Издаётся с сентября 1923 года
DOI: 10.33622/0869-7019
Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science


  • ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ
  • Потоковые технологии анализа данных в строительном организационно-технологическом проектировании
  • УДК 004:621.643 DOI: 10.33622/0869-7019.2020.04.48-52
    Павел Борисович КАГАН, кандидат технических наук, доцент, e-mail: kagan@mgsu.ru
    ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет» (НИУ МГСУ), 129337 Москва, Ярославское ш., 26
    Аннотация. Рассмотрены вопросы интеллектуальной обработки больших информационных массивов данных в строительстве. Предложена концепция автоматизированной системы анализа больших данных. Технология интеллектуального анализа данных предполагает возможность оценки времени и стоимости выполнения работ на основе организационно-технологических моделей и реальных показателей времени и трудозатрат, наблюдаемых по этим моделям, и, соответственно, формирование удельных технико-экономических показателей. Такого рода показатели приобретают большое значение в современных условиях деятельности строительных организаций, используются их руководством при подготовке тендерной документации, разработке проектов организации строительства, при расчетах с субподрядчиками. Предлагаемая последовательность действий при использовании технологии интеллектуального анализа данных для оценки времени и стоимости выполнения работ и расхода ресурсов позволит на этапе технико-экономического обоснования или принятия решения о заключении контрактов обеспечить лучшее понимание будущих затрат и сроков выполнения работ. Данная методика предполагает возможность ее использования как специалистами по анализу данных, так и инженерами-технологами, BIM-менеджерами и другими специалистами и имеет целый ряд преимуществ благодаря использованию для анализа данных дискриминантных функций.
    Ключевые слова: Big Data, интеллектуальный анализ данных, организационно-технологическое проектирование, информационное моделирование в строительстве, управление данными.
  • ЛИТЕРАТУРА
    1. Форман Дж. Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel. М. : Альпина Паблишер, 2016. 464 с.
    2. Прокопец А. Конкурентное программирование на Scala. М. : ДМК Пресс, 2017. 342 с.
    3. Каган П. Б. Аналитические исследования больших массивов данных в строительстве // Промышленное и гражданское строительство. 2018. № 3. С. 80-84.
    4. Викентьева О. Л., Дерябин А. И., Шестакова Л. В., Кычкин А. В. Синтез информационной системы управления подсистемами технического обеспечения интеллектуальных зданий // Вестник МГСУ. 2017. Т. 12. Вып. 10 (109). С. 1191-1201.
    5. Ivanov N., Gnevanov M. Big data: perspectives of using in urban planning and management [Большие данные: перспективы использования в городском планировании и управлении] // MATEC Web of Conferences. 2018. No.170. Рр. 01107.
    6. Ларин В. С., Железнов М. М., Каган П. Б. Обработка больших данных для автоматизированного создания спецификаций в современных BIM-проектах // Системотехника строительства. Киберфизические строительные системы - 2019: сб. материалов Всерос. науч. конф. (Москва, 25 ноября 2019 г.) / НИУ МГСУ. М. : МИСИ-МГСУ, 2019. С. 372-377.
    7. Волков A. A., Каган П. Б., Афанасьева А. А. Строительство в условиях развития цифровой экономики. Там же. С. 63-67.
    8. Осипович Л. М. Основа контроля качества строительной продукции - технологические карты производства работ // Труды Новосибирского гос. архит.-строит. ун-та (Сибстрин). 2016. Т. 19. № 2 (62). С. 62-73.
    9. МДС 12-29.2006. Методические рекомендации по разработке и оформлению технологической карты. М. : ФГУП ЦПП, 2007. 12 с.
    10. Зарубежный опыт нормирования труда. Рекомендации по использованию в отечественной практике. URL: https://www.jobgrade.ru/2007/01/27/. (дата обращения: 10.02.2020).
    11. Афонин П. Н., Афонин Д. Н. Статистический анализ с применением современных программных средств. СПб: ИЦ "Интермедия", 2015. 100 с.
  • Для цитирования: Каган П. Б. Потоковые технологии анализа данных в строительном организационно-технологическом проектировании // Промышленное и гражданское строительство. 2020. № 4. С. 48-52. DOI: 10.33622/0869-7019.2020.04.48-52.

НАЗАД