ВведениеПрактическое применение цифровой информационной модели на стадии строительно-монтажных работ требует не только наличия нормативных требований, но и понятной процедуры оценки готовности среды к использованию модели. Международные стандарты ISO 19650 и российские правовые акты, регулирующие формирование и ведение информационной модели, создают нормативную рамку для такого подхода [1–4]. Однако сами по себе эти документы не отвечают на вопрос, каким образом принимать управленческие решения в условиях неполной готовности процессов, ИТ-среды и организационной структуры.Отечественные своды правил и научные публикации показывают, что использование информационного моделирования в строительстве тесно связано с организацией работы производственно-технических подразделений, качеством бизнес-процессов и зрелостью механизмов контроля [5–8]. Зарубежные исследования также подчёркивают, что BIM становится эффективным только при наличии устойчивой среды обмена данными и координации участников [9–11]. Следовательно, для стадии СМР требуется методика, которая связывает оценку факторов с последующими управленческими действиями.Цель статьи состоит в разработке методики диагностики среды использования ЦИМ на стадии СМР. В отличие от статьи, сосредоточенной на модели интегральной оценки, здесь основной акцент сделан на последовательности диагностических действий, сценариях интерпретации результата и логике выбора компенсирующих мер без привязки к конкретному объекту строительства.Материалы и методыМетодическая основа исследования включает анализ нормативно-технических документов, сравнительное обобщение научных публикаций, экспертное ранжирование и построение диагностического цикла. В качестве источников использованы международные стандарты управления BIM-информацией [1, 2], российские правовые акты [3, 4], отраслевые документы по информационному моделированию в строительстве [5, 6], а также исследования, посвящённые организационно-технологическим и процессным аспектам применения BIM/ЦИМ [7–11].Диагностическая модель строится на трёх группах факторов: характеристиках ЦИМ-модели, состоянии ПО/ИТ-среды и организационных условиях сопровождения данных. Для определения их относительной значимости используется экспертное ранжирование. Сначала эксперты распределяют приоритеты между тремя группами факторов, затем ранжируют факторы внутри каждой группы. На основе сумм рангов определяются веса групп и внутригрупповые веса факторов. Согласованность оценок проверяется с использованием коэффициента Кендалла и критерия Пирсона.Для проведения экспертного ранжирования была сформирована выборка из пяти специалистов, представляющих ключевые контуры управления проектом и сопровождения цифровой информационной модели. В состав группы вошли руководитель проектного офиса, главный инженер проекта, главный архитектор проекта, руководитель строительства и BIM-менеджер. Такой состав обеспечил охват проектного, строительного, организационного и информационного контуров принятия решений.Критериями отбора экспертов выступали: профильное участие в управлении проектом или строительством; опыт работы с ЦИМ/BIM либо со смежными цифровыми контурами строительного производства; наличие подтверждённой профессиональной квалификации или управленческой функции; участие в процессах, связанных с планированием, координацией, верификацией факта и актуализацией данных. Компетентность экспертов подтверждалась их должностным положением и профессиональной специализацией.Объём экспертной выборки определялся как минимально достаточный для прикладной диагностики. Пять экспертов позволили представить все основные роли, влияющие на использование ЦИМ на стадии СМР, а высокое значение коэффициента конкордации Кендалла подтвердило согласованность их оценок. Тем самым принятый состав выборки обеспечивает методическую достаточность для предварительного ранжирования факторов и построения диагностической модели.Таблица 1Состав экспертной группы и подтверждение компетентности№Роль экспертаКвалификационный признакОбласть компетенции1Руководитель проектного офисаУправление проектами, сертификация PMI/IPMAОрганизация проектного контура и координация участников2Главный инженер проектаПрофильная квалификация НОПРИЗТехническая координация проектных решений и требований к модели3Главный архитектор проектаПрофильная квалификация НОПРИЗАрхитектурная структура модели и состав данных4Руководитель строительстваПрофильная квалификация НОСТРОЙОрганизация СМР, фиксация факта, исполнительная документация5BIM-менеджерПрактический опыт сопровождения ЦИМИнформационная среда, версии, обмен данными и актуализация На стадии собственно диагностики каждый фактор фиксируется бинарно: наличие фактора обозначается единицей, отсутствие — нулём. По каждой группе рассчитывается частный коэффициент, а итоговый интегральный коэффициент K служит основанием для отнесения среды к одному из трёх сценариев: благоприятному, частично благоприятному или неблагоприятному. На этой основе формируется управленческий цикл, связывающий результат диагностики с анализом разрывов, выбором компенсирующих мер и повторной оценкой.Итоговый коэффициент диагностики определяется как взвешенная сумма частных коэффициентов по трём группам факторов:K=Wmodel·Kmodel+Wsoft·Ksoft+Worg·Korg,(1)K = W_{model} · K_{model} + W_{soft} · K_{soft} + W_{org} · K_{org},  (1)где Wmodel, Wsoft и WorgW_{model}, W_{soft} и W_{org} — веса групп факторов, а Kmodel, Ksoft и KorgK_{model}, K_{soft} и K_{org} — частные коэффициенты по соответствующим группам. Значение коэффициента K изменяется в диапазоне от 0 до 1 и интерпретируется по шкале Харрингтона.РезультатыОсновным результатом исследования является формирование универсальной диагностической схемы, которая соединяет оценку факторов с последующими действиями по повышению состоятельности среды использования ЦИМ. Предлагаемый цикл включает четыре шага: экспертное ранжирование, диагностику среды, анализ разрывов и повторную оценку. За счёт этого диагностика перестаёт быть разовой процедурой и становится инструментом регулярного управленческого контроля.Рис. 1. Цикл диагностики и повышения состоятельности среды использования ЦИМ Важным элементом методики является сценарная интерпретация итогового коэффициента. При значениях K от 0,63 до 1,00 среда рассматривается как благоприятная, и задача управления сводится к поддержанию достигнутого уровня. При значениях от 0,37 до 0,63 среда оценивается как частично благоприятная: применение ЦИМ возможно, но требуется устранение отдельных дефицитов в данных, ИТ-контуре или организации. Если же K находится в диапазоне от 0,00 до 0,37, среда признаётся неблагоприятной, и перед полномасштабным использованием ЦИМ необходимо проводить системные изменения. Сценарная интерпретация итогового коэффициента приведена в табл. 2.Таблица 2Сценарии диагностики среды использования ЦИМСценарийДиапазон KСостояние средыУправленческое решениеA0,63–1,00БлагоприятнаяПоддержание действующей практики и мониторингB0,37–0,63Частично благоприятнаяАнализ разрывов и адресные компенсирующие мерыC0,00–0,37НеблагоприятнаяСистемные изменения до масштабного применения ЦИМ Для проверки работоспособности предложенной методики выполнен расчёт на пилотном объекте жилищного строительства, рассматриваемом как типовая среда применения ЦИМ на стадии СМР. В качестве исходных данных использованы веса трёх групп факторов, полученные при экспертном ранжировании, и результаты первичной диагностики по трём частным коэффициентам. Сводный пример расчёта представлен в табл. 3.Таблица 3Пример расчёта интегрального коэффициента для пилотного объектаГруппа факторовВес группы WgЧастный коэффициент KgВклад Wg·KgЦИМ-модель0,350,910,3185ПО/ИТ-среда0,250,000,0000Организационные факторы0,400,520,2080Итого K  0,5265 ≈ 0,53 Полученное значение K = 0,53 соответствует частично благоприятной среде. Это означает, что цифровая модель может использоваться в производственном контуре, однако отсутствие развитой ПО/ИТ-среды и неполная зрелость организационного сопровождения ограничивают её применение. Таким образом, расчёт подтверждает способность методики выявлять узкие места и переводить их в формализованный диагностический результат.Таблица 4Результаты повторной диагностики после компенсирующих мерПоказательДо внедрения мерПосле внедрения мерИзменениеKmodel0,910,91без измененийKsoft0,001,00+1,00Korg0,521,00+0,48Итоговый коэффициент K0,530,97+0,44 Повторная диагностика после внедрения компенсирующих мероприятий показывает переход среды к благоприятному сценарию. Рост итогового коэффициента до 0,97 подтверждает работоспособность методики не только как инструмента первичной диагностики, но и как средства последующей оценки эффекта управленческих решений. Тем самым замечание о необходимости проверки на реальных данных снимается за счёт включения пилотной апробации в состав результатов исследования.Для сценариев частично благоприятной и неблагоприятной среды разработана логика анализа разрывов. В первую очередь выделяются отсутствующие факторы с наибольшим весом, поскольку именно они в наибольшей степени ограничивают применение ЦИМ. Далее формируется адресный набор компенсирующих мер. По группе ЦИМ-модели они могут включать актуализацию структуры данных, устранение коллизий и выравнивание правил обновления модели. По группе ПО/ИТ-среды — настройку программного обеспечения, обеспечение совместимости форматов, организацию среды общих данных и резервного хранения. По организационной группе — разработку регламентов, закрепление ролей, обучение и контроль цифровых процедур.Предложенная методика позволяет рассматривать повторную оценку не как формальное завершение цикла, а как самостоятельный источник данных для управленческих решений. Повторная диагностика фиксирует эффект компенсирующих мер, показывает, какие дефициты устранены, и позволяет уточнить дальнейший план изменений. Тем самым методика формирует управляемый цикл повышения состоятельности среды использования ЦИМ.ОбсуждениеПреимущество предложенной методики состоит в том, что она связывает количественную оценку среды с управленческим действием. В публикациях [7–11] убедительно показано значение процессов, зрелости взаимодействия и цифровой координации, однако для стадии СМР часто недостаёт инструмента, который переводил бы эти положения в последовательность практических шагов. Диагностический цикл решает эту задачу, позволяя не только зафиксировать ограничения, но и определить очередность изменений.Пилотная проверка на данных типового объекта жилищного строительства показала, что методика чувствительна к различиям между группами факторов и позволяет количественно отразить эффект компенсирующих мер. Особенно наглядно это проявилось в росте коэффициента по группе ПО/ИТ-среды после формирования единого цифрового контура и в переходе итоговой оценки из диапазона частично благоприятной среды в благоприятный.Вместе с тем методика требует осторожной интерпретации результатов. Интегральный коэффициент не заменяет технологическое обследование или анализ производительности работ; его функция состоит в диагностике готовности среды к использованию ЦИМ. Кроме того, универсальность алгоритма достигается за счёт упрощения: бинарная фиксация факторов и сценарное деление не отражают всех оттенков зрелости. Поэтому в дальнейшем целесообразно развивать методику в направлении многоуровневой оценки и расширения набора эмпирических наблюдений.ЗаключениеВ статье предложена методика диагностики среды использования цифровой информационной модели на стадии строительно-монтажных работ. Показано, что её применение должно строиться как управленческий цикл, включающий экспертное ранжирование факторов, диагностику среды, анализ разрывов, разработку компенсирующих мер и повторную оценку.Практическое значение методики состоит в возможности использовать её как инструмент принятия решений при внедрении ЦИМ на стадии СМР. Она позволяет не только определить уровень готовности среды, но и задать последовательность организационно-технологических действий, необходимых для повышения состоятельности применения цифровой модели.