Статьи

Поляков Кирилл 31 октября 2025 16:24 / Просмотров: 52 Строительство, BIM, Технологии, цифровизация, Искусственный интеллект

Искусственный интеллект в управлении стройкой: как внедрить и использовать

Подпишитесь на канал

По данным экспертов, цены на металлопрокат, арматуру, бетон и другие базовые материалы в 2025 году увеличились в среднем на 15–30%. В таких условиях любая неэффективность превращается в убытки: ошибки в планировании закупок, хранение, пересортица и прочее. Все чаще ответом на эти вызовы становится искусственный интеллект (ИИ). По данным ДОМ.РФ, мировой рынок ИИ в строительстве оценивается в $550 млрд, а в России, по прогнозам, вклад ИИ в отрасль к 2028 году превысит 1 трлн рублей.

По нашим оценкам, внедрение ИИ-технологий дает экономию до 8% от бюджета проекта, а на больших стройках это сотни миллионов рублей. По данным одного из клиентов платформы Pragmacore, нивелирование рисков составило около 80-120 млн руб. в денежном выражении на первых этапах строительства.

Однако ИИ не работает сам по себе. Для эффективной работы на результат необходима качественная работа с данными. Поэтому сегодня компании ищут не просто умные технологии, а партнеров, которые смогли бы взять на себя комплексную цифровую поддержку проекта: от лазерного сканирования до создания BIM-модели (Building Information Modeling — информационное моделирование зданий) и цифровых двойников объектов и работу с существующими данными внутри компании, отчетами, системами ведения проекта.

Ключевые направления применения ИИ в строительстве

Предиктивная аналитика

Технология прогнозирования сроков строительства на основе больших данных и ИИ. Система анализирует информацию о прошлых и текущих проектах, погоде, материалах и других факторах и показывает, с какой вероятностью стройка может затянутся и на сколько. Более «продвинутые» решения прогнозируют сроки, возможные проблемы и предлагают, как сократить риски или исправить ситуацию, если сроки уже нарушены.

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение — это технология, которая позволяет компьютерам «видеть» и интерпретировать изображения или видео. На стройке компьютерное зрение становится глазами цифровой системы управления, фиксируя состояние объекта и передавая данные в единую цифровую систему. Она сравнивает реальные кадры с BIM-моделью, позволяя быстро скорректировать ошибки до того, как они станут критическими. Алгоритмы анализируют фото с площадки и оценивают, сколько реально выполнено работ — например, сколько арматуры уложено или какая часть фасада смонтирована. На финальной стадии строительства камера фиксирует дефекты — трещины, пустоты, отклонения от геометрии — то, что человеческий глаз может пропустить и не заметить.

IoT-датчики

Сенсоры и IoT-датчики (датчики, использующие технологии Интернета вещей (Internet of Things) позволяют в режиме реального времени контролировать техническое состояние строящихся или уже возведенных зданий. Они фиксируют отклонения от нормы, прописанной в проектной документации, деформации конструкций и работу инженерных систем, передавая данные на облачные платформы для дальнейшего анализа. Встроенные в строительные элементы (железобетонные панели, из которых состоит каркас здания) датчики помогают проверить корректность проектных расчетов, а в готовых зданиях — заранее выявлять неисправности в отоплении, электроснабжении, вентиляции и других системах.

Цифровой двойник

Это виртуальная модель здания, которая в реальном времени отображает его текущее состояние. Впервые концепция цифровых двойников появилась в 2002 году в космонавтике, а сегодня активно применяется в строительстве и управлении недвижимостью. Благодаря постоянно обновляющимся данным он позволяет отслеживать ход строительства и вовремя выявлять несоответствия между возведенными элементами, например, расположением фундамента или лестницы, и планами проектировщиков. Все это снижает ошибки и повышает эффективность строительства: с помощью цифровых копий можно ускорить реализацию проектов на четверть.

В России есть примеры эффективного использования двойников. Один из них — строительство «Лахта Центра» в Санкт-Петербурге. Здесь технология легла в основу системы мониторинга деформаций. Она в режиме реального времени помогла анализировать поведение сложнейших конструкций, корректировать расчеты и гарантировать безопасность возведения одного из самых грандиозных современных сооружений в Европе. Другой пример — цифровой двойник будущего электродепо «Бирюлевское», еще и созданный с помощью отечественного программного обеспечения. Для модели разработали компонентную базу из около 12 000 элементов, включая системы отопления, вентиляции и кондиционирования, наружные сети водоснабжения и канализации.

Как внедрить ИИ

Внедрение ИИ — это комплексный процесс, который требует системного подхода. Путь обычно начинается с аудита бизнес-процессов и поиска узких мест в работе: определите, где теряются ресурсы и данные, что становится первопричиной срыва сроков. Непосредственно внедрение сводится к выбору одной из двух стратегий, кардинально отличающихся по срокам, затратам и сложности.

Первый путь – создание собственной математической модели с нуля. Это комплексный и ресурсоемкий проект, который требует не менее полутора-двух лет и инвестиций в размере от 70 миллионов рублей на разработку, обучение и внедрение. Такой вариант подразумевает полную кастомизацию, но сопряжен с высокими рисками и длительной разработкой.

Второй путь – использование готовых, уже обученных систем, интегрированных в платформу, как, например, в Pragmacore. Это решение позволяет избежать многомиллионных затрат, предлагая функционал ИИ по подписке – в среднем около 350 тысяч рублей в месяц. Такой подход дает быстрый результат без необходимости глубокой экспертизы в Data Science внутри компании.

Препятствия и способы их решения

Зачастую компании хранят данные в разрозненном виде, а кто-то и вовсе до сих пор пользуется эксель-таблицами или бумажными носителями. А без сквозной интеграции, то есть бесшовной передачи данных из модуля в модуль с сохранением и обогащением данных до ввода в эксплуатацию, алгоритмы не видят общую картину и не могут выдавать корректные рекомендации и прогнозы. Поэтому компаниям важно создавать единое цифровое пространство под каждый проект. Там данные из BIM-моделей, IoT-датчиков, систем документооборота и планирования собираются и синхронизируются в реальном времени. Это требует внедрение платформ, создающих общую среду данных.

Еще одно препятствие на пути — люди. Сотрудники зачастую воспринимают ИИ как угрозу, поэтому важно выстраивать программы обучения и цифровой адаптации. Объяснять, что система не заменит инженеров, а поможет им — автоматизирует рутину, снизит количество ошибок и повысит прозрачность процессов. В крупных компаниях уже имеются центры компетенций по BIM, где проектировщики, инженеры и аналитики учатся работать в едином цифровом контуре. А в вузах, например, в Крымском федеральном университете им. В. И. Вернадского работает проектно-образовательный центр BIM проектирования в строительстве. И количество подобных инициатив будет только расти.