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

Маркетинговое агентство KOROL MEDIA и Единый ресурс застройщиков при поддержке АНО «Умный МКД» провели масштабное исследование поведения потенциальных покупателей новостроек в новых условиях: без ипотеки.

 

 

География исследования охватывает 20 городов с активным рынком недвижимости: опросы проводились в Москве, Санкт-Петербурге, Сочи, Рязани, Воронеже, Краснодаре, Ростове-на-Дону, Ставрополе, Нижнем Новгороде, Самаре, Уфе, Казани, Ижевске, Перми, Екатеринбурге, Тюмени, Новосибирске, Красноярске, Хабаровске, Владивостоке.

 

 

Выборка респондентов включала 2 100 потенциальных и фактических покупателей недвижимости.

 

Ключевые выводы исследования:

 

 

Восприятие доступности жилья и ипотеки:

• большинство респондентов (87%) считают стоимость жилья на рынке переоцененной или высокой;

• только 35% опрошенных оценили текущие условия ипотечного кредитования как доступные или приемлемые, в то время как 59% нашли их неудовлетворительными и даже обременительными;

• полагают, что могут использовать семейную ипотеку, 43% опрошенных;

• в снижение ставок в течение года верят 12% участников опроса, в том, что это произойдет в ближайшие 3—5 лет, убеждены 32%. А 55% опрошенных считают, что ставки в течение 3—5 лет продолжат расти.

  

 

Ожидания и готовность к покупке:

• несмотря на критику текущих условий, 74% респондентов все еще рассматривают покупку новостройки;

• большинство опрошенных (56%) имеют накопления, что снижает их уязвимость перед высокими ставками ипотеки;

• готовы воспользоваться ипотекой даже под высокий процент 17% респондентов, возможность рассрочки рассматривают 20%.

  

 

Ожидания от экономики и собственных доходов

• улучшения экономической ситуации в стране ожидают 26%, в то время как 17% опасаются ее ухудшения;

• на улучшение собственного финансового положения рассчитывают 68% потенциальных покупателей новостроек, при этом 29% ожидают значительного улучшения.

  

 

Планы и целевые установки

• лишь 23% респондентов полностью удовлетворены своими текущими условиями проживания, что свидетельствует о наличии потребности в улучшении жилья среди остальных опрошенных;

• только 16% из лиц, интересующихся покупкой жилья, планируют купить первую квартиру. 58% имеют жилье, но хотят улучшить условия проживания. Купить жилье для детей намерены 27%. Жилье как объект инвестиций рассматривают 17% опрошенных;

• рассматривают покупку новостройки с целью переезда в другой город лишь 8% потенциальных покупателей жилья. Остальные ищут жилье для покупки в своем городе;

• наибольший интерес к покупке жилья как способу инвестиций наблюдается в Москве и Сочи. В этих городах хотят купить инвестиционное жилье 22% от всех потенциальных покупателей. На третьем месте Санкт-Петербург — 20%.

   

  

Потребительские предпочтения

К числу обязательных потребительских параметров новостроек респонденты отнесли следующие:

- шаговая доступность ключевых сервисов (магазины, аптеки и т.п.), детских садов и школ;

- наличие парковочных мест, детских площадок;

- наличие балкона или лоджии.

Среди параметров, которые повышают привлекательность новостроек, респонденты указали следующие:

- ремонт от застройщика;

- особенный архитектурный стиль;

- красивый вид из окон;

- просторная входная группа;

- современный быстрый лифт;

- панорамные окна;

- индивидуальное отопление;

- подземный паркинг;

- охрана;

- благоустроенные зоны для отдыха и барбекю;

- близость к природным объектам;

- хорошая экологическая обстановка;

- управляющая компания от застройщика.

С безразличием участники опроса отнеслись к следующим характеристикам новостроек:

- искусственный водоем;

- инфраструктура для домашних животных;

- консьерж-сервис;

- фитнес-центр, бассейн;

- коворкинг или бизнес-зоны в комплексе.

  

Фото: © Людмила Дутко / Фотобанк Лори

 

Особенности потребительских предпочтений в Москве и Санкт-Петербурге

К числу обязательных потребительских параметров покупатели новостроек в крупнейших городах России добавили следующие:

- Москва — хорошая экология, современные быстрые лифты;

- Санкт-Петербург — видеонаблюдение, отсутствие рядом кладбищ и тюрем.

К числу привлекательных параметров покупатели новостроек отнесли такие:

- Москва — искусственный водный объект во дворе, фитнес-центр или бассейн в жилом комплексе;

- Санкт-Петербург — благоустроенные зоны для отдыха и барбекю, близость к природным объектам (река, лес).

В Москве покупатели безразличны к велосипедным дорожкам, а в Санкт-Петербурге — к особенному архитектурному стилю, подземному паркингу и велосипедным дорожкам.

 

 

Внедрение и восприятие системы «умный дом»

• 33% опрошенных пользуются устройствами умного дома в повседневной жизни и еще 51% респондентов имеет к ним интерес и желание начать их использование;

• среди наиболее ценных функций умного дома названы: управление освещением, системой безопасности, климат-контроль и работа мобильного приложение жилого комплекса;

• 68% участников опроса хотели бы, чтобы в их доме или жилом комплексе работала система «Умный дом», и лишь менее 5% опрашиваемых уже живут в таком доме;

• в числе наиболее важных «умных» функций современного ЖК респонденты отмечали обеспечение физической и инженерной безопасности, включая системы онлайн-видеонаблюдения (71%), автоматическое реагирование на экстренные ситуации (66%) и т.д.;

• 82% респондентов считают, что функционал умного дома добавляет ценности объекту недвижимости, при этом каждый четвертый опрашиваемый готов рассматривать покупку такой недвижимости по более высокой цене.

  

 

Влияние активностей застройщика на его репутацию и привлекательность ЖК

Исследование показало, что большинство респондентов считают определенные активности застройщика значимыми для повышения его репутации и привлекательности ЖК:

• 73% респондентов отметили, что репутацию застройщика в их глазах повышают факты обучения им своих коллег по цеху (других девелоперов) на конференциях, форумах и т. п.;

• 89% опрошенных заявили, что привлекательность ЖК в их глазах вырастет, если они узнают о факте изучения новостройки девелоперами из других регионов;

• 23% потенциальных покупателей изучают рейтинги застройщиков и новостроек перед сделкой.

  

Фото: erzrf.ru

 

Кирилл ХОЛОПИК (на фото), руководитель портала ЕРЗ.РФ:

— Ответы респондентов показывают, что потребители сомневаются в повышении доступности ипотеки в обозримом будущем. Но при этом демонстрируют оптимизм, ожидают рост экономики страны и собственных доходов. Те, кто планирует покупку недвижимости в ближайшее время, рассчитывают на собственные накопления, предложения по рассрочке от застройщиков или попадают под условия «Семейной ипотеки».

В III квартале 2024 года продажи новостроек упали до рекордно низких уровней 2015 года. Опираясь на результаты исследования, можно прогнозировать, что пик падения пройден. Спрос медленно будет восстанавливаться за счет роста доходов населения и адаптации рынка к новым условиям. На этом фоне можно ожидать временного сокращения объема строительства многоквартирных домов.

  

Фото из архива К. Король

 

Ксения КОРОЛЬ (на фото), основатель KOROL MEDIA:

— Анализируя ситуацию на рынке недвижимости, важно отметить, что всплеск продаж, который наблюдался в июне, был связан с жестким дедлайном отмены льготной ипотеки. После этого произошла ожидаемая просадка, и если бы не было конкретной даты те же продажи распределились бы равномерно до конца года.

Покупатели, которые не успели приобрести недвижимость до 1 июля, отложили покупку из-за отмены льготной ипотеки и повышения ставок. Сейчас они находятся в процессе эмоциональной адаптации к новым условиям. Рынок ожидает, когда потребитель пройдет все пять этапов принятия ситуации — тогда продажи начнут восстанавливаться.

Оживлению продаж могут способствовать дополнительные триггеры, например рост курса доллара, который может подтолкнуть людей с накоплениями к инвестированию в недвижимость. Кроме того, инфляционные процессы так или иначе будут мотивировать людей к сохранению средств.

Потребителю нужно время на перестройку, сейчас подход стал более рациональным и основательным — люди тщательно изучают рынок и принимают решения исходя из новых реалий.

 

Фото предоставлено пресс-службой АНО «Умный МКД»

 

Никита УТКИН (на фото), генеральный директор АНО «Умный МКД»:

— Из-за отмены льготной ипотеки, высокой ключевой ставки ЦБ и общей макроэкономической нестабильности в сложной ситуации оказался не только рынок недвижимости, но и все граждане.

В такой ситуации обостряется борьба за клиента, и успех может лежать в плоскости использования технологий, обеспечивающих новое качество жизни. Четыре из пяти респондентов считают, что функционал умного дома добавляет ценности объекту недвижимости. И те девелоперы, которые смогут приправить свои проекты этим «секретным соусом», причем сделать это клиентоцентрично, массово и недорого, добьются успеха в новых реалиях.

Люди оплачивают общественный транспорт по биометрии, записываются в городскую поликлинику в два клика, получают доставку продуктов домой за 15 минут — и в своем доме они хотят такого же уровня комфорта и сервиса.

Пока же разрыв между ожиданиями и реальностью колоссальный: более двух третей опрошенных хотели бы, чтобы в их доме или жилом комплексе работали системы умного дома, и лишь менее 5% опрашиваемых уже живет в таком доме — потенциал возможностей очевиден!

С полной версией исследования можно ознакомиться здесь.

   

 

 

  

 

Другие публикации по теме:

Третья редакция методологии оценки потребительских качеств новостроек (v. 2024) и комментарии к параметрам оценки 

Как выглядит новый консьерж-сервис в российских домах

Впервые опубликованы ТОП новостроек и застройщиков, рассчитанные с помощью новой методологии ЕРЗ.РФ по оценке потребительских качеств ЖК

Эксперты: москвичей стали раздражать дополнительные функции в новостройках, увеличивающие стоимость жилья 

Экологичность, сокращение площади и применение умных технологий — тренды многоквартирного строительства

За безопасностью умных домов станет следить искусственный интеллект

Предложения по развитию методологии оценки умных многоквартирных домов

Сервис «виртуальный консьерж» и другие тренды развития умных МКД эксперты представили на РСН–2024

Разработан национальный стандарт для систем умного дома