Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Раздел
Подраздел
+

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

+

Предложения по развитию методологии оценки умных многоквартирных домов

Подготовлено Лабораторией цифровизации жилья.

 

Фото: www.northcliffe.ru

 

Основная задача оснащения зданий интеллектуальными системами и цифровыми сервисами — повышение уровня безопасности, комфорта и удовлетворенности резидентов путем качественного взаимодействия со зданием (качества проживания), а также рост эффективности работы сотрудников управляющих компаний и, как следствие, увеличение маржинальности УК как бизнес-единицы.

Несмотря на то, что есть определенный комплекс сервисов, который является обязательным в нынешних условиях развития рынка, существует множество вариантов решения этой задачи.

Методология в сегодняшнем виде несет характер не оценочного инструмента, а методического материала по внедрению определенных сервисов.

Из-за стремления девелопера заслужить высокий цифровой класс это в конечном итоге приведет к тому, что на рынке недвижимости появится множество объектов, интеллектуальная начинка которых будет сделана под требования методологии.

Рынку нужны стандартные и масштабируемые решения, но они должны быть вариабельны, исходя из класса жилья и индивидуальных требований девелопера к своему продукту.

  

Фото: www.m-strana.ru

 

В условиях отсутствия эталонных решений важно увеличивать количество комплексных решений, которые будут предлагать различные сценарии взаимодействия с инфраструктурой объекта. Разнообразие позволит выявить лучшие практики, которые в последующем можно будет масштабировать без ущерба для рынка.

Рассматривая системы здания как отдельные элементы, мы полностью исключаем вариативность применения систем, тем самым ограничивая девелоперов и поставщиков решений в создании новых пользовательских сценариев.

Исходя из этого, предлагаем несколько способов модификации методологии, которые позволят без сужения разнообразия комплексно оценить интеллект здания:

 

Фото: www.almode.ru

 

1. Методология должна предусматривать сквозные сценарии

2. Оценка класса дома должна происходить по комплексу рассмотренных решений:

- функционал мобильного приложения пользователя;

- функционал умной квартиры;

- функционал информационной системы управляющей компании;

- оснащение здания инженерными системами.

3. В методологию необходимо внести определенный набор систем сервисов, использование которых обязательно, так как прямым образом влияет на формирование рынка:

- приборы учета;

- СКУД;

- домофония;

- мобильное приложение: заявки, двусторонняя коммуникация с УК, оплата;

- информационная система УК.

4. Для отдельных групп/функций необходимо назначить цену в баллах.

5. По комплексу отдельных решений может формироваться сумма баллов, итоговое рассмотрение которых должно определять цифровой класс дома.

 

Фото: www.almode.ru

 

Результат анализа может выглядеть так:

Дому N присвоен класс цифровизации Y по сумме баллов: инженерные системы здания — Х1, информационная система УК — Х2, умная квартира — Х3, мобильное приложение пользователя Х4.

С учетом того, что ключевым критерием оценки будет являться соблюдение требования о сквозных сценариях и минимальному набору функций, исключается вероятность того, что благодаря высокому покрытию одной из категорий дому будет присвоен высокий цифровой класс.

 

Фото: www.almode.ru

 

Общие предложения

1. Перегруппировать разделы в логику: безопасность, жизнеобеспечение, комфорт.

2. Сделать шаблонный список поставщиков решений и ввести возможность вписать своего, если не нашли в списке.

Распределить поставщиков на следующие категории:

- поставщик устройств;

- IoT-платформа;

- разработчик информационной системы УК;

- разработчик приложения жителя.

  

Фото: www.almode.ru

 

3. Для более корректной статистики необходимо кратно увеличить число респондентов.

4. Для более корректного и точного заполнения анкеты важно предусмотреть «человеческие» названия функций, по некоторым из которых должны предусматриваться подсказки по заполнению или проверке данных.

5. Предусмотреть для респондентов возможность оставлять контакты для проведения более глубоких исследований.

6. Ввести требование для подтверждения класса спустя некоторое время после заселения объекта.

7. Инициировать анализ того, как и кому будут переданы сданные в эксплуатацию объекты (своим УК или сторонним).

  

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Опубликована третья редакция методологии присвоения классов умным многоквартирным домам

Эксперты: умная новостройка невозможна без инфраструктуры и сотрудничества с провайдерами

Умное освещение зданий и мест общего пользования обсудят на РСН–2023

Эксперты: системы умного дома востребованы жильцами МКД, но само качество цифрового сервиса пока оставляет желать лучшего

Умный дом: три этапа создания комфортного цифрового жилья

Реестр умных новостроек

Защита проекта первого в России умного дома класса «A» состоится 22 июля

Более 40 целевых показателей проекта «Умный город» утвердят до конца года

Умные новостройки российских застройщиков отмечены дипломами портала ЕРЗ.РФ

В эфире «ЗАСТРОЙЩИКИ ВЫБИРАЮТ» IT-компании представили свои решения для умных домов

Опубликованы Реестр умных многоквартирных домов и новая методология присвоения классов «Умный МКД»

Первые застройщики страны получили дипломы о присвоении новостройкам класса «Е» умного дома

Утверждена методология присвоения классов умного дома многоквартирным новостройкам

Методология присвоения новостройкам классов умного многоквартирного дома