Моделирование деятельности строительной организации на основе искусственного интеллекта

Введение. В производственно-хозяйственной деятельности строительных организаций значительные усилия затрачиваются на оптимизацию строительных процессов. Проблемы, связанные с несвоевременной поставкой материально-технических и трудовых ресурсов, приводят к непроизводственным затратам и потерям для строительной организации. Для управления деятельностью строительной организации используются организационно-технологические модели, которые позволяют планировать строительные процессы с увязкой использования материально-технических, финансовых и трудовых ресурсов. Однако огромный объем предоставляемой информации не позволяет качественно и своевременно реагировать на изменяющиеся условия. Целью исследования является изучение возможности использования технологии искусственного интеллекта в процессе моделирования деятельности строительной организации.
Материалы и методы. В исследовании использовались методы сравнительного анализа и синтеза информации в сфере моделирования строительных процессов. Были проанализированы основные проблемы, возникающие в процессе управления организационно-технологическими моделями, и последствия от неэффективного управления строительством.
Результаты исследования. В результате проведенных исследований было предложено передать разработку оптимальных организационно-технологических моделей с прогнозированием всех видов ресурсов по количеству и срокам поставки искусственным интеллектуальным системам. Наиболее предпочтительным методом представляется использование интеграции технологии цифровых двойников и искусственного интеллекта. Данный подход позволяет вносить изменения в физическую модель строительного производства через виртуальное пространство модели цифрового двойника. Визуализация элементов организационно-технологической модели строительства, работа в режиме реального времени с расчетом различных сценариев позволит значительно повысить эффективность функционирования строительной организации.
Обсуждение и заключение. Предложенный подход к совершенствованию организационно-технологического моделирования на основе агрегирования технологии цифровых двойников с машинной обработкой данных можно считать лишь первым этапом внедрения искусственного интеллекта в строительной отрасли, который начинает процесс цифровой трансформации строительства.

1. Голотина, Ю. И. Факторы, влияющие на сроки строительства / Ю. И. Голотина, А. А. Рыжкова, М. С. Арутунян // Научные труды КубГТУ. — 2018. — № 9. — URL:https://ntk.kubstu.ru/data/mc/0058/2310.pdf

2. Давыдова, К. А. Факторы, влияющие на сроки строительства / К. А. Давыдова // Труды Всеросс. науч.-практ. конф. — Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, 2018. — С. 34–36. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35445189

3. Курочка, П. Н. Разработка моделей и механизмов организационно-технологического проектирования строительного производства / П. Н. Курочка // Диссертация доктора технических наук: 05.23.08 (Воронеж). — 2004. — С. 353.

4. Крюков, К. М. Использование технологии цифровых двойников в строительстве / К. М. Крюков // Инженерный вестник Дона. — 2022. — № 5 (89). — С. 517–525.

5. Clark, J. Artificial Intelligence / J. Clark, R. Perrault // Index Report. Institute for Human-Centered AI Stanford University — 2022 — P. 229.

6. Федеральный проект: «Искусственный интеллект» / Национальные проекты России. [сайт] — URL: https://национальныепроекты.рф/projects/tsifrovaya-ekonomika/p-iskusstvennyy-intellekt-p (дата обращения: 11.11.2022).

7. Колчин, В. Н. Специфика применения технологии «искусственного интеллекта» в строительстве / В. Н. Колчин // Инновации и инвестиции. — 2022. — № 3. — С. 250–253.

8. Wadlow, T. Feature: How Artificial Intelligence Supports the Construction Industry / T. Wadlow — 2018. URL: https://www.constructionglobal.com/equipment-and-it/feature-how-artificial-intelligence-supportsconstruction-industry

9. Лысенко, Д. А. Метод автоматизированной адаптации цифрового двойника объекта строительства / Д. А. Лысенко // Инженерно-строительный вестник Прикаспия. — 2020. — № 4 (34). — С. 139–141. URL: http://агасу.рф/journal/isvp/4-34-2020/table-of-contents-4

10. Алексеева, Т. Р. BIM-технологии и искусственный интеллект в инфраструктурном строительстве / Т. Р. Алексеева // БСТ: Бюллетень строительной техники. — 2022. — № 1 (1049). — С. 52–54.

11. Викторов, М. Цифровые двойники. Основные аспекты внедрения и применения технологий информационного моделирования (ТИМ) в строительстве / М. Викторов // Русский инженер. — 2021. — № 3 (72). — С. 15–16. URL: https://promweekly.ru/archive/ri/2021/RI_3_2021.pdf

12. Козлов, П. О. Цифровые двойники в строительстве на фоне развития технологий BIM / П. О. Козлов // Мат-лы 61-й студ. науч.-техн. конф. инженерно-строительного института Тихоокеанского государственного университета (ТОГУ). — г. Хабаровск, 2021. — С. 275–279.