Настроены0 параметров

Настроить фильтр

Регион
Раздел
Подраздел
Все новости
+

Продажи, ценообразование и роботы: может ли IT-сервис заменить экспертизу аналитика

Застройщик ГК Сибинтел Девелопмент использует технологию динамического ценообразования и изменяет прайс в системе Profitbase.ai. Маркетолог-аналитик девелопера рассказала, как регулярное изменение цен влияет на продажи объектов и как она видит «идеальный» сервис для ценообразования. Из интервью можно узнать, зачем застройщикам регулярно менять цены на объекты и может ли IT-сервис заменить экспертизу аналитика.

 

 

Зачем застройщикам регулярно менять цены

DigitalDeveloper: Начнем с того, почему застройщикам в принципе необходимо регулярно менять цены на свои объекты. Казалось бы, установили одну стоимость — и все. Но, оказывается, нужно регулярно менять этот показатель. Как это влияет на продажу и чему подвержены изменения в стоимости?

Татьяна: Расскажу про наш опыт, надеюсь, он будет полезен. Цель любого проекта — это максимизация прибыли, и динамическое ценообразование нам в этом помогает.

Чтобы максимизировать прибыль, нужно выполнить две задачи. Первая — сделать максимально маленькую дельту между планом и актом, уравнять убытие. По нашему опыту, бывает так, что на старте продаж выполняется план за счет ликвидного ассортимента, и в конце проекта мы остаемся с неликвидными позициями и проседанием плана.

Вторая задача динамического ценообразования — управление ассортиментом, то есть повышение цен на ликвидные позиции и понижение — на неликвидные.

Александр: Мне кажется, здесь есть несколько ключевых факторов.

Сейчас себестоимость строительства может меняться из месяца в месяц. И чтобы попасть в изначальную финансовую модель, получить прибыль, необходимо менять цены централизованно.

Когда мы создаем проект, мы делаем квартирографию, опираемся на аналитику и рассчитываем на спрос по этим группам. Иногда мы попадаем в цель, иногда что-то меняется, и чтобы сгладить этот процент изменения, существует динамическое ценообразование. То есть мы собираем факторы, триггеры, на их основе делаем выводы, чтобы увеличивать цену на какой-либо продукт и тем самым увеличивать его маржинальность.

Таким образом, причинами изменения цен являются себестоимость и спрос.

 

Маркетолог-аналитик Татьяна Куракина

 

С какой регулярностью меняются цены в девелопменте

Т: Менять цены раз в месяц — это не динамическое ценообразование. Саша правильно сказал, что мы видим: есть какой-то триггер, у нас что-то изменилось, поменялась ситуация на рынке, спрос, себестоимость, — и мы должны как-то на это среагировать. Очень сложно сказать, какая регулярность, потому что это зависит от многих факторов.

 

Как происходит согласование прайса

DD: Насколько сложно происходит согласование нового прайса?

Т: Изначально это была такая сложная, весьма бумажная процедура, но с внедрением сервиса динамического ценообразования ситуация поменялась. В согласовании чаще всего участвуют три человека, и мы можем изменить цены, в зависимости от процента, даже в течение одного дня. То есть этот процесс несложный и достаточно быстрый.

И это очень важно, потому что в недвижимости мы имеем ограниченный ассортимент и набор квартир, и любое промедление — речь может идти не о днях, а о часах — может стоить нам определенной доли прибыли.

DD: За кем остается последнее слово, кто говорит, что цены будут такими?

Т: В нашей компании — за директором департамента продаж. Но я знаю, что есть и другие варианты, у всех по-разному.

DD: А как часто приходится вносить правки, возникают ли в процессе какие-то проблемы, когда затягивается обновление прайса и из-за этого теряется прибыль?

Т: Я, наверное, вношу правки в примерно 30% прайсов, отправляю их на доработку по просьбе руководителя.

DD: Но это довольно много, это почти треть. А с чем это связано, как ты думаешь?

Т: Возможно, с другим взглядом на ситуацию на рынке, потому что система предлагает какие-то одни вещи, я валидирую со своей точкой зрения, руководитель — со своей. Иногда мнения не совпадают.

DD: То есть доля субъективности здесь все-таки присутствует?

Т: Да.

А: Мне хочется уточнить. Таня, ты сказала, что процесс изменился с внедрением сервиса динамического ценообразования. 30% нужно делать заново, приходят правки на дополнительные условия и нужно пересогласовывать. А как было до внедрения продукта?

Т: Процесс согласования у нас был очень сильно растянут. Если сейчас доработка может пройти в рамках одного дня, то раньше, когда отправлялось на доработку в ручном режиме, на то, чтобы все пересчитать и отправить на согласование, тратилось много моего личного времени. Сейчас, когда все я делаю в системе, все автоматизировано, у меня нет ручных механических операций, это происходит гораздо быстрее.

А: Спасибо. Я бы хотел добавить, что процесс и количество согласующих от девелопера к девелоперу может отличаться, но в основном это коммерческий или генеральный директор, аналитик и руководитель отдела продаж. Вот эти три человека часто участвуют в процессе, и иногда один человек совмещает в себе две роли.

 

Менеджер продукта Profitbase.ai Александр Ведерников

 

Почему Сибинтел не отдает аналитические задачи на аутсорсинг

DD: Давайте перейдем к следующей теме и остановимся на вопросе аналитики на аутсорсинге. Таня, у вас был какой-то опыт, когда данные проверяются сторонним аналитиком, как эти процессы были выстроены и почему в итоге вы отказались от этого?

Т: Мне кажется, здесь все зависит от цели компании. Есть компании, у которых нет задачи развития внутренних компетенций в сфере аналитики, они готовы отдать этот процесс на аутсорсинг и спокойно забыть о нем, то есть у них есть человек, который просто будет принимать решение по ценам, которые предлагают сторонние организации.

У нас цель была другая, мы хотели развивать данную компетенцию внутри нашей компании. Когда мы рассматривали такой сервис, в котором данные проверяют, валидируют и уже представляют нам сторонние аналитики, мы увидели много минусов для нас и меньше плюсов.

DD: Можно подробнее про плюсы и минусы?

Т: Во-первых, в случае когда сотрудник работает в штате, он видит всю ситуацию изнутри в целом. Сотрудника на аутсорсинге не всегда посвящают, например, в какие-то финансовые вопросы, а они очень важны в этой ситуации. Мы как региональный застройщик задаемся вопросом, обладает ли аналитик экспертизой именно на локальном рынке.

Также были опасения, связанные с тем, что дополнительный человек — это дополнительное звено с точки зрения согласования, соответственно, это может затянуть весь процесс, чего нам тоже не хотелось бы.

Еще вставал вопрос элементарного доверия, процесс интеграции сотрудников достаточно трудозатратный, и было нежелательно, чтобы возникла ситуация, когда у аналитика не оказывается заявленных компанией-подрядчиком компетенций, когда мы уже потратили на интеграцию время и деньги.

Есть и какие-то плюсы. Например, аналитик со стороны видит ситуацию более масштабно, работает с большим количеством проекций, и, вероятно, у него больше компетенций в этом плане. Но для нас минусы превышали плюсы, поэтому мы отказались от этой истории и пришли к использованию IT-решения.

 

Почему Сибинтел начал использовать сервис для ценообразования

DD: Расскажи, как это было? Как возникла идея использовать в ценообразовании именно сервисы?

Т: Началось с того, что был поставлен вопрос об автоматизации всех процессов: внедрении CRM и т.д. Параллельно с этим, мы сразу же решили, что у нас будет сервис динамического ценообразования, потому что у нас возникли проблемы с управлением ассортиментом.

Мы не могли оценить спрос, были определенные метания: не хотелось столкнуться с тем, что проект затянулся, а мы недополучили прибыль из-за того, что, например, продали большую часть ассортимента в его начале. Мы понимали, что нам нужен сервис динамического ценообразования, и выбрали среди прочих Profitbase, причем именно систему, а не только инструмент Profitbase.ai.

 

Каким должен быть идеальный сервис динамического ценообразования

DD: Немного пофантазируем, представим, каким в идеале должен быть этот инструмент для застройщика?

Т: Я могу сказать, что мы хотели бы получить от сервиса динамического ценообразования: это сокращение количества механической работы, автоматизация процесса, но при этом сохранение права корректировки рекомендаций, которые выдает сервис. Нам важно было, чтобы компания, которая занимается внедрением ДЦО, обладала каким-то уровнем экспертности в этом вопросе.

Что касается картинки «Ожидание и реальность», у нас ожидание совпало с реальностью, а где-то реальность даже превзошла ожидания. Мы получили сервис, который в одном окне показывает всю информацию по проекту.

Мне не нужно куда-то заходить, выгружать дополнительно какие-то данные. Я вижу темпы продаж, статистику, план-факт, сроки завершения продаж, прогнозы по выручке и сразу же вижу рекомендации, которые мне дает система. Соответственно, когда какие-то объекты начинают вымываться, я сразу же в моменте могу все увидеть, скорректировать и отправить на согласование.

 

     

Что такое вымываемость и почему она опасна

DD: Можно сразу прояснить вопрос о вымывании объектов: что это такое?

Т: Есть определенные типы квартир с разными характеристиками: это могут быть плоды полета фантазии, особенные планировки, разные виды из окна, другие уникальные особенности. Какие-то квартиры пользуются большим спросом, и их немного, ассортимент начинает вымываться, то есть их становится все меньше и меньше.

А есть квартиры, которые, возможно, в чем-то человека не устраивают, и их становится все больше и больше. Чтобы не оказаться в ситуации, когда в конце проекта остались одни неликвидные квартиры, мы управляем ассортиментом как раз с помощью динамического ценообразования.

 

Как аналитику помогает сервис Profitbase.ai

DD: Таня, ты сказала, что Profitbase даже превзошел ваши ожидания. Можешь подробнее об этом рассказать?

Т: На самом деле, какая-то своя собственная система динамического ценообразования до внедрения сервиса Profitbase у нас присутствовала, как это водится, в Excel. И там были какие-то сравнительные алгоритмы на основе перспективного анализа спроса.

Но коллеги предложили нам вариант оценки вымываемости в долгосрочной и краткосрочной перспективе. Вот такой способ мы вряд ли бы использовали, потому что, я думаю, это очень сложно сделать в Excel. Сейчас мы им активно пользуемся, и мне он очень нравится, я прямо испытываю удовольствие.

DD: Скажи, насколько Profitbase, с твоей точки зрения, близок к этому идеальному сервису динамического ценообразования?

Т: Я считаю, что вообще все можно улучшать, и, как я вижу, коллеги стремятся к этому, прислушиваются и готовы внимательно проработать каждый запрос клиентов.

Мы хотели автоматизировать процессы, разгрузить аналитика, то есть меня, чтобы была возможность больше заниматься стратегическими задачами, смотреть на ситуацию в общем, а не копаться в разных мелочах. Вот это мы и получили. Мы не хотели исключать человека из этого процесса и оставили окончательное решение именно за экспертом.

  

Почему окончательное решение по изменению цен должен принимать аналитик, а не система

DD: Почему окончательное решение должно быть именно за человеком, а сервис здесь выступает именно как помощник, а не как конкурент человеческому интеллекту? Поделитесь, пожалуйста, своим мнением по этому вопросу.

Т: Я думаю, что сервис — это помощник. Возможно, в будущем появятся супермашинные обучения, которые будут закрывать все задачи, учитывать все факторы. На данный момент, мне кажется, у нас больше стоял вопрос в автоматизации процесса. И, в принципе, мы эту задачу закрыли.

На данный момент мы не можем учесть в системе и полностью доверить изменение цен машине. Это очень рискованно, на мой взгляд. Поэтому сочетание живого человека и рекомендаций, которые даются с помощью алгоритма, сегодня мне кажется самым рабочим, и оно помогает эффективно принимать решение.

Кроме того, я чувствую еще и такую историю, как проверка самого себя. Я вижу какие-то вещи, о которых точно знаю, что здесь система считает правильно. Я не обратила на это внимание, и мне подсказывают. Это вопрос синергии.

  

Как внедрение Profitbase.ai изменило процесс согласования прайса в компании

DD: Давайте вернемся к вопросу, как изменился процесс согласования прайса после внедрения Profitbase, разложим по полочкам.

Т: Как я уже говорила, процесс ускорился, и еще хотела бы добавить, что он стал достаточно прозрачным, то есть все сотрудники коммерческого блока имеют доступ к системе, к сервису Profitbase, и теперь могут оценить и посмотреть, почему вот на данный момент принимается такое решение по ценообразованию.

Получается, ситуация достаточно прозрачная для всех, не только для меня — человека, который это все рассчитывает, но и для других моих коллег, которым просто приходится с этим работать. Они видят ситуацию в целом, на основе чего я принимаю решение и предлагаю какие-то вещи.

DD: Саша, ты что-нибудь дополнишь из опыта других застройщиков, может быть, они делились с тобой какими-то инсайтами?

А: Добавлю, что само согласование — это часть продукта Profitbase. Это часть, наверное, любой системы ценообразования, но буду говорить только о Profitbase.ai. То есть наша задача здесь, как я говорил, расширить данные и ускорить принятия решения. Раньше процесс согласования включал в себя формирование отчета в Excel, его отправку по почте, ожидание корректировок, повторную отправку и т.д.

Сейчас это все делается одной кнопкой «Отправить на согласование», и хотя бы эти действия (по созданию письма, отправке и выбору адресатов, отслеживанию ответов) автоматизированы.

Мы старались ускорить этот процесс. Наверное, нам есть еще что улучшать, например добавить какие-то еще разрезы в виде ускорения, не только через канал почты, но еще что-то добавить в мессенджер. Но кажется, что в какой-то части, по словам Тани, мы добились успеха, постараемся его приумножить.

  

 

 

Как работает сервис Profitbase.ai

DD: Как конкретно работает этот сервис на основе искусственного интеллекта? Как проходит этот процесс анализа данных, что конкретно делает сервис, как он выводит рекомендации по цене квартир, и как потом Таня, как специалист, с этими данными работает? Мне интересен пользовательский опыт Тани, а также взаимодействие с этим сервисом и взгляд изнутри от Саши.

Т: Мы работаем в режиме одного окна, я открываю проект, который сейчас на этапе строительства, вижу, что у меня есть какие-то рекомендации по изменению цены, что система мне предлагает какие-то вещи. Я могу сказать, как у нас это сделано, но я думаю, что здесь везде схема такая же. Все алгоритмы по изменению цены зашиты как конструктор или слои.

Сейчас мы по одному критерию оцениваем продажи, а вот — следующие критерии, затем другие и т.д. И, соответственно, итоговая цена формируется в прайс-лист, который я отправляю на согласование со своими комментариями. Мне приходит согласованный ответ, я нажимаю кнопочку «Согласованный», затем «Опубликовать» и публикую эти цены в системе. Это если кратко.

DD: По каким критериям строятся вообще рекомендации по цене?

Т: Есть несколько критериев: это комнатность, тип планировки, все особенности квартиры или группы квартир, на которые у нас поделен ассортимент, есть критерий по этажности, по вымываниям, по этажам. И все это финализируется одной историей про соответствие финмодели и плану продаж, это конечная точка, когда система проверяет, мы в рамках плана работаем или уже что-то должны сделать, чтобы выполнить план.

DD: А вот какие данные вы, как застройщик, должны предоставить для работы сервиса, чтобы он начал анализировать и выдавать рекомендации? То есть из каких данных этот конструктор состоит?

Т: Ну, первое, основное, наверное, это план продаж. То есть план продаж в рамках всего проекта в разрезе площади, количества квартир. Конечно, тут зависит от компании, я думаю, желательно, еще брать в разрезе ассортимента тоже. То есть площадь, цена и количество.

 

  

А: Попробую рассказать, почему и как это все работает. Начну с того, что, правильно Таня говорит: девелопер предоставляет нам свой план продаж, и мы настраиваем интеграцию с его системой, где у него, соответственно, перелинкуются все текущие продажи. Это является условной мастер-базой, на что мы смотрим, например, в алгоритмах по вымываемости: у нас их пять, они являются условным корнем для любой системы динамического ценообразования.

Также у нас есть алгоритмы по отклонению от плана продаж, алгоритмы по эластичности темпов продаж, и у нас также были подходы к различным ML-алгоритмам, то есть довольно обширное количество механик, которые мы можем конструировать в разные мета-алгоритмы, так мы это называем.

Мы получаем данные от девелопера, которые динамически меняются. После этого смотрим на ту модель, которую построили на стадии проектирования и которую можно менять в ходе промышленной эксплуатации системы, если картина продаж изменилась. Когда мы видим, что другая механика будет работать лучше, формируем рекомендации при получении какого-то триггера.

У нас появляется возможность сформировать прайс-лист и принять его. Наверное, как-то так, Таня добавит, если я что-то упустил.

Т: Наверное, еще какая-то ретроспектива нужна, анализ продаж. Это то, о чем говорит Саша: при подключении к системе анализируется ретроспектива прошлых продаж. Но, опять же, наверное, возможно и без ретроспективы сделать.

А: Если у девелопера уже есть какая-то картина продаж, то мы можем на этом, допустим, построить наши механики на основе фактических данных. Если, условно, у нас ранее не было продаж, а есть только их план, то мы идем относительно плана. И уже потом, по ходу продаж, через какое-то время меняются алгоритмы в сторону фактической ситуации на рынке.

Я думаю, что систему динамического ценообразования можно с успехом внедрять на любых проектах. У нас были сомнения, возможно ли это на каком-то маленьком продукте, но это работает на любых уровнях.

 

  

СПРАВКА:

Profitbase — цифровая экосистема для девелоперов, которая включает решения для управления продажами, проведением сделки, маркетингом и клиентским сервисом застройщика. Платформа запущена в 2016 году, сегодня решения Profitbase используют более 500 застройщиков в России и СНГ.

 

  

 

 

 

 

 

Другие публикации по теме:

Новый взгляд на ценообразование в девелопменте: аналитик начал высыпаться, а цены на квартиры — расти. Кейс Сибинтел

Сбербанк и Profitbase переводят продажи квартир в онлайн

Как технологии помогают застройщикам сократить расходы в кризис

Profitbase проведет на форуме недвижимости «Движение» конференцию по цифровизации девелопмента

Российские IT-компании готовят специальные предложения для поддержки рынка недвижимости

Бизнес в России точно не умрет: MR Group, ГК Самолет, ГК Пионер обсудили будущее рынка на большой конференции по цифровизации девелопмента на RosBuild

Онлайн-продажи квартир 2022. Учимся на чужих ошибках и запускаемся на счет «Три!..»

Группа Эталон выстроила бесшовный процесс дистанционной продажи квартир с сервисами Profitbase

Геном инноваций: Profitbase стал резидентом Сколково

ФСК выстроила в Санкт-Петербурге работу с ценами на базе автоматизированных алгоритмов и искусственного интеллекта Profitbase.ai 

Вся правда об онлайн-продажах: исследование ТОП-100 застройщиков от Profitbase

Profitbase — в едином реестре российского ПО

Стартап-шоу для застройщиков: новый проект с онлайн-оценкой инноваций в недвижимости

Новые возможности для застройщиков: как изменился Profitbase за 2020 год

Личный кабинет покупателя: онлайн-продажи квартир с Profitbase

Profitbase — IT-платформа для управления маркетингом и продажами в недвижимости

70 сервисов для цифровизации девелопмента

+

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