CC BY
71
удк 69:658.5
А.В. Гинзбург, А.И. Рыжкова
НИУМГСУ
АЛГОРИТМ РАБОТЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ПОВЫШЕНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ
НАДЕЖНОСТИ СТРОИТЕЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ, ИСПОЛЬЗУЮЩИХ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
Аннотация. Основным источником развития строительных проектов, использующих энергоэффективные технологии, являются инвестиции, при этом традиционные подходы управления рисковыми событиями: страхование, диверсификация и резервирование приводят лишь к удорожанию строительного проекта, что негативно сказывается на решении инвестора вкладывать ресурсы в проект. Для разрешения сложившейся ситуации была разработана информационная система, в основу которой был положен принцип глубокого анализа потенциальных «чистых» рисков и список рекомендаций по управлению ими, что в позволяет в полной мере выявить слабые и сильные стороны строительного проекта, повысить организационно-технологическую надежность и дать понимание инвестору/заказчику о требуемых ресурсах для реализации проекта.
Ключевые слова: энергоэффективные технологии, строительство, риски, инвестирование, организационно-технологическая надежность, информационное моделирование строительства
DOI: 10.22227/1997-0935.2016.10.112-119
на тему полезности и эффективности применения энергоэффективных технологий (эфт) в строительстве написано достаточно большое количество научных статей, разработаны стандарты и нормы для постепенного перехода к эффективному использованию ресурсов [1, 2].
идеалистическая модель организации строительства, подразумевающая отсутствие простоев, отказов и эффективное использование ресурсов, в существующих реалиях маловероятна. все факторы, негативно влияющие на эффективность организации и организационно-технологическую надежность (отн) строительного производства проектов, использующих эфт, лежат в зоне «белых» пятен проекта, т.е. являются компонентами, которые не подвергаются комплексному анализу и оценке. и связано это со следующими особенностями строительных проектов, использующих эфт в россии:
• небольшим опытом реализации проектов с применением эфт;
• отсутствием национальных стандартов в области строительства с применением эфт;
• отсутствием культуры энергоэффективного строительства;
• нехваткой профессионалов, в т.ч. отсутствием должного широкого выбора поставщиков/подрядчиков, способных быстро и качественно оказать услуги в области эфт;
• отсутствием богатой и легкодоступной базы реализованных практик по строительству с применением эфт, как результат — отсутствие возможности тиражирования подобных проектов;
• большой протяженностью России и наличием многообразных климатических условий, требующих разнообразных решений в области применения ЭфТ в строительстве.
«Белые пятна» строительного проекта — источники потенциальных «чистых» рисков, реализация которых приводит к отказам, простоям и т.д., что в конечном итоге минимизирует уровень ОТН строительного проекта. И напротив, детальное рассмотрение потенциальных «чистых» рисков способно повысить надежность строительного производства.
Детальный анализ потенциальных «чистых» рисков строительных проектов, использующих ЭфТ, предлагается осуществлять с помощью информационной системы анализа и управления потенциальными «чистыми» рисками (САУР), в основу которой положен принцип «экспертной оценки», так как традиционный статистический подход выявления потенциальных рисковых событий для строительных проектов, использующих эфТ, не применим ввиду озвученных выше особенностей таких проектов на территории РФ. Принцип работы САУР приведен на рисунке.
Принцип работы информационной системы по анализу потенциальных рисков
Первый этап САУР «Ввод входных данных» включает в себя процесс выявления индивидуальных особенностей строительного проекта, который происходит за счет заполнения лицом, принимающим решение (ЛПР), анкетных данных о застройщике, подрядчиках, общей информации о проекте. в зависимости от заполняемой лПР информации по каждому блоку вопросов в автоматическом режиме формируется вектор наиболее вероятных потенциальных рисковых событий, связанных с застройщиком, подрядчиком, организацией работ на стройплощадке.
На данном этапе присваиваются повышающие/понижающие коэффициенты вероятности реализации рискам, для которых характерны экстремально вы-
сокие/низкие значения соответствующих показателей при введении входных данных; исключаются риски не присущие для рассматриваемого объекта (например, в рассматриваемом проекте не предусмотрено прохождение международной сертификации LEED/BREEAM, а значит исключается соответствующий блок потенциальных рисков, связанных с этой процедурой).
Второй этап «Анализ потенциальных рисков» включает в себя два наиболее трудоемких этапа: количественный и качественный анализ, которые в САУР автоматизированы. Основной задачей данного этапа является ранжирование выявленных потенциальных рисковых событий через оценку вероятности наступления и оценку эффекта, оказываемого на проект при реализации рискового события.
Для ранжирования «чистых» рисков авторами предлагается подход, в основе которого лежит индекс значимости риска (ИЗР), рассчитанный на основе собранных экспертных оценок профессионального сообщества. в рамках работы САУР предполагается, что собранные оценки экспертного сообщества будут постоянно актуализироваться за счет получения «обратной» связи от ЛПР о реализации того или иного рискового события и оказываемого на проект «эффекта» от его реализации.
для каждого рискового события определяется его значимость, рассчитываемая по формуле
гк=а ^ Ш
где гк — значимость /-го риска (ЗР), оцененная у-ым респондентом, по влиянию на к-ый фактор; / = (1...У), где N — количество рассматриваемых в исследовании рисков; / = (1...п), где п — количество полученных ответов; к = (1...5), где 1.. .5 — номера соответственно групп влияния (соответственно стоимость, время выполнения проекта, качество выпускаемой продукции, окружающая среда, безопасность); а у — вероятность наступления риска /, оцененная у-ым респондентом; рк — значение «эффекта» влияния наступившего рискового события для выполнения проекта.
для оценки среднего значения значимости рискового события, применятся ИЗР, вычисляемый по формуле
К = ^ =1X а,Х. (2)
п п
Числовой эквивалент показателя а у носит сугубо математическое значение и не привносит дополнительную субъективность, т.е. эквиваленту могут быть присвоены любые числовые значения с одним условием: минимальное его значение должно соответствовать экспертному заключению «практически не возможен», а его максимальное значение — «обязательно реализуется».
Числовому эквиваленту показателя рк могут быть присвоены любые числовые значения, с одним условием: минимальное его значение должно соответствовать экспертному заключению «невысокий», а его максимальное значение — «высокий».
Экономика, управление и организация строительства УЕБТЫНС
_мвви
Использованный подход ранжирования через ИЗР позволяет учитывать не только линейные ситуации, когда наиболее вероятный для реализации риск обладает высоким эффектом для реализации всего строительного проекта в целом, но также такие ситуации, когда максимальный (негативный) эффект имеет маловероятное «чистое» рисковое событие.
На основе данных, получаемых САУР на этапе ввода входных данных, формируется вектор входных данных (ВВД), который сравнивается с помощью метода парных сравнений с вектором экстремальных значений (ВЭЗ) вводимых показателей. Получаемая матрица формирует матрицу проекта (МП) — характерные потенциальные «чистые» риски рассматриваемого проекта.
Матрица парных сравнений представлена формулой (3)
q q... q
А = u.
(3)
где а п — уровень преимущества элемента и 1 над и1 (/, j = 1, п) , определяемый по двухбалльной шкале: «0» — если отсутствует преимущество элемента и над элементом иЛ «1» — если имеется преимущество элемента и над элементом иЛ [и] — вектор входных данных (ВВД), где 1 = 1, п ; — ВЭЗ рассматриваемых показателей, j = 1, п ; п — количество рассматриваемых показателей.
Полученная матрица [А] квадратная, число строк и столбцов которой равно количеству рассматриваемых элементов.
на основе матрицы парных сравнений формируется матрица наиболее вероятных «чистых» рисков, характерных для рассматриваемого проекта — «матрица проекта» [В]:
[а.. = 0^ Ь.. = и.;
j j ''
1 А (4)
а.. = 1^Ь = а .
V j Ij
Если в матрице парных значений элемент имеет значение «0», то элементу в МП с аналогичным номером присваивается значение из ВВД; если значения «1», то из ВЭЗ.
на этапе анализа потенциальных рисков МП и матрица оценок экспертов (МОЭ) сравниваются, и из них формируется обобщенная матрица наиболее вероятных потенциальных рисков (матрица вероятных рисков) конкретного проекта, реализующего ЭфТ.
оценка «эффекта» от реализации рискового события производится по двум сценариям работы:
• для каждого из выбранных параметров «эффекта» (стоимость, время, качество, окружающая среда, безопасность);
• по среднему значению «эффекта».
u1
U "ni
n
ßcpe„ , (5)
Сценарий 1 позволяет ЛПР оценить наиболее вероятный и наиболее значимый риск, реализация которого негативно скажется на каком-то определенном параметре проекта, например, на сроках строительных работ.
Сценарий 2 позволяет достаточно быстро произвести оценку значимости того или иного рискового события. Однако влияние рискового события на ту или иную группу влияния (стоимость, качество продукции и т.д.) будет неявным. При данном сценарии значение «эффекта» влияния наступившего рискового события на выполнение проекта следует рассчитывать по формуле
ß1+ß2+ß3_ +ß4+ß5
5
где ßj — значение «эффекта» влияния наступившего рискового события на выполнение проекта; i = (1...n), где N — количество рассматриваемых в исследовании рисков i = (1...n), где n — количество полученных ответов; k = (1...5), где 1.. .5 — номера групп влияния (соответственно, стоимость, время выполнения проекта, качество выпускаемой продукции, окружающая среда, безопасность).
После первого и второго этапов САУР формирует отчет для ЛПР по наиболее вероятным потенциальным «чистым» рискам, а также представляет перечень рекомендаций по управлению каждым из выявленных потенциальных «чистых» рисковых событий. На основе данных рекомендаций ЛПР составляет перечень необходимых действий по управлению рисками строительного проекта.
В завершающий этап работы САУР по конкретному рассматриваемому проекту заложен алгоритм «самообучения» системы. Другими словами, с помощью заполнения ЛПР анкеты «обратной связи», вводе информации о реализованных «чистых» рисках проекта, о применяемых на практике подходов по управлению ими, а также по данным оценки использованных и/или предложенных САУР ранее рекомендаций по управлению рисками, информационная система обновляется, а используемые в ней данные актуализируются. В данном разделе ЛПР имеет возможность расширить базу потенциальных рисковых событий, выявленных профессиональным экспертным сообществом в рамках исследования, если такая необходимость возникнет.
Библиографический список
1. OECD International Energy Agency Technology Roadmap «Energy efficient building envelopes». 2013. 64 p. Режим доступа: https://www.iea.org/publications/freepublications/ publication/TechnologyRoadmapEnergyEfficientBuildingEnvelopes.pdf.
2. European PPP Expertise center EPEC. «Guidance on Energy Efficiency» in public buildings. Luxembourg, May 2012. 60 p. Режим доступа: http://www.eib.org/epec/resources/ epec_guidance_ee_public_buildings_en.pdf.
3. Волков А.А. Операционные платформы информационных и вычислительных систем. М. : МГСУ, 2000. 82 с.
4. Гинзбург А.В., Рыжкова А.И. Интенсифицирование развития энергоэффективных технологий с учетом организационно-технологической надежности // Научное обозрение. 2014. № 7-1. С. 276-280.
5. GinzburgA., Ryzhkova A. The most likely pure risk construction projects with energy efficient technologies in use // International Journal of Applied Engineering Research. 2015. Vol. 10. No. 21. Pp. 42410-42411.
6. ВолковА.А. Системный анализ в автоматизированном проектировании инвестиционно-строительных объектов // Строительство в XXI веке. Проблемы и перспективы. Секция «Информационные технологии и современная нормативно-законодательная база в строительстве» : тез. докладов Междунар. науч.-практ. конф. М. : МГСУ, 2001. С. 51-52.
7. Жавнеров П.Б., Гинзбург А.В. Повышение организационно-технологической надежности строительства за счет структурных мероприятий // Вестник МГСУ. 2013. № 3. С. 196-200
8. Волков А.А. Интеллект зданий: формула // Промышленное и гражданское строительство. 2012. № 3. С. 54-57.
9. Volkov A. General information models of intelligent building control systems: basic concepts, determination and the reasoning // Applied Mechanics and Materials. 2014. Vols. 838-841. Pp. 2973-2976.
10. Volkov A., Chulkov V., Kazaryan R., Gazaryan R. Cycle reorganization as model of dynamics change and development norm in every living and artificial beings // Applied Mechanics and Materials. 2014. Vols. 584-586. Pp. 2685-2688.
11. Volkov A., Sedov A., Chelyshkov P. usage of building information modelling for evaluation of energy efficiency // Applied Mechanics and Materials. 2013.Vols. 409-410. Pp. 630-633.
Поступила в редакцию в октябре 2016 г.
Об авторах: Гинзбург Александр Витальевич — доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве, Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ), 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, ginav@mgsu.ru;
Рыжкова Анастасия Игоревна — аспирант кафедры информационных систем, технологий и автоматизации в строительстве, Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ), 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26, anastacia.ryzhkova@gmail.com.
Для цитирования: ГинзбургА.В., РыжковаА.И. Алгоритм работы информационной системы повышения организационно-технологической надежности строительных проектов, использующих энергоэффективные технологии // Вестник МГСУ. 2016. № 10. С. 112-119. DOI: 10.22227/1997-0935.2016.10.112-119
A.V. Ginzburg, A.I. Ryzhkova
OPERATION ALGORITHM OF THE INFORMATION SYSTEM OF IMPROVING ORGANIZATIONAL AND TECHNOLOGICAL RELIABILITY OF CONSTRUCTION PROJECTS USING ENERGY EFFICIENT TECHNOLOGIES
Abstract. The main source for the development of construction projects with energy-efficient technologies in use is investments. The traditional approaches of risk management: insurance, diversification and redundancy only raise the cost of the construction project, which has a negative impact on the investor's decision to invest. In order to solve this problem an information system has been developed, which is based
on the principle of insightful analysis of the potential "pure" risks and a list of recommendations of risk management. This tool allows identifying all the weaknesses of a construction project, improving the organizational and technological reliability, and imparting an understanding to the investor / a customer of the resources required for the project implementation.
Key words: energy efficient technologies, construction, risks, investment, organizational and technological reliability, BIM
References
1. OECD International Energy Agency Technology Roadmap «Energy Efficient Building Envelopes». 2013, 64 p. Available at: https://www.iea.org/publications/freepublications/publi-cation/TechnologyRoadmapEnergyEfficientBuildingEnvelopes.pdf.
2. European PPP Expertise center EPEC. Guidance on Energy Efficiency in Public Buildings. Luxembourg, May 2012, 60 p. Available at: http://www.eib.org/epec/resources/epec_ guidance_ee_public_buildings_en.pdf.
3. Volkov A.A. Operatsionnye platformy informatsionnykh i vychislitel'nykh sistem [Operating Platforms of Informational and Computer Systems]. Moscow, MGSU Publ., 2000, 82 p. (In Russian)
4. Ginzburg A.V., Ryzhkova A.I. Intensifitsirovanie razvitiya energoeffektivnykh tekh-nologiy s uchetom organizatsionno-tekhnologicheskoy nadezhnosti [Intensification of Energy Efficient Technologies Development with Account for Organizational and Technological Reliability]. Nauchnoe obozrenie [Scientific Review]. 2014, no. 7-1, pp. 276-280. (In Russian)
5. Ginzburg A., Ryzhkova A. The Most Likely Pure Risk Construction Projects with Energy Efficient Technologies in Use. International Journal of Applied Engineering Research. 2015, vol. 10, no. 21, pp. 42410-42411.
6. Volkov A.A. Sistemnyy analiz v avtomatizirovannom proektirovanii investitsionno-stroitel'nykh ob"ektov [System Analysis in Computer-Aided Design of Construction-Investment Objects]. Stroitel'stvo v XXI veke. Problemy i perspektivy. Sektsiya «Informatsion-nye tekhnologii i sovremennaya normativno-zakonodatel'naya baza v stroitel'stve» : tezisy dokladov Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Construction in the 21st Century. Problems and Prospects. Section: Information Technologies and Modern Legislative Regulatory Framework in the Construction]. Moscow, MGSU Publ., 2001, pp. 51-52. (In Russian)
7. Zhavnerov P.B., Ginzburg A.V. Povyshenie organizatsionno-tekhnologicheskoy nadezhnosti stroitel'stva za schet strukturnykh meropriyatiy [Using Structural Actions to Improve Organizational and Technological Reliability of Construction Activities]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2013, no. 3, pp. 196-200. (In Russian)
8. Volkov A.A. Intellekt zdaniy: formula [Intelligence of Buildings: Formula]. Promyshlen-noe i grazhdanskoe stroitel'stvo [Industrial and Civil Engineering]. 2012, no. 3, pp. 54-57. (In Russian)
9. Volkov A. General Information Models of Intelligent Building Control Systems: Basic Concepts, Determination and the Reasoning. Applied Mechanics and Materials. 2014, vols. 838-841, pp. 2973-2976. DOI: http://www.doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.838-841.2973.
10. Volkov A., Chulkov V., Kazaryan R., Gazaryan R. Cycle Reorganization as Model of Dynamics Change and Development Norm in Every Living and Artificial Beings. Applied Mechanics and Materials. 2014, vols. 584-586, pp. 2685-2688. DOI: http://www.doi.org/10.4028/ www.scientific.net/AMM.584-586.2685.
11. Volkov A., Sedov A., Chelyshkov P. Usage of Building Information Modelling for Evaluation of Energy Efficiency. Applied Mechanics and Materials. 2013, vols. 409-410, pp. 630-633. DOI: http://www.doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.409-410.630.
About the authors: Ginzburg Aleksandr Vital'evich — Doctor of Technical Sciences, Professor, chair, Department of Information Systems, Technologies and Automation in Construction, Moscow State University of Civil Engineering (MGSU) (National Research University), 26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russian Federation; ginav@mgsu.ru;
Ryzhkova Anastasiya Igorevna — postgraduate student, Department of Information Systems, Technologies and Automation in Construction, Moscow State University of Civil Engineering (MGSU) (National Research University), 26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russian Federation; anastacia.ryzhkova@gmail.com.
For citation: Ginzburg A.V., Ryzhkova A.I. Algoritm raboty informatsionnoy siste-my povysheniya organizatsionno-tekhnologicheskoy nadezhnosti stroitel'nykh proektov, ispol'zuyushchikh energoeffektivnye tekhnologii [Operation Algorithm of the Information System of Improving Organizational and Technological Reliability of Construction Projects Using Energy Efficient Technologies]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering]. 2016, no. 10, pp. 112-119. (In Russian) DOI: 10.22227/19970935.2016.10.112-119
