Форум «СИЛА ПЛАТФОРМЫ»: как отечественный софт сокращает сроки и издержки в стройке

/FOTODOM

Цифровизация строительства выходит на новый этап. Если раньше главным вопросом был переход на отечественное программное обеспечение и освоение трехмерного проектирования, то сегодня на первом плане — практический результат: как сократить сроки разработки проекта, избежать ошибок на стройке и повысить производительность без увеличения числа сотрудников. Эти задачи стали центральными на ежегодном инженерном форуме «СИЛА ПЛАТФОРМЫ», прошедшем в московском кластере «Ломоносов».

Организатором масштабного мероприятия, объединившего ведущих участников IT-сферы, строительного сектора, промышленности и органов власти, выступила компания «Нанософт» — один из ключевых российских создателей инженерного программного обеспечения (ПО).

В центре внимания участников оказались не отдельные программные продукты, а глобальные изменения, привносимые технологиями в работу всей индустрии. Выступления экспертов продемонстрировали несколько взаимосвязанных трендов, формирующих будущее отрасли: переход от разрозненных программ к единой цифровой среде, активное внедрение искусственного интеллекта (ИИ) для решения инженерных задач, растущая ценность качества данных, а также изменение требований к квалификации современных специалистов.

Главный ресурс — не скорость, а время инженера

Повышение производительности становится одним из ключевых вызовов для строительства. Как отметил директор департамента управления продуктом «Нанософт» Сергей Сыч, до половины рабочего времени инженеров уходит не на проектирование, а на поиск документов, переписку и согласования. Это означает, что ускорение работ по отдельной задаче не всегда ведет к сокращению общего срока реализации проекта. Если участники используют разные источники данных, несвоевременно передают изменения или повторно выполняют одну и ту же работу, потери сохраняются. Поэтому цифровая трансформация все чаще подразумевает не только внедрение новых инструментов, но и перестройку рабочих процессов.

Практическую ценность такого подхода подтверждает проект жилого комплекса «Станиславский» в Новосибирске. Команда ООО «АТТА-Проект» использовала отечественные средства информационного моделирования для совместной работы над 35 моделями разных разделов. В общей цифровой среде специалисты проверяли пересечения, передавали замечания и готовили документацию на основе модели. По данным участников проекта, удалось устранить более 60 тыс. пространственных пересечений, а своевременные изменения модели, по оценке заказчика, помогли увеличить продаваемую площадь на 6% без роста затрат.

Подобные примеры показывают, что информационная модель становится не просто наглядным изображением будущего здания, а инструментом принятия решений, позволяющим обнаружить противоречия до начала строительства, оценить последствия изменений и согласовать работу разных специалистов. При этом эффект зависит от организации процесса: модели должны регулярно обновляться, а участники — понимать, кто отвечает за данные и их проверку.

Единая цифровая среда вместо разрозненных программ

Следующая тенденция — объединение проектирования, согласования и подготовки документации в единую систему работы с данными. Чем сложнее объект, тем важнее не только качество каждой отдельной модели, но и возможность сопоставлять ее с другими разделами и поддерживать актуальность информации.

Так, в институте «ТатНИПИнефть» информационное моделирование постепенно перешло от опытных проектов к регулярной практике. По словам архитектора и координатора информационного моделирования Анны Чернухи, в проекте жилого дома «Кампус» в Альметьевске специалисты устранили около 300 пересечений до начала строительства. Проект получил положительное заключение государственной экспертизы Татарстана с использованием информационной модели. Затем наработанные правила и библиотеки начали применять при проектировании объектов нефтепромысловой инфраструктуры.

Другой пример — жилой комплекс «Бадаевский» в Москве, над которым работает MARKS GROUP. Сложная конструкция, ограниченная территория и сохранение исторического здания требуют согласования большого количества решений. В проекте подготовили 138 моделей, некоторые из них достигали 500 МБ. Для такой работы необходимы развитая вычислительная инфраструктура, общая база данных и четкий порядок обмена информацией между проектировщиками и заказчиком.

Компания автоматизировала ежедневное обновление сводных моделей, чтобы участники могли начинать работу с актуальными данными. Цифровые инструменты применяются и при подготовке строительства: команда проверяет последовательность монтажа, доступ рабочих, размещение лесов и доставку конструкций. Лазерное сканирование помогает сопоставлять проект с фактическим состоянием исторических зданий.

Общий вывод этих примеров очевиден: программное обеспечение само по себе не устраняет организационные проблемы — необходимы единые правила работы, распределение ответственности и согласованные требования к данным. Именно поэтому развитие общей цифровой среды становится одним из основных направлений отрасли.

ИИ: от экспериментов к конкретным задачам

Еще один заметный тренд — применение искусственного интеллекта в инженерной деятельности. Он помогает искать сведения в документации, сопоставлять требования, структурировать данные и автоматизировать повторяющиеся операции. Однако участники форума подчеркивали: использовать такие инструменты эффективнее там, где задача четко определена, а исходная информация упорядочена.

Исполнительный директор по исследованию данных управления перспективных методов автоматизации и проектирования Сбера Артём Просветов обратил внимание на риск ошибок, которые искусственный интеллект способен выдавать с большой уверенностью. В строительстве такие ошибки могут обойтись дорого, поэтому ответы необходимо проверять, а выводы — подтверждать источниками. Важна и защита данных: передача проектной или иной конфиденциальной информации в сторонние сервисы может создавать угрозы для компании.

Генеральный директор «СтроИИка» Игорь Рогачёв указал еще на одну проблему: многие инженерные решения основаны на опыте специалистов, но не всегда формально описаны. Пока правила существуют только в профессиональной практике отдельных сотрудников, автоматизировать их непросто. Поэтому внедрение ИИ начинается не с выбора программы, а с изучения процессов, фиксации знаний и выделения конкретных операций, которые можно поручить цифровому помощнику.

Такой подход меняет и роль инженера. Технология может взять на себя часть рутинной работы, но специалисту необходимо уметь правильно поставить задачу, оценить результат и принять окончательное решение. ИИ не отменяет профессиональную экспертизу, а повышает требования к ней.

От импортозамещения к развитию собственной экосистемы

Для российского рынка инженерного программного обеспечения важным этапом остается переход на отечественные решения. Однако сейчас задача уже не только в замене зарубежных продуктов, но и в развитии программ, которые могут совместно использовать данные, решать сложные отраслевые задачи и совершенствоваться на основе опыта пользователей.

Президент Национального объединения организаций в области технологий информационного моделирования Михаил Викторов отметил, что потенциал российских программ используется не полностью, а отрасли необходимо шире информировать специалистов о потенциале отечественных разработок, в том числе за пределами крупнейших городов. Среди возможных мер он назвал мониторинг используемого программного обеспечения при прохождении экспертизы и развитие требований к цифровой подготовке инженеров. Эти инициативы пока следует рассматривать как предложения, а не как действующие нормы.

Важную роль играет взаимодействие разработчиков с проектными организациями. При внедрении программ обнаруживаются проблемы, которые нельзя полностью предусмотреть заранее, — от особенностей обмена моделями до производительности отдельных операций. Обратная связь позволяет совершенствовать продукты с учетом реальных условий работы.

При этом развитие отечественных решений требует совместимости не только между программами одного разработчика. На сложных объектах работают десятки специалистов и организаций, поэтому данные должны сохранять целостность при передаче между разными системами. Чем меньше информации приходится переносить вручную и проверять повторно, тем меньше риск ошибок и потерь времени.

Новые технологии требуют новых компетенций

Цифровые изменения затрагивают не только инструменты, но и подготовку кадров. На форуме представители органов власти и отраслевых организаций обсуждали, какие знания потребуются специалистам в условиях автоматизации и распространения искусственного интеллекта.

Первый заместитель министра транспорта России Константин Пашков отметил, что цифровые системы уже становятся повседневной средой работы транспортной отрасли. Работникам необходимо не просто пользоваться программами, но и понимать данные, ставить задачи разработчикам и проверять результаты работы автоматизированных систем.

Исполняющий обязанности директора департамента цифровых технологий Минпромторга России Антон Калинский также подчеркнул, что цифровизация не ведет к исчезновению профессий: скорее, меняется содержание работы. Повторяющиеся операции постепенно автоматизируются, а значение отраслевых знаний, способности работать с цифровыми инструментами и оценивать полученные результаты возрастает.

Для строительства это означает, что обучать сотрудников только работе с конкретной программой недостаточно, — инженеру необходимо понимать весь процесс, уметь взаимодействовать с коллегами и разбираться в ограничениях технологий. Не менее важно непрерывное обучение: инструменты меняются быстрее, чем традиционные образовательные программы.

Форум «СИЛА ПЛАТФОРМЫ» показал, что цифровая трансформация строительства складывается из нескольких направлений. Отечественное ПО развивается, информационные модели становятся основой для согласования проектных решений, ИИ берет на себя отдельные задачи, а требования к специалистам расширяются. Но решающим остается не количество внедренных технологий, а то, насколько они помогают отрасли работать точнее, быстрее и эффективнее. Для этого необходимы качественные данные, совместимые инструменты, продуманные процессы и инженер, который сохраняет ответственность за конечный результат.

По материалам