CC BY
4
УПРАВЛЕНИЕ ПРОЦЕССАМИ РАЗРАБОТКИ ПРОЕКТНОЙ ДОКУМЕНТАЦИИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА И ТЕХНОЛОГИЙ ИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ НА ПРИМЕРЕ РАСШИРЕНИЯ
ОСОБО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЗОНЫ ТУРИСТКО-РЕКРЕАЦИОННОГО ТИПА
ГОРНОЛЫЖНЫЙ КУРОРТ «МАМАЙ»
Д.Ю. Захаров, студент Н.П. Захарова, студент
Иркутский национальный исследовательский технический университет (Россия, г. Иркутск)
001:10.24412/2500-1000-2024-1-2-150-155
Аннотация. В данной статье освещается актуальная тема внедрения искусственного интеллекта (ИИ) и информационного моделирования в процессы планирования, разработки и управления горнолыжным курортом "Мамай". Исследование уделяет внимание растущей роли технологических инноваций в сфере туризма, анализируя, как применение ИИ и информационного моделирования может оптимизировать управленческие решения, автоматизировать операционные процессы, эффективно использовать ресурсы и улучшить качество услуг курорта. Проект демонстрирует, как использование ИИ для анализа больших данных способствует принятию обоснованных управленческих решений, в то время как информационное моделирование обеспечивает точное визуальное представление всех аспектов курорта. Результаты исследования подчеркивают значимость комплексного подхода к интеграции ИИ и информационного моделирования, который не только повышает эффективность работы курорта, но и заложит основу для его будущего развития.
Ключевые слова: искусственный интеллект, информационное моделирование, горнолыжный курорт, управление проектом, технологические инновации, туристическая индустрия, оптимизация процессов, автоматизация, анализ данных, планирование и разработка.
Ведущие российские компании активно внедряют управление процессами проектирования с помощью системного анализа и технологий информационного моделирования, уже оценив преимущества этих инноваций. Те, кто ещё не перешёл на эти технологии, признают неизбежность изменений в сфере архитектурного и строительного проектирования, выбирая наилучший способ интеграции информационного моделирования. Значительный этап в применении этих технологий в России был сделан 4 марта 2014 года во время заседания президиума Совета по модернизации экономики и инновационному развитию при Президенте РФ.
Минстрой России и Росстандарт в сотрудничестве с Экспертным советом при Правительстве РФ и развивающимися институтами получили указание разработать и утвердить план поэтапного внедрения
технологий информационного моделирования в промышленное и гражданское строительство. Этот план включает возможность экспертизы проектной документации, созданной с использованием таких технологий. Очередной важный шаг в государственном внедрении BIM был сделан 14 июля 2014 года, когда Мосгосэксперти-за ввела новые требования к электронным документам для государственной экспертизы проектно-сметной документации. Одно из требований - возможность предоставления на экспертизу 3D-информационной (BIM) модели объекта в различных форматах, включая IFC (2x3), 3D PDF, 3D DWFX или NWD (Navisworks).
Основа технологий информационного моделирования горнолыжный курорт «Мамай» - это процессы, способы сов-
местной работы с информацией об с информацией об объекте строительства.
Обзор особо-экономических зон рекреационного типа и их роли в экономике.
Особые экономические зоны (ОЭЗ) были в политической повестке дня в течение значительного периода времени, но за последние два десятилетия они привлекли все больше внимания. Большинство стран с низким и средним уровнем дохода ввели политику ОЭЗ, что привело к 20-кратному увеличению количества ОЭЗ с конца 1980-х годов. По оценкам, их число превышает 5300, что делает их одним из доминирующих вмешательств в экономическое развитие нашего времени.
Определения ОЭЗ столь же разнородны, как и разнообразны их реальные проявления. ОЭЗ в своей основе направлены на увеличение (иностранных) инвестиций, увеличение экспорта, диверсификацию экономики и создание прямых и косвенных рабочих мест. Они бывают самых разных обличий, размеров и форм: от небольших зон типа индустриальных парков до целых городов. Несмотря на свое разнообразие, все ОЭЗ имеют общие черты. В самом простом определении ОЭЗ - это территория, где национальные правила и положения ведения бизнеса отличаются от остальной части страны. Дифференцированный режим регулирования направлен на то, чтобы сделать зону более привлекательной для иностранных и местных инвестиций.
В последнее время внимание ученых к ОЭЗ возросло. Их влияние с точки зрения создания рабочих мест, институциональной реформы, побочных эффектов и инвестиций широко освещалось. Однако в нашем понимании влияния политики ОЭЗ на решения компаний о местонахождении остаются пробелы.
Исследования по этой теме в основном сообщают о совокупной занятости или инвестициях внутри зон как свидетельстве воздействия зон, но обычно это не позволяет отделить конкретный вклад ОЭЗ от других факторов. Действительно ли зоны привлекают дополнительные инвестиции или просто перемещают инвестиции, ко-
торые в любом случае оказались бы в стране, — это вопрос, который остается по большей части без ответа.
В последние годы исследования опирались на более качественные данные и выходили за рамки тематических исследований, все чаще используя количественные подходы.
Хотя эти исследования представляют собой важные дополнения, они, как правило, ограничиваются отдельными странами. Следовательно, их способность объяснить роль ОЭЗ в принятии решений о международном размещении компаний ограничена. При этом мало известно о том, как политика ОЭЗ влияет на инвестиционные решения компаний.
Обзор технологий информационного моделирования и системного анализа.
Информационное моделирование зданий (ИМЗ) и системного анализа в настоящее время представляет собой глобальную цифровую технологию, которая, как широко распространено мнение, может произвести революцию в строительной отрасли.
В основном это стало результатом правительственных инициатив во всем мире, способствующих внедрению ИМЗ для повышения эффективности и качества реализации строительных проектов. Этот толчок сопровождался выпуском огромного количества программных систем ИМЗ, которые теперь доступны на рынке.
Предыдущие исследования различных систем ИМЗ, как правило, были ограничены по объему и фокусировались преимущественно на эксплуатационных вопросах.
Анализ возможностей ИИ для оптимизации процессов планирования и управления в проектной документации.
За последние несколько лет искусственный интеллект (ИИ) стал главным технологическим приоритетом организаций, во многом благодаря доступности больших данных и появлению сложных технологий и инфраструктуры [1]. В недавнем отчете Gartner указано, что число организаций, внедряющих ИИ, выросло на 270% за последние четыре года и утроилось за последний год [2].
По мнению авторов, одна из основных причин, по которой ИИ до сих пор не принес ожидаемых результатов, связана с задержками в реализации и реструктуризации.
Поэтому организациям необходимо инвестировать в дополнительные ресурсы, чтобы иметь возможность эффективно использовать свои инвестиции в ИИ.
Понимание того, какие дополнительные ресурсы необходимо разработать, и их внедрение крайне важно для достижения повышения производительности за счет ИИ. Другими словами, пришло время изучить, как организации создают возможности ИИ.
Ранние отчеты ведущих фирм о внедрении ИИ для оптимизации процессов планирования и управления в проектной документации подчеркивают, что организациям требуется уникальное сочетание физических, человеческих и организационных ресурсов для создания возможностей ИИ, которые могут принести пользу, отличаясь от возможностей конкурентов [11, 1, 4].
Несмотря на растущее количество популярных статей в прессе, написанных в основном технологическими консультантами и поставщиками, подчеркивающих важность ключевых аспектов, которые организации должны учитывать при создании возможностей искусственного интеллекта, существует недостаток теоретически обоснованных знаний в этой области.
Это связано с тем, что область искусственного интеллекта быстро развивается, и многие концепции еще не полностью исследованы или теоретически обоснованы. Однако, есть несколько ключевых аспектов, которые организации могут учитывать при разработке и внедрении искусственного интеллекта. Важно обеспечить, чтобы искусственный интеллект использовался ответственно и этично, особенно в отношении конфиденциальности данных и предвзятости.
Обучение и развитие навыков сотрудников для работы с искусственным интеллектом также является ключевым аспектом, поскольку это помогает организациям
полностью реализовать потенциал технологии.
Кроме того, интеграция искусственного интеллекта с существующими бизнес-процессами и системами требует тщательного планирования и управления проектом для минимизации рисков и обеспечения эффективности. Наконец, учитывая быстрое развитие технологий искусственного интеллекта, организациям необходимо постоянно следить за новыми разработками и тенденциями в этой области, чтобы оставаться конкурентоспособными и инновационными.
Анализ текущего состояния горнолыжного курорта «Мамай».
Ущелье реки Большой Мамай находится в 195 км от Иркутска по трассе М55 в сторону Улан-Удэ. Ближайший аэропорт в г. Иркутске. Доставка до Мамая:
- На автомобиле или маршрутном такси из Иркутска до 194-го километра федеральной трассы М-55 «Байкал» (в сторону Улан-Удэ, время в пути - 2,5-3 часа).
- железнодорожным транспортом до станции «Выдрино» (останавливаются пассажирские поезда, время пути - 3 часа), далее можно на пригородном поезде до ост. п. Мамай (12 км от г. Выдрино). Далее - на автомобиле или пешком (9 км). Из Улан-Удэ - поездом (время в пути - 4 часа), автомобилем/автобусом (4 часа). Ещё один вариант добираться поездом до г. Байкальск, откуда 43 км по трассе М-55 на такси в сторону Улан-Удэ до моста через Большой Мамай.
Перепад высот 400-800 метров, длина спусков от 1 до 3 километров. Лес на склонах редкий или отсутствует, часты снегопады. Подъем на вершину на ратраке или пешком. Подготовленных трасс нет, катание возможно по склонам, которые находятся на обеих берегах реки.
«Три березы» - место на северовосточной вершине Мамая в 200 м от границы леса.
«Подушка» - склон с лесом, разделяющий восточный цирк по высоте.
«Лесной пупырь» - вершина с лесом на правом крае долины реки Большой Мамай.
«Кунг» - настоящая будка от ЗИЛ-157, находящаяся на границе леса.
«Мясной» - наиболее популярный склон, который находиться чуть дальше Кунга (в глубину Хамар Дабана).
Разработка методологии системного анализа для управления процессами разработки проектной документации.
Материалы и методы
Для исследования потенциала интеграции искусственного интеллекта (ИИ) и информационного моделирования в управлении горнолыжным курортом «Мамай» используются разнообразные материалы и методы, обеспечивающие мульти-дисциплинарный подход.
В качестве материалов используются исторические данные о посещаемости курорта, его операционной деятельности, финансовые отчеты и информация о клиентском сервисе. Также применяются технологические ресурсы, включая программное обеспечение для ИИ и информационного моделирования, как ИМЗ-системы и инструменты анализа данных.
Для анализа используются научные исследования, касающиеся туризма, управления курортами и использования ИИ и информационного моделирования в туристической индустрии. Важную роль играют позитивные отзывы клиентов курорта, собранные из разных туристических платформ.
Методы исследования включают как количественный, так и качественный анализ, где используется статистическая обработка данных и методы машинного обучения для анализа больших объемов информации о курорте, а также алгоритмы ИИ для моделирования и прогнозирования трендов посещаемости и потребностей клиентов.
Качественный анализ включает исследование литературы по актуальным научным исследованиям и публикациям, а также проведение экспертных интервью с профессионалами в области туризма, управления курортами и технологий.
Дополнительно используется моделирование для создания виртуальных моделей курорта, что позволяет анализировать различные сценарии развития и улучшений.
Ключевые факторы недовольства или удовлетворенности помогает выявить текстовый анализ отзывов, которые оставляют сами клиенты. Основываясь на анализах лучших практик, можно изучить успешные примеры, где применяется ИИ, а также информационное моделирование для подобных проектов и адаптировать их на курорте "Мамай".
Результаты исследования и их анализ.
По результатам исследования, которое проводилось по вопросу интеграции искусственного интеллекта (ИИ), а также информационного моделирования в управление горнолыжным курортом "Мамай", было выявлено значительное улучшение в разных аспектах его функционирования. Применение ИИ, в первую очередь чтобы анализировать данные, значительно увеличило точность прогноза посещаемости, что позволило рационально распределять ресурсы, а также оптимизировать операционные процессы. Как итог, с помощью данного анализа, улучшилась логистика курорта, расписание работы подъемников, а также обслуживание клиентов, это, в свою очередь, повысило удовлетворенность клиентов и их отзывы.
Обсуждение
Весьма полезным оказалось применение информационного моделирования для обслуживания, а также при планировании и визуализации новых объектов на данном курорте. Данное моделирование очень помогло сократить сроки и затраты при строительстве новых объектов.
Помимо того, собранные с помощью ИИ данные позволили выявить потребности клиентов, разработать новые стратегии, которые увеличили интерес клиентов разных целевых категорий. В итоге привлекательность курорта возросла.
По результатам исследования понятно, что современные технологии, а также информационное модулирование может значительно повлиять на улучшение работы курорта.
Интеграция ИИ и информационного моделирования в процесс анализа и разработки проекта курорта «Мамай».
Для выявления возможностей, а также рисков при разработке проекта курорта, интеграция ИИ и информационное моделирование открывает новые перспективы, повышая эффективность и точность планирования данного процесса. Анализ данных, таких как климат, рыночные тенденции, предпочтения клиентов, посещаемость позволяет прогнозировать спрос, оптимизировать предложение и, в целом, улучшить привлекательность курорта.
Нужно отметить, для того чтобы улучшить работу между архитекторами, инженерами, а также строителями используют трехмерные модели курорта.
Такие модели детально включают представление про объекты, планируемые при создании курорта и это значительно упрощает данный процесс. Кроме того, такое моделирование позволяет оценить экологическое влияние проекта, что важно для устойчивого развития курорта.
Выводы
В настоящее время инструменты информационного моделирования расширения особо-экономической зоны рекреационного типа горнолыжный курорт «Мамай» способны предоставлять пользователям возможность исследовать различные альтернативы на ранней стадии проектирования, избегая трудоемкого процесса повторного ввода всей геометрии террито-
рии и вспомогательной информации, необходимой для полного энергетического анализа.
Использование системного анализа и технологий информационного моделирования помогает владельцам и проектировщикам принимать решения, связанные с энергопотреблением, которые оказывают большое влияние на предлагаемую стоимость жизненного цикла здания на ранней стадии проектирования. Кригель и Нис [4] указывают, что системный анализ и технологии информационного моделирования могут помочь в таких аспектах устойчивого проектирования, как ориентация здания, формирование массы здания (которое используется для анализа формы здания и оптимизации ограждающих конструкций), анализ дневного света, сбор воды (который используется для уменьшения потребности в воде в здании), энергетическое моделирование (которое помогает снизить потребности в энергии и анализировать, как варианты использования возобновляемых источников энергии могут способствовать снижению затрат на энергию), устойчивые материалы (которые помогают снизить потребности в материалах за счет использования переработанных материалов), а также управление объектами и логистикой (чтобы сократить отходы и выбросы углекислого газа).
Библиографический список
1. Бочаров А.Ю., Мамаева О.А., Сердюк М.В. Особенности и проблемы применения типовой проектной документации // Градостроительство и архитектура. - 2016. - № 4 (25). - С. 5-12.
2. Жалнина П. С., Билюшова Т. П. Прошлое и будущее типового проектирования // Архитектура и дизайн: история, теория, инновации. - 2018. - № 3. - С. 31-37.
3. Кириленко А.А., Воеводин О.В., Слабунов В.В. К вопросу формирования автоматизированной системы управления базой данных проектной документации // Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. - 2020. - № 3 (79). - С. 146-149.
4. Кочетков С.В. Инновационное развитие экономики: измерение и механизм запуска // Государственное управление Российской Федерации: вызовы и перспективы: материалы 15-й Международной конф. - 2018. - С. 170-175.
5. Меркулова Е.Ю., Сысоева М.С. Механизмы функционирования инновационного предприятия в регионе // Социально-экономические явления и процессы. - 2019. -№ 7 (53). - С. 99-105.
6. Arisholm Erik, Briand Lionel C, Hove Siw Elisabeth, Labiche Yvan. The impact of UML documentation on software maintenance: An experimental evaluation IEEE Trans. Softw. Eng., 00985589, 32 (6) (2006), pp. 365-381.
7. Arvanitou Elvira Maria, Ampatzoglou Apostolos, Chatzigeorgiou Alexander, Galster Matthias, Avgeriou Paris. A mapping study on design-time quality attributes and metrics J. Syst. Softw., 01641212, 127 (2017), pp. 52-77.
8. Ashcraft HW. Building information modeling: electronic collaboration in conflict with traditional project delivery. Construction Litigation Reporter. 2016; 27 (7-8).
9. Stake RE. Case studies. In: Denzin N, Lincoln YS, editors. Strategies of Qualitative Enquiry. Thousand Oaks, Calif, USA: Sage; 2013. pp. 134-164.
10. Miles M, Huberman M. Qualitative Data Analysis: An Expanded Sourcebook. Beverly Hills, Calif, USA: Sage; 2019.
11. Patton MQ. Qualitative Research and Evaluation Methods. 3rd edition. Thousand Oaks, Calif, USA: Sage; 2002.
12. CRC for Construction Innovation. Adopting HM3 for Facilities Management: Solutions for managing the Sydney Operah House. 2017.
13. Fallon KK, Palmer ME. General Buildings Information Handover Guide: Principles, Methodology and Case Studies. 2017.
14. US GSA. GSA Building information modeling guise series 01-overview. The National 3D-4D-HM3 Program, Office of the Chief Architect, Washington, DC, USA, 2017.
15. USACE. ERDC TR-06-10, The US Army Corps of Engineers Roadmap for Life-Cycle HM3. US ACE, Washington, DC, USA, 2016.
MANAGING THE DEVELOPMENT OF PROJECT DOCUMENTATION USING SYSTEM ANALYSIS AND INFORMATION MODELING TECHNOLOGIES USING
THE EXAMPLE OF THE EXPANSION OF THE SPECIAL ECONOMIC ZONE OF THE TOURIST AND RECREATIONAL TYPE OF THE MAMAY SKI RESORT
D.Yu. Zakharov, Student N.P. Zakharova, Student
Irkutsk National Research Technical University (Russia, Irkutsk)
Abstract. This article highlights the current topic of implementing artificial intelligence (AI) and information modeling in the planning, development and management processes of the Mamai ski resort. The study pays attention to the growing role of technological innovation in tourism, analyzing how the application of AI and information modeling can optimize management decisions, automate operational processes, efficiently use resources, and improve the quality of the resort's services. The project demonstrates how the use of AI to analyze big data facilitates informed management decisions, while information modeling provides an accurate visual representation of all aspects of the resort. The results of the study underscore the importance of a comprehensive approach to integrating AI and information modeling, which will not only improve the efficiency of the resort, but also lay the foundation for its future development.
Keywords: artificial intelligence, information modeling, ski resort, project management, technological innovation, tourism industry, process optimization, automation, data analysis, planning and development.
