В марте 2024 года консалтинговая компания Future Today Institute опубликовала отчет о технических трендах 2024 года. В разделе, посвященном строительной отрасли, содержится следующее утверждение:
BIM (building information modeling)
This digital model is used for creating planning and construction documents. It is similar to a digital twin but typically does not evolve after the project is completed |
BIM (информационное моделирование здания)
Эта цифровая модель используется для создания проектной и строительной документации. Она похожа на цифровой двойник, но, как правило, не развивается после завершения проекта.
|
Действительно, ТИМ и цифровые информационные модели (ЦИМ) используются в основном в проектировании и строительстве. Примеров их применения в эксплуатации крайне мало. Парадокс в том, что самый длинный жизненный цикл здания – эксплуатация — трудно поддается «цифровизации».
После завершения строительства исполнительную цифровую модель передают заказчику. Он помещает ее «на полку в архиве» и в дальнейшем никак не использует. Что касается руководителей управляющих и эксплуатационных компаний, то даже гипотетическая перспектива использования 3D-моделей вводит их в стрессовое состояние, и они начинают подсчитывать, в какую сумму им обойдется использование технологий информационного моделирования (ТИМ). Разработка функциональных эксплуатационных 6D-моделей по стоимости может сравниться с затратами на новое проектирование.Скачать чек-лист "Как перейти на BIM"
Нажимая на кнопку “Скачать” вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
Цифровой двойник здания
Так зачем нужна ЦИМ в эксплуатации и что такое «цифровой двойник»? Давайте разберемся. Для этого обратимся к нормативным требованиям. В своде правил (СП 333.1325800.2020) к задачам использования ЦИМ относятся:- Планирование технического обслуживания и ремонта
- Мониторинг эксплуатационных характеристик
- Управление эксплуатацией зданий и сооружений
- Моделирование чрезвычайных ситуаций
- объектно-ориентированность
- параметричность
- 3D-представление объекта
Таким образом создается «цифровой двойник» эксплуатируемого объекта, который обеспечивает дистанционный сбор и контроль данных, онлайн-мониторинг и анализ параметров с инженерных систем и оборудования.
Но огромные массивы собираемых данных (big data) трудно контролировать и полноценно использовать для качественного анализа. Не говоря о том, что для обработки данных у обслуживающего персонала часто недостает квалификации.
Применение искусственного интеллекта
Эти проблемы можно решить с помощью искусственного интеллекта (ИИ) с его прогнозной аналитикой, методами машинного обучения и передовыми алгоритмами.
Использование «цифровых двойников», искусственного интеллекта и предиктивной аналитики* помогает выявить многие проблемы через анализ накопленных статистических данных. Это позволяет смоделировать большое количество различных факторов, влияющих на процессы эксплуатации. Управленческие решения, принимаемые в опоре на ИИ, будут более рациональными и обоснованными.
Продвинутые российские компании, опираясь на информационные технологии, внедрили системы предиктивной аналитики с возможностью управления жизнеобеспечением, безопасностью и энергоэффективностью.
Примеры использования цифровых систем эксплуатации с ИИ:- «ЛУКОЙЛ-Пермнефтеоргсинтез» внедрил систему предиктивной аналитики с применением ИИ, которая может предсказать выход оборудования из строя как минимум за 50 дней, что сокращает до 30 % затрат на его обслуживание.
- Нейросеть «Росэнергоатома» обладает широким функционалом и позволяет отслеживать, соблюдают ли работники предприятия технику безопасности и носят ли средства индивидуальной защиты.
* Предиктивная аналитика — способ прогнозирования, основанный на использовании больших данных (big data) и искусственного интеллек