Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Раздел
Подраздел
Все новости
+

Девелоперы выбирают Renga: возможности BIM/ТИМ-системы оценили в компании «ПроГород» (ВЭБ.РФ)

Руководитель направления по информационному моделированию компании «ПроГород» Марат Гайсин рассказывает об опыте внедрения отечественной ТИМ-системы в проектный контур.

  

  

Строительство любого объекта всегда начинается с идеи и представления о том, что это должно быть, каким целям служить, где должно быть расположено и что в себя включать. Сегодня воплотить идеи в жизнь помогают технологии: визуализация и цифровое моделирование объекта дают наглядную картинку будущего объекта. Современные технологии и техника значительно ускорили темпы строительства. Теперь не нужно ждать десятилетия, чтобы увидеть построенный дом. Помочь сделать проектирование и строительство эффективным могут технологии информационного моделирования (ТИМ).

«ПроГород» — компания в контуре государственной корпорации развития ВЭБ.РФ, созданная для реализации комплексных проектов освоения территории. Это первый государственный мастер-девелопер федерального уровня, рассматривающий для реализации проекты во всех регионах страны. 

Руководитель направления по информационному моделированию компании «ПроГород» Марат Гайсин (на фото), рассказывает об опыте внедрения отечественной ТИМ-системы в проектный контур, о том, почему BIM/ТИМ необходим, почему в «ПроГород» выбрали продукт компании Renga Software, в чем основные преимущества работы в Renga.

    

 

— Деятельность нашей компании нацелена на развитие городской среды и улучшение качества жизни людей в регионах России, — отметил топ-менеджер. — Внутри компании мы проводим разработку концепций будущего строительства, оцениваем площадки, на которых мы можем возвести жилые и социальные объекты. После того как проекты проходят стадию концепции и формирования бюджета, мы выбираем подрядные организации, которые разрабатывают проекты и рабочую документацию.

 

Почему ТИМ необходим: взгляд «ПроГород»

Компания «ПроГород» начала свою работу сравнительно недавно, но уже активно внедряет информационные технологии. Уход международных вендоров был вызовом для проектов, а санкции заставили компанию перейти на отечественное ПО.

Для внедрения и последующего эффективного применения ТИМ требуется некоторое время на переобучение и подборку квалифицированных кадров. Небольшим организациям, занимающимся проектированием, часто трудно найти кадры без увеличения затрат на оплату труда, что может усложнить переход на ТИМ. Внедрение трехмерного проектирования также требует приобретения ПО и настройки инфраструктуры. Для некоторых это может стать препятствием на пути к современным методам работы. Возможно, этим и объясняется небольшой процент проектировщиков, работающих в ТИМ, и, как следствие, отсутствие понимания того, в чем заключаются его главные преимущества.

В свою очередь крупные застройщики ценят прозрачность и точность в расходах, и ТИМ помогает им в этом. Проектировщики иногда ограничиваются видением объекта, не учитывают финансовые аспекты. Но ТИМ-система — инструмент не только для моделирования и получения чертежей. По сути, ТИМ — это путь к созданию цифрового двойника объекта, звена в цепи развития проекта — от концепции до разрешения на ввод и даже периода последующей эксплуатации.

 

Поиск российских решений и выбор Renga

При переходе на отечественный рынок мы рассмотрели продукты для нашей компании, учитывая следующие критерии:

1. Отечественный продукт в сфере ТИМ;

2. Наличие возможности совместной работы;

3. Возможность разработки основных разделов проектной документации;

4. Активное сообщество пользователей.

Исходя из этих критериев, мы выбрали Renga — ПО, объединяющее множество разделов. Особенно нас привлекли инструменты для разработки раздела «Архитектурные решения».

Мое знакомство с Renga произошло еще до начала работы в «ПроГород» — на первом потоке курса BIM-менеджмент, организатором которого является «Vysotskiy Consulting». В рамках этого курса проходило обучение Renga, и одна из моделей была собрана именно с помощью этого ПО.

Тем не менее переход оказался определенным вызовом. Нам пришлось осваивать новую программную среду и адаптироваться к новой методологии моделирования. В основном наш отдел занимается концепцией комплексной жилой застройки, что снижает требования к моделированию. При этом наша стратегия включает создание полноценного цифрового двойника проекта. Мы разработали классификатор, создали библиотечные элементы и планы квартир, настроили связи и выгрузку объемов из модели. На этапе концепции мы сегодня способны выгружать 80% — 90% тендерных объемов для типовых этажей.

 

Преимущества работы в Renga

Преимущества работы в Renga включают совместную работу в режиме реального времени (к слову, это реализовано компанией Renga Software при грантовой поддержке РФРИТ), объединение сотрудников и систематизацию данных. Ранее при обмене заданиями и планами могли возникать расхождения в данных из-за разной версионности или несвоевременных изменений.

BIM/ТИМ-система Renga позволяет создавать концепции застройки проектов с присвоением кодов классификатора. Полученные объемы данных позволяют корректно сформировать бюджет проекта. Инструмент «Сборка» дает возможность собирать части модели в группу для формирования библиотеки крупноузловых элементов здания, что ускоряет сборку концепции застройки. Успешно сформированные ведомости объема работ из моделей концепции доказывают эффективность применения ПО Renga для девелопера даже на стадии формирования концепции и сбора первичных объемов.

Важно отметить, что концепция Renga отличается от других ПО, особенно в области инженерного оборудования. Так, для создания любого типа инженерного оборудования в Renga реализован свой язык программирования — STDL.

   

От теории к практике: жилой комплекс «Город в Лесу» и проект «Междуреченск»

На данный момент в ПО Renga выполнено два проекта: концепция застройки новой очереди ЖК «Город "В лесу"» и проект жилого дома в Междуреченске (Кемеровская область).

Когда мы начали работать в Renga, сразу столкнулись с задачей проработки концепции будущей очереди ЖК «Город "В лесу"» для оценки финансовой модели. Мы формировали концепцию для нескольких очередей и вносили изменения по мере обсуждений. С получением данных об объеме работ появились новые идеи и корректировки. Мы внесли дополнения и доработки, при этом получив опыт работы с концепциями в Renga.

 

Рис. 1. Концепции застройки новой очереди ЖК «Город "В лесу"»

 

Затем мы разработали планировки и секции для 8 жилых зданий разной высоты. Мы создали классификатор, который автоматизировал переход данных из спецификаций в форму для бюджетирования, графиков, смет и тендерных процедур. Этот классификатор основан на управленческих практиках и статьях расходов, содержащих 11 глав. Каждому элементу в шаблоне проекта присвоен собственный код, который используется для подсчета затрат по всему проекту.

С введением классификатора мы значительно сократили время работы, уменьшив его с 1,5 недель до 1 дня. Классификатор адаптивен и позволяет легко добавлять новые блоки и позиции, это ускорило составление бюджета проекта в два раза.

Получение данных с помощью классификатора осуществляется благодаря стандартной функции выгрузки данных из информационной модели в формате CSV. Эта функция достаточно проста и в то же время недоступна в некоторых аналогичных системах информационного моделирования без написания дополнительных модулей.

В этом мы, безусловно, видим преимущество Renga в плане формирования базы данных элементов из информационной модели базовым набором инструментов.

 

Рис 2. Пример структуры классификатора

 

Благодаря использованию информационной модели для формирования бюджета проекта теперь мы можем оценивать металлоемкость и расход бетона с точностью от 80% до 90% на предпроектной стадии.

 

Рис. 3. Планировка одного из корпусов ЖК «Город "В лесу"»

 

Наш второй проект, жилой дом в Междуреченске (Кемеровская область), занял всего две недели. Мы использовали опыт работы над первым проектом и сформировали библиотеки окон, дверей и квартир.

Также завершили адаптацию стандартов проектирования и библиотеки квартир различной планировки, автоматизировав подсчет объемов проекта.

 

Рис. 4. Разработка концепции проекта «Междуреченск»

 

Рис. 5. Внутренняя библиотека преднастроенных крупноузловых элементов

 

Рис.6. Библиотека квартир различной комнатности для повторного применения

 

Рис. 7. Стандартный вид одной из квартир

 

Проработка модели на стадии концепции не предполагает полноценного моделирования внутренних инженерных систем из-за ограниченного времени. В связи с этим было принято решение использовать еще один инструмент внутри Renga — формулы. Проведя анализ собственных существующих проектов, мы обнаружили зависимость расхода элементов внутренних инженерных систем от пяти характерных параметров квартиры, которые наиболее точно описывают ее характеристики.

Сбор данных, написание формул, сравнение полученных данных с эталонной моделью заняли у нас около двух месяцев. Расхождение в плане штучных элементов не превышает 5%, а в линейных элементах — не более 10%. Данный показатель мы считаем успехом, так как в этом случае мы значительно сэкономили время и прорабатывали отдельно в модели только подвальные и первые этажи.

Перспективное направление для нас — формирование сборки квартир с включением в них элементов инженерных категорий и подчинение необходимых параметров элементов сборки параметрам самой сборки. Это позволит создавать сборки квартир с динамически изменяемым инженерным наполнением и применять результат, полученный на стадии концепции на дальнейших этапах разработки модели.

 

Рис. 8. Свойства сборки квартиры

 

Этот проект подтвердил, что при правильной методологии российское ПО позволяет быстро получать архитектурные концепции и данные для оценки объемов работ менее чем за месяц. Мы надеемся, что все будущие проекты нашей компании будут разрабатываться на российском ПО с использованием уже сформированных платформ и библиотек.

 

В качестве заключения

Внедрение программного комплекса Renga на пилотных проектах компании показало, что отечественные решения в области ТИМ могут конкурировать с иностранными по части визуализации различных конструктивных, архитектурных и инженерных решений.

Переход на отечественные системы ТИМ-моделирования российскими застройщиками может занять до четырех лет, но использование опыта ООО «ПроГород» в создании универсальной экосистемы в Renga уменьшит этот срок до полутора-двух лет. После завершения создания экосистемы ожидается, что точность обработки данных повысится на 30%, а время на сбор бюджета проекта уменьшится на 50%, подводит итог руководитель направления по информационному моделированию компании «ПроГород» Марат Гайсин.

С другими историями использования ПО Renga можно ознакомиться на сайте компании Renga Software в разделе Опыт пользователей.

 

Реклама. ООО «Ренга Софтвэа».  ИНН: 7801319560

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Эксперты рассказали об основных условиях внедрения ИИ в стройке

От лоскутной автоматизации к бесшовной цифровизации: IT-решениями на этапе проектирования поделились застройщики и эксперты на РСН–2024

Опубликован стандарт, устанавливающий требования к цифровым информационным моделям жилых зданий

Внедрение ТИМ в работе государственного заказчика: опыт BIM-Cluster и Красноярского края

Modulbau разработала BIM-семейство префаб-продукта для облегчения работы архитекторов и проектировщиков

Застройщики и IT-компании поделились кейсами применения ТИМ на конференции НОЗА и ЕРЗ.РФ

+

Технологии контроля: как интеллектуальные решения TRASSIR меняют правила игры для умных домов

Современный рынок недвижимости предъявляет к объектам жилой инфраструктуры особые требования: высокий уровень безопасности, цифровая среда и комплекс обслуживания стали стандартом для всех новых проектов премиум- и бизнес-классов. 

     

Фото предоставлено компанией TRASSIR

     

В одном из таких жилых комплексов Воронежа — региональном проекте первого умного многоэтажного дома Z-town — было принято решение внедрить систему видеонаблюдения и видеоаналитики TRASSIR. Использование этой открытой цифровой платформы стало одной из фундаментальных частей стратегии обеспечения технологического комфорта для будущих жильцов.

           

   1. Название компании: АйТек

   2. Сайт компании: ittell.ru

   3. Название и тип объекта, отрасль: Умный многоквартирный дом Z-town

   4. Площадь объекта и кол-во камер

   а. Количество квартир: 285

   б. Жилая площадь: 14 247 кв. м

   в. TR-D2153IR6 v2 2.7-13.5 — уличная 5Мп IP-камера TRASSIR с ИК-подсветкой и вариофокальным объективом (10 шт.)

   г. TR-D3151IR2 v2 2.8 — уличная купольная вандалостойкая 5Мп IP-камера TRASSIR (66 шт.)

   д. DS-2DE5425IW-AE(T5) (B) Hikvision — 4 Мп 25 × скоростная купольная IP-камера с ИК-подсветкой до 150 м (2 шт.)

   е. TR-D9151IR2 v2 1.4 — 5Мп IP-камера TRASSIR панорамного обзора (фишай) с ИК-подсветкой (28 шт.)

   ж. TR-D2123IR6 v6 2.7-13.5 — IP-камера TRASSIR (4 шт.)

   з. TR-D3151IR2 v2 2.8 — Уличная купольная вандалостойкая 5Мп IP-камера TRASSIR. (2 шт.)

   и. Сетевой видеорегистратор TRASSIR NeuroStation 8800R/160-A8-S (2 шт.)

   5. Дата реализации проекта

   Сроки реализации: 2022—2025

   6. Конечный клиент: СК СЗ Новый код — застройщик многоквартирных домов (г. Воронеж).

      

Создан с нуля для цифровой среды

Застройщик и УК точно знали, какой им нужен результат. Их концепция точно соответствует классу «С» по классификатору умных домов Единого ресурса застройщиков.

Реализацией проекта занялся ведущий системный интегратор Воронежа, компания АйТек.

Комплекс строился с прицелом на максимальную интеграцию цифровых сервисов, включая интеллектуальное IP-видеонаблюдение, контроль доступа, автоматизацию энергоресурсов и централизованную диспетчеризацию. 

Задача для интегратора была сформулирована четко: разработать и внедрить систему мониторинга, адаптированную не только под архитектуру здания, но и под логистику работы сервисной (управляющей) компании. Упор делался на гибкую платформу, которая в перспективе могла бы масштабироваться под растущий жилищный фонд комплекса и даже стать частью умного города.

   

Выбор решения и организация работы системы видеонаблюдения

Выбор подходящей платформы для системы видеонаблюдения стал непростым решением. Рассматривалось несколько различных решений, в том числе и облачные платформы. Однако в результате приоритет был отдан локальному развертыванию критически важных функций. Таким образом, анализ видео было решено проводить на серверах, расположенных непосредственно на объекте.

Такое техническое решение оказалось оптимальным для регионов, где интернет работает нестабильно. Ключевые процессы в этом случае не зависят от внешних каналов связи: видеопотоки обрабатываются прямо на объекте, что снижает риск сбоев и повышает надежность системы.

Одним из ключевых аргументов в пользу TRASSIR стала простота интеграции с внешними цифровыми сервисами. Система видеонаблюдения была встроена в мобильное приложение жилого комплекса и работает как его нативная функция: жильцы, управляющая компания и сервисные службы используют видео без отдельного интерфейса и дополнительного ПО.

   

Функциональность: умная аналитика в действии  

В Z-Town жители используют единое мобильное приложение для взаимодействия с УК и управления цифровыми сервисами. ПО TRASSIR органично встроилось в интерфейс онлайн-платформы Doma.AI, предназначенной для автоматизации работы управляющих компаний (УК) и ТСЖ в сфере ЖКХ.

Через нее жители могут не только управлять бытовыми и сервисными функциями, но и, например, отправлять заявку на въезд гостевых транспортных средств. Использование модуля интеллектуальной видеоаналитики AutoTRASSIR обеспечивает распознавание номера автомобиля и автоматическое открытие шлагбаума.

     

Фото предоставлено компанией TRASSIR

     

На объекте установлено более 100 камер видеонаблюдения, включая обзорные вариофокальные и поворотные модели. Каждый тип камеры предназначен для решения различных задач. Например, наблюдение за территорией, распознавание регистрационных номеров автомобилей и аналитика въездной зоны или видеонаблюдение за общими пространствами.

     

Фото предоставлено компанией TRASSIR

     

Благодаря такому подходу обеспечивается детальное покрытие территории (камеры установлены на углах башен, в общественных зонах, паркингах и технических помещениях). В центре всего этого лежит серверная архитектура TRASSIR, способная гибко управлять потоками видеоданных и эффективно обрабатывать их.

    

Также в умном ЖК установлены интеллектуальные детекторы огня и дыма на основе видеоаналитики TRASSIR, дополняющие возможности по обеспечению безопасности для жильцов.

Практическая польза от использования интеллектуальных решений уже проявилась самым положительным образом. Использование умного видеонаблюдения и видеоаналитики TRASSIR позволили улучшить контроль доступа на территорию ЖК, повысить общий уровень обеспечения безопасности для жильцов умного многоквартирного дома.

     

Для жителей, для сервиса, для бизнеса

С точки зрения жителей, инновации обеспечивают удобство и доверие: в распоряжении владельцев квартир — дистанционный доступ к видеопотокам с детских и придомовых площадок, круглосуточный мониторинг парковки, а также интегрированные возможности для быстрой подачи заявок и прозрачного разрешения спорных ситуаций.

      

Фото предоставлено компанией TRASSIR

    

Такой подход особенно важен на рынке ЖК премиум-сегмента: здесь есть не только спортивные и розничные сервисы, коворкинг, прачечные, автомойки и площадки для собак, но и прозрачная архитектура безопасности. Одной из важных особенностей кейса является разнообразие функций и глубина интеграции TRASSIR с сервисным приложением комплекса.

Для управляющей компании результатом стало снижение эксплуатационных издержек, повышение прозрачности мониторинга и существенное упрощение процедуры технического обслуживания.

Также в настоящий момент проектируется ситуационный центр (в будущем — дистанционный диспетчерский пункт на несколько объектов девелопера), куда будет стекаться вся информация для принятия решений в реальном времени.

      

Перспектива и экономика

Архитектура системы видеонаблюдения выбрана с расчетом на будущие этапы расширения (вторая очередь стройки, дополнительные башни и жилые объекты), а технические параметры системы и набор модулей видеоаналитики могут дополняться без необходимости дорогостоящих апгрейдов — благодаря открытой архитектуре TRASSIR.

Отдельно стоит подчеркнуть, что по сравнению с продуктами ряда конкурентов данное решение существенно дешевле при масштабировании проекта и дальнейшем функциональном развитии.

     

Заключение

Кейс умного дома в Воронеже — убедительное доказательство того, что внедрение современных аппаратно-программных комплексов (например, таких как интеллектуальная система видеонаблюдения и видеоаналитики TRASSIR) позволяет девелоперам не просто отвечать на существующий спрос на рынке недвижимости, но и повышать привлекательность объекта для новых покупателей.

Централизация функций, гибкость технических решений и прогнозируемое снижение затрат — три опорные точки, благодаря которым рынок «умной» недвижимости получает решающее технологическое преимущество.

     

Реклама. ООО «ДССЛ-Первый». ИНН: 7701081730 

   

   

   

   

   

Другие публикации по теме:

РСН–2026: практика цифровизации строительства и умных домов

Росстандарт утвердил первые ГОСТы для умных устройств

Клуб продуктовых девелоперов «Наследие»: класс умного МКД является параметром безопасности для классификатора новостроек

Умный дом сможет самостоятельно принимать решения

Как умное видеонаблюдение помогает избежать проблем на этапе постройки и эксплуатации