Снижение объема ввода жилья в Московской области за январь 2024 года по отношению к аналогичному периоду прошлого года составило 5,0%. Из десяти ключевых регионов рост объема ввода жилья зафиксирован в восьми субъектах, в двух регионах — падение.

По данным Росстата, по итогам первого месяца 2024 года в ТОП‑10 регионов по объему ввода жилья вошли Московская область, Республика Татарстан, Ленинградская область, Санкт‑Петербург, Краснодарский край, Свердловская и Тюменская области, Республики Башкортостан и Дагестан, а также Новосибирская область.

 

 

Наилучшую динамику объема ввода жилья по отношению к аналогичному периоду прошлого года демонстрирует Республика Дагестан, где, по данным Росстата, за первый месяц 2024 года объем ввода жилья увеличился на 531%.

 

Место		Регион	Ввод жилья, тыс. м²		Прирост, %
			За 1 мес. 2023 г.	За 1 мес. 2024 г.
1	0 к концу 2023 года   0 к прошлому месяцу	Московская область	1 098	1 043	-5,0%
2	+4 к концу 2023 года +4 к прошлому месяцу	Республика Татарстан	503	668	32,9%
3	+1 к концу 2023 года +1 к прошлому месяцу	Ленинградская область	529	619	17,0%
4	+1 к концу 2023 года +1 к прошлому месяцу	Санкт‑Петербург	519	561	8,1%
5	−3 к концу 2023 года −3 к прошлому месяцу	Краснодарский край	906	517	-43,0%
6	+2 к концу 2023 года +2 к прошлому месяцу	Свердловская область	272	473	73,8%
7	+4 к концу 2023 года +4 к прошлому месяцу	Тюменская область	292	410	40,2%
8	−1 к концу 2023 года −1 к прошлому месяцу	Республика Башкортостан	307	407	32,3%
9	+11 к концу 2023 года +11 к прошлому месяцу	Республика Дагестан	61	384	531%
10	−1 к концу 2023 года −1 к прошлому месяцу	Новосибирская область	356	367	3,3%
					© erzrf.ru

 

Худшую динамику показывает Краснодарский край, где по сравнению с аналогичным периодом прошлого года объем ввода жилья уменьшился на 43,0%.

 

Еще больше оперативных новостей рынка строительства МКД и уникальной аналитики Единого ресурса застройщиков — в нашем телеграм-канале ЕРЗ.РФ НОВОСТИ.

Присоединяйтесь к нам! 

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Максимальные объемы ввода многоквартирных домов застройщиками за январь — декабрь 2023 года показали Москва, Московская область и Краснодарский край

Максимальные объемы ввода многоквартирных домов застройщиками за январь — ноябрь 2023 года показали Москва, Московская область и Санкт-Петербург

Максимальные объемы ввода многоквартирных домов застройщиками за январь — октябрь 2023 года показали Москва, Московская область и Санкт-Петербург

Максимальные объемы ввода многоквартирных домов застройщиками за январь — сентябрь 2023 года показали Москва, Московская область и Санкт-Петербург

Максимальные объемы ввода многоквартирных домов застройщиками за январь — август 2023 года показали Москва, Московская область и Санкт-Петербург

Максимальные объемы ввода многоквартирных домов застройщиками за январь — июль 2023 года показали Москва, Санкт-Петербург и Московская область

Максимальные объемы ввода многоквартирных домов застройщиками за I полугодие 2023 года показали Москва, Московская область и Санкт-Петербург

Максимальные объемы ввода многоквартирных домов застройщиками за январь — май 2023 года показали Москва, Московская область и Санкт-Петербург

Максимальные объемы ввода многоквартирных домов застройщиками за январь — апрель 2023 года показали Москва, Московская область и Санкт-Петербург

Максимальные объемы ввода жилья за январь 2023 года показали Московская область, Москва и Краснодарский край

В ходе форума недвижимости «Движение» в Сочи ГК Самолет и ГК ФСК заключили соглашение о реализации проектов по цифровизации процессов строительства, сообщила «Строительная газета».

Фото: stroygaz.ru

В рамках соглашения компании намерены реализовывать совместные проекты по развитию устойчивости и эффективности в строительной отрасли, улучшению клиентского опыта и повышению качества жизни в объектах недвижимости девелоперов.

Сейчас ФСК и платформа «Самолет 10D» запустили пилотный проект по автоматическому определению факта выполненных работ на строительной площадке с помощью искусственного интеллекта. Его цель — максимальное сращение планового и реального графиков строительно-монтажных работ за счет раннего предупреждения возможных отставаний. В результате ожидается сокращение сроков и себестоимости строительства.

Фото: vk.com

CEO «Самолет 10D» Дмитрий Самоходкин (на фото) отметил, что сотрудничество двух компаний поможет оперативно загрузить большой массив данных и быстро обучить ИИ-модели, что даст дополнительный стимул для цифровизации и развития отрасли.

«Сотрудничество в рамках пилотного проекта поможет сократить процесс сбора необходимого объема фактических данных на 30%, используя на 20% меньше ресурсов», — уточнил эксперт.

Фото: пресс-служба ГК ФСК

Вице-президент по IT и цифровой трансформации ФСК Дмитрий Цыганков (на фото) добавил, что сфера девелопмента находится сейчас на пороге технологического рывка, который кардинально изменит всю отрасль. Он уверен, что реализация прорыва цифровой трансформации возможна только в коллаборации с другими участниками рынка.

Еще больше оперативных новостей рынка строительства МКД и уникальной аналитики Единого ресурса застройщиков — в нашем телеграм-канале ЕРЗ.РФ НОВОСТИ.

Присоединяйтесь к нам!

Другие публикации по теме:

ГК Самолет наращивает продажи и не намерена менять свои планы по запуску новых проектов

ДОМ.РФ и ГК ФСК займутся совместным продвижением энергоэффективного строительства

Минцифры хочет ввести плату за использование зарубежного софта российскими компаниями: мнение экспертов

Минстрой: в ближайшие три года в России появятся цифровые двойники городов-миллионников

Утверждены правила формирования и ведения информационной модели объекта капстроительства, а также сведения, включаемые в ее состав

Эксперты: строительную отрасль будут оценивать по степени внедрения искусственного интеллекта

Разработан национальный стандарт для систем умного дома

ДОМ.РФ и Минстрой создадут Реестр решений искусственного интеллекта для строительной отрасли

Опубликован стандарт, устанавливающий требования к цифровым информационным моделям жилых зданий

Новые требования к специалистам в сфере информационного моделирования в строительстве