Цифровые модели в строительстве. Точность, контроль, оптимизация
Изображение создано нейросетью на shutterstock.com
В ПИК внедрен процесс автоформирования объемов и работ из данных BIM-модели, что помогает нам сравнивать полученные данные с РД и быть уверенными в совпадении данных из геометрии модели с данными в спецификациях. Цель — сократить время подготовки и проверки ТКП (технико-коммерческого предложения) и исключить риски манипуляций в объемах и ошибок. В статье подробно расскажем, как именно мы реализовали этот сценарий.
Как выглядит процесс формирования данных в BIM-модели?
Для каждой проектной дисциплины существует ряд разработанных инструментов и специальная технология. Они помогают проектировщику на каждом этапе работы. Так, для получения точных данных в соответствии с замоделированными элементами есть множество инструментов автоматизации.
Помимо того, для исключения человеческого фактора имеется специальный инструмент, проверяющий почти весь объем данных в модели по определенным правилам — от геометрии до спецификации. Также для передачи данных по объемам модели предусмотрен инструмент для преобразования в подходящий формат в девелопмент и ПТО для последующего формирования автоматических расчетов (автосмет).
После того как проект выдан, РД и модель направляются заказчику, который, в свою очередь, передает материалы в ПТО (производственно-технический отдел), где и происходит подготовка ТКП. И если раньше сотрудники ПТО и подрядчики вручную вписывали объемы работ в ТКП, то сейчас BIM позволяет формировать автосметы. Происходит это на основе данных нескольких важных сервисов: библиотеки с правилами расчета объемов элементов, сервиса с объемами из модели и сервиса для привязки «Работа-Материал-Расценка».
Тем не менее из-за сложности объектов и создания уникальных проектных решений вероятны случаи получения некорректной информации из модели, поэтому мы решили ввести обязательный процесс по их анализу и контролю, чтобы исключить повторение подобной ситуации в будущем.
Как формируются замечания при некорректных данных и их дальнейший контроль?
Выявление ошибок
Итак, что делать, если в результате проверки обнаружились расхождения между данными BIM-модели и спецификациями РД? Проектные команды получают замечания от девелопмента с подробным описанием ошибок в элементах и спецификациях.
Пример замечания
При этом в проверке определяются возможные причины таких расхождений. Это могут быть ошибки проектировщика, баги инструментов или вовсе отсутствие необходимых привязок для сопоставления работ и материалов. Благодаря интеграции всех инструментов, часть некорректных данных изначально исключена.
Устранение ошибок
После того как проектные группы получают замечания, они приступают к их исправлению. Есть два варианта устранения недочетов: привести модель в соответствие с рабочей документацией либо рабочую документацию в соответствие с моделью. При корректировке модели также важно контролировать данные в элементах на соответствие ранее выданным альбомам РД.
Другими словами, в любом случае модель корректируется сразу, а уже затем наша команда анализирует ошибки и ищет решение.
Анализ ошибок и их решений
Для определения точной причины расхождений наша команда проводит анализ моделей через систему ведения и контроля кейсов. По результатам мы определяем конкретные решения (временные и постоянные) для исключения повторения ошибок в новых проектах.
Схема работы с кейсами
На практике это виглядит так. Допустим, в проекте создана спецификация с некорректным подсчетом элементов. При проверке модели специальный инструмент выдаст ошибку и вместе с ней рекомендации по исправлению с указанием корректной спецификации и настроек из корпоративного шаблона проекта согласно технологии.
Аналогично работает другая проверка, которая позволяет определять, наложен ли текст поверх спецификации. Если наложен, чего быть не должно, то проверка не пропустит данную модель для выдачи, пока ее не исправят или не обоснуют причину наложения текста.
Есть примеры временных решений, пока процесс проверки еще не автоматизирован. Например, для обнаружения ошибок в моделировании элементов используются чек-листы. BIM-координатор проверяет модель по чек-листу и, если находит проблемы, возвращает ее на доработку проектировщику.
В целом, надо сказать, что возникающие кейсы между разделами модели могут быть схожи, поэтому конкретные решения разом исключают их повторения. Возникают, конечно, новые разовые ошибки в моделях, но они уже рассматриваются в индивидуальном порядке и ставятся на контроль.
Помимо типовых проектных решений анализу подлежат новые проектные запросы, такие как уникальность фасадов и разнообразие планировок. Если появляются подобные решения, нужно произвести первичный анализ. А именно запросить пример модели или ее части, сверить решение с существующей технологией и проверить корректность работы инструментов. Если условий недостаточно, для получения корректных данных необходимо запланировать обновления в технологии и инструментах. Сам по себе первичный анализ не дает полной гарантии исключения ошибок, но минимизирует их и показывает, где они могут появиться и как могут повлиять на автосметы.
Какой эффект приносит данный процесс?
Информационные модели позволяют получать более точные данные и минимизировать риски, связанные с человеческим фактором. Эффективность внедрения различных сценариев можно наблюдать за условиями проектирования: для проектировщика внедренный процесс усложняет проектирование, а для потребителей (подрядчика и ПТО) — упрощает.
Подрядчик, работая с этими данными, формирует расчеты быстрее. Внутри команды мы выяснили, что на определенных видах работ подрядчик экономит до 70% своего времени, что увеличивает скорость согласования проекта. А ПТО за счет обнаружения системой всех ошибок подрядчика и проектировщика, в том числе недоступных при ручной проверке, согласно нашему опыту, более точно проверяет до 30% работ и материалов в расчете.
При этом нет необходимости распространять формирование автосмет на все работы. Например, мы в ПИК используем автосметы только там, где они приносят значимую эффективность. Дело в том, что некоторые объемы данных все-таки проще рассчитать вручную, чем автоматизировать. Таким образом, анализ и контроль данных из информационной модели не только снижает риски, но и обеспечивает более рациональное использование ресурсов.
Опубликовано 30.11.2024
