CC BY
4
УДК 658.532
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-2-187-188
ПРИМЕНЕНИЕ АНАЛИТИКИ ДАННЫХ НА БАЗЕ BI-ПЛАТФОРМ ПРИ УПРАВЛЕНИИ ПРОЕКТАМИ
СТРОИТЕЛЬСТВА
Н.Г. Курбанов, А.В. Горюнова, Е.В. Сокорева, А.А. Тихонов
В статье рассматривается применение обработки данных с использованием BI-платформ для проектов строительного сектора в России. Акцентируется внимание на управленческих решениях при визуализации готовых отчетов по рубежному контрою выполнения объекта. Делается вывод о том, что современные элементы планирования строительного производства наряду с платформами по сбору и структурированию данных способны участникам инвестиционно-строительных проектов прогнозировать возможные риски и принимать гибкие и оптимальные управленческие решения с минимальными потерями качества строительно-монтажных работ, продолжительностью и стоимостью возведения. Данная статья может быть полезна специалистам в управленческой деятельности строительных организаций.
Ключевые слова: календарно-сетевое планирование, строительство, управление проектом, риск, аналитика, BI-платформа, график, данные, производительность, численность, эффективность.
Неотъемлемой частью строительного производства и сопутствующих ей технологических процессов в современных реалиях является анализ и мониторинг данных, включающих в себя отражение и визуализацию хода ведения работ, а также основных вех во времени в календарно-сетевых графиках. В качестве основополагающих целей, которые преследуют Заказчики при реализации девелоперских проектов, это, в первую очередь, достижение качественного, конечного продукта, отвечающего регламентам и требованиям нормативной документации. И вторым сопутствующим, немаловажным ориентиром является стремление к реализации инвестиционно-привлекательного объекта. Поддержание данного статуса и долговечности объекта зависят от детализации проектных решений и качества проведения строительно-монтажных работ. Руководители, Директоры проектов и специалисты разных уровней инвестиционно-строительного комплекса при реализации крупномасштабных и технически сложных объектов, должны осуществлять эффективное управление проектом в современных реалиях путем применения прогрессивных методов календарно-сетевого планирования на основе передовых программных обеспечений. Российские реалии таковы, что строительство, как наиболее материалоемкой области экономики страны, требует алгоритмичного, системного, но в тоже время гибкого управления технологическими процессами. Отражаясь на ходе реализации инвестиционного проекта, управленческие решения способны влиять на финансовые ресурсы объекта, качество строительно-монтажных работах и сроки их реализации. Именно систематическая актуализация данных графика, ведение отчетности отдельных параметров хода реализации проекта и визуализация обработанных данных способствуют управленческому звену команды проекта умело, гибко и оперативно реагировать на возникшие изменения для эффективности дальнейшей работы и минимизации неблагоприятных рисков, в чем и заключается сущность управление проектом.
С развитием экономики нашей страны и переходом с конца прошлого столетия на рельсы рыночных взаимоотношений, строительные организации все больше заинтересованы в эффективном управлении набором проектов, объединенных общими условиями. Все больше такие предприятия носят характер проектно-ориентированных, в которых ход реализации объекта детально интерпретирован в календарно-сетевом графике. Календарно-сетевой график - это динамическая модель процесса реализации проекта, отражающая последовательность выполнения комплекса работ и учитывающая ресурсную и стоимостную составляющие. Являясь частью организационно-технологической документации, он предназначен для описания предполагаемого способа строительства объекта и обеспечения того, чтобы объект был возведен в срок, установленный договором подряда, с использованием ресурсов, имеющихся в распоряжении. Он позволяет вести мониторинг и прогнозировать сроки завершения работ по проекту. Являясь инструментом для анализа актуальной информации по объекту строительства, график регулярно должен быть дополнен фактической информацией о выполненных работах. Подобной информацией, как правило, выступают основополагающие параметры строительно-монтажных, оказывающих прямое влияние на критический путь проекта: объемы выполненных работ, поставки оборудования и материалов и фактическая численность рабочей силы на объекте.
Календарно-сетевое планирование осуществимо различным спектром программных обеспечений, однако большим спросом среди строительного сектора пользуется пакет MS Project. Позволяя решать задачи по оптимизации графиков и распределению ресурсов, данный инструмент вбирает в себя массу информации, которая легко воспринимаема специалистами строительного сектора, и которая порой сложна в восприятии лицам, не имеющих компетенций и необходимых аналитических навыков, к примеру Заказчику. И с задачей по сбору информации из разных источников, цифровизации и визуализации массивов данных о реализации объектов строительства, темпах возведения и выполненных объемах отлично справляются комплексы BI (Business Intelligence) систем. Они позволяют обнаружить проблемы в рассматриваемых проектах, давать прогнозы и интерпретировать тенденции строительной компании в целом. При проведении производственных совещаний принято на еженедельной основе докладывать участникам инвестиционного проекта актуализированные показатели объекта, поэтому сбор информации должен происходить систематически и непрерывно. Достичь подобной системности специалисту по сбору данных по недельному проценту выполнения работ осуществимо двумя методами:
1. Классический метод прямого запроса информации у субподрядчиков о проценте выполнения работ. Данный способ, отличающийся своей архаичностью и отсутствием автоматизации, предполагает прямое взаимодействие менеджеров проектов с представителями субподрядных организаций производителями работ и начальниками участков.
2. Метод внесения информации представителями субподрядных организаций через специализированное мобильное программное обеспечение, имеющее полную синхронизацию с графиком в MS Project и отчетностью в Информационной Системе Управления Проектами (ИСУП), основанной на базе платформы Power BI (рис.1). Данное решение предполагает вовлечение ИТ-специалистов, обеспечивающих поддержание работоспособности приложения, но отличается максимальной степенью автоматизации. Однако пользование сетевыми и информационными ресурсами данного ПО осуществимо только при условии прохождения сторонним сотрудником внутренней службы безопасности Генподрядной компании, а в условиях нестабильно производительности работы подрядчиков на объекте это приведет к повышенным трудозатратам ИТ-специалистов по добавлению/удалению из общей базы сотрудников сторонних организаций.
п
jj Нуратин,
* прекрасный д«чь дчя работы
H Новости
Узнать последние новости компллии
В СЭД
Управление документам* внутри приложения
(!) Отчеты
Быстрый доступ к нужным отчггли
g) Задачи
Узнать -щи изменить статус выполнения ПроекГжд* задач
0 Чек листы
Принлтьмли проверить работы почк-
0 Стройсервис
Заказать или согласовать услугу
Адекчая хнигй еотруднихоа компании
Рис. 1. Интерфейс мобильного приложения для внесения данных
Для недопущения подачи ложной информации по проценту выполнения со стороны субподрядной организации, синхронизация внесенных данных с ИСУП осуществляется только после подтверждения внесенных объемов сотрудниками команды проекта Генподрядной организации - Руководителем/Директором проекта, Начальником участка или Производителем работ.
Помимо данных по проценту выполнения наибольшую информативность имеет информация по физически выполненным работам в единицах измерения, подаваемая менеджеру проекта раз в неделю, а также ежедневный факт численности рабочих на объекте с разбиением на виды осуществляемых работ. Информация о плановой потребности в материалах и оборудовании ежемесячно передаваемая сотрудникам тендерного отдела позволяет заблаговременно получить лучшее коммерческое предложение от поставщиков.
Внесенные в информационную базу строительной компании данные, пройдя путь по систематизации, упорядочиванию и визуализации, предстают перед стейкхолдерами организации в лаконичном и легко воспринимаемом формате. На примере проекта по реконструкции здания, рассмотрим отчет, именуемый как «Ресурсный план» (рис. 2). В нем представлен анализ объемов строительно-монтажных работ и сроков их выполнения - фактических, по графику, прогнозных, исходя из выработки. Помимо этого, для работ представлены расчетные показатели 8Р1 (индекс физического выполнения), а также 8-кривые по выполнению СМР.
Просмотреть v ^ Проводник v Q Обновить
Дчичврпрм«'« зкы-м
Пла« %. челч Факт %, чедч индекс выполнение плана {фактами)
ПииА»,» к Сиций Каэстао
О Проценты ® ФиЭичйОнй
О Мел часы rt-c".1 "г-
Дата отчета □ ©
Для j'1'мпи ч W" (№сбиуиыст чтобы гервый уровень был выбран JjT.iir иг. работ*) надо вы-брать Pipупу работ" в таблице н чагагь на малку ,: т . II ' Гр»^с«ту6яйшваилнейна»д о! графике 10Ш чтобы№и«тъ ткмккзку. ч«навестина«райннйпрмыа стопбгц тзтш<иы
Категория Ед Общий План! Факт! Л m Оценка no SPI Окончание ГПР Прогноз SPI Адата SPI -mR дни
выполнена
0 Каменная кладка % ТОО 100 0 © 12.11.2023 Работа выполнена
H Окна, витражи
g Окна, витрэжи > Монтаж алюминиевых конструкций (витражи, в.т.ч., двери входных групп) м2 1114 261 1057 796 Корректоров <з ГПР
В Окна, витражи > Монтаж оконных / балконных блоков (е.т.ч двери входных групп) м2 1098 1098 906 -192 © Окончание ГПР сорвано
0 Устройство фасадов 0 Устройство металлоконструкций и ограждений % % 82 85 39 87 -53 2 + Критический гемп 08122023
Q Устройство кровли % 95 98 2 * 19.112023 -3
0 Вертикальный транспорт % ■ 23 4 -83 Ф Критический
Рис. 2. Отчет «Ресурсный план» по реконструируемому объекту
Оперирование полученными результатами осуществляется с помощью легенды с графическими индикаторами (рис. 3)
СрОКЛ CÜpbäHil ©
Критический темп {SP -=90%)
Ь i-'зкий темп [909i-;SFI «100%)
Her б= "пэг-е-ыя е
Не началась о
Высокий темп *
Зэзеошена ©
Рис. 3. Легенда с графическими индикаторами
Согласно отчету, мы можем отметить, что работы по устройству каменной кладки были завершены. Перейдя к алюминиевым, светопрозрачным конструкциям понимаем, что сопутствующий индикатор сигнализирует нам о том, что индекс физического выполнения SPI в диапазоне от 90 до 100 %, а прогноз SPI «Корректировка ГПР» означает, что подрядчик, внеся объемы выполненных недельных работ через мобильное приложение, начал работы раньше, чем в графике производства работ. В виду того, что линейный персонал в лице ИТР со стороны Генподрядчика подтвердил объемы, то для нивелирования соотношения между фактическими сроками и сроками из графика необходима корректировка календарного плана менеджеру проекта.
В разделе «Монтаж оконных блоков» наблюдаем срыв сроков. Данный индикатор сигнализирует нам о том, что работы по факту внесения данных уже завершены, но график производства работ в MS Project не актуализирован. В данном случае корректировка также ложится на плечи менеджера проекта.
При рассмотрении работ по устройству вентилируемого фасада мы видим, что подрядчик, выполняющий данный комплекс работ, имеет низкий темп выполнения работ, о чем и свидетельствует показатель Прогноз SPI, как критический темп (рис. 4).
(анории Ед иэм. О&цкй объем План! Факт! Остаток Оценка Окончание Прайса SP1 А дата SF1 -noSPI ГПР ГПЕдни
□ Устройство фжадя НАФ > горизонтальная: профилей Устройство
мг 4 740 4Ж 1800 2940 ф nmgn
□ Устройство фкадо» нвф » фасадного материала Устройство м2 4740 2 686 1030 3 710 .I.
Рис. 4. Критический темп выполнения работ по устройству фасада
Из общего объема 4740 м2 подрядчик выполнил 1800 м2 профиля и 1030 м2 облицовочного материала. Перейдя в детальный режим, оперируя срезом Б-кривой зависимости индекса физического выполнения БР1 от времени выявляем, что при существующей численности рабочей силы объем выполненных работ находится на низком уровне, о чем и свидетельствует разница между планом согласно графику 82,24%, к которому мы должны стремиться, фактом через поданный объем 39,03% и фактом через сбор численности 69,66 % (рис. 5). В данном случае мы можем сделать вывод, что низкая производительность труда приводит к повышению прямых затрат строительства, в состав которых и входит зарплата основных рабочих. Поэтому перед административно-управленческим звеном команды проекта могут стоять 2 пути решения: сокращение численности рабочей силы для минимизации прямых затрат проекта, а также введение штрафных санкций и прочих мер наказания, оказывающих стимулирование рабочих выполнять объем работ согласно необходимой дневной выработке каждого человека.
^ЧЯН ■ i —■ —f4
Пни вдох Ф«т чфгр «И-ели ист«» rtw «деюнвд* бЧ.ббх
«МТЪ
Г> f
• л««- #;-»■• ^ ч'
Ol
CptAн*# гч*« чсямесгъ на
а»."-—
, i i i.i 1-11: i"Si l: 11Mi i: s i ,ifii" JililiiHf
ii « t« >s v » л л я 2 i ч а и « a im i ■ \ь а i ч i» я> з ш м и г u 20 * и и и г « и к. ь и j 11 #м<«ш|иб1мби
Cn Ovr «я ha Vip UaJ Яш Сяя -тт И» £*t Пяан чн.
■л
Рис. 5. S-кривая, демонстрирующая показатели эффективности работ по устройству фасада
Следующая работа, заслуживающая внимания, это устройство вертикального транспорта, которая имеет подобный прошлой работе критический темп. Но в отличие от предыдущего подрядчика, мы сталкиваемся с недобросовестностью подрядной организации, занимающейся монтажом лифтового оборудования, поскольку ее сотрудники не выходят на фронт работ, а потому и производительность труда находится на крайне низком уровне (рис. 6).
SJL Объем ; Объем им, píwo ' ocrato* Ot'WM n Объем Объем ирги. 3 прсшл. ДМПЙ недели Средни* сбьеч и ГПР кеГПР Прсниси по euprtciw прения. недели гга otintffl выра*ю1хс ¿Г
oioBJHiiim шг s S П «0 ■
Рис. 6. Эффективность выполнения работ по монтажу лифтового оборудования
Фронт работ представляет из себя монтаж и пуско-наладочные работы 5 лифтовых кабин различной грузоподъемности. Подрядчик не вышел на фронт работ, о чем свидетельствует график численности. Из этого следует сделать вывод, что необходимо взаимодействовать с Генеральным директором данной субподрядной организации для оказания содействия в решении данного вопроса. В противном случае Генподрядной организации следует расторгнуть договор субподряда с возвратом аванса, выплаченному ему.
Учитывая, что строительная отрасль является наиболее материалоемкой, применение современных методов управления проектами способствует к снижению стоимости возведения на 20-30% и сокращению сроков ведения работ на 30-40% при условии сохранения качества. Полученные визуализированные данные по возводимому объекту позволяют руководящим звеньям Генподрядной организации, а также Заказчику видеть реальную, информационную картину строительной площадки. Данные аналитические отчеты помогают Генподряду иметь представление, кому из субподрядчиков, можем выплатить аванс, предусмотренный договором, на основании объема выполненных работ, кого мы должны ускорить в осуществлении строительно-монтажных работ, а с кем и вовсе расторгнуть договор. С помощью прогнозных возможностей календарно-сетевое планирование вкупе с BI-платформами помогают административно-управленческому персоналу выявлять возможные будущие риски и организовывать мероприятия по недопущению отставания от договорных (плановых) сроков строительно-монтажных работ.
Список литературы
1. Колчин В. Н. Применение автоматизированных систем эксплуатации зданий и инженерных систем // Инновации и инвестиции. 2020. № 2. , 2 с.
2. Ручкин А. В., Трофимова О.М. Управление проектами: Основные определения и подходы. Вопросы управления, 2017. 122 с.
3. Project Management Institute, Inc., Руководство к своду знаний по управлению проектами, (Руководство PMBOK). Четвертое издание. 6 с.
4. Лалидус А А. Организационно-технологическая платформа строительства // Вестник МГСУ. 2022. Т. 17. Вып. 4. С. 516-524. ООЕ 10.22227/1997-0935.2022.4.516-524. 517, 518 с.
5. Лапидус А А. Системотехнические основы автоматизации проектирования организационных структур крупномасштабного строительства: диссертация доктора технических наук: 05.13.12. Москва, 1997.- 222 с.: ил. РГБ ОД, 71 99-5/126-9. 43 с.
6. Камаева Ю. В., Адамцевич Л. А. Перспективы использования предиктивной аналитики в строительстве. DOI: 10.29039/2308-0191-2023-11-2-12-12.
7. Колчин В. Н. Использование технологии обработки больших данных в строительстве. Инновации и инвестиции, 2023. 287 с.
8. Ильин А. В., Владимиров Н. В. Использование искусственного интеллекта в строительстве. Вестник магистратуры. ISSN 2223-4047.
9. Nader Naderpajouh, Juyeong Choi, Makarand Hastak State of the Art of Construction Analytics // Construction Research Congress . 2016. №970.
10. Mohsen Shahandashti, Ehsan Zahed, Bahram Abediniangerabi, Sooin Kim Introduction to Construction Analytics // Construction Analytics. - 2023.
11. Lapidus A., Topchiy D., Kuzmina T., Chapidze O. Influence of the construction risks on the cost and duration of a project // Buildings. 2022. Т. 12. № 4.
12. Кузьмина Т.К. Особенности взаимодействия службы заказчика с участниками инвестиционно-строительной деятельности. Современная наука: актуальные проблемы и пути их решения. 2015. № 3 (16). С. 34-35.
Курбанов Нуратин Гаджимурадович, магистр, ngkurbanov. [email protected], Россия, Москва, Московский государственный строительный университет,
Горюнова Анна Владимировна, старший преподаватель, Россия, Москва, Московский государственный строительный университет,
Сокорева Евгения Викторовна, старший преподаватель, Россия, Москва, Московский государственный строительный университет,
Тихонов Алексей Александрович, бакалавр, Россия, Москва, Московский государственный строительный университет.
APPLICATION OF DATA ANALYTICS BASED ON BI-PLA TFORMS IN CONSTRUCTION PROJECT MANAGEMENT
N.G. Kurbanov, A. V. Goryunova, E. V. Sokoreva, A.A. Tikhonov
The article discusses the application of data processing using BI platforms for projects in the construction sector in Russia. Attention is focused on management decisions when visualizing ready-made reports on milestone control of the implementation of an object. It is concluded that modern elements of construction production planning, along with platforms for collecting and structuring data, are capable of participants in investment and construction projects to predict possible risks and make flexible and optimal management decisions with minimal losses in the quality of construction and installation work, the duration and cost of construction. This article may be useful to specialists in the management activities of construction organizations.
Key words: Schedule and network planning, construction, project management, risk, analytics, BI platform, schedule, data, productivity, headcount, efficiency.
Kurbanov Nuratin Gadzhimuradovich, master, ngkurbanov. [email protected], Russia, Moscow, Moscow State University of Civil Engineering,
Goryunova Anna Vladimirovna, senior lecturer, Russia, Moscow, Moscow State University of Civil Engineering,
Sokoreva Evgenia Viktorovna, senior lecturer, Russia, Moscow, Moscow State University of Civil Engineering,
Tikhonov Alexey Alexandrovich, bachelor, Russia, Moscow, Moscow State University of Civil Engineering.
УДК 004.89
Б01: 10.24412/2071-6168-2024-2-191-192
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ИНСТРУМЕНТ ИЗУЧЕНИЯ ПРОГРАММИРОВАНИЯ
А.Г. Никольский, О.В. Виштак, Г.В. Очкур, Н.М. Виштак
В настоящее время наблюдается резкое увеличение использования искусственного интеллекта в разных аспектах жизни человека. В статье рассмотрены сферы применения искусственного интеллекта, такие как промышленная, транспорт, здравоохранение, финансовая, образование. Приводится краткий анализ основных направлений применения искусственного интеллекта в образовании: персонализированное обучение, интеллектуальные системы обучения, автоматизация контроля результатов процесса обучения, предиктивная аналитика, применение виртуальных помощников. В качестве примера использования искусственного интеллекта представлены особенности использования виртуального ассистента ChatGPT от компании OpenAI при освоении языка программирования ^Шп, предназначенного для создания мобильных, серверных и веб-приложений, а также для разработки встраиваемых систем. Приводятся, как пример, построение плана обучения, включая последовательность тем для изучения, а также показаны возможности ускорения процесса поиска материала по темам, предоставление ссылок на ресурсы. Приведен пример диалогового общения с виртуальным помощником. Обоснованы преимущества использования виртуальных помощников в организации самостоятельной учебной деятельности. Показано, что наиболее эффективной является смешанная форма обучения, сочетающая такие традиционные формы обучения, как лекции, практические занятия, лабораторные работы, с использованием систем ИИ, что позволит максимально повысить результативность обучения каждого обучаемого в соответствии с его образовательными потребностями.
Ключевые слова: искусственный интеллект, процесс обучения, индивидуализация обучения, виртуальный ассистент, изучение языков программирования.
Искусственный интеллект (ИИ) — это быстро развивающаяся технология, которая может значительно изменить многие аспекты нашей деятельности во всех сферах. По своей сути ИИ представляет собой совокупность алгоритмов и методов машинного обучения для имитации человеческого интеллекта и автоматизации задач, которые в противном случае потребовали бы вмешательства человека. Алгоритмы ИИ могут анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и формировать прогнозы на основе этих данных без явного программирования. В последние годы достижения в области машинного обучения и алгоритмов глубокого обучения позволили системам ИИ выполнять задачи, которые когда-то считались исключительной областью человеческого интеллекта.
В настоящее время наблюдается резкое увеличение использования искусственного интеллекта в различных аспектах жизни человека [1,2]. Сегодня ИИ используется в самых разных приложениях: от беспилотных автомобилей до систем распознавания лиц. Наиболее перспективными сферами применения данной технологии являются следующие [3,4,5,6,7]:
