Russian Federation
Russian Federation
Russian Federation
The article defines Industry 4.0 technologies that are promising in the context of the construction industry digital transformation based on publications presented in the international Scopus database. The sample of publications was formed according to two criteria: the year of publication - only those publications that were published in the period from 2011 to 2022 were considered, since the concept of "Industry 4.0" was first presented in 2011, and, by keywords: digital transformation, Industry 4.0, construction. The analysis of the primary sample led to the need to form another sample for the keyword "Construction 4.0". Determination of technology prospects was carried out using the Gartner maturity chart.
Industry 4.0, digital transformation, building information modeling, digital twins
Введение
Развитие человечества неразрывно связано с развитием научно-технического прогресса, который возник в процессе промышленной революции за счет сближения научной и технической деятельности. Именно в это время наука превращается в непосредственную производительную силу и в середине 50-х годов XX в. переходит в научно-техническую революцию.
В настоящее время человек живет в период четвертой промышленной революции, которую принято называть «Индустрия 4.0». Данное название закрепилось после презентации немецким правительством в 2011 г. концепции «Индустрия 4.0», где основой народного хозяйства является индустриальный сектор [1], развитие которого прогнозируется за счет внедрения передовых технологий.
Не является исключением и строительная отрасль, развитие которой возможно только с использованием новых подходов. В статье проведен анализ технологий Индустрии 4.0 с целью определения наиболее перспективных для цифровой трансформации строительной отрасли.
Методология
Для определения перспективных технологий проведен анализ публикаций, представленных в международной базе данных Scopus. Выборка публикаций 1 формировалась по следующим критериям:
- Год публикации – рассматривались только те публикации, которые были опубликованы в период с 2011 по 2022 годы (критерий 1);
- Ключевые слова – выборка формировалась по следующим ключевым словам: цифровая трансформация (digital transformation), Индустрия 4.0 (Industry 4.0), строительство (construction) (критерий 2).
Далее на основании выборки 1, собранной в формате RIS, формируется кластерная карта для определения ключевых технологий в рассматриваемой области. На основании полученной кластерной карты было принято решение сформировать еще одну выборку по ключевому слову «Construction 4.0» с учетом критерия 2.
В обобщенном виде схему исследования можно представить в виде рис. 1.
Рис. 1. Обобщенная схема исследования
Результаты:
Всего в выборке 1 по указанным критериям отображается 94 публикации, распределение которых по годам представлено на рис. 2. При этом очевидно, что наибольший интерес в этой области приходится на 2020-2022 гг.
Далее на основании публикаций, представленных в выборкe, строится кластерная карта взаимосвязи ключевых слов (рис. 3а).
Анализ кластерной карты по выборке 1 привел к выводу, что для определения ключевых технологий целесообразно создать еще одну выборку по ключевому слову «Construction 4.0»-строительство 4.0 - с учетом первого критерия формирования выборки. Вместе с тем, наиболее востребованными технологиями в соответствии с выборкой 1 являются технологии информационного моделирования и цифровые двойники, что подтверждается наличием значительного количества публикаций и в отечественных системах цитирования [2-15 и др.].
В результате нового запроса сформирована выборка из 2026 публикаций, распределение которых по годам, представлено на рис.2б, а взаимосвязь ключевых слов – на рис.3б.
В соответствии с рис. 3б явно можно выделить несколько кластеров. Первый кластер – красного цвета – сформирован вокруг ключевого слова «Индустрия 4.0» и включает в себя такие технологии, как большие данные, киберфизические системы, системы искусственного интеллекта, умное производство и пр.
Второй кластер, синего цвета, как раз собирает технологии для строительной отрасли четвертой промышленной революции, и включает в себя технологии информационного моделирования и вопросы, связанные с непосредственным возведением объектов капитального строительства. Связующим звеном – кластер голубого цвета – является кластер, включающий в себя интернет вещей, блокчейн, информационный менеджмент, специализирующийся на сборе, управлении и распределении информации. Желтый кластер отражает связь нейронных сетей, машинного обучения, автоматизации проектирования и пр.
Интересным в рамках представленного исследования является зеленый кластер, по которому видно, что значительное внимание уделяется вопросам развития аддитивных технологий и строительным материалам.
Оценку зрелости технологий можно провести с использованием кривой Гартнера, которая представляет собой графическое отображение цикла зрелости технологий, представляющего собой поэтапный процесс, через который проходит любая технология от рекламной стадии до продуктивного использования [16].
Кривая состоит из нескольких этапов (рис. 4) [16]:
Запуск технологии – этап, на котором обсуждаются перспективы технологии, растут объемы рекламы, однако сама технология не подтвердила свою эффективность.
Пик завышенных ожиданий – технология становится предметом широкого обсуждения в обществе, что приводит к завышенным ожиданиям от технологии.
Пропасть разочарования – этап, на котором обнаруживаются главные недостатки, слабые места и ограничения технологии, на этом этапе многие технологии, так и не достигнув зрелости, преждевременно завершают свой жизненный цикл.
Склон просветления – этап, в рамках которого действительно актуальные технологии после некоторой модернизации находят применение.
Плато продуктивности – этап, на котором общество воспринимает технологию как данность, объективно оценивая ее возможности, достоинства и ограничения. Окончательная высота плато зависит от того, насколько широко она применяется.
Рис. 4. Этапы зрелости технологии по кривой Гартнера [17]
При этом анализ кривых Гартнера за последние пять лет показал, что технология цифровых двойников в 2017 г. была на этапе запуска, а такие технологии, как машинное обучение, блокчейн, глубокое обучение были на этапе пика завышенных ожиданий, сейчас они находится на склоне просвещения. С другой стороны, технологии информационного моделирования достигли плато продуктивности и стали неотъемлемой частью реализации проектов, где визуализация цифровых данных играет важную роль для обеспечения коммуникации с пользователями.
На рис. 5 представлена кривая, разработанная в 2020 г., из которой видно, что перспективными технологиями считаются цифровой двойник, причем не столько физического объекта, сколько полноценная трехмерная модель человека c его биометрическими характеристиками; комбинированная архитектура предприятия, которая обеспечивает гибкость бизнес-моделей за счет модульности, эффективности, постоянного развития и адаптивных инноваций; созидательный искусственный интеллект, способный динамически меняться для оперативной реакции на новую ситуацию, включая генерацию нового или изменение существующего контента; доверие алгоритмам, когда технологии, а не люди, обеспечивают конфиденциальность и безопасность данных, прозрачность событий и происхождение активов, а также чипы без кремния, чтобы обойти физические ограничения этого материала [18].
Рис.5. Кривая Гартнера, опубликованная в 2020 г. [19]
Выводы
Цифровая трансформация строительной отрасли своей целью ставит автоматизацию всех стадий жизненного цикла объекта — от проектирования до эксплуатации зданий.
Таким образом основной задачей цифровой трансформации строительной отрасли становится проблема интеграции различных технологий в цифровые экосистемы, развитие которых приведет к повышению уровня жизни человека, безопасности и экологичности его деятельности.
1. Belov V. B. Novaya paradigma promyshlennogo razvitiya germanii - strategiya "Industriya 4.0"// Sovremennaya Evropa. 2016. № 5 (71). S. 11-22.
2. Pashkova O.V., Kokun'ko I.N., Kuschev D.V., Morozov A.A. Obzor sovremennyh informacionnyh tehnologiy proektirovaniya i modelirovaniya na razlichnyh stadiyah proektirovaniya stroitel'nyh ob'ektov// V sbornike: Perspektivnye tehnologii v promyshlennom i grazhdanskom stroitel'stve. Sb. nauchn. tr. Institut sfery obsluzhivaniya i predprinimatel'stva (filial) DGTU v g. Shahty. 2019. S. 108-112.
3. Disko A.I. Issledovanie istorii razvitiya BIM-tehnologiy kak instrumenta kompleksnogo upravleniya investicionnym proektom//V sbornike: BIM-modelirovanie v zadachah stroitel'stva i arhitektury. Materialy IV Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferencii. Pod obschey redakciey A.A. Semenova. Sankt-Peterburg, 2021. S. 491-497.
4. Timoshenko T.A., Nigorozhina E.S. Vnedrenie TIM (BIM) v stroitel'stve v Rossii// Universitetskaya nauka. 2022. № 1 (13). S. 91-94.
5. Yuhanov S.S., Zuev D.V., Bochkarev S.V., Fedorov A.A. Preimuschestva tehnologii cifrovogo dvoynika infrastruktury // Avtomatika, svyaz', informatika. 2021. № 4. S. 25-27.
6. Ginzburg A.V., Adamcevich L.A., Adamcevich A.O. Stroitel'naya otrasl' i koncepciya "Industriya 4.0": obzor// Vestnik MGSU. 2021. T. 16. № 7. S. 885-911.
7. Shutova M.N., Varenica A.P., Evtushenko S.I., Podskrebalin A.S. Primenenie metoda 3D skanirovaniya pri vypolnenii obmernyh rabot ob'ektov proizvodstvennogo i neproizvodstvennogo naznacheniya // Stroitel'stvo i arhitektura. - 2022. - T. 10, Vyp. 2 (35). - S. 76-80. doi:https://doi.org/10.29039/2308-0191-2022-10-2-76-80
8. Puchenkov I.S., Evtushenko S.I. Sozdanie informacionnoy modeli zdaniya v srede obschih dannyh // Stroitel'stvo i arhitektura. - 2021. - T. 9, Vyp. 1 (30). - S. 46-50. doi:https://doi.org/10.29039/2308-0191-2021-9-1-46-50
9. Evtushenko S.I., Fetter M.A. Problemy primeneniya avtomaticheskoy rasstanovki elementov pri postroenii informacionnoy modeli truboprovodnyh sistem zdaniya po oblakam tochek // Stroitel'stvo i arhitektura. - 2022. - T. 10, Vyp. 2 (35). - S. 71-75. doi:https://doi.org/10.29039/2308-0191-2022-10-2-71-75
10. Evtushenko S.I., Ostashev R.A. Razrabotka IFC mappinga dlya vygruzki informacionnyh modeley arhitekturnyh resheniy // Stroitel'stvo i arhitektura. - 2022. - T. 10, Vyp. 2 (35). - S. 91-110. doi:https://doi.org/10.29039/2308-0191-2022-10-2-91-110
11. Nikandrova L.V., Evtushenko S.I. Ispol'zovanie tehnologiy informacionnogo modelirovaniya pri razrabotke proektnoy i rabochey dokumentacii // Informacionnye tehnologii v obsledovanii ekspluatiruemyh zdaniy i sooruzheniy: mater. XIX mezhdun. nauchn.-tehn. konf., Novocherkassk 22-23 oktyabrya 2020 g./ Yuzh.-Ros. gos. politehn. Un-t (NPI) imeni M.I. Platova.- Novocherkassk: Lik, 2020.- S. 4-9.
12. Ostashev R.V., Evtushenko S.I. Analiz plagina dlya svyazi informacionnyh modeley zdaniy Direct Link // Informacionnye tehnologii v obsledovanii ekspluatiruemyh zdaniy i sooruzheniy: mater. XIX mezhdun. nauchn.-tehn. konf., Novocherkassk 22-23 oktyabrya 2020 g./ Yuzh.-Ros. gos. politehn. un-t (NPI) imeni M.I. Platova.- Novocherkassk: Lik, 2020.- S. 9-13.
13. Evtushenko S.I., Shilova L.A., Ulesikova E.S., Kuchumov M.A. Informacionnoe modelirovanie tonnelya metro s protivovibracionnymi meropriyatiyami // Sistemotehnika stroitel'stva. Kiberfizicheskie stroitel'nye sistemy - 2019 [Elektronnyy resurs] : sb. materialov Vserossiyskoy nauchnoy konferencii (Moskva, 25 noyabrya 2019 g.). - Moskva : Izdatel'stvo MISI - MGSU, 2019. S. 177-180
14. Evtushenko S.I., Shilova L.A., Ulesikova E.S., Kuchumov M.A. Informacionnoe modelirovanie tonnelya metro s protivovibracionnymi meropriyatiyami // Nauka i biznes: puti razvitiya, 2019, №10 (100), S. 29-35.
15. Shilov L., Evtushenko S., Arkhipov D., Shilova L. The prospects of information technology using for the analysis of industrial buildings defects / VII International Scientific Conference “Integration Partnership and Innovation in Construction Science and Education” (IPCSE 2020) 11th -14th November 2020, Tashkent, Uzbekistan // (2021) IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 1030 (1) 012039 DOIhttps://doi.org/10.1088/1757-899X/1030/1/01203
16. Egorov A.A. Glavnye strategicheskie tehnologicheskie trendy na 2022 god. Chast' 1. // Avtomatizaciya v IT v neftegazovoy oblasti. 2022.№3(49). S. 4-19.
17. Frolov E.B. Cifrovye modeli v zadachah upravleniya mashinostroitel'nym proizvodstvom// Ritm mashinostroeniya. 2020. № 9.S. 29-33
18. Top-5 novyh tehnologiy (Data obrascheniya - 01.11.2022) https://www.bigdataschool.ru/blog/perspective-technologies-gartner-2020.html
19. Oficial'nyy sayt kompanii. (Data obrascheniya - 01.11.2022) https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-drive-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2020
