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


  • КОНФЕРЕНЦИЯ «ОБСЛЕДОВАНИЕ И МОНИТОРИНГ ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ»
  • Управление строительными проектами на основе данных, процессного моделирования и машинного обучения
  • УДК 004.89:69.05
    doi: 10.33622/0869-7019.2026.02.34-38
    Андрей Михайлович ШАХРАМАНЬЯН, кандидат технических наук, доцент, andreyshakhramanyan@gmail.com
    Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ), 129337 Москва, Ярославское ш., 26
    Аннотация. Исследована проблема разрозненности данных в строительной отрасли, проанализированы современные тренды цифровизации, внедрение искусственного интеллекта и процессного подхода. Показано, что фрагментация информации приводит к нелинейному росту неэффективности строительных процессов и снижению качества управленческих решений. Рассмотрены нормативные изменения последних лет, среди которых развитие требований к информационному моделированию и реформа контрольно-надзорной деятельности. Обосновывается необходимость комплексного процессного подхода и перехода к датацентричным цифровым платформам. Предложены метрики эффективности скорости и качества процессов, а также продемонстрированы возможности применения ИИ-агентов для повышения производительности строительных проектов. Показано, что интеграция процессов и данных формирует основу для создания цифрового двойника организации. Рассмотренные подходы ориентированы на практическое применение и масштабирование в реальных условиях строительной деятельности.
    Ключевые слова: цифровизация, BIM, процессный подход, строительный контроль, искусственный интеллект, машинное обучение
  • СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
    1. Шахраманьян А. М. Датацентричное управление и искусственный интеллект: новая эра эффективности в строительстве и эксплуатации. URL: https://smeta-na.ru/tehnologii/datacentrichnoe-upravlenie-i-iskusstvennyj-intellekt-novaya-era-effektivnosti-v-stroitelstve-i-ekspluatacii/ (дата обращения: 31.10.2025).
    2. Шахраманьян А. М. Цифровые инструменты строительного контроля: от нормативных требований до сквозной аналитики. URL: https://smeta-na.ru/tehnologii/cifrovye-instrumenty-stroitelnogo-kontrolya-ot-normativnyh-trebovanij-do-skvoznoj-analitiki/ (дата обращения: 31.10.2025).
    3. Eastman C., Teicholz P., Sacks R., Liston K. BIM handbook: a guide to building information modeling [Руководство по информационному моделированию зданий]. Hoboken, NJ, John Wiley & Sons, 2011. 650 p.
    4. Volk R., Stengel J., Schultmann F. Building information modeling (BIM) for existing buildings - literature review [Информационное моделирование для существующих зданий: обзор исследований]. Automation in Construction, 2014, vol. 38, no. 1, pp. 109-127.
    5. Succar B. Building information modelling framework: a research and delivery foundation [Концептуальная модель BIM как основа исследований и внедрения]. Automation in Construction, 2009, vol. 18, no. 3, pp. 357-375.
    6. Love P. E. D., Edwards D. J., Irani Z. Moving beyond optimism bias and strategic misrepresentation [Преодоление оптимистических искажений и стратегических искажений в управлении проектами]. IEEE Transactions on Engineering Management, 2012, vol. 59, no. 4, pp. 560-571.
    7. Boje C., Guerriero A., Kubicki S., Rezgui Y. Towards a semantic construction digital twin: directions for future research [К семантическому цифровому двойнику в строительстве: направления дальнейших исследований]. Automation in Construction, 2020, vol. 114, no. 1, article 103179, pp. 1-14.
    8. Wamba S. F., Akter S., Edwards A. et al. How "Big Data" can make big impact [Как большие данные могут обеспечить значительный эффект в управлении]. International Journal of Production Economics, 2015, vol. 165, no. 1, pp. 234-246.
    9. Платформа SODIS 360. URL: https://www.sodis360.com (дата обращения: 31.10.2025).
    10. Gross D., Shortle J. F., Thompson J. M., Harris C. M. Fundamentals of queueing theory [Основы теории массового обслуживания]. New York, John Wiley & Sons, 2018. 576 p.
  • Для цитирования: Шахраманьян А. М. Управление строительными проектами на основе данных, процессного моделирования и машинного обучения // Промышленное и гражданское строительство. 2026. № 2. С. 34-38. doi: 10.33622/0869-7019.2026.02.34-38

НАЗАД