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

+

Эксперты: прошлый год стал рекордным по объему продаж квартир ипотечных должников

Объем погашения просроченной ипотеки увеличился за прошедшие пять лет в три раза за счет изъятия и продажи квартир банками на торгах. Только в 2023 году кредиторы реализовали залоговых квартир на 22,2 млрд руб., подсчитали эксперты коллекторского агентства «Долговой Консультант».

  

Фото: Александр Тарасенков / Фотобанк Лори   

 

По данным коллекторов, в 2023 году кредиторы взыскали с проблемных ипотечных заемщиков 22,23 млрд руб. путем продажи залоговых квартир. Этот показатель в 1,4 раза превышает сумму, полученную в 2022-м (15,85 млрд руб.) в 1,3 раза — цифры 2021-го (17,5 млрд руб.) и в 2,6 раза — 2019 года (8,4 млрд руб.).

Доля погашенной просроченной задолженности посредством продажи залоговых ипотечных квартир по итогам 2023 года составила 40% от совокупной просроченной задолженности на начало года (58,7 млрд руб.).

  

Фото из архива Дениса Аксенова

 

Директор коллекторского агентства «Долговой Консультант» Денис Аксенов (на фото) привел данные предыдущих лет, согласно которым в 2022-м году объем погашений через продажу квартир к совокупной просроченной задолженности составлял 25%, в 2021-м — 22%, в 2020-м — 21%.

Топ-менеджер агентства рассказал, что временной интервал с даты первой просрочки и до продажи ипотечной квартиры на торгах за последние годы существенно сократился. Если в 2010-е годы процесс занимал, по его словам, от двух до четырех лет, то сейчас он снизился до полутора — трех лет.

 

Фото: Сергеев Валерий / Фотобанк Лори

 

Причины этого эксперт видит в росте цен на недвижимость, увеличении интереса населения к объектам на торгах и более отлаженной работе Федеральной службы судебных приставов (ФССП).

Аксенов считает, что после продажи квартиры на торгах и 100-процентного погашения долга на фоне роста цен на недвижимость может образоваться излишек денег, который остается должнику.

«Несмотря на заметную долю погашений, совокупный портфель просроченной ипотечной задолженности уверенно растет, — отметил тем не менее Денис Аксенов. — По итогам 2023-го он увеличился еще на 2,5 млрд руб., или на 4%, превысив 61 млрд руб.».

 

ТОП-15 регионов с максимальной суммой взысканной просроченной
ипотечной задолженности через продажу объектов залога (квартир)

Динамика

Объём, млрд руб.

Российская Федерация

40%

22 230

Москва

40%

7 040

Санкт-Петербург

60%

3 397

Московская область

34%

2 332

Ленинградская область

84%

759

Красноярский край

101%

479

Республика Татарстан (Татарстан)

38%

442

Свердловская область

5%

427

Республика Башкортостан

38%

391

Краснодарский край

110%

389

Тюменская область

73%

355

Новосибирская область

-23%

342

Ханты-Мансийский автономный округ - Югра

10%

310

Саратовская область

104%

261

Пермский край

-22%

256

Хабаровский край

45%

246

Источник: Долговой Консультант

  

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:

Эксперты: льготные ипотечные программы должны стать более адресными

Эльвира Набиуллина: Жесткая денежно-кредитная политика — это надолго

Эксперты: кредитные каникулы от долгового бремени не избавят

Эксперты: наибольшая доля просроченных долгов по ипотеке зафиксирована на Северном Кавказе и в Калининградской области

Эксперты: ажиотажный спрос на жилье не продлится долго