Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Все новости
+

Утверждена методология присвоения классов умного дома многоквартирным новостройкам

Определен исчерпывающий перечень функций умного дома, их группировка, а также минимальный набор функций, необходимый для присвоения одного из пяти классов умного дома, от «E» до «A».

 

Фото: www.saucyintruder.org

 

Рабочая группа застройщиков и IT-специалистов завершила разработку методологии присвоения классов умного дома многоквартирным новостройкам. Методология определяет:

 цели проекта;

 принципы присвоения и опубликования классов умного дома;

 перечень функций умного дома;

 требования к присвоению новостройкам классов умного дома.

 

Фото: www.furnishhome.ru

 

Методология насчитывает 34 функции умного дома, которые подлежат оценке для присвоения класса. Каждая из этих функций входит в состав одной из шести групп:

 сбор и передача данных о потреблении ресурсов;

 видеонаблюдение, видеоаналитика, видеодомофония;

 управление доступом;

 безопасность, управление инженерными системами в квартире;

 управление инженерными системами дома, жилого комплекса;

 клиентский сервис.

В отдельную седьмую группу выведены функции по мониторингу работоспособности систем умного дома.

 

Фото: www.hitmoll.com

 

Для признания новостройки умным домом класса «Е» застройщик должен реализовать в многоквартирном доме следующий минимальный набор из 5 функций:

 автоматизированный сбор и передача в управляющую компанию данных о потреблении ресурсов: электричества, холодной воды, горячей воды (при наличии централизованного снабжения).

 видеонаблюдение общедомовое за двором. При этом срок хранения видеозаписей должен составлять не менее 1-го дня, доступ жильцов к архиву видеозаписей должен реализовываться любым из способов: авторизованный через web-приложение или запрос в УК;

 

Фото: www.static.tildacdn.com

 

 удаленное управление доступом людей на территорию жилого комплекса, в подъезд, в помещения общего пользования при их наличии (колясочная, велосипедная, чердак, эксплуатируемая крыша);

 удаленное управление доступом транспорта на территорию жилого комплекса, в паркинг (при его наличии);

 автоматизация работы управляющей компании с заявками жителей через web-приложение.

При отсутствии хотя бы одной из указанных функций многоквартирный дом не может быть признан умным.

 

Фото: www.almode.ru

 

Для присвоения новостройке классов «D»—«A» необходимо реализовать в многоквартирном доме дополнительные функции умного дома, указанные в методологии.

После утверждения методологии портал ЕРЗ.РФ приступил к сбору данных о функциях умного дома, реализуемых в новостройках. Застройщикам направлена для заполнения анкета, которую можно скачать по ссылке.

 

 

«До конца года будет опубликован первый в России реестр умных новостроек, сформированный на основе результатов анкетирования, — рассказал Александр Король (на фото), куратор проекта «Умный дом» в Институте развития строительной отрасли. — Чтобы функция умного дома, отмеченная застройщиком в анкете, была зачтена при оценке новостройки, о ней должно быть указано на сайте жилого комплекса либо в договоре участия в долевом строительстве» — уточнил Король.

«Сейчас объем рынка умных домов в России составляет 2—3%, — отметил Артем Лесников (на фото ниже), директор по маркетингу Profitbase. — Это новостройки, построенные за последние 3—4 года, и рынок продолжает стремительно расти», — добавил он.

 

По словам специалиста, жителям сложно разобраться в начинке умного дома, отличить системы и качество технологий, которые ему презентуют в буклетах и на сайтах. И данная классификация как раз — первый шаг к прозрачности в этом направлении.

«Глобальный рейтинг цифровизации застройщиков, который будет выпущен по итогам пяти этапов оценки, станет ориентиром для всей отрасли, — высказал уверенность Лесников, пояснив: — Сейчас большинство разговоров о цифровизации поверхностны, рынок судит по единичным кейсам. Мы же хотим копнуть глубже, и узнать, кто и насколько прошел полномасштабную цифровую трансформацию» — заключил он.

 

 

"Мы работаем над цифровой трансформацией сценариев жизни для наших жителей. Главная цель - это полезная забота, решение насущных вопросов. Такие сервисы создаются для того, чтобы сделать жизнь проще, они уже стали "железным" стандартом для наших проектов. Поэтому нам важно принимать самое активное участие в распространении таких стандартов повсеместно." — сказал Иван Власов (на фото),  IT-директор "Железно"

 

 

«Создание методологии направлено на систематизацию объектов недвижимости и позволит потребителю в первую очередь определиться в выборе», — отметила независимый эксперт Ольга Гусева (на фото). — Не каждый покупатель обладает необходимыми навыками в оценке "умности" своего будущего дома, именно поэтому мы применили систему классов, к которой потребители уже привыкли в других областях», — добавила она.

Как только покупатель начнет выбирать не только характеристики объекта, но и класс умного дома, это станет драйвером в развитии конкуренции и повышению классов домов, что положительно отразится на всех сферах жизни, резюмировала Ольга Гусева.

 

 

 

 

 

  

Другие публикации по теме:

Методология присвоения классов умного дома многоквартирным новостройкам

Жилищный фонд в РФ, включая новостройки, оснастят инжиниринговыми системами умного дома

Всем новостройкам России будет присвоена одна из категорий умного дома

Каким должен быть умный дом: опыт и мнения экспертов, кейсы застройщиков — в эфире СТРОЙКА. ГЛАВНОЕ

Умный дом: каким он должен быть и сколько за него готовы платить покупатели квартир в новостройках

Утверждены первые восемь национальных стандартов в области развития «умных городов»

Перенос даты начала обязательного оснащения новостроек «умными» приборами учета электроэнергии: мнение застройщиков

+

В двух третях российских городов снизилась стоимость аренды квартир

Аналитики федерального портала МИР КВАРТИР подсчитали динамику январских цен на аренду квартир по 70 крупным городам РФ. За прошедший месяц однокомнатные квартиры подорожали в 24 городах из исследованных 70, подешевели — в 46; двухкомнатные подорожали в 26 городах против 44; трехкомнатные — в 25 против 45.

   

Фото: © WalDeMarus / Фотобанк Лори

 

Более всего поднялись в цене съемные квартиры в Курске: 1-комнатные прибавили в цене 4,2%, 2-комнатные — 9,3%, 3-комнатные — 11,1%.

В Московской области аренда квартир также подорожала на 4,9%, 5,8% и 7,6% соответственно. Эксперты объяснили это взлетевшими ставками на аренду в Москве, что заставило арендаторов переселяться подальше от центра, в частности за МКАД.

Высокий прирост, по данным портала МИР КВАРТИР, зафиксирован в Якутске (+1,9%, +8,5% и +7,7%), Смоленске (+1,8%, +8,4% и +6,2%), Магнитогорске (+5,6%, +8,6% и -2,8%), Севастополе (+3,3%, +4,6% и +1,8%), Сургуте (-0,5%, +1,4% и +8,4%), Чебоксарах (+4%, +1,1% и +3,5%), Владимире (+3,5%, +2,2% и +2,1%) и Владикавказе (+5,1%, +1% и +0,7%).

 

Аренда квартир в российских городах

Город

1-комн.,
руб./мес.

Прирост
за январь

2-комн.,
руб./мес.

Прирост
за январь

3-комн.,
руб./мес.

Прирост
за январь

1

Москва

57 703

-1,4%

69 026

-0,9%

85 051

0,3%

2

Сочи

40 566

-0,7%

54 652

1,2%

72 701

4,1%

3

Санкт-Петербург

38 901

-1,4%

50 201

-0,9%

64 971

0,5%

4

Хабаровск

38 591

-3,5%

45 346

-3,4%

55 939

-3,1%

5

Московская область

38 297

4,9%

46 636

5,8%

60 297

7,6%

6

Якутск

38 202

1,9%

45 700

8,5%

61 666

7,7%

7

Чита

36 307

0,4%

40 068

-3,0%

51 692

-1,4%

8

Екатеринбург

33 393

-0,8%

37 986

-0,7%

47 141

-1,3%

9

Симферополь

33 337

1,2%

40 024

-0,2%

46 938

-3,2%

10

Казань

33 267

-0,8%

44 045

-0,1%

57 510

2,6%

11

Улан-Удэ

32 183

0,1%

36 755

-0,8%

42 000

-0,8%

12

Нижний Новгород

31 543

-4,1%

38 013

-3,2%

45 192

-2,0%

13

Иркутск

31 366

-1,6%

38 061

-0,9%

45 377

-2,9%

14

Тула

30 710

-2,9%

36 965

-3,9%

41 790

-1,6%

15

Новосибирск

30 690

-0,8%

38 749

-1,4%

47 941

-0,8%

16

Сургут

29 994

-0,5%

36 051

1,4%

46 655

8,4%

17

Владивосток

29 440

-0,1%

40 193

0,2%

50 142

-3,4%

18

Калининград

29 200

-2,1%

35 619

2,1%

42 465

0,8%

19

Ленинградская область

29 157

0,9%

33 772

1,7%

40 800

-3,1%

20

Владикавказ

29 063

5,1%

32 942

1,0%

39 530

0,7%

21

Мурманск

28 334

-0,2%

34 527

-1,3%

41 726

-6,9%

22

Ростов-на-Дону

28 274

0,4%

36 473

-0,5%

42 198

-3,4%

23

Краснодар

27 905

-2,0%

36 736

-0,6%

49 325

0,2%

24

Махачкала

27 857

0,9%

34 764

-0,4%

40 982

-1,6%

25

Красноярск

27 374

0,3%

36 577

-2,2%

44 491

1,5%

26

Череповец

27 182

-5,6%

34 822

3,0%

45 829

2,4%

27

Архангельск

27 130

1,5%

31 707

-6,4%

40 175

-7,5%

28

Набережные Челны

26 835

-1,2%

33 550

2,3%

40 553

-2,1%

29

Тюмень

26 770

0,7%

34 603

2,8%

43 397

2,0%

30

Пермь

26 613

-4,9%

34 258

1,5%

40 829

-4,4%

31

Самара

26 478

7,5%

32 829

-0,5%

43 870

-1,6%

32

Челябинск

26 439

-1,7%

32 271

-3,9%

42 859

-0,7%

33

Кемерово

26 383

-1,7%

31 813

-1,1%

40 362

-1,0%

34

Севастополь

26 174

3,3%

34 041

4,6%

41 748

1,8%

35

Владимир

26 146

3,5%

30 602

2,2%

38 710

2,1%

36

Тверь

26 126

-4,9%

29 529

-11,4%

41 489

1,3%

37

Грозный

25 942

-6,5%

37 014

3,4%

43 133

-9,7%

38

Рязань

25 757

-4,7%

28 081

-3,8%

34 563

-5,2%

39

Томск

25 158

2,0%

32 878

0,8%

41 389

-0,8%

40

Новокузнецк

25 071

4,0%

28 523

-0,6%

38 293

-6,8%

41

Барнаул

25 010

-3,6%

32 917

1,9%

39 973

-4,9%

42

Курск

24 940

4,2%

31 715

9,3%

41 235

11,1%

43

Астрахань

24 801

-5,4%

34 362

-5,6%

41 692

-12,4%

44

Уфа

24 395

0,8%

31 853

3,5%

40 939

-1,9%

45

Омск

24 200

-12,3%

29 538

-3,6%

37 589

0,8%

46

Волгоград

24 062

-5,8%

29 168

-5,0%

36 457

-1,8%

47

Чебоксары

24 000

4,0%

30 753

1,1%

39 200

3,5%

48

Ставрополь

23 780

-2,3%

30 735

-1,3%

35 808

-10,7%

49

Тольятти

23 474

-1,4%

27 884

-3,6%

37 173

-0,3%

50

Липецк

23 209

1,5%

30 736

-1,2%

40 188

-3,1%

51

Ижевск

23 090

-6,5%

28 372

-6,9%

35 359

-2,9%

52

Воронеж

22 782

-2,5%

28 261

1,2%

35 603

-0,8%

53

Смоленск

22 560

-1,8%

28 520

8,4%

34 202

6,2%

54

Ярославль

22 062

-2,5%

27 668

2,2%

37 947

-3,8%

55

Вологда

22 016

-0,9%

27 808

-0,1%

35 939

-2,4%

56

Калуга

21 844

-7,5%

26 487

-4,4%

35 520

2,5%

57

Оренбург

21 680

-2,1%

26 657

-0,4%

31 820

-1,2%

58

Иваново

21 567

-5,0%

23 544

-1,6%

31 500

-1,8%

59

Магнитогорск

21 381

5,6%

27 549

8,6%

32 972

-2,8%

60

Саратов

21 147

-2,1%

26 511

-8,4%

34 744

-1,2%

61

Киров

21 114

-0,6%

28 733

-7,3%

37 005

-13,4%

62

Курган

20 927

-0,7%

27 153

2,6%

30 600

-9,6%

63

Ульяновск

20 719

-5,4%

27 475

-5,8%

32 689

-7,8%

64

Нижний Тагил

19 833

-3,5%

23 494

-6,5%

31 949

2,2%

65

Пенза

19 701

-10,2%

22 378

1,7%

29 056

-0,8%

66

Орел

19 365

-10,9%

25 088

-1,1%

31 027

-12,3%

67

Брянск

19 298

4,8%

22 558

-4,0%

24 700

3,4%

68

Саранск

19 022

-0,5%

20 663

-3,2%

22 240

-12,9%

69

Белгород

18 405

4,4%

21 217

-4,2%

27 069

2,2%

70

Волжский

18 395

-3,0%

23 431

-1,5%

35 689

8,1%

 

Среднее

26 923

-1,2%

33 280

-0,6%

41 709

-1,3%

Источник: МИР КВАРТИР

 

А вот существенное падение стоимости аренды наблюдалось в Орле (-10,9%, -1,1% и -12,3%), Астрахани (-5,4%, -5,6% и -12,4%), Кирове (-0,6%, -7,3% и -13,4%), Ульяновске (-5,4%, -5,8% и -7,8%), Саранске (-0,5%, -5,2% и -12,9%), Ижевске (-6,5%, -6,9% и -2,3%), Омске (-12,3%, -3,6% и +0,8%), Твери (-4,9%, -11,4% и +1,3%), Ставрополе (-2,3%, -1,3% и -10,7%) и Рязани (-4,7%, -3,8% и -5,2%).

В Москве цены на «однушки» снизились на 1,4%, до 57 703 руб./мес., «двушки» стали дешевле на 0,9%, до 69 026 руб./мес., а «трешки» прибавили 0,3%, до 85 051 руб./мес. В Санкт-Петербурге показатели следующие: -1,4% (38 901 руб./мес.), -0,9% (50 201 руб./мес.) и +0,5% (64 971 руб./мес.) соответственно.

В среднем по стране за январь отмечается удешевление аренды всех типов квартир: -1,2%, до 26 923 руб./мес. для однокомнатных, -0,6%, до 33 280 руб./мес. для «двушек» и -3%, до 41 709 руб./мес. для «трешек».

 

Фото: mirkvartir.ru

 

Комментируя лидерство Курска, генеральный директор федерального портала МИР КВАРТИР Павел Луценко (на фото) отметил, что повышенный спрос на съемное жилье и, соответственно, растущие ставки обусловлены тем, что жители покинутых населенных пунктов вынуждены снимать квартиры в столице региона.

Эксперт считает охлаждение ставок аренды предсказуемым. К тому же предложение квартир на рынке выросло на 20% — 25%, поскольку собственники жилья вместо продажи переориентировались на сдачу внаем.

«У арендаторов расширился выбор, и они перестали с ходу соглашаться на условия арендодателей», — уточнил Павел Луценко и предположил, что коррекция цен продолжится до конца квартала.

Далее, полагает специалист, снова начнется постепенный рост, ведь «инфляцию и повышение затрат на содержание квартиры никто не отменял».

  

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:

«Нас ждет большой застой»: как, по мнению экспертов, в 2025 году изменятся цены на квартиры и ставки по ипотеке

Эксперты: после резкого роста в III квартале к концу 2024 года в России упала стоимость аренды жилья

Эксперты: по своей непредсказуемости рынок недвижимости стал напоминать фондовый

В Москве утвердили новый порядок расчета арендной платы

Эксперты: за год в России выросли спрос, предложение и цены аренды квартир

Эксперты: долгосрочная аренда жилья в столице растет в 1,5 раза быстрее, чем зарплаты москвичей

Эксперты: в столице сокращается предложение апартаментов, а они могли бы поддержать рынок арендного жилья

Эксперты: кто сегодня диктует условия найма квартир — арендатор или владелец

Эксперты: парадокс в том, что борьба с инфляцией, которую ведет ЦБ, еще больше разгоняет цены

Эксперты: платежи по ипотеке в России на 20% ниже ставок аренды жилья