Россия
Работа посвящена анализу перспективных методов взаимодействия с цифровым двойником объекта капитального строительства и потребности в создании различных методов, позволяющих выявить потребность в тех или иных процессах со зданием, будь то эксплуатации, снос, реставрация и прочее. В статье дан краткий обзор ситуации в сфере цифровой трансформации строительной отрасли, процессу избавления от устаревших методик. Изменение бизнес-процессов на ранних этапах формирования информационной модели объекта капитального строительства позволяет получить значительный прирост в качестве информации на всех этапах жизненного цикла, что в свою очередь даёт возможность осуществлять разумную политику по управлению технологическими процессами и производствами. Все выводы, полученные из опыта коллег-исследователей, эмпирических и статистических исследований, позволяют значительно поднять качество разрабатываемой системы по эксплуатации объекта капитального строительства, опираясь на все вышеперечисленные показатели.
эксплуатация, цифровой двойник, автоматизация управления, интеллектуальные системы, предиктивные системы, тим
Введение
Формирование ясной и контролируемой ситуации на каждом этапе возведения объекта капитального строительства является самой важной задачей для руководителя проекта. Понимание всех производственных и технологических процессов формирует тот необходимый базис, на котором основывается модель принятия решений. Важно отметить развитие современных технологий и их мультипликативный эффект для достижения поставленных целей.
Принятие решений при возведении сложных архитектурно-градостроительных решений выходит на первое место. Совокупность всей информации, которая содержится в одном месте, представляет собой крепкий фундамент, для управления процессами, основываясь на данных. Такая совокупность трёхмерной модели, проектной, исполнительной, рабочей документации, а также различных журналов, называется информационной моделью [1].
Важным этапом развития цифровой модели данных является переход к машиночитаемой информации, состоянию, когда вся информация находится в виде данных в облачном хранилище. Основываясь на котором, появляется возможность формировать прогнозы, аналитические отчёты, дашборды и прочие инструменты, которые могут помочь в принятии управленческого решения.
Заключительным же этапом цифровой зрелости, является переход к машинопонимаемым данным в составе информационной модели. При дополнительной обработке можно сформировать цифровой двойник объекта капитального строительства.
На протяжении всего жизненного цикла объекта капитального строительства, могут происходить различные процессы: проектирование, строительно-монтажные работы, реставрация, снос и прочее. В рамках данной работы рассматривается именно этап эксплуатации [2].
Ключевые аспекты
Рассмотрим ключевые технологии, позволяющие осуществить цифровую трансформацию.
Первое, это современная технология интернета вещей (internet of things), с помощью которой открывается огромное число возможностей по мониторингу состояния и производственных процессов внутри объекта капитального строительства.
Второе, это искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение, компьютерное зрение, естественно-языковые модели (NLP), количество используемых методик и алгоритмов впечатляет.
Третье, это информационная модель здания, которая представляет собой совокупность всей существующей информации. Используя данную технологию, открывается возможность ознакомиться и воспользоваться всей необходимой информацией для оценки потребности моделирования организационно-технологических процессов на этапе эксплуатации объекта капитального строительства.
Интернет вещей
Цифровая зрелость на уровне двойника здания в свою очередь приводит нас к пониманию «Умной эксплуатации» или как этот термин интерпретируется в международных источниках «Facility Management».
Нельзя не упомянуть про важный аспект умной эксплуатации, такой как Интернет вещей (IoT). Он представляет собой уникальную систему, объединяющую различные сенсоры, датчики, микроконтроллеры и прочие программно-аппаратные средства, совокупная работа которых помогает создать прозрачную картину о ситуации на объекте эксплуатации.
Все устройства, объединённые технологией интернета вещей, предоставляют широкий круг возможностей для оператора системы. Аккумулировать абсолютно любой объём информации, производить расчёты атрибутивных данных и уведомлять оператора об изменениях в объекте эксплуатации [3].
В настоящее время вопрос будущего развития интернета вещей обсуждается очень активно. Помимо реализации умных устройств, с использованием облачных технологий, существует возможность обеспечить функционирования IoT-устройств автономно. Важно лишь заранее установить значения всех параметров так, чтобы сбор данных проходил успешно.
Данные системы представляют собой механизмы, функционирующие в режиме реального времени, с использованием NFC меток или сторонних протоколов с открытым исходным кодом, с подключением к шине данных, посредством беспроводной или проводной сети.
Наиболее наглядный пример взаимодействия системы умной эксплуатации и интернета вещей, это датчик уровня углекислого газа в помещении, электрические приводы на окна и систему контроля и учёта доступа. В случае высокого содержания СО2, система должна инициировать открытие нужного количества окон, для обеспечения притока кислорода. В случае если система контроля и учётом доступа обнаружит незаконное проникновение или же незакрытую дверь внутри помещения, в системе сформируется отчёт об инциденте [4].
Технология интернета вещей неразрывно связано с обработкой и передачей значительных объёмов данных. Для осуществления этих операций, выделяются отдельные вычислительные серверные мощности, в крайнем случае отдельный центр обработки данных. Важно отметить, что обработка, систематизация и категоризация входных данных производится по специализированному алгоритму, выбор которого осуществляется исходя из специфики объекта капитального строительства.
Преимущества, которые можно получить от применения технологии интернета вещей тяжело переоценить: повышение автоматизации, сокращение рисков, опасных ситуация и повышение удобства в эксплуатации. Именно поэтому, IoT это один из ключевых векторов развития современной умной эксплуатации [5].
Искусственный интеллект
Новое направление, которое сейчас активно развивается в умной эксплуатации — это искусственный интеллект, применение которому находится в различных сферах.
Использование машинного или глубокого обучения в рамках центра принятия решений, автоматизации рутинных процессов. Обогрев и охлаждение помещения, освещение, система контроля учёта доступа. Важно отметить уникальное преимущество современного искусственного интеллекта, это предиктивная аналитика возможных нештатных ситуаций, что позволит улучшить качество жизни жильцов или сотрудников. Также сокращается расход ресурсов, как материальных, так и временных [6].
Также интересно применение NLP моделей, взаимодействие с естественным языком, а именно устройство распознания речи человека. Данные технологии сейчас активно используются для управления умным домом с помощью смарт-устройств. Аналогичным образом эту технологию можно применить и в эксплуатации масштабных объектов капитального строительства.
Все методы использования искусственного интеллекта позволяют получить самое важное — увеличение срока службы как оборудования, так и здания [7].
Целевая схема умной эксплуатации представлена на Рис. 1.
Рис.1. Целевая схема взаимодействия в рамках умной эксплуатации
Информационная модель
И третий пункт, составляющий цифровой двойник, это информационная модель. Создаётся модель на моменте инициации создания объекта капитального строительства, наполняется же она постоянно, на всех этапах, вплоть до сноса. Данная информационная модель помогает оператору по эксплуатации управлять как технологическими процессами, так и сотрудниками [8]. Посредством данной модели, открывается возможность отобразить все существующие артефакты эксплуатации в цифровом виде. Коммуникации, инженерные системы, оборудование, инструменты, материальные ценности, конструктивные элементы здания, вот неполный список, составляющий информационную модель [9, 10].
Верно составленная информационная модель, позволяет оперативно реагировать на любые возникающие изменения, открывает возможность мониторинга различных процессов, предоставляет возможность работать с автоматизированными системами любой сложности [11, 12].
Экономичное и обдуманное использование существующих ресурсов, бережливое производство и энергоэффективность, вот ключевые аспекты, которые можно получить в эксплуатации от применения информационной модели. Именно поэтому сейчас подавляющее большинство управляющих компаний, технических служб на объектах умной эксплуатации, применяют информационную модель [13].
Информационная модель, дополненная трёхмерной моделью, даёт ещё больше преимуществ, как в наглядности предоставляемых данных, так и в полноте картины об объекте эксплуатации [14].
Заключение
Руководителю проекта необходимо создавать ясную и контролируемую ситуацию на всех этапах работы, имея полное понимание производственных процессов и технологий для принятия решений.
Сбор всей доступной информации в печатном и электронном виде помогает повысить информированность при принятии решений.
Формирование информационной модели объекта строительства облегчает работу с базой данных, создание прогнозов и аналитических отчетов.
Машинопонимаемая информация необходима для создания цифрового двойника здания, что поддерживает «умную эксплуатацию» или «facility management».
Системы IoT с умными устройствами играют важную роль в умной эксплуатации зданий, обеспечивая мониторинг и автоматизацию процессов.
Использование искусственного интеллекта в умной эксплуатации зданий оптимизирует управление системами и повышает уровень комфорта и безопасности.
Создание полной информационной модели здания обеспечивает прозрачность и управляемость эксплуатационными процессами через автоматизированные системы.
1. Chih-Ming Wu, Lin-Yan Li, Ying Lai, Celia Xiao. Development and Application of Municipal Utility Tunnel Facility Management Based on BIM and VR // IEEE Eurasia Conference on IOT, Communication and Engineering (ECICE). 2020. № 29. DOI:https://doi.org/10.1109/ECICE50847.2020.9301916
2. F. Palmas, G. Klinker. Defining Extended Reality Training: A Long-Term Definition for All Industries, in Proceedings of the 2020 IEEE 20th International Conference on Advanced Learning Technologies, ICALT, 6–9 Июля 2020, Тарту, Эстония
3. Xiongwei Huang, Yongping Liu, Lizhen Huang, Erling Onstein, Christoph Merschbrock. BIM and IoT data fusion: The data process model perspective // Automation in Construction. 2023. №.149. с. 1-18. DOI:https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.104792
4. Guillen D., Gomez D., Hernandez I., Charris D., Gonzalez J., Leon D., Sanjuan M. Integrated methodology for industrial facilities management and design based on FCA and lean manufacturing principles // Facilities. 2020. Том 38. № 7/8. с. 523-538. DOI:https://doi.org/10.1108/F-03-2019-0040
5. Radebe S., Ozumba A O U. Challenges of implementing sustainable facilities management in higher institutions of learning // The ASOCSA 14th Built Environment Conference, Conf. Series: Earth and Environmental Science 654. 2021 DOI:https://doi.org/10.1088/1755-1315/654/1/012010
6. В.П.Куприяновский, А.А.Климов, Ю.Н.Воропаев, О.Н.Покусаев, А.П.Добрынин, И.В.Понкин, А.А. Лысогорский. Цифровые двойники на базе развития технологий BIM, связанные онтологиями, 5G, IoT и смешанной реальностью для использования в инфраструктурных проектах и IFRABIM // International Journal of Open Information Technologies. 2020. Том. 8. №. 3. с. 55-74.
7. J. Patacas, N. Dawood, M. Kassem. BIM for facilities management: A framework and a common dataenvironment using open standards // Journal of Automation in Construction. 2020. Том 120
8. Qiuchen Lua, Xiang Xieb, Ajith Kumar Parlikadb, Jennifer Mary Schoolingc. Digital twin-enabled anomaly detection for built asset monitoring in operation and maintenance // Automation in Construction. Том 118. 2020. DOI:https://doi.org/10.1016/j.autcon.2020.103277
9. Л.Н. Устинова, Н.П. Роман. Формирование модели управления строительным бизнесом на основе цифровых технологий // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2020. Том. 13. №. 5. с. 136-144. DOI:https://doi.org/10.18721/JE.13510
10. Xiaogeng Ren, Chunwang Li,Xiaojun Ma, Fuxiang Chen, Haoyu Wang, Ashutosh Sharma, Gurjot Singh Gaba, Mehedi Masud. Design of Multi-Information Fusion Based Intelligent Electrical Fire Detection System for Green Buildings // Sustainability 2021, Том 13, DOI:https://doi.org/10.3390/su13063405
11. В.З. Величкин, М.В. Петроченко, И.С. Птухина, А.Ю. Городишенина. Методика оптимизации затрат строительных компаний при реализации общей технологии возведения объекта // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2022. Том 12. № 1. с. 20–27. https://doi.org/10.21285/2227-2917-2022-1-20-27
12. Serdar Durdyev, Mojtaba Ashour, Scott Connelly, Amir Mahdiyar. Barriers to the implementation of Building Information Modelling (BIM) for facility management // Journal of Building Engineering. Том 46. 2022. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jobe.2021.103736
13. Т.А. Барабанова, В.В. Балалов, О.С. Блинова. Применение технологии «цифровых двойников» при эксплуатации зданий и сооружений // Строительство и архитектура. 2022. Том. 10. №. 2. с. 110-113. DOI:https://doi.org/10.29039/2308-0191-2022-10-2-81-85
14. Bujari A., Calvio A., Foschini L., Sabbioni A., Corradi A. A Digital Twin Support for Smart Cities Facility Management // Conference on Information Technology for Social Good, Нью-Йорк, США, 9–11 Сентября 2021. с. 49–54 DOI:https://doi.org/10.1145/3462203.3475919
