Цифровизация строительной отрасли

Есть расхожее мнение, что строительная отрасль сильно отстает во внедрении современных и инновационных технологий. Как правило, это объясняется общей отраслевой консервативностью, сложностью и уникальностью проектов, большим количеством независимых субподрядчиков и поставщиков, обновлением состава участников от проекта к проекту, превалированием ручных и механизированных процессов.

Кроме того, строительный сектор никогда не спешил внедрять инновации в больших масштабах из-за рисков, которые могут быть связаны со всем новым, тем, что недостаточно хорошо протестировано.

Эти проблемы, а также экономические факторы, оказывающие давление на прибыль строительных компаний, объективно затрудняют внедрение изменений и новых технологий в рабочие процессы.

Тем не менее, в последние годы ситуация сильно меняется. В первую очередь, дорогу новым цифровым технологиям — облачным вычислениям и искусственному интеллекту, Интернету вещей, цифровым двойникам и автоматизации процессов — открывает информационное моделирование зданий (BIM).

Еще один «цифровой» импульс строительство, как и другие отрасли, получило во время COVID-19.

И, наконец, третье — общий уровень зрелости цифровых технологий, обеспечивающих измеримые и объективные преимущества на примере других отраслей и проникающих во все аспекты современной жизни и бизнеса, в том числе и в строительство.

Наш курс посвящен основным направлениям, в рамках которых происходит насыщение строительной отрасли цифровыми решениями и ее цифровая трансформация.

Сами по себе такие цифровые технологии как компьютерное зрение, машинное обучение, интернет вещей и другие, достаточно сложны для полного понимания на уровне специалиста. Однако иметь базовое представление и понимать их прикладное значение сейчас является обязательным для всех участников экономического процесса, не только строительной отрасли. Особенно если вы рассматриваете возможность их внедрения в рабочий процесс компании.

Внутренние и внешние предпосылки внедрения цифровых технологий в процесс строительства:

• нехватка рабочих рук — требует внедрения автоматизации и лучшего управления доступными ресурсами;
• высокий риск травм — требует замены персонала автоматизированными решениями и превентивного контроля за стройплощадкой;
• низкая продуктивность по сравнению с другими отраслями, большое количество ручного труда — растет необходимость автоматизации, уменьшения ошибок;
• устаревшие процессы (бумажные, организационные);
• усложнение проектов;
• низкая прозрачность, сложное управление, слабый контроль;
• недостаточный уровень прогнозирования сроков и бюджетов проектов;
• экологические проблемы: большое количество отходов, высокое энергопотребление;
• недостаток инноваций, консервативная корпоративная культура;
• требования регулирующих органов.

Что должна принести цифровизация:

• повышение производительности;
• более эффективное управление ресурсами;
• прозрачность и лучший контроль;
• раннее или превентивное выявление ошибок и проблем;
• предсказуемость;
• улучшенное взаимодействие между участниками проекта;
• повышение безопасности.

Компьютерное зрение — это общее название технологий, посвященных автоматическому извлечению информации из изображений без участия человека.

Сегодня компьютерное зрение позволяет автоматизировать почти любые ситуации, в которых требуется имитация человеческой способности понимать увиденное: читать надписи, распознавать и идентифицировать различные предметы и объекты, подсчитывать их количество и определять объемы, форму, размеры, расстояние между объектами, определять их опасность и т.д.

Процесс состоит из 3 основных этапов:

1. Сбор цифровых визуальных данных.
2. Обработка.
3. Семантическое понимание.

Для сбора данных могут использоваться 2D-устройства (камеры видеонаблюдения, фотоаппараты, смартфоны), 3D-устройства (стерео- и RGB-D-камеры — камеры глубины) и лазерные сканеры. Далее изображения переводятся в формат, подходящий для осмысления компьютером. В строительстве это часто означает создание «скелета» строительных рабочих или контуров техники. Затем происходит осмысление сцены: оценка взаимного расположения разных объектов и людей, распознавание их действий, определение опасных действий, расстояний до опасных объектов и т.д.

На абстрактном уровне компьютерное зрение в строительстве может использоваться для:

• автоматизации визуальных задач, которые ранее выполнялись сотрудниками;
• интенсификации выполнения визуальных задач, например, за счет перехода на непрерывный мониторинг;
• удаленного принятия управленческих решений;
• новых задач, которые ранее не выполнялись.

На прикладном уровне компьютерное зрение используется для:

• отслеживания прогресса работ;
• контроля качества;
• оценки выполненных объемов;
• контроля использования СИЗ;
• выявления опасностей на рабочем месте;
• подсчета количества сотрудников в выделенной зоне;
• контроля простоев;
• создания тепловых карт;
• 3D-визуализаций.

Машинное обучение — это обобщенное название группы математических и вычислительных методов для работы с данными в цифровом виде.

Главная особенность здесь — в обработке данных, она происходит без явного программирования алгоритмов с четко определенными правилами и формулами. Вместо этого машинное обучение предполагает работу с данными при помощи так называемой компьютерной модели — то есть специальной программы. Она не программируется явным образом, а настраивается с помощью специально подготовленных учебных данных на поиск нужных математических закономерностей, связывающих входные и выходные данные. После обучения, когда натренированная модель начинает показывать корректные результаты, ее можно использовать для анализа уже рабочих данных.

Обычно выделяют 3 основных типа машинного обучения:

1. С учителем — когда используются специальным образом подготовленные обучающие данные, как входные, так и выходные. Примером таких данных может быть изображение яблока и слово «яблоко»;
2. Без учителя — предполагает обучение на неразмеченных данных. Оно позволяет установить закономерности между входными и заранее определенными выходными данными. Например, установить, что покупатель, купивший чай, также купит печенье или сдобу;
3. С подкреплением — метод обучения модели в процессе ее взаимодействия с окружающей средой, а не на исторических данных. Взаимодействие происходит по заранее определенным правилам, чтобы достичь заданной цели, например, победить в игре в шахматы или найти выход из лабиринта. Процесс обучения происходит с помощью метода проб и ошибок: если модель ошибается, то получает отрицательный сигнал-подкрепление и меняет поведение, а если продвигается к цели, получает положительное подкрепление. В итоге модель нарабатывает линию поведения, которая приводит к поставленной цели.

На абстрактном уровне машинное обучение используется для:

• задач оптимизации;
• прогнозирования;
• генерации рекомендаций;
• поиска узких мест.

На прикладном уровне для:

• прогнозирования риска инцидентов на строительной площадке;
• анализа генеральных планов;
• динамического ценообразования;
• оценки состояния проекта, прогнозирования появления проблем (задержки выполнения проекта, роста стоимости и т. д.);
• прогнозирования набора прочности бетона в разных конструкциях;
• улучшения координации движения техники;
• оценки хода строительства;
• оптимизации вариантов для реализации строительного проекта;
• расчета смет;
• разработки более экономичных рецептур бетона;
• мониторинга стройплощадки в реальном времени;
• оптимизации тендерных заявок.

Машинное обучение и компьютерное зрение — смежные области. Так, для решения задач компьютерного зрения, включая идентификацию объектов и категоризацию изображений, используется машинное обучение.

Строительные проекты создают огромное количество данных. К ним относится проектная и сметная документация, результаты исследований, электронные письма, отчетность, фото и видеодокументы, облака точек, ортофотопланы — то, что необходимо хранить и использовать в течение многих лет.

Хотя сегодня подобные данные или их часть могут быть доступны лишь в виде бумажных документов (в зависимости от возраста рассматриваемых проектов, уровня цифровизации его участников), в будущем они будут генерироваться и храниться только в цифровом виде. Хотя сегодня подобные данные или их часть могут быть доступны лишь в виде бумажных документов (в зависимости от возраста рассматриваемых проектов, уровня цифровизации его участников), в будущем они будут генерироваться и храниться только в цифровом виде. Это открывает возможности для использования современных технологий работы с данными.

Отметим, что в рамках перехода на рельсы Индустрии 4.0 многие промышленные предприятия переживают цифровую трансформацию, и Большие данные — одна из ключевых технологий для открытия новых возможностей — от экономии производственного времени и ресурсов до повышения эффективности, качества и улучшения управления и экономических показателей. Похожие преимущества должна получить и строительная отрасль за счет анализа прошлых проектов и инсайтов о текущих проектах.

Термин «Большие данные» / Big Data (англ., произносится «биг дата») используется для обозначения огромных объемов цифровых данных. Очень условно нижнюю границу можно определить в сотни гигабайт (ГБ), но, как правило, речь идет о терабайтах (ТБ) данных и больше. Для сравнения, час FullHD-видео (1080p) занимает около 1,5 ГБ, а 1 ТБ = 1024 ГБ. Кроме объема, к обязательным характеристикам Big Data относятся высокая скорость прироста, а также разнообразие и неоднородность.

Пример Больших данных:

• непрерывно поступающие данные с тысяч разных датчиков и приборов на НПЗ (нефтеперерабатывающем заводе),
• постоянно добавляющиеся посты в соцсетях,
• записи о банковских транзакциях.

Обычная таблица в Excel, насколько бы ни была большой, к этому понятию не относится, т. к. хорошо структурирована.

Согласно отечественному ГОСТу «Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь», который идентичен международному стандарту Information technology — Big data — Overview and vocabulary, Большие данные — это большие массивы данных, которые главным образом отличаются такими характеристиками как объем, разнообразие, скорость обработки и/или вариативность, и требуют использования технологии масштабирования для эффективного хранения, обработки, управления и анализа.

Отметим, что в зависимости от контекста термин «Большие данные» может обозначать как сами данные, так и особые методы их обработки и анализа.

Хранение и обработка Больших данных требуют мощной вычислительной IT-инфраструктуры, которая предоставляется центрами обработки данных (ЦОД). В этих комплексах, также называемых data-центрами, размещается серверное и сетевое оборудование, инженерная инфраструктура для непрерывной и бесперебойной работы, в том числе энергетическое оборудование, системы для вентиляции и охлаждения, системы безопасности и т.д.

Использование Больших данных позволяет:

1. Анализировать миллиарды и триллионы точек событий (например, данные от промышленных датчиков или банковские транзакции);
2. Увязывать воедино и получать полезную информацию из разрозненных источников (например, из фотографий, текстовых документов, 3D-моделей);
3. Создавать новые производственные и бизнес-стратегии, основанные на принятии решений в режиме реального времени;
4. Получать гораздо более глубокие инсайты по сравнению с обычными методами анализа, позволяя найти ответы на вопросы «Что произошло?», «Почему это произошло?», «Что может произойти?» и «Что делать, чтобы произошло именно так?»

В строительстве Большие данные часто связаны с технологиями ТИМ (технологии информационного моделирования, англ. аналог BIM) и IoT (интернет вещей).

Генеративный искусственный интеллект (англ. Generative AI, GenAI) — это отдельное направление машинного обучения на основе нейросетей. Модели генеративного ИИ предназначены для создания разных видов контента: текстов, изображений, видео, музыки, программных кодов, 3D-моделей. Такой контент имитирует данные, на которых происходило обучение.

Конечные пользователи обычно взаимодействуют с генеративными моделями через чатботы. Генерация ответов происходит в результате запросов пользователей, или «промптов» (англ. prompt — подсказка), а также в результате заданных примеров контента, которые предстоит обработать или трансформировать.

Ответами, в зависимости от типа генеративной нейросети, могут быть различные виды текстовой информации или других видов контента. Например, статьи, планы, письма, графики, сметы, инструкции, ответы на вопросы, новые или измененные изображения, видео и т.д.

При использовании генеративного ИИ важно иметь в виду следующие особенности:

1. Галлюцинации ИИ — так называют вымышленные нейросетью ответы, не имеющие отношения к действительности.
2. Непредсказуемость и непрозрачность результатов.
3. Неоднозначная повторяемость ответов на одни и те же вопросы.
4. Риски утечек чувствительных для компаний данных и риски, связанные с интеллектуальной собственностью.
5. Предвзятость и предубеждения. Связано с тем, что строительные данные могут содержать региональные особенности, которые затем будут отражать обученные на этих данных генеративные модели ИИ.
6. Ограниченность актуальности «знаний» нейросетей.

Также важно понимать, что нейросети генерируют ответы на основе сложнейших статистических закономерностей. Последние извлекаются из данных, на которых нейросеть обучалась, и вовсе не связаны с пониманием математических концепций и формул, физических законов или человеческих знаний. Другими словами, при запросе на создание, например, строительного плана, происходит имитация процесса проектирования. И человеческого понимания последовательности операций здесь нет.

На текущий момент применение генеративного ИИ в строительной отрасли носит ограниченный, часто экспериментальный или пилотный, характер и касается следующих процессов:

• генерирование концепций застройки, эскизов фасадов, планов этажей, интерьеров и т. д.;
• поиск информации с помощью чат-ботов на «естественном» языке в строительной документации, чертежах, BIM-моделях, системах управления проектами, электронной почте;
• создание черновиков и резюме отчетов, планов работ, подготовка предложений;
• контроль рабочей документации на соответствие нормативным требованиям, обнаружение спорных пунктов в договорах.

Еще одно направление — создание новых рецептов строительных смесей и материалов с учетом потребностей конкретного проекта и региональных особенностей, включая доступность, характеристики, погодные и температурные условия.

Интернет вещей (англ. Internet of Things, IoT) — это сеть из множества «вещей», подключенных к интернету для обмена данными или автоматизации каких-либо действий. Суть концепции в том, что данные собираются, передаются и обрабатываются устройствами без участия человека.

Под «вещами» в данном случае понимаются различные датчики, бытовые приборы, промышленное оборудование, автомобили, техника, носимые устройства, которые можно уникально идентифицировать. Часто о подобных подключенных к интернету объектах говорят как об «умных» — умный электросчетчик, умный термометр, умный холодильник, умный шлагбаум и т. д.

В одних случаях эти устройства только собирают и передают данные, которые затем можно посмотреть на сайте через телефон или компьютер. Например, умный электросчетчик сам передает показания, и их можно посмотреть на сайте энергосбытовой компании. В других случаях устройства могут управляться через интернет или выполнять определенные действия при наступлении заданных условий или событий.

Например, камера видеонаблюдения может начать автоматическую трансляцию видео, когда срабатывает датчик движения, а система предотвращения утечек перекроет кран при обнаружении воды и отправит предупреждение домовладельцу.

На более высоком концептуальном уровне говорят об умных домах, фабриках или городах. В этом случае предполагается использование множества умных вещей в рамках единой концепции.

Например, для управления городской инфраструктурой, включая освещение, дорожный трафик, уборку мусора, или для более эффективного и безопасного управления домашними приборами, климатическим оборудованием, системами видеонаблюдения и безопасности в случае умного дома.

Отдельно выделяют промышленный интернет вещей (Industrial Internet of Things, IIoT). Эта концепция относится к подключенным устройствам и оборудованию, которые используются в промышленности, ритейле, сельском хозяйстве и других отраслях. Особенностями IIoT являются более высокая надежность датчиков и каналов подключения, больший объем генерируемых данных, необходимость киберзащиты и т.д.

Все IoT-решения состоят их нескольких основных компонентов: самого IoT-устройства, системы коммуникации для подключения к интернету и передачи данных, сервера для хранения и обработки данных и пользовательского интерфейса.

Подключение IoT-устройств может осуществляться с помощью проводного подключения, Wi-Fi, обычных сетей сотовой связи, спутниковой связи (VSAT), специализированных радиосетей дальнего радиуса действия для передачи небольших по объему данных LPWAN (LORA, LTE-M, NB-IoT, NB-Fi и т. д.).

Типовые концептуальные преимущества и возможности IoT:

• автоматизация сбора данных;
• получение информации, которая ранее не была доступна;
• удаленный мониторинг и управление;
• получение данных с высокой частотой;
• информирование о событиях в режиме реального времени;
• повышение прозрачности сложных бизнес- процессов;
• применение технологий Big Data;
• создание цифровых двойников.

Типовые варианты использования IoT в строительстве:

• контроль энергопотребления оборудования и освещения;
• контроль состояния оборудования;
• повышение прозрачности цепочек поставок;
• отслеживание возвратной тары;
• автоматизация зданий, системы умный дом;
• контроль доставки строительных смесей;
• прогнозирование набора прочности бетонных конструкций;
• отслеживание рабочей активности и производительности труда;
• отслеживание присутствия;
• отслеживание безопасности и оповещение о возможных рисках;
• контроль строительных конструкций;
• отслеживание инструмента и оборудования;
• оптимизация использования оборудования и техники.

Роботы – это устройства, которые автоматически выполняют механическую работу, движения или перемещения согласно заданной программе. Термин появился в начале 20-века от чешского слова "robota" — «подневольный труд».

Существует большое количество разных типов роботов. Наиболее распространенными являются, пожалуй, роботы-манипуляторы, которые используются, например, на заводах для операций по сварке, сборке, покраске и т.д. Важная особенность подобных промышленных роботов в том, что они установлены стационарно и всегда выполняют операции в стабильном окружении. Помимо стационарных есть и мобильные роботы — они способны ориентироваться и перемещаться в пространстве.

Термин «Робототехника» достаточно широк и относится к любой машине или технологической системе, которая автоматизирует набор действий, обычно выполняемых человеком вручную.

Основными драйверами для внедрения роботов в строительстве могут быть:

• нехватка рабочей силы;
• необходимость снизить травматизм / повысить безопасность труда;
• замена людей на опасных участках и на физически тяжелых работах;
• необходимость ускорения строительных работ;
• появление новых технологий для автоматизации;
• распространение BIM.

Кроме того, роботы обеспечивают более стабильное качество работ по сравнению с людьми, больший контроль и прозрачность над рабочим процессом, уменьшают количество ошибок.

Например, на стройке роботы могут:

• вязать арматуру;
• укладывать гипсокартон;
• штукатурить и красить;
• сверлить отверстия в стенах и перекрытиях;
• демонтировать конструкции;
• устанавливать панели и собирать модульные конструкции;
• наносить разметку на перекрытия, стены или грунт;
• автономно класть строительные блоки и помогать каменщику в укладке;
• перемещать грузы;
• выполнять земляные работы;
• контролировать соблюдение ТБ;
• проводить 3D-сканирование конструкций и помещений;
• осуществлять фото- и видеофиксацию строительных работ (обеспечивать создание цифрового двойника).

На текущий момент в строительстве нет общей сложившейся практики массового использования роботов, сравнимой с практикой, например, в автомобильной промышленности. Скорее надо говорить о частных примерах использования отдельных типов этих устройств. Вместе с тем, в строительном бизнесе повышается уровень понимания технологий автоматизации и роботизации.

Категории работ, в которых промышленные роботы смогут заменить людей, обозначают термином «четырех "D" роботизации» — по начальным буквам английских слов dull (скучный), dirty (грязный), dangerous (опасный) и dear (дорогостоящий).

Так, по мере накопления опыта и появления собственных компетенций, а также при повышении доступности роботов с точки зрения приобретения, обслуживания и эксплуатации, их использование будет однозначно расширяться. В недалеком будущем люди не будут выполнять задачи, которые роботы смогут сделать безопаснее, быстрее, точнее и дешевле.

Особенностью этого процесса станет поиск компетентного персонала, который будет работать с подобными технологиями на стыке робототехники, ИТ и строительства. Остальные сотрудники также должны быть готовы к тому, что часть работы будет выполняться роботом.

Строительная 3D-печать — это технология автоматизированного создания конструкций (несъемной опалубки, стен, перегородок, лестниц) из строительных смесей. Конструкции создаются путем послойного нанесения материала с помощью строительных 3D-принтеров — специализированных станков с ЧПУ. Они выполняют работу согласно загруженной в них цифровой 3D-модели.

В качестве материалов чаще всего используются строительные смеси на основе цемента со специальными добавками, которые обеспечивают ускоренное застывание. Реже используются смеси на основе гипса, глины, геополимеров.

Основные типы конструкций строительных принтеров:

• портальные. Например, на основе пространственной рамы в виде прямоугольного параллелепипеда;
• стреловые, у которых экструдер крепится на стреле как у подъемного крана;
• на основе роботизированного манипулятора. Например, установленного на мобильное устройство;
• модели на основе SCARA и дельта-кинематики.

Также принтеры делятся на полевые (для работы на открытой стройплощадке. Способны сразу напечатать опалубку стен 1-2-этажного дома) и цеховые (работают в заводских условиях. Обычно печатают МАФ-ы и элементы сборных конструкций).

Преимущества строительной 3D-печати:

• отменяет необходимость использования опалубки;
• позволяет создавать геометрически более сложные элементы по сравнению с методами традиционного строительства;
• открывает возможности массовой кастомизации без ущерба для стоимости производства;
• позволяет создавать нестандартные конструкции, соответствующие особенностям рельефа/с учетом имеющихся элементов;
• производит меньшее количество отходов.
• обеспечивает высокую скорость работы;
• требует всего 1-2 оператора для обслуживания принтера.

Недостатки технологии:

• высокая стоимость 3D-принтеров и специальных смесей;
• необходимость в специальных навыках у персонала;
• сложности с эксплуатацией и необходимость тщательного регулярного обслуживания оборудования;
• ограниченная работоспособность в зависимости от погодных условий (высокой или низкой температуры, осадков, ветра);
• невозможность качественного армирования;
• нестабильность характеристик напечатанных конструкций;
• отсутствие исторических данных о надежности печатных конструкций.

С 2021 года в РФ введен ПНСТ 495-2020 «Строительные работы и типовые технологические процессы. Аддитивные технологии. Применение трехмерной печати (3D-печать) в строительстве. Общие требования». В нем дается обзор аддитивных строительных технологий и вводятся ключевые термины, связанные со строительной 3D-печатью.

Раздел посвящен виртуальной, дополненной и смешанной реальности — технологиям взаимодействия человека с цифровыми визуальными объектами. Другими словами, эти технологии делают видимыми предметы и объекты, которые не существуют физически, а создаются с помощью компьютерной программы с целью имитации окружающей среды.

Аббревиатуры:
VR — виртуальная реальность (англ. Virtual Reality);
AR — дополненная реальность (англ. Augmented Reality);
MR — смешанная реальность (англ. Mixed Reality).

Виртуальная реальность (VR) предлагает пользователю взаимодействие с визуальной средой, которая полностью сгенерирована компьютером. Попадая в нее, человек полностью отделяется от внешнего мира. Именно поэтому часто говорят о «погружении» в виртуальную реальность. Технология нашла применение в видеоиграх и развлечениях, образовании, бизнесе, организации встреч или мероприятий, медицине и других областях деятельности.

Чтобы попасть в этот виртуальный мир, используют гарнитуру — VR-шлем. Данное устройство оснащено дисплеем, надевается на голову и полностью исключает внешнюю среду из поля зрения.

Другой метод погружения в виртуальную реальность предполагает использование специально оборудованного помещения с большим количеством экранов. Здесь создаются реалистичные изображения, звуки и другие ощущения для имитации физического присутствия пользователя в виртуальной среде.

Внутри виртуального мира он может перемещаться, осматривать объекты с разных сторон, брать и использовать предметы, а также взаимодействовать с виртуальными персонажами.

Дополненной реальностью (AR) называется технология, которая позволяет видеть обычный мир с наложенными на него виртуальными объектами. В качестве таких объектов выступают подсказки, уведомления, справочная информация, указатели и т.д. Чтобы увидеть их необходимо использовать смартфон или планшет с видеокамерой или очки дополненной реальности.

Как технология понимает, где в реальном мире размещается виртуальный объект, который надо визуализировать? Один из способов — использование маркеров, например, QR-кодов, которые можно считать смартфоном. Другой способ — безмаркерный — может, например, использовать геоданные, чтобы определить местоположение пользователя около нужной полки на складе, или искусственный интеллект, чтобы распознать и подсветить, например, нужный провод в электрическом шкафу при наведении камеры.

И, наконец, смешанная реальность (MR) — технология, которая позволяет не только увидеть виртуальные объектыв реальном мире, но и взаимодействовать с ними в реальном времени. Здесь требуется специальная гарнитура — очки или шлем, которые позволяют видеть реальный мир и одновременно транслируют на него виртуальные объекты. Например, это может быть 3D-модель здания, которое только предстоит построить.

В дополненной реальности (AR) искусственный объект просто наложен на реальную среду и выглядит одинаково вне зависимости от точки зрения на него.

В смешанной реальности (MR) виртуальные объекты встраиваются в окружающую среду, могут взаимодействовать с ней и другими объектами, реагировать на действия пользователя. Их можно рассматривать с разных сторон.

Для чего используются эти технологии:

• обучение (ТБ, отработка действий при авариях, выполнение опасных операций, получение навыков работы с дорогостоящим оборудованием);
• управление удаленным оборудованием;
• проверка правильности монтажа или сборки оборудования и конструкций;
• дистанционное обслуживание техники и оборудования;
• помощь при сборке сложных конструкций;
• выявление несоответствий с проектом;
• совместное планирование;
• презентация моделей и проектов в реальном мире;
• визуализация скрытых или еще непроложенных коммуникаций, трубопроводов и проводов.

Что ограничивает широкое внедрение:

• достаточно высокая стоимость, которая включает оборудование, разработку материалов и решений для прикладных задач, необходимость привлечения специалистов;
• недостаточная точность расположения виртуальных объектов в реальном мире для прикладного использования. Например, при визуализации скрытых коммуникаций при проведении земляных работ;
• необходимость наличия интернета на стройплощадке;
• постоянно изменяющая среда на строительной площадке, что усложняет привязку объектов в дополненной и смешанной реальности в отличие от статических сред промышленных предприятий.

Беспилотное воздушное судно (БВС) — это летательный аппарат без экипажа на борту. Управление осуществляется либо оператором по радиоканалу, либо полностью автоматически, согласно заданной программе. Это устройство могут также называть беспилотник, БПЛА (беспилотный летательный аппарат), дрон (англ. drone «трутень»), квадрокоптер, мультикоптер, БАС (беспилотная авиационные система).

Существует много типов конструкций БПЛА, например, самолетного типа с неподвижным крылом, вертолетного или мультироторного типа (квадрокоптеры с 4 роторами, гексакоптеры с 6, октокоптеры с 8 и т.д.).

В качестве силовой установки в беспилотниках используются электрические двигатели, двигатели внутреннего сгорания и реактивные.

В гражданском секторе БПЛА активно набирают популярность с начала 2010-х. К их бурному развитию привел ряд достоинств перед пилотируемой авиацией: гораздо меньшая стоимость и небольшие эксплуатационные затраты, оперативность применения, доступность владения собственным парком.

Вообще говоря, главная идея применения дронов заключается в возможности легко, быстро и безопасно достичь требуемого местоположения в трехмерном пространстве.

На открытом воздухе это может быть высотная точка для получения фотоснимка строительной площадки или позиция для осмотра труднодоступного высотного объекта с близкого расстояния, например, лопасти ветрогенератора или строительной конструкции. В закрытом пространстве задача может заключаться в исследовании внутреннего состояния какой-либо промышленной установки или инвентаризации многоэтажных складов.

В качестве полезной нагрузки беспилотники чаще всего оборудуются фото- и видеокамерами, в т.ч. снимающими, например, в ИК-диапазоне, мультиспектральными, лидарами и т.д. В зависимости от решаемых задач они могут оснащаться различными датчиками, например, газовыми или радиационными. С помощью подобного оборудования дроны помогают решать задачи мониторинга, картографирования, поиска пропавших, поиска утечек на трубопроводах и т.д.

Следующий обширный класс задач — транспортировка грузов: почтовых отправлений, медицинских препаратов и органов для трансплантации, срочных грузов на удаленные в море объекты и т.д. В сельском хозяйстве беспилотники используются для воздушной обработки удобрениями или пестицидами, для тушения высотных пожаров — с их помощью поднимают шланг с водой к точке возгорания.

В строительстве беспилотные летательные аппараты применяются для:

• инженерно-геодезических изысканий,
• оценки объемов выполненных земляных работ и проведения объемных расчетов,
• отслеживания прогресса работ и контроля их соответствия плану,
• охраны активов,
• наблюдения за безопасностью,
• экологического мониторинга,
• создания аэрофотоснимков и 3D-моделей в маркетинговых целях,
• осмотров и инспекций опасных объектов (например, высотных).

Конечно, максимальная польза от применения беспилотников раскрывается, если строительная компания активно использует цифровые данные и технологии. Концептуально основные преимущества заключаются в следующем:

1. Автоматизируются ручные процессы.
2. Уменьшается влияние человеческого фактора.
3. Снижаются риски для персонала.
4. Появляется возможность увеличить частоту проверок.
5. Растет скорость получения результатов по сравнению с ручными процессами.
6. Возникает возможность отслеживать и устранять ошибки на более раннем этапе.
7. Растет скорость получения достоверных данных.

По сравнению с пилотируемой авиацией затраты на использование БПЛА гораздо ниже, а по сравнению с ручными проверками они могут покрывать большие площади быстрее и точнее.

В РФ в июле 2021 года техническим комитетом по стандартизации ТК 323 «Авиационная техника» был введен ГОСТ Р 59517-2021 «Беспилотные авиационные системы. Классификация и категоризация». Документ содержит классификацию и категории БАС (беспилотная авиационная система, включает сам аппарат и систему управления), поясняет требования по обеспечению безопасности полета.

Согласно ГОСТу, БАС классифицируются по: • массе, • назначению (личное использование или выполнение авиационных работ), • условиям видимости аппарата — полет в пределах прямой видимости (VLOS, Visual Line of Sigh), в расширенной прямой видимости (EVLOS, Extended Visual Line of Sight) и за ее пределами (BVLOS, Beyond Visual Line of Sight).

Согласно российскому законодательству, все БВС массой от 250 г до 30 кг должны быть поставлены на учет в Росавиации, в противном случае они считаются нарушителями. Каждый полет должен быть согласован с ЕС ОрВД (Единая система организации воздушного движения), иначе использование грозит штрафом. Подробнее об этом указано в ст. 11.4 Кодекса об административных правонарушениях.

Преимущества цифровизации хорошо осознаются большинством участников строительного рынка, но пока цифровая трансформация в строительной отрасли идет медленнее в сравнении с другими секторами. Внедрение цифровых технологий выводит на первый план необходимость в повышении квалификации и переквалификации сотрудников строительных компаний, заставляет задуматься, какие навыки будут востребованы по мере развития строительной отрасли, вынуждает переосмысливать методы работы, которые складывались десятилетиями.

Нехватка соответствующих специалистов и ресурсов — ключевая проблема для внедрения цифровых технологий. Для ее решения строительным компаниям необходимо развивать современную ИТ-инфраструктуру и внутренние компетенции, что может потребовать найма новых сотрудников или повышения квалификации имеющихся.

С другой стороны, цифровые технологии меняют не только рабочие процессы, но и функции сотрудников. Это заставляет формировать цифровую корпоративную культуру, готовую к использованию цифровых технологий и обеспечивающую поддержку инноваций.

Важно отметить, что с появлением технологий, основанных на данных, появляются новые риски связанные с безопасностью, конфиденциальностью, качеством данных, и отрасль должна научиться иметь с ними дело.

Цифровизация бизнеса дает значительные преимущества, позволяя оптимизировать работу и добиваться большего меньшими усилиями. Вопрос заключается лишь в темпах внедрения, ведь возврата к бесцифровым технологиям не предвидится.