BIM/ТИМ в эксплуатации: тренды 2024 года

10.07.2024
Автор: Андрей Андреев
32
Поделиться материалом

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 зданияэксплуатациятрудно 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.

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:
  1. Планирование технического обслуживания и ремонта
  2. Мониторинг эксплуатационных характеристик
  3. Управление эксплуатацией зданий и сооружений
  4. Моделирование чрезвычайных ситуаций
В том же своде правил в определение ЦИМ включены три основных компонента:
  • объектно-ориентированность
  • параметричность
  • 3D-представление объекта
Объектно-ориентированная 3D-модель обеспечивает динамическую связь между объектом в семантической базе данных и объектом на чертеже. Благодаря этому налаживается бесшовная связь между базой данных и чертежом (и наоборот). При интеграции трехмерной модели и технических данных вся необходимая информация об объекте агрегируется в автоматизированной системе управления: от чертежей, спецификаций и технических паспортов до телеметрии инженерного оборудования, получаемой с контрольных датчиков и устройств «интернета вещей» (IoT).

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

Андрей Андреев
Главный инженер-технолог строительства
Автор статьи

Вас могут заинтересовать статьи и видео

Содержание: