ИИ и цифровизация — не просто тренд, это необходимость для повышения эффективности и конкурентоспособности в строительстве, включая промышленное. Почему же технологические решения, в том числе использование предиктивной аналитики на основе big data и ИИ, пока не получили широкого распространения?
Сергей Голуб, заместитель генерального директора по проектированию ООО «Волгограднефтепроект» - технологического партнера Embedika, дал интервью изданию «Промышленные страницы» на тему применения ИИ-решений в промышленном строительстве.
Ниже приводим текст оригинальной публикации.
По данным Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ, текущий средний уровень применения ИИ с 2021 года вырос в 1,5 раза и в приоритетных отраслях сейчас составляет 32%. В сфере строительства, в том числе промышленного, процесс цифровизации идёт через освоение возможностей̆ предиктивной аналитики на основе big data с использованием ИИ.
Направление перспективное, особенно с учётом задач, которые стоят перед отраслью в части обновления производственных площадей̆. На стратегической̆ сессии выставки «Технофорум-2024», посвящённой̆ глобальным вызовам рынка металлообработки, председатель Совета по финансово-промышленной̆ и инвестиционной̆ политике ТПП РФ Владимир Гамза отметил, что для опережающего развития отрасли необходимо ежегодно проводить реновацию и строительство производственных зданий площадью около 20 млн м².
- Сергей, расскажите, на каком этапе работы «Волгограднефтепроекта» возникла необходимость в применении технологий, связанных с искусственным интеллектом.
Когда речь идёт о внедрении цифровых продуктов, возникают два фундаментальных вопроса: готовы ли эти решения к тому, чтобы их широко применяли, и готовы ли люди к работе с ними. К сожалению, в большинстве случаев люди просто следуют за технологиями и пытаются к ним приспособиться. Мы выбрали другой̆ вектор — адаптировать искусственный интеллект к своим задачам.
Например, перевести часть функционала, уже отработанного инженерами, на машинную работу, чтобы обеспечить прозрачность процессов и более эффективно распоряжаться временем и другими ресурсами. Пройдя на практике весь путь от проектирования до эксплуатации готового объекта, мы поняли, что оптимизировать все эти процессы позволяет информационное моделирование.
Изначально мы разработали свой продукт для информационного моделирования (ИМАК — информационная модель актива), а затем поняли, что для обработки большого количества документов и решения всех необходимых задач нам нужно внедрять технологии на основе ИИ.
Мы провели исследование рынка и выбрали CURSOR — решение для интеллектуального поиска и построения витрины данных от компании Embedika (ООО «Эмбедика»). В результате вместе мы начали разрабатывать новый продукт на базе CURSOR, который будет решать наши задачи по работе с документами на любом этапе жизненного цикла объекта.
- Что это за технология, как она связана с ИИ и как может применяться в промышленном строительстве?
В сущности, не важно, идёт речь о строительстве производственных объектов или жилья, — принципы одни и те же. Чтобы подготовить и реализовать проект, нужно собрать и проанализировать огромное количество самой разной̆ информации из различных источников: от заказчиков, инженеров, поставщиков материалов и оборудования, строительно-монтажных организаций и т. д.
Объединить и структурировать эти данные помогает информационная модель. В её основе лежит принцип декомпозиции, то есть разделения объекта и всей вращающейся вокруг него информации на отдельные блоки. По мере проектирования, закупок, строительства мы собираем эти данные и распределяем по блокам.
Правильно выполнить декомпозицию уже непросто, но в разы сложнее обработать накопленный̆ массив данных. Как раз для этого мы используем искусственный интеллект. На основе результатов анализа формируется цифровая модель объекта, исходя из которой, специалисты компании мониторят ход реализации проекта, контролируют изменения и при необходимости оптимизируют процессы.
Одна из самых распространённых ситуаций, которую можно привести в пример: помещение готово для монтажа оборудования, но поставка задерживается. В этом случае бригада часто приступает к отделочным работам, которые по плану должны быть выполнены после монтажа. На первый̆ взгляд, это логично.
Но опыт показывает, что впоследствии при установке оборудования часть этой̆ отделки будет нарушена, а какие‑то элементы, возможно, вообще придётся демонтировать и устанавливать заново. С помощью цифровой̆ модели можно просчитать эту ситуацию и направить силы подрядчика на выполнение других задач.
- Можно ли внедрить информационную модель не на старте, а, например, уже в процессе строительства? Или применить её после сдачи объекта в эксплуатацию?
Всё зависит от того, какую цель мы ставим при моделировании. Одним из результатов применения информационной̆ модели является создание цифрового двойника. Если заказчик хочет собрать и структурировать все данные, которые вращались вокруг объекта в ходе проектирования и строительства, то это имеет смысл.
Ни один объект не живёт после сдачи в эксплуатацию в неизменном виде, постоянно происходит его модернизация. И с помощью цифрового двойника можно оперативно сформировать ТЗ на техперевооружение или реконструкцию.
Другое дело, когда сбор информации и создание цифровой̆ модели начинаются на этапе монтажа. Все процессы уже запущены, графики отлажены и согласованы. Если в этот момент приходят разработчики модели и говорят, что всё нужно поменять, скорее всего, это приведёт к конфликту интересов и не принесёт желаемого эффекта. Так что лучше всего входить в цифровое моделирование на начальном этапе, чтобы инженеры были равноправными участниками процесса наравне с проектировщиками.
- Как оценить эффекты, полученные от цифровизации в строительной̆ отрасли?
В настоящий̆ момент сделать это достаточно сложно, поскольку ещё нет полноценных результатов применения таких решений, не накоплена статистика. Пока идёт этап апробации, пилотных проектов. Реализованные кейсы из нашей̆ практики тоже можно считать результатом внутреннего интереса компании к цифровым технологиям.
Чтобы понять, какой̆ эффект отрасли принесут информационное моделирование и искусственный интеллект, нужно накопить определённый̆ багаж проектов, реализованных с применением этих технологий, и сравнить с результатами проектов, выполненных традиционными способами. Но уже сегодня мы можем утверждать, что для наибольшего эффекта нужно менять существующие подходы в строительстве и проектировании, учиться работать с большими данными.
Ведь если на входе мы имеем терабайты макулатуры, никакая система, даже самая совершенная, не сможет их обработать так, чтобы выдать полноценный̆ результат. Это всё равно будет макулатура. Правильно определить принципы декомпозиции на старте — вот что важно.
Как минимум это способствует изначально верному выстраиванию стратегии проектирования и реализации проекта, что в итоге либо позволяет остаться в выделенном бюджете, либо даже приводит к сокращению сроков выполнения работ и их стоимости. На такие эффекты можно рассчитывать уже сегодня. А, чтобы оценить возможности информационных моделей̆ в полной̆ мере, как я уже сказал, их нужно применять в промышленном масштабе.
- Что препятствует распространению цифровых технологий в строительной̆ отрасли и промышленности в целом? Какова роль государства в этом процессе?
Как было сказано в начале, многое зависит от людей̆. Как правило, инженеры, строители обладают определённым багажом знаний и скептически воспринимают любые инновационные решения просто потому, что у них нет опыта применения таких технологий. Образовательные учреждения готовят специалистов по конкретным компетенциям, востребованным в отрасли здесь и сейчас.
Но, к сожалению, они пока не готовы обучать инженеров, которые смогут не просто использовать уже существующие технологии, а создавать новые, исходя из потребностей̆ производства в будущем. В моём понимании, нужно 7–10 лет, чтобы сформировать критерии, по которым можно будет готовить такие кадры. Если этого не сделать, мы получим колоссальный̆ разрыв между технологиями и готовностью людей̆ использовать их.
Со стороны государства не хватает регулирования этих вопросов. Стандарты в области цифровизации промышленности готовятся, в том числе в сфере применения искусственного интеллекта. Но их уже столько раз переформатировали, что трудно сказать, когда и какой̆ именно результат мы получим.
С моей̆ точки зрения, государство пошло по пути снятия симптоматики: есть запрос на цифровизацию — госорганы выдают документы, фиксируя определённые требования и параметры, которые участники отрасли должны соблюдать.
Это увеличивает нагрузку на компании в сфере проектирования и строительства. Тем более что утверждённые требования не всегда самые оптимальные, т. е. необходимые для профильной деятельности. Нужно время, чтобы технологии получили развитие и интегрировались в отрасль органично. Пока мы идём по пути натягивания существующих решений на текущие процессы. А должно быть наоборот: чтобы эти процессы диктовали развитие тех или иных технологий.
