров промышленного роста [46]. В Европе меньший, чем в строительной отрасли, рост продемонстрировали только добыча полезных ископаемых (в том числе и углеводородов) и коммунальные услуги. Но даже и эти отрасли превзошли строительство в степени цифровизации и накопили значительный потенциал роста. Сходная ситуация сложилась и в США, где строительная отрасль опережает по ИЦ только сельское хозяйство и охотничий промысел.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Мищенко Андрей Валерьевич, 2023 год

сурс использования использования

ресурса ресурса

Работа 1 Ресурс 1.1 t1.1 c1.1

Ресурс 1.2 t1.2 c1.2

... ... ...

Ресурс 1^1 t1.k1 c1.k1

Работа 2 Ресурс 2.1 t2.1 c2.1

Ресурс 2.2 t2.2 С2.2

... ... ...

Ресурс 2^2 t2.k2 c2.k2

Работа kpr Ресурс kpr.1 tk.1 ck.1

Ресурс kpr.2 tk.2 ck.2

... ... ...

Ресурс kpr.mk tk.mk ck.mk

В случае, если профиль ресурсов, используемых для выполнения работы, неизменен по времени (например - в комплексной бригаде) алгоритм построения матрицы М значительно упрощается. В этом случае неизменными являются и полная производительность, и затраты бригады, соответственно определяемые формулами (2.2) и (2.3)

Щ

р = £ п^ • Р^ (22)

]=1

Щ

С1 = Е •а]

л ■ (2-з)

Здесь вектора п _ ' ''''' ) определяют профиль используемых ресурсов, то есть число специалистов и единиц оборудования, используемых бригадой для выполнения рассматриваемой работе на всем протяжении реализации проекта. В этом приближении таблица упрощается и принимает вид таблицы 2.15.

Таблица 2.15

Производительность и удельные затраты комплексной бригады неизменного состава

Суммарный Производительность Удельные затраты

ресурс

Работа 1 Ресурс 1 Р; С

Работа 2 Ресурс 2 Р2 С2

...

Работа к Ресурс к Рк Ск

Естественно, приближение постоянного профиля п_ может

использоваться только на этапе планирования работ. При реализации календарного плана стохастические воздействия, связанные с временной нетрудоспособностью персонала или техническим состоянием оборудования, изме-

няют динамический профиль используемых ресурсов. На этом этапе следует использовать исходное описание свойств нескладируемых ресурсов.

Поскольку внешние воздействия изменяют профиль и свойства персонала и оборудования, приближение постоянного профиля ni = const может использоваться только на этапе планирования работ. Однако и в этом случае такое описание существенно ограничивает точность информационной модели. Как указано в работе [59] дополнительные потребности в ресурсах вызываются тем, что бригады к запланированному сроку начала своей работы часто заняты на предыдущих объектах (рабочих участках).

При реализации календарного плана стохастические воздействия, связанные с временной нетрудоспособностью персонала или техническим состоянием оборудования, изменяют динамический профиль используемых ресурсов. На этом этапе следует использовать исходное описание свойств нескладируемых ресурсов.

Информация, содержащаяся в матрице М, позволяет решить несколько классов задач календарного планирования. Во-первых, она дает возможность оценить длительность реализации проекта при фиксированном наборе нескладируемых ресурсов. Возможна и постановка обратной задачи - определение профиля ресурсов при фиксированных сроках выполнения работ. Кроме того, возможна оптимизация затрат при изменении профиля ресурсов и сроков реализации проекта. При этом основным методом использования матрицы М является формирование набора единиц планирования [30], составление на этой основе оптимального календарного плана и динамическая корректировка хода его реализации [29].

2.2.3. Оптимизация взаимодействия участников реализации проекта на базе технологии информационного моделирования

Оптимизация взаимодействия участников реализации проекта на базе технологии BIM возможна только на основе унификации методов программной реализации используемых алгоритмов и форматов передаваемых данных.

70

Выбор оболочки программной реализации определяется рядом требований [2]. Во-первых, ее функциональность должна быть достаточной для решения как текущих, так и перспективных задач [109]. Во-вторых, технические ресурсы и уровень квалификации персонала, необходимые для ее функционирования, должны быть доступными всем участникам реализации проекта. Кроме того, используемая оболочка должна учитывать динамический характер сектора архитектуры, инжиниринга и строительства и значительную длительность WLC. Всем этим требованиям удовлетворяют реляционные базы данных (RDBMS - Relational Database Management System ) [100]. Самые популярные среди них, на август 2021 г. занимавших более 90% рынка являются MySQL (разработанная шведской компанией MySQL AB), MS SQL Server и MS ACCESS (разработанные Microsoft Corporation), ORACLE (Oracle Corporation) [27]. Из всех RDBMS наиболее демократичной является оболочка MS ACCESS. Ее интерфейс знаком большинству пользователей, поскольку совпадает с интерфейсом приложений MS OFFICE, в составе которого распространяется MS ACCESS. Многие разработчики (в частности, университеты) имеют бесплатную полнофункциональную лицензию продукта. Кроме того, корпорация Майкрософт предлагает бесплатные версии Microsoft Access ограниченной, но достаточной для многих приложений по функциональности. Это позволяет разработчикам СУБД в оболочке MS ACCESS создавать программные продукты, которые могут свободно распространяться неограниченному числу конечных пользователей, что значительно уменьшает препятствия на пути внедрения технологии BIM в практику AECO.

Использование MS ACCESS позволяет унифицировать форматы передаваемых данных и обеспечить связность и непротиворечивость полного массива информации BIM. Только на этапе формирования библиотеки типов необходима как текстовая, так и числовая информация. На остальных этапах

при построении векторов _ 1Д,3...,1) необходимо указать только номер вектора более низкого ранга без указания его наименования. Кроме того, в

таком подходе изменение компонент векторов (например, при модификации проекта или технологии изготовления отдельных элементов) автоматически каскадно обновляются и компоненты всех связанных векторов более высокого ранга. Такой подход позволяет избежать большинства ошибок BIM, возникающих при трансферте информации между участниками проекта. Более того, возникает возможность интеграции новых участников на протяжении всего жизненного цикла проекта. Вследствие этого, область практического применения BIM значительно расширяется.

Таким образом, формирование и оптимизация векторных представлений отдельных кластеров BIM с учетом только части информации достаточной на этапах жизненного цикла проекта позволяет преодолеть отставание сектора архитектуры, инжиниринга и строительства в темпах цифровизации от лидеров этого процесса. Эффективное описание BIM должно базироваться на основе векторов, характеристик структур различного уровня кластеризации. Число уровней кластеризации растет с увеличением масштаба проекта и не зависит от этапа его жизненного цикла. Алгоритм построения векторов характеристик должен базироваться на итерационной кластеризации векторов более низких уровней. Такой подход позволяет оптимизировать взаимодействие участников реализации проекта и облегчает широкое практическое применение BIM-технологий в строительную отрасль.

Дополнительные возможности интеграции новых участников на протяжении всего жизненного цикла проекта открывает унификация методов программной реализации алгоритмов и форматов передаваемой информации на основе реляционные базы данных. Возможность разделения структуры и содержания BIM в реляционных базах данных позволяет значительно расширить область практического применения полученных моделей. Связано это с двумя обстоятельствами. Во-первых, высококвалифицированные кадры необходимы только на стадии формирования структуры. Кроме того, лишь на этой стадии необходима и полнофункциональная лицензионная версия

RDBMS. Наполнение и актуализация базы может выполняться техническими

/2

работниками в режиме ограниченной функциональности. Кроме того, технология RDBMS позволяет в автоматическом режиме поддерживать связность и непротиворечивость информации при динамическом обновлении BIM. Это дает возможность избегать ошибок, возникающих при взаимодействии большого числа участников разной квалификации.

Дальнейшее развитие предложенной модели предполагает формирование динамической BIM, что позволит распространить область ее применения на этапе реализации календарного плана строительства. Функционал динамической модели должен позволить не только осуществлять текущий мониторинг, но и прогнозировать дальнейший ход реализации проекта в условиях внешних стохастических и динамических воздействий. Такой прогноз должен стать основой выработки управленческих и технических решений, направленных на достижение целей проекта.

2.3. Кластеризация информационных моделей этапов жизненного цикла

и формирование векторных представлений отдельных кластеров 2.3.1. Стандартизация форматов данных библиотеки типов и типоразмеров информационной модели жизненного цикла ОКС

Информационная модель жизненного цикла ОКС имеет весьма высокую размерность. Так, в работе [24] предлагается использовать 9D информационную модель (пространственные координаты, время, материальные и финансовые ресурсы, технико-технологические характеристики, энергоэффективность, углеродный след). Разработка столь подробной цифровой модели потребовала привлечения значительных интеллектуальных (участвовали сотрудники шести организаций из четырех стран), материальных и временных ресурсов. Однако даже и столь сложная модель не полностью описывает жизненный цикл ОКС (так, в частности, не учтены количественные и качественные характеристики трудовых ресурсов на разных этапах цикла). Вследствие высокой размерности BIM и разнообразия форматов данных значительно усложняются не только алгоритмы ее формирования, но и процеду-

73

ры взаимодействия участников реализации проекта [24]. Это накладывает значительные ограничения на возможности массового внедрения BIM-технологий. Преодоление этих ограничений даже при высоких финансовых затратах потребует значительное время [102].

Преодолеть эту трудность позволяет кластеризация BIM отдельных этапов жизненного цикла ОКС и формирование векторных представлений отдельных кластеров BIM. При этом вектора свойств на всех этапах должны иметь оптимальную размерность, обеспечивающую полную функциональность BIM, а набор форматов компонент векторов должен быть минимизирован. Именно такой подход и использован в данной работе.

Схема кластеризации BIM приведена на рисунке 2.3.

Формулирование задачи

2

Технико-экономическое обоснование

и-

3 • Проектирование

4 • Определение векторной модели объекта

я =

5 • Расчет характеристик модели

^ • Определение характеристик ресурсов, необходимых для сооружения объекта

В

7

Формулирование календарного плана строительства

g • Реализация календарного плана

1

9 10

а

11

Эксплуатация, текущий ремонт

Капитальный ремон, реновация

Утилизация

Рис. 2.3. Кластеризация BIM отдельных этапов жизненного цикла ОКС

Сформулируем алгоритмы выполнения пп. 4 -6 , получения информации из предшествующего кластера и передачи информации в последующий кластер. Векторное представление BIM любого проекта может быть построено на основе динамически обновляющейся библиотеки типов (базовая структура) и типоразмеров (производная структура) элементов, используемых в строительстве.

2.3.2. Динамическая библиотека производных структур информационной модели жизненного цикла ОКС

Далее на основе результатов п. 3 схемы кластеризации BIM с учетом динамической библиотеки типов/типоразмеров строится вектор Х1 характеристик структуры первого уровня. Так, например, для описания характеристик структуры «стена», необходимых для реализации п. 4 схемы, должны быть заданы характеристики, набор которых представлен в таблице 2.16.

Таблица 2.16

Содержание и форматы данных динамической библиотеки типоразмеров

(набор характеристик структуры «стена»)

№ Наименование Обозначение Источник Формат

1 Длина L Проект Число действительное

2 Высота полная H

3 Высота нижней части h

4 Тип покрытия нижней части Td Текст

5 Тип покрытия верхней части Tu

6 Тип черновой отделки Td

7 Число типов окон Kw Число целое

8 Количество окон /-го типа nWi

9 Наименование окна /-го типа Nwi Текст

10 Высота окна /-го типа Hwi Библиотека типоразмеров Число действительное

11 Ширина окна /-го типа Lwi

12 Радиус окна /-го типа rwi

13 Центральный угол окна /-го типа VWt

14 Расстояние от пола до нижней грани окна /-го типа hwi Проект

15 Число типов дверей Kd Число целое

16 Количество дверей /-го типа ndi

17 Наименование двери /-го типа Ndi Текст

18 Высота двери /-го типа Hdi Библиотека типоразмеров Число действительное

19 Ширина двери /-го типа Ldi

20 Радиус двери /-го типа rwi

21 Центральный угол двери /-го типа VWt

Обозначения для окон и дверей, имеющих радиусные элементы, отражены на рисунке 2.4.

ф

' X

Рис. 2.4. Обозначения для радиусных элементов

Далее по формулам (2.4), (2.5) и (2.6) вычисляется полная площадь остекления, дверей и черновой отделки стены соответственно. В отсутствие радиусных элементов вторые слагаемые в формулах (2.4) и (2.5) равны нулю.

км

г=1

Нм>1 ■ Щ + < - вт < ))

2

(2.4)

Кй

Sd = X пйг 1=1

гй

Нйг • Ьйг +--

г г 2

< - вш <))

(2.5)

S = Н • Ь

(2.6)

На следующем этапе по формулам (2.7) и (2.8) вычисляем площади покрытия нижней и верхней части стены соответственно.

Г гл \

Sd

Кй \ Км

Ь - X пйг • Ьйг • И - X пмг • тах(0; И - Им г) • Ьмг , (2.7) V г=1 ) г=1

Км

Su = Ь •(Н - И)-X пм?г г=1

тах(0; Им?} - И) • Ьм} + (рмг - Бт(рмг))

2

Кй

X пйг

г=1

гй2

тах(0; Ийг - И) • Ьйг +—— (рйг - Бт(рйг))

.(2.8)

Обозначения структуры «Стена» приведены на рисунке 2.5.

Рис. 2.5. Содержание элементов библиотеки типоразмеров для кластера «Стена»

Так, например, на основе таблицы типоразмеров можно построить кластер первого порядка «Стена». Для этого необходимо указать следующий набор параметров:

1) длину, высоту, высоту нижней части;

2) типы покрытия верхней и нижней частей;

3) число типоразмеров окон, количество каждого типоразмера, расстояние каждого типоразмера от нижней кромки до пола;

4) число типоразмеров дверей, количество каждого типоразмера.

Горизонтальная координата, характеризующая положения дверей и

окон, не сказывается на объемах работ, вследствие чего не входит в динамическую библиотеку. При этом, указание на типоразмеры всех элементов строится на основе базовых структур и не требует повторения текстовых атрибутов, а имеет формат целого числа, что приводит к значительному уменьшению объема анализируемой и передаваемой информации.

Аналогичным образом строятся кластеры первого порядка «Пол» и «Потолок». На основе кластеров первого порядка строится кластер второго порядка «Помещение». Интеграцию можно продолжить и далее, построив на основе кластеров «Помещение» кластеры третьего порядка «Этаж». Графи-

чески этот алгоритм отражен на рис.2.6. Пределы увеличения степени интеграции (толстая стрелка на рис. 2.6) определяются устойчивостью и частотой повторения в практике кластеров высокого порядка в условиях реального строительства. В частности, для зданий массовых серий возможна интеграция в рамках всего сооружения. При этом при любой степени интеграции BIM, полнофункциональная для этапа определения объемов работ по проекту является одномерной и определяется просто вектором кластеров более низкой степени интеграции.

Такой подход позволяет полностью преодолеть все препятствиями на пути широкого внедрения BIM технологий на различных этапах жизненного цикла ОКС в практику. Векторное описание, примитивами которого являются кластеры первого порядка, требует задания лишь шести элементов. Даже при описании уникальных помещения непосредственно через некластеризо-ванный набор типоразмером их число, как правило, не превышает 101 - 102 и, что еще важнее, компоненты имеют фиксированный числовой формат.

Аналогичным образом строятся вектора других структур первого уровня (пол, потолок, лестничный марш, крыша и др.). Источники информации, наборы форматов данных для всех таких структур совпадают с аналогичными характеристиками разобранного примера. Совпадают также и методы расчета объемов выполняемых работ.

Далее из векторов x1 строятся вектора характеристик структур второго уровня x2 (комната, коридор и др.). Компонентами вектора x2 являются вектора x1 (текстовый формат ) и их количество (в формате целого числа). Для проектов малоэтажного строительства набор векторов x2 полностью описывает проект. При реализации проектов индустриального строительства эффективное описание BIM может строиться на основе итерационной кластеризации векторов более низкого ранга.

Возможная структура BIM приведена на рисунке 2.6.

Рис. 2.6. Структура BIM на основе итерационной кластеризации векторов более низкого

ранга

Объемы работ на любом этапе усложнения структуры суммируются. Поэтому для любого вектора Хг (/=1,2,3..., I) могут быть рассчитаны для связанных вектора набора работ - Wi (/=1,2,3., I) и их объемов - Уг соответственно. Размерность компонент вектора У г определяется нормативными и техническими документами, используемыми при реализации проекта и, как правило, совпадает с основными единицами системы СИ (м, м2, м3, кг и др.) или их дробными или кратными частями (см, т и др.). Применение единиц других систем (дюйм, фут, фунт и др.) или внесистемных единиц (кгс, атм. и др.) нежелательно и должно быть обосновано специально. Примеры векторов свойств, работ и объемов для проекта строительства детского сада (помещение пищеблока) приведены в таблице 2.17.

Таблица 2.17

Набор характеристик структуры «стена» на примере помещения пищеблока детского сада

№ Наименование Обо Стена 1 Стена 2 Стена 3 Стена 4

зна Размеры

че-

ние

1 Длина Ь 9 4,5 9 4,5

2 Высота полная Н 3600 3600 3600 3600

3 Высота нижней части И 1,2 1,2 1,2 1,2

4 Тип покрытия Тё керамо- керамо- керамо- керамо-

нижней части гранит гранит гранит гранит

5 Тип покрытия верхней части Ти окраска окраска окраска окраска

6 Тип черновой от- Тё цементная цементная цементная цементная

делки штукатурка штукатурка штукатурка штукатурка

7 Число типов окон Км 1 0 0 0

8 Количество окон г-го типа ПМ1 3 0 0 0

9 Наименование окна г-го типа Ымг большое двухстворчатое нет нет нет

10 Высота окна 1-го типа Нм1 1,5 0 0 0

11 Ширина окна 1-го типа Ьм1 1,5 0 0 0

12 Радиус окна 1-го типа ТМ1 0 0 0 0

13 Центральный угол окна 1-го типа т 0 0 0 0

14 Расстояние от пола до нижней грани окна 1-го типа 1,2 0 0 0

15 Число типов дверей Кё 0 0 1 1

16 Количество дверей 1-го типа пё 0 0 1 1

17 Наименование двери 1-го типа Шг нет нет межкомнатная, деревянная широкая межкомнатная, деревянная двухстворчатая

18 Высота двери 1-го типа Нёг 0 0 2 2

19 Ширина двери 1-го типа Ьё1 0 0 0,8 1,2

20 Радиус двери 1-го ТМ1 0 0 0 0

типа

21 Центральный угол двери i-го типа (fWj 0 0 0 0

2.3.3. Оптимизации взаимодействия участников реализации проекта на основе итерационного алгоритма построения информационной модели

Поскольку вектор Xi (/=2,3..., I) полностью определяется набором предшествующих векторов Xj (/=1,2,3..., /), то предложенный итерационный алгоритм построения BIM полностью решает задачу оптимизации взаимодействия участников реализации проекта. Это открывает возможность широкого практического применения BIM-технологий в строительстве.

Таким образом, в соответствии со структурой динамической библиотеки ее базовой структурой является таблица типов используемых элементов X0, каждый элемент которой характеризуется двумя текстовыми атрибутами. Следующей обязательной структурой динамической библиотеки является таблица вектор Xj характеристик структуры первого уровня - типоразмеров, ставящая в соответствие каждому элементу таблицы типов несколько элементов, наследующих все атрибуты таблицы типов с добавлением новых данных, имеющих формат действительного числа и характеризующих геометрические параметры объектов (например, длина и ширина для прямоугольных элементов с возможным добавлением радиуса кривизны для арочных элементов и др.).

Далее на основе первичных структур последовательно строятся кластеры нарастающей степени интеграции Xj. Атрибутами /-го кластера являются

перечень кластеров более низких уровней (в текстовом формате) с указанием их количества в формате короткого целого и/или типоразмеров с указанием их количества в виде целых или действительных чисел.

Реализованный в оболочке Microsoft Office Access программный комплекс формирования и анализа ОДБ имеет следующие функциональные возможности:

1. Иерархическое формирование последовательных элементов ОДБ вплоть до второй ступени кластеризации на базе предыдущих.

2. Автоматическое обновление всех кластеров более высокого ранга при обновлении данных.

3. Автоматический анализ ОДБ на связность и непротиворечивость.

4. Расчет объемов работ необходимых для формирования кластеров

ОДБ.

5. Автоматическое обновление объемов работ необходимых при обновлении данных.

2.4. Выводы по главе 2

1. Ключевым пунктом в решении задачи преодоления препятствий на пути широкого внедрении информационного моделирования жизненного цикла ОКС в практику является редукция размерности модели при сохранении функционала, необходимого на каждом этапе цикла. Эффективным методом редукции размерности информационной модели жизненного цикла без потери необходимой информации является дискретное векторное описание данных.

2. Информационная основа модели ОКС в секторе индустриального строительства может быть сформирована на основе иерархической динамически добавляющейся и обновляющейся библиотеки элементов индустриального изготовления. Динамический характер библиотеки позволяет как описывать развитие индустриального строительного производства, так и включать в ее состав нетиповые или новые элементы, что позволяет сформировать информационную основу модели любого строительного проекта.

3. Наиболее эффективной оболочкой реализации динамической иерархической библиотеки является реляционная система управления базами данных (СУБД). Информационные модели, базирующиеся на иерархической динамической библиотеке элементов позволяют эффективно решать как задачи создания, актуализации, верификации информационной основы BIM,

так и ее трансферта между участниками на различных этапах жизненного цикла ОКС. Библиотека элементов должна содержать по меньшей мере две структуры: базовую таблицу типов, каждый элемент которой характеризуется двумя текстовыми атрибутами и структуру первого уровня интеграции ставящая в соответствие каждому базовой структуры несколько элементов, наследующих все атрибуты таблицы типов с добавлением новых данных, имеющих формат действительного числа и характеризующих геометрические параметры объектов.

4. На основе обязательных структур последовательно строятся кластеры нарастающей степени интеграции, элементами которых являются перечень кластеров более низких уровне с указанием их количества в формате короткого целого. Максимальный уровень интеграции определяются устойчивостью и частотой повторения в практике кластеров в условиях реального строительства региона внедрения информационных моделей. Поскольку объемы работ на любом этапе усложнения структуры просто суммируются, а перечень работ, необходимых для реализации элемента любой степени интеграции, полностью наследует все атрибуты кластеров предыдущих уровней, то возможно динамическое построение векторов работ и иерархическое построение их объемов, что позволяет полностью сформировать информационную базу BIM для этапа определения объемов работ по проекту.

5. Для объекта любого любой степени интеграции могут быть заданы целочисленные вектора набора работ и рассчитаны вектора их объемов, элементами которых являются действительные числа. Итерационный алгоритм построения BIM полностью решает задачу оптимизации взаимодействия участников реализации проекта, что открывает возможность широкого практического применения технологий информационного моделирования в строительстве.

6. Двумерная матрица свойств (удельная производительность, удельные затраты) нескладируемых ресурсов (персонала, оборудования и др.)

должен быть определен независимо от конкретного проекта. При формиро-

83

вании этого вектора должны быть учтены как возможности выполнения работ за счет использования различных ресурсов, так и возможности использования ресурса при выполнении различных работы. Удельные затраты с относительной погрешностью, не превышающей 5%, линейно зависят от времени.

7. Матрица возможных сценариев реализации проекта, содержащая информацию о полных временах и затратах использования ресурсов при выполнении полного объема работ, определяется не числом элементов библиотеки свойств нескладируемых ресурсов, а лишь набором работ, необходимых для реализации описываемой части проекта.

8. Матрица возможных сценариев однозначно определяется свойствами ресурсов, характеристиками проекта и матрицей профиля используемых ресурсов, и позволяет решить несколько классов задач календарного планирования: расчет длительность реализации проекта при фиксированном наборе ресурсов; определение профиля ресурсов при фиксированных сроках выполнения работ; оптимизация затрат при изменении профиля ресурсов и сроков реализации проекта и др.

9. Кластеризация информационных моделей отдельных этапов жизненного цикла ОКС и формирование векторных представлений отдельных кластеров BIM обеспечивающую полную функциональность BIM при минимизации набор форматов компонент, что позволяет преодолеть ограничения на возможности массового внедрения BIM-технологий.

10. При любой степени интеграции BIM полнофункциональная для этапа определения объемов работ по проекту модель является одномерной и определяется вектором кластеров более низкой степени интеграции, что позволяет оптимизировать процедуры актуализации и верификации данных и обеспечить эффективный трансферт информации между участниками реализации жизненного цикла ОКС.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА В1М-ТЕХНОЛОГИИ ОПТИМИЗАЦИИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ВНЕШНИХ СТОХАСТИЧЕСКИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ 3.1. Влияние внешних стохастических воздействий на реализацию проектов

3.1.1. Классификация воздействий, оказывающих влияние на эффективность функционирования строительных предприятий

Специфика строительной отрасли не позволяет переносить методы оптимизации из других областей материального производства. Но даже и специфические для стройиндустрии методы в условиях стохастических воздействий имеют ограниченную область практической применимости, лимитирующуюся сложностью проекта и подробностью планирования [118]. Адекватно сложным проектам является подход, основанный на динамическом мониторинге и корректировке хода реализации календарного плана.

Необходимость динамической оптимизации профиля нескладируемых ресурсов определяется неподвижностью объектов строительства и подвижностью персонала и техники, что значительно усложняет ресурсный маневр. Жизненный цикл ОКС занимает длительный период времени и характеризуется высокой ресурсоемкостью. Поскольку складируемые ресурсы исключается из оборота на длительный срок, необходимо использование специфических подходов при их распределении в пространстве и времени.

Кроме того, строительное производство испытывает более сильное влияние внешней среды, чем другие отрасли промышленности. Сравнение плановой и фактической продолжительности различных ОКС, выполненное как отечественными, так и зарубежными исследователями, свидетельствует о систематическом значительном превышении планируемых сроков [59], [119], [9], [23]. Причины этого расхождения, в первую очередь, обусловлены влиянием многочисленных стохастических факторов [142] и связанной с этим уменьшением производительности труда [43] ,[43], [134], [89]. Так, при интенсивном воздействии негативных стохастических факторов на технологи-

ческие процессы средняя производительность снижается в 1,5-2,5 раза от планируемой [133].

Виды внешних воздействий, оказывающих влияние на эффективное функционирование строительных предприятий, можно разделить на два класса: детерминированные (например, сезонные и суточные изменения температуры, влажности, освещенности, определяющие характеристики технологических процессов) и могут быть учтены на этапе календарного планирования. Другая часть воздействий внешней среды имеет стохастический характер и порождает риски отклонений от графика выполнения работ [140]. К таким воздействиям относятся погодные факторы.

Так, в работе [126] предлагается описывать влияние погоды на параметры стройпроизводства интегральным безразмерным параметром Б -«жесткость погоды», следующим образом выражающимся через температуру X (градусы по шкале Цельсия) и скорость ветра V (м/с)

5 = (1 - 0.04 г )• (1 + 0.272 V) (3.1)

с градацией от несуровой ^<1) до крайне суровой (Б>6). Эта билинейная модель неадекватно описывает влияние погодных факторов на стройпроизвод-ство при температурах Х>25. В этом интервале она дает отрицательные значения параметра Б (соответствующей полностью несуровой жесткости погоды) даже при штормовом ветре. Однако и столь простая модель в области своей применимости позволяет выявить положительные корреляции с травматизмом строительных рабочих, трудоёмкостью ремонта и техобслуживания машин, стоимостью ремонта машин, на дополнительные затраты при работе экскаватора, вероятность аварий. При этом готовность машин антикор-релирует с жесткостью погоды. Вследствие этого можно сделать вывод, что погодно-климатические условия влияют на все элементы строительного процесса: персонал, машины и оборудование, технологии и материалы, логистику, вследствие чего определяют показатели безопасности и надёжности строительства [149].

3.1.2. Международный и отечественный опыт априорного демпфирования негативного влияния внешних стохастических воздействий на ход

реализации проектов

В международной практике строительства используется подход, основанный на предположении о соответствии климатических и погодных факторов локальной норме и юридическому оформлению последствий аномальных воздействий [79].

В последнее время значительное влияние на стройпроизводство оказывают также эпидемиологические факторы, лимитирующие не только локальную производительность труда, но и эффективность связей в логистических цепочках. Однако, все предлагаемые алгоритмы минимизации последствий негативных воздействий основаны на априорных вероятностях и не предполагают возможности динамической корректировки технических и организационных процессов.

В то же время опыт практического применения классических методов управления процессами в строительстве продемонстрировал значительную и все более возрастающую с ростом масштабов проектов неэффективность. Основной причиной неудовлетворительных результатов деятельности строительной отрасли является неадекватность методов управления целям проектов и существующим условиям [144]. По данным [144] в США на рубеже веков 30% проектов вообще не были завершены, а еще в трети случаев проекты завершаются с нарушением сроков, с превышением бюджета, доходящим до 100%, и при невыполнении первоначальных целей. При этом, проблема универсальна и не связана ни с типом проекта, ни со страной реализации и связана с внешними стохастическими воздействиями. Завершить проект вовремя и в рамках бюджета является главной целью любого руководителя. Тем не менее, большинство проектов затягиваются, а смета превышает запланированную. Попытка ужесточить планирование, как показала практика, не дают положительного эффекта [144].

Одним из методов уменьшения влияния стохастических факторов на результаты реализации проекта, широко используемых в строительной практике, является метод критического пути [62]. Этот метод возник в результате синтеза принципов теории ограничений Голдратта [130] и статистического подхода Деминга [129]. Этот метод базируется на концепции выделения критических путей (то есть цепочек событий, не имеющих резерва времени) и их априорном (то есть не учитывающем вероятностный характер отклонения графика от запланированного) демпфировании.

Первые модели критического пути, построенные в предположении о полной определенности времени и стоимость выполнения работ, показали неудовлетворительные результаты в большом числе практических приложений [16]. Вследствие этого были сформулированы модели, использующие методы нечетких вычислений [103]. В работе [48] были сформулированы алгоритмы построения нечетких критических путей и на этой основе получено расширение нечетких арифметических операций для вычисления последнего времени начала каждой операции на критическом пути [32]. Сформулированы также альтернативные подходы учета стохастических воздействий, использующие интерактивные методы для вычисления критического пути [ 81] и принцип расширения [14]. В этих работах ключевое понятие критичности описывается как функция продолжительности активности в сети [118], [5]. В работе [1 04] сформулирован эффективный метод вычисления нечеткого последнего времени начала и окончания. Зелинский разработал полиномиальный алгоритм для определения интервалов последнего времени запуска в сетях [123]. В статье [98] для упорядочения нечетких чисел применяется ранжирование Хаара, для чего нечеткие параметры преобразуются в кортежи Хаара [63]. Однако, даже усовершенствованный метод критического пути имеет достаточно узкую область применимости. В частности, он не описывает сложные сети с подкритическими путями [37] и переменной мощностью нескладируемых ресурсов [60].

Ограниченность области применимости концепции, основанной на априорном демпфировании критических путей, привела к активизации разработки алгоритмов, базирующихся на количественных методах учета вклада стохастических процессов.

Наиболее простым, и вследствие этого и распространенным методом этого класса являются PERT (аббревиатура Project Evaluation and Review Technique). С практической точки зрения сущность этого метода состоит в расчете диапазонов производительности нескладируемых ресурсов, а, следовательно, и времени операций с применением инструментария теории вероятности. Большие возможности и гибкости метода PERT привели к его широкому распространению. Так, например, в США государственные органы принимают к рассмотрению только те предложения фирм, для которых представляется сеть проекта, основанная на этом методе [90], а уже на 1995 г. в США даже небольшие предприятия использовали метод PERT, а все крупные корпорации США имеют специальные службы, занимающиеся организацией работ, основывающейся на применении метода PERT.

В методе PERT длительность отдельного процесса считается случайной

величиной, описываемой семейством двухпараметрических @ распределений величины x, заданной на интервале [0,1] вида [55]

fa,p (x) = Xй"1 (1 - x W} xa-1 (1 - x Г1 =

/ 0

= x

0

a-1(1" x)^-1 T(a + P) , (31)

г(а)ф)

где г(а) есть гамма функция.

В зависимости от значения параметров $ распределение (3.1) может описывать весьма широкий класс явлений. Вследствие этого адекватное

реальной системе определение параметров а' р является сложной задачей, не имеющей однозначного решения.

Определим область изменения параметров а>р, соответствующую практической картине стройпроизводства. Математическое ожидание длительности процесса (х) должно совпадать с плановым значением Хр , что в соответствии со свойствами р распределений приводит к условию

а

- Хр, (3.2)

а + Р

и, следовательно, выполняется равенство

1 - Х

р-а-р

Х

(3.3) Р

что позволяет получить однопараметрической представление функции распределения в виде

Г Л

а

К ХР )

/а(х)-Г а ха-1(1 -х)—^ /г(а)г

а-(а-1)х

р

хр

Г , _ Л

1 хр

а-—

К ХР )

. (3.4)

Поэтому на практике чаще используют упрощенный алгоритм численного эксперимента (метод Монте-Карло) при равномерном распределении случайной величины.

В любом подходе стохастическое моделирование основано на экспертной оценке верхней гтах и нижней гт^п границ продолжительности отдельных процессов критической и подкритических цепочек, что вносит в алгоритм дополнительную неопределенность. Основную часть неопределенности

вносит параметр гтах . В противоположность этому нижняя граница определяется технологическими характеристиками процесса при полном

обеспечении складируемыми и нескладируемыми ресурсами, вследствие чего является полностью определенной. Поскольку положение экстремума функции (3.4) определяется уравнением

= 0

(3.5)

dx

Что в соответствии с уравнением (3.4) приводит к условию

а(1- 'xp j-2 xp

xa-2 (l - x j [xp (а - lj + x(l Xp — а)]= 0. (3.6)

При выполнении условия а > 2 экстремум достигается в точке

x0 = 0 а> 2xp/(l — xp j x2 = 1V

0 , а при условии г ' г также и в точке 2 . Кроме

x3 =(а — lj/(2xp —а) ^

того реализуется также и экстремум в точке ' ^ . Под-

ставляя данные корни в выражение (3.4) и приравнивая полученную функцию значению ^¿п получим уравнение на параметр а .

Для масштабных проектов различные методы ранжирования большого числа нечетких путей дают разные результаты. Вместе с тем, выбор метода ранжирования является определяющим выбор пути. Критерии, которым должны соответствовать методы ранжирования, сформулированы в классических работах Yuan Y. [120], Wang et al [113] и Chien et al [18]. Однако, их практическое применение к реальным проектам требует сбора обширной, как правило, недоступной, информации. Для преодоления этой сложности был предложен метод Вейвлет-анализа Хаара, позволяющего разложить целевую функцию по ортонормированному базису [28], [238]. Однако, область практической применимости для строительной отрасли и этого оптимизированного алгоритма ранжирования нечетких путей ограничивается сложностью проекта и подробностью планирования. Ограничения на область практиче-

ской применимости накладываются экспоненциальным ростом погрешности прогнозирования при увеличении глубины прогнозирования и интенсивности внешних воздействий. При этом скорость роста быстро увеличивается при увеличении сложности системы.

3.1.3. Методика количественного описания влияние стохастических воздействий на объем и темп реализации проекта Рассмотрим влияние стохастических воздействий на объем и темп реализации проекта. Экспоненциальное нарастание погрешности прогнозирования динамики системы, испытывающей стохастические воздействия, не является специфическим для строительной отрасли. Этот эффект представляет собой частный случай общих закономерностей, присущих сложным системам любой природы [148]. Рисунок 3.1 иллюстрирует скорость роста погрешности прогноза.

08 0.6 0.4 0.2 11

Рис. 3.1. Зависимость верхней границы относительной ошибки прогнозирования при доверительном интервале 0.9 (ось аппликат) от числа связей элементов системы (переменная

п - ось абсцисс) и глубины прогноза (переменная N - ось ординат) при интенсивности стохастических воздействий на элементы системы, составляющей 10% от среднего значения свойств каждого элемента и описываемой Р распределением

На рисунке 3.1 наглядно видно, что при малой глубине прогноза (N<5) вне зависимости от сложности системы погрешность не превышает нескольких процентов и является достаточной для всех практических применений. В противоположность этому прогноз на глубину N=20 уже для системы, содержащей лишь пять элементов, имеет относительную ошибку, превышающую 40% и не удовлетворяющую запросам практики. Система, содержащая десять элементов, испытывающих стохастические воздействия, описывает с ошибкой 75%.

Рис. 3.2. Зависимость верхней границы относительной ошибки прогнозирования при доверительном интервале 0.9 (ось аппликат) от числа связей элементов системы (переменная

п - ось абсцисс) и глубины прогноза (переменная N - ось ординат) при интенсивности стохастических воздействий на элементы системы, составляющей 20% от среднего значения свойств каждого элемента и описываемой Р распределением.

На рисунке 3.2 видно, что прогнозирование возможно только на малом горизонте.

Методы преодоления этой трудности заключается в увеличении объема и дисперсии информации [127]. Этот метод эффективно работает для одно-параметрических систем [87], но неприменим при описании многопараметрических социально-экономических явлений [145].

Для многопараметрических системам простое количественное изменение параметров информации не позволяет прогнозировать их динамику и оптимизировать управление процессами в условиях стохастических воздействий. Практическое решение задачи оптимизации возможно только при учете взаимосвязей между параметрами, описывающими поведение сложной системы. В частности, для эффективного управления хода реализации строительных проектов необходим учет связей экономических и технологических процессов. Эта задача успешно решена в работе [29], [243].

3.2 Методы и количественные параметры динамического мониторинга

реализации проекта 3.2.1. Отечественный и зарубежный опыт количественного описания хода реализации проекта

Для оценки хода реализации проекта в зарубежной и отечественной

строительной практике используется широкий набор количественных параметров [131]. К наиболее широко использующимся параметрам можно отнести параметры, представленные в таблице 3.1.

Таблица 3.1

Классификация методов численного описания хода реализации проекта

№ Класс Международное наименование Русскоязычное наименование

1 Стои- Cost flaw Движение денежных средств

2 мостные Progress measurement Мониторинг прогресса

3 Cost ratio Стоимостной коэффициент

4 Performance index Индекс выполнения графика

5 Actual cost Текущая стоимость

6 Earned value Стоимость выполненных работ

7 Planned value Планируемая стоимость

8 Cost performance index Стоимостный индекс выполнения

9 Нату- Unit completed Законченные единицы работ

10 ральные Increment milestone Приближение к цели %

11 Resource leveling Расход ресурсов

12 Resource loading Нивелирование ресурсов

13 Времен- Master programming plan- Контрольное программное планирова-

ные ning ние

14 Prediction project time duration Прогноз продолжительности строительства

Наибольшее внимание уделяется мониторингу в режиме реального времени локализации персонала [22], материалов и оборудования [36]. В первую очередь, такой мониторинг необходим для повышения безопасности, контроля качества, оптимизации логистики и увеличения производительности труда. Менее исследованной, несмотря на важность, остается проблема динамического мониторинга выполнения календарного плана и оптимизации на этой основе управленческих решений [29].

Однако внешние стохастические воздействия приводят к отклонению фактического хода реализации календарного плана от намеченного. Вследствие этого на практике возникают следующие взаимосвязанные задачи:

1. Определение критериев оценки хода реализации проекта.

2. Определение технических и управленческих методов динамического мониторинга хода реализации.

3. Динамический мониторинг хода реализации проекта.

4. Построение прогноза достижения результатов реализации проекта.

5. Оценка технико-экономических последствий расхождения прогнозируемых и плановых результатов реализации проекта.

6. Определение оптимальных технико-технологических и организационных методов минимизации негативных последствий расхождения прогнозируемых и плановых результатов.

7. Реализация принятых решений.

Пункты 1 - 2 выполняются на стадии формирования календарного плана, а выполнение пп. 3 - 7 происходит итерационно по мере реализации проекта с широким применением В1М-технологии. Схема динамического мониторинга выполнения календарного плана приведена на рисунке 3.3.

Рис. 3.3. Схема динамического мониторинга выполнения календарного плана

Для оценки хода реализации проекта в строительной отрасле используется широкий набор количественных параметров. К наиболее широко использующимся параметрам можно отнести следующие [62]:

1) стоимостные (Cost flaw, Progress measurement, Cost ratio, Performance index, Actual cost, Earned value, Planned value, Cost performance index и

др-);

2) натуральные (Unit completed, Increment milestone, Resource leveling, Resource loading);

3) временные (Master programming planning).

Простота отслеживания финансовых потоков привела к широкому использованию и значительному разнообразию стоимостных индексов. Однако их прогностический потенциал достаточно ограничен [105]. В противоположность этому, применение временных индексов в строительной практике лимитируется значительным объемом и трудностью сбора необходимой информации [61.]. Поэтому такой подход рационален только при описании критического пути дорогостоящего проекта.

Оптимальным по соотношению затраты/отдача является мониторинг натуральных показателей реализации календарного плана [71]. Однако значительное разнообразие таких показателей требует оптимального выбора критериев оценки хода реализации проекта. Количественные показатели в

этом подходе должны, с одной стороны, адекватно отражать динамику реализации проекта и иметь высокий прогностический потенциал. С другой стороны, информация, необходимая для определения данных показателей должна быть доступна в режиме реального времени и ее сбор не должен быть сопряжен со значительными тратами материальных ресурсов [138].

3.2.2. Динамический индекс использования персонала и оборудования Определим набор параметров, описывающих динамику реализации календарных планов в условиях интенсивных стохастических воздействий. Динамический индекс использования персонала и оборудования -

(dynamic index of personnel and equipment use -- Dipe) представим в виде

Здесь индекс i нумерует типы нескладируемых ресурсов, общее количество которых равно N индекс у нумерует моменты времени, в которые определяется Dipe.

Коэффициент дефицитности ресурса - Цу в уравнении (3.7) определяется как

где щ у. - плановое количество ресурса, используемое при реализации проекта; п\° - его доступное количество. В соответствии с уравнением (2) коэффициент ц ■ монотонно возрастает при уменьшении резерва соответствующего ресурса. При полном плановом использовании всего персонала и оборудования (то есть при выполнении условия П,у = ) коэффициенты дефицитности принимают свое максимальное значение, равное единице. Таким образом, множитель Ц,у увеличивает вклад дефицитных (в первую очередь, уникальных) ресурсов в оценку хода реализации проекта.

tot

(3.8)

Полная эффективность Е1 использования г-го ресурса за период от начала строительного процесса до момента оценки определяется следующей формулой:

Е£ = уп'т • 'П ('т ) / у пг

1 У1 тР (т) ' у г'

г

п

V т=1

(3.9)

т=1 -ч гт

где 'т - времена мониторинга;

г

п1,т - реальное использованное количество / - го ресурса в т - тый промежуток мониторинга;

Т1 ('т ), ТР ('т ) - реальное и плановое время использования персонала или оборудования в т-тый момент мониторинга соответственно.

Отличие Т1 ('т) и пт от плановых значений (Т1 (т) и п- £ соответственно) в основном определяется временной нетрудоспособностью персонала и поломкой оборудования. Кроме того, такое отличие может быть сопряжено с необходимостью переброски части нескладируемых ресурсов на другие объекты.

Как видно из формулы (3.9), вследствие суммирования по времени мониторинга, эффективность Е/ содержит всю информацию, накопленную к моменту оценки. При увеличении периода наблюдения за ходом реализации проекта вклад стохастических факторов в результат расчета эффективности падает, что увеличивает достоверность прогноза хода реализации календарного плана, основанного на экстраполяции Огрв.

В зависимости от детализации календарного плана времена

Т ('т), Т1Р ('т) могут выражаться в человеко/час, машино/час или челове-

ко/смена, машино/смена соответственно. Размерность времен Т1 ('т), Т1Р('т)

определяет и размерность параметра 'т (час или смена соответственно). Знаменатель выражения (3) определяет условие нормирования так, чтобы

при совпадении планового и реального времени (то есть при выполнении условия Ti )/ Т^ ) = 1) эффективность при любом профиле ресурсов при-

нимала единичное значение.

Таким образом, коэффициент Dipe [{у) равен единице при одновременном выполнении двух условий:

1) при полном плановом использовании всего доступного персонала и оборудования. В этом случае д, у = 1 и уравнение (1) упрощается и принимает вид

Dipe ^)= XЕ{ V i=1 )

N.

(3.10)

2) при совпадении планового и реального времени использования ресурсов в течение всего времени, предшествующего моменту оценки ^. В

этом случае уравнение (3) упрощается и, как уже отмечалось выше, принимает вид

Е> = Е

п

т

т=1

X'

V т=1

1,т

1

(3.11)

вследствие чего уравнение (3.10) при любом профиле ресурсов сводится к элементарному равенству

N

Шре ^)= XЕ/ 0=1 )

Ы=NN=1.

(3.12)

Отличие эффективности Е/ а, следовательно и Огрв от единицы достигается путем изменения числителя пт • Т (?т) в формуле (3.9).

С практической точки зрения это достигается путем оптимизации профиля нескладируемых ресурсов, сводящегося к изменению числа или времени использования персонала и оборудования.

Основной целью динамического изменения профиля является возвращение индекса Огрв к плановому значению. При этом ресурсный маневр мо-

99

г

г

жет затрагивать не только персонал и оборудование, реальная эффективность которых оказалась отличной от плановых показателей, но и другие несклади-руемые ресурсы. Такой маневр позволяет оптимизировать управленческие решения по соотношению затраты/отдача.