Россия
Россия
Россия
УДК 69 Строительство. Строительные материалы. Строительно-монтажные работы
В статье предложена методика диагностики среды использования цифровой информационной модели на стадии строительно-монтажных работ. Цель исследования заключается в разработке последовательности действий, позволяющей оценивать готовность организационно-технологической среды к применению ЦИМ в качестве инструмента контроля и управления строительными процессами. Методическая основа работы включает анализ отечественной и зарубежной нормативно-технической базы, обобщение научных публикаций по BIM/ЦИМ, экспертное ранжирование факторов и построение диагностического цикла. Предложено выделять три группы факторов: характеристики ЦИМ-модели, состояние ПО/ИТ-среды и организационные условия сопровождения данных. Значимость групп и факторов внутри групп определяется на основе экспертного ранжирования с проверкой согласованности оценок по коэффициенту конкордации Кендалла и критерию Пирсона. Для оценки состояния среды используется интегральный коэффициент, рассчитываемый на основе весов факторов и бинарной фиксации их наличия. Результат интерпретируется по шкале желательности Харрингтона. В итоге сформирована методика, включающая ранжирование факторов, диагностику среды, анализ разрывов, разработку компенсирующих мер и повторную оценку. Предлагаемый подход ориентирован на применение в организациях, где необходимо последовательно связать результаты диагностики с выбором управленческих решений по развитию цифровой среды строительства.
ЦИМ, СМР, BIM, диагностика среды, компенсирующие меры, шкала Харрингтона
Введение
Практическое 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 методы
Методическая 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 1
Состав экспертной группы и подтверждение компетентности
|
№ |
Роль эксперта |
Квалификационный признак |
Область компетенции |
|
1 |
Руководитель проектного офиса |
Управление проектами, сертификация PMI/IPMA |
Организация проектного контура и координация участников |
|
2 |
Главный инженер проекта |
Профильная квалификация НОПРИЗ |
Техническая координация проектных решений и требований к модели |
|
3 |
Главный архитектор проекта |
Профильная квалификация НОПРИЗ |
Архитектурная структура модели и состав данных |
|
4 |
Руководитель строительства |
Профильная квалификация НОСТРОЙ |
Организация СМР, фиксация факта, исполнительная документация |
|
5 |
BIM-менеджер |
Практический опыт сопровождения ЦИМ |
Информационная 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:
где — веса групп факторов, а — частные коэффициенты по соответствующим группам. Значение коэффициента K изменяется в диапазоне от 0 до 1 и интерпретируется по шкале Харрингтона.
Результаты
Основным 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 2
Сценарии диагностики среды использования ЦИМ
|
Сценарий |
Диапазон K |
Состояние среды |
Управленческое решение |
|
A |
0,63–1,00 |
Благоприятная |
Поддержание действующей практики и мониторинг |
|
B |
0,37–0,63 |
Частично благоприятная |
Анализ разрывов и адресные компенсирующие меры |
|
C |
0,00–0,37 |
Неблагоприятная |
Системные 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 3
Пример расчёта интегрального коэффициента для пилотного объекта
|
Группа факторов |
Вес группы Wg |
Частный коэффициент Kg |
Вклад Wg·Kg |
|
ЦИМ-модель |
0,35 |
0,91 |
0,3185 |
|
ПО/ИТ-среда |
0,25 |
0,00 |
0,0000 |
|
Организационные факторы |
0,40 |
0,52 |
0,2080 |
|
Итого 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 4
Результаты повторной диагностики после компенсирующих мер
|
Показатель |
До внедрения мер |
После внедрения мер |
Изменение |
|
Kmodel |
0,91 |
0,91 |
без изменений |
|
Ksoft |
0,00 |
1,00 |
+1,00 |
|
Korg |
0,52 |
1,00 |
+0,48 |
|
Итоговый коэффициент K |
0,53 |
0,97 |
+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.
Обсуждение
Преимущество 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.
Заключение
В 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.
1. ISO 19650-1:2018 Organization and digitization of information about buildings and civil engineering works, including building information modelling (BIM) — Information management using building information modelling — Part 1: Concepts and principles.
2. ISO 19650-2:2018 Organization and digitization of information about buildings and civil engineering works, including building information modelling (BIM) — Information management using building information modelling — Part 2: Delivery phase of the assets.
3. Постановление Правительства Российской Федерации от 05.03.2021 № 331 «Об установлении случаев, при которых застройщиком, техническим заказчиком, лицом, обеспечивающим или осуществляющим подготовку обоснования инвестиций, и (или) лицом, ответственным за эксплуатацию объекта капитального строительства, обеспечиваются формирование и ведение информационной модели объекта капитального строительства».
4. Постановление Правительства Российской Федерации от 17.05.2024 № 614 «Об утверждении Правил формирования и ведения информационной модели объекта капитального строительства, состава сведений, документов и материалов, включаемых в информационную модель объекта капитального строительства и представляемых в форме электронных документов, и требований к форматам указанных электронных документов».
5. СП 301.1325800.2017. Информационное моделирование в строительстве. Правила организации работ производственно-техническими отделами.
6. СП 333.1325800.2020. Информационное моделирование в строительстве. Правила формирования информационной модели объектов на различных стадиях жизненного цикла.
7. Теличенко В. И., Лапидус А. А., Морозенко А. А. Информационное моделирование технологий и бизнес-процессов в строительстве. М.: Издательство Ассоциации строительных вузов, 2008. 144 с.
8. Sacks R., Eastman C., Lee G., Teicholz P. BIM Handbook: A Guide to Building Information Modeling for Owners, Designers, Engineers, Contractors, and Facility Managers. 3rd ed. Hoboken, NJ: Wiley, 2018. 688 p. DOI: https://doi.org/10.1002/9781119287568
9. Succar B. Building information modelling framework: A research and delivery foundation for industry stakeholders // Automation in Construction. 2009. Vol. 18. Iss. 3. P. 357–375. DOI:https://doi.org/10.1016/j.autcon.2008.10.003.
10. Borrmann A., Konig M., Koch C., Beetz J. Building Information Modeling: Technology Foundations and Industry Practice. Cham: Springer, 2018. 584 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-92862-3
