По всем вопросам звоните:

+7 495 274-22-22

Цифровые двойники и модели решений на базе ИИ

Растущий спрос на жильё значительно опережает возможности традиционного строительства, что подчеркивает необходимость инновационных, эффективных и устойчивых моделей реализации проектов. Индустриальное (off-site) строительство (OSC) становится перспективной альтернативой, обеспечивая более короткие сроки возведения и улучшенное управление затратами. Однако исследования в области сметных моделей для OSC — особенно в части автоматизации ведомостей объёмов работ и оптимизации стоимостных показателей — остаются ограниченными. В данной работе предлагается новая модель сметного анализа, основанная на интеграции технологии цифровых двойников (Digital Twins, DT) и моделей принятия решений на базе искусственного интеллекта (ИИ). Объект исследования — модульное жилищное строительство в Великобритании. Цель — показать, как DT и ИИ могут повысить точность сметных расчётов, эффективность использования материалов и устойчивость проектов в социальном, экологическом и экономическом аспектах. Результаты исследования демонстрируют потенциал объединения DT и ИИ для создания динамических сметных моделей с применением данных в реальном времени и прогнозной аналитики. Такой подход позволяет повысить точность расчётов, снизить вариативность стоимости на протяжении всего жизненного цикла объекта и поддержать адаптивное управление решениями.

Литература:

1. Gusmao Brissi, S.; Debs, L.; Elwakil, E. A review on the factors affecting the use of off-site construction in multifamily housing in the United States. Buildings 2021, 11, 5. [CrossRef]

2. Serugga, J.; Kagioglou, M.; Tzortzopoulos, P. Value generation in front-end design of social housing with QFD and multi-attribute utility theory. J. Constr. Eng. Manag. 2020, 146, 04020019. [CrossRef]

3. Sutrisna, M.; Ramnauth, V.; Zaman, A. Towards adopting off-site construction in housing sectors as a potential source of competitive advantage for builders. Archit. Eng. Des. Manag. 2022, 18, 165–183. [CrossRef]

4. Obi, L.; Arif, M.; Goulding, J. Low-cost housing: A cost management model for process integration and evaluation. Archit. Eng. Des. Manag. 2020, 16, 411–425. [CrossRef]

5. Akbarieh, A.; Jayasinghe, L.B.; Waldmann, D.; Teferle, F.N. BIM-based end-of-lifecycle decision making and digital deconstruction: Literature review. Sustainability 2020, 12, 2670. [CrossRef]

6. Hussein, M.; Zayed, T. Critical factors for successful implementation of just-in-time concept in modular integrated construction: A systematic review and meta-analysis. J. Clean. Prod. 2021, 284, 124716. [CrossRef]

7. Hyun, H.; Kim, H.; Lee, H.-S.; Park, M.; Lee, J. Integrated design process for modular construction projects to reduce rework. Sustainability 2020, 12, 530. [CrossRef]

8. Tan, T.; Mills, G.; Papadonikolaki, E.; Li, B.; Huang, J. Digital-enabled Design for Manufacture and Assembly (DfMA) in offsite construction: A modularity perspective for the product and process integration. Archit. Eng. Des. Manag. 2023, 19, 267–282. [CrossRef]

9. Piroozfar, P.A.; Piller, F.T. Mass Customisation and Personalisation in Architecture and Construction; Routledge: New York, USA, 2013.

10. Xue, H.; Zhang, S.; Su, Y.; Wu, Z.; Yang, R.J. Effect of stakeholder collaborative management on offsite construction cost performance. J. Clean. Prod. 2018, 184, 490–502. [CrossRef]

11. Obi, L.I.; Awuzie, B.; Islam, R.; Gupta, A.D.; Walton, R. Critical success factors for cost management in public-housing projects. Constr. Innov. 2021, 21, 625–647. [CrossRef]

12. Sutrisna, M.; Cooper-Cooke, B.; Goulding, J.; Ezcan, V. Investigating the cost of off-site construction housing in Western Australia. Int. J. Hous. Mark. Anal. 2019, 12, 5–24. [CrossRef]

13. Turner, C.; Oyekan, J.; Stergioulas, L.K. Distributed manufacturing: A new digital framework for sustainable modular construction. Sustainability 2021, 13, 1515. [CrossRef]

14. Skačkauskienė, I.; Vesterte, J. Discourse on service modularity: Investigating service delivery process. In Proceedings of the International Scientific Conference “Contemporary Issues in Business, Management and Economics Engineering”, Vilnius, Lithuania, 9–10 May 2010.

15. Blackenfelt, M. Managing Complexity by Product Modularisation; Tekniska Högskolan i Stockholm: Stockholm, Sweden, 2001.

16. Abdelmohsen, S.; Lee, J.; Eastman, C. Automated cost analysis of concept design BIM models. In Designing Together: CAAD Futures; Presses Universitaires de Liège: Liège, Belgium, 2011; pp. 403–418.

17. Bayliss, S.; Bergin, R. The Modular Housing Handbook; Routledge: Oxfordshire, UK, 2020.

18. Lindblad, F.; Magnusson, B.; Luu, A.; Ragnarsson, J. Information flow optimisation: Enabling standardisation towards modular building methods of wood-building solutions. Int. J. Innov. Manag. Technol. 2018, 9, 232–239. [CrossRef]

19. Wuni, I.Y.; Shen, G.Q.; Osei-Kyei, R. Quantitative evaluation and ranking of the critical success factors for modular integrated construction projects. Int. J. Constr. Manag. 2022, 22, 2108–2120. [CrossRef]

20. Mignacca, B.; Locatelli, G.; Velenturf, A. Modularisation as enabler of circular economy in energy infrastructure. Energy Policy 2020, 139, 111371. [CrossRef]

21. Salama, T.; Salah, A.; Moselhi, O. Integration of offsite and onsite schedules in modular construction. In Proceedings of the ISARC, International Symposium on Automation and Robotics in Construction, Taipei, Taiwan, 28 June–1 July 2017.

22. Schwarz, C.; Wang, Z. The role of digital twins in connected and automated vehicles. IEEE Intell. Transp. Syst. Mag. 2022, 14, 41–51. [CrossRef]

23. Pan, Y.; Zhang, L. Roles of artificial intelligence in construction engineering and management: A critical review and future trends. Autom. Constr. 2021, 122, 103517. [CrossRef]

24. Abioye, S.O.; Oyedele, L.O.; Akanbi, L.; Ajayi, A.; Delgado, J.M.D.; Bilal, M.; Akinade, O.O.; Ahmed, A. Artificial intelligence in the construction industry: A review of present status, opportunities and future challenges. J. Build. Eng. 2021, 44, 103299. [CrossRef]

25. Hussein, M.; Eltoukhy, A.E.; Karam, A.; Shaban, I.A.; Zayed, T. Modelling in off-site construction supply chain management: A review and future directions for sustainable modular integrated construction. J. Clean. Prod. 2021, 310, 127503. [CrossRef]

26. Hsu, P.-Y.; Aurisicchio, M.; Angeloudis, P. Risk-averse supply chain for modular construction projects. Autom. Constr. 2019, 106, 102898. [CrossRef]

27. Mao, C.; Xie, F.; Hou, L.; Wu, P.; Wang, J.; Wang, X. Cost analysis for sustainable off-site construction based on a multiple-case study in China. Habitat Int. 2016, 57, 215–222. [CrossRef]

28. Pan, W.; Parker, D.; Pan, M. Problematic interfaces and prevention strategies in modular construction. J. Manag. Eng. 2023, 39, 05023001. [CrossRef]

29. Conte, M.; Echeveste, M.E.; Formoso, C.T.; Bazzan, J. Synergies between mass customisation and Construction 4.0 technologies. Buildings 2022, 12, 1896. [CrossRef]

30. Kamali, M.; Hewage, K. Life cycle performance of modular buildings: A critical review. Renew. Sustain. Energy Rev. 2016, 62, 1171–1183. [CrossRef]

31. Jayawardana, J.; Sandanayake, M.; Kulatunga, A.K.; Jayasinghe, J.; Zhang, G.; Osadith, S.U. Evaluating the circular economy potential of modular construction in developing economies—A life cycle assessment. Sustainability 2023, 15, 16336. [CrossRef]

32. Serugga, J.; Kagioglou, M.; Edwards, D.; Talebi, S.; Johns, N. Key influences to cost modelling and analysis in off-site construction: Research trends and gap analysis. Archit. Eng. Des. Manag. 2023, 20, 1335–1356. [CrossRef]

33. Xu, S. Automatic Cost Estimation of Construction Project Based on Building Information Modelling: A Knowledge-Based System Approach. Ph.D. Thesis, University of Reading, Reading, UK, 2015.

34. Huynh, D.; Nguyen-Ky, S. Engaging building automation data visualisation using BIM and progressive web application. Open Eng. 2020, 10, 434–442. [CrossRef]

35. Sacks, R.; Bloch, T.; Katz, M.; Yosef, R. Automating design review with artificial intelligence and BIM: State of the art and research framework. In Proceedings of the ASCE International Conference on Computing in Civil Engineering 2019, Atlanta, GA, USA, 17–19 June 2019; pp. 353–360.

36. Ismanov, I.; Qayumov, N.; Mukhamadjonova, D.; Akhmadaliyev, B. AI and cost management: Strategies for reducing expenses and improving profit margins in business. In Proceedings of the 2024 International Conference on Knowledge Engineering and Communication Systems (ICKECS), Chikkaballapur, India, 18–19 April 2024; pp. 1–7.

37. Batty, M. Digital Twins. Sage: London, UK, 2018; Vol. 45, pp. 817–820.

38. Kor, M.; Yitmen, I.; Alizadehsalehi, S. An investigation for integration of deep learning and digital twins towards Construction 4.0. Smart Sustain. Built Environ. 2023, 12, 461–487. [CrossRef]

39. Omrany, H.; Al-Obaidi, K.M.; Husain, A.; Ghaffarianhoseini, A. Digital twins in the construction industry: A comprehensive review of current implementations, enabling technologies, and future directions. Sustainability 2023, 15, 10908. [CrossRef]

40. Segovia, M.; Garcia-Alfaro, J. Design, modeling and implementation of digital twins. Sensors 2022, 22, 5396. [CrossRef]

41. Zhang, J.; Cheng, J.C.; Chen, W.; Chen, K. Digital twins for construction sites: Concepts, LoD definition, and applications. J. Manag. Eng. 2022, 38, 04021094. [CrossRef]

42. Hou, C.; Remøy, H.; Wu, H. Digital twins to enable smart heritage facilities management: A systematic literature review. In Proceedings of the 27th Pacific Rim Real Estate Society Annual Conference, Sydney, Australia, 15–17 January 2023.

43. Deng, M.; Menassa, C.C.; Kamat, V.R. From BIM to digital twins: A systematic review of the evolution of intelligent building representations in the AEC-FM industry. J. Inf. Technol. Constr. 2021, 26, 58–83. [CrossRef]

44. Jiang, Y.; Li, M.; Guo, D.; Wu, W.; Zhong, R.Y.; Huang, G.Q. Digital twin-enabled smart modular integrated construction system for on-site assembly. Comput. Ind. 2022, 136, 103594. [CrossRef]

45. van Dinter, R.; Tekinerdogan, B.; Catal, C. Predictive maintenance using digital twins: A systematic literature review. Inf. Softw. Technol. 2022, 151, 107008. [CrossRef]

46. You, Y.; Chen, C.; Hu, F.; Liu, Y.; Ji, Z. Advances of digital twins for predictive maintenance. Procedia Comput. Sci. 2022, 200, 1471–1480. [CrossRef]

47. Drobnyi, V.; Hu, Z.; Fathy, Y.; Brilakis, I. Construction and maintenance of building geometric digital twins: State of the art review. Sensors 2023, 23, 4382. [CrossRef]

48. Purcell, W.; Neubauer, T.; Mallinger, K. Digital twins in agriculture: Challenges and opportunities for environmental sustainability. Curr. Opin. Environ. Sustain. 2023, 61, 101252. [CrossRef]

49. Ye, X.; Du, J.; Han, Y.; Newman, G.; Retchless, D.; Zou, L.; Ham, Y.; Cai, Z. Developing human-centered urban digital twins for community infrastructure resilience: A research agenda. J. Plan. Lit. 2023, 38, 187–199. [CrossRef]

50. Kolbachev, E.; Zharov, V.; Tsukerman, V. Cost management for PLM systems: A way to improve the competitiveness in digital economy. IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. 2019, 497, 012076. [CrossRef]

51. Canedo, A. Industrial IoT lifecycle via digital twins. In Proceedings of the Eleventh IEEE/ACM/IFIP International Conference on Hardware/Software Codesign and System Synthesis, Pittsburgh, PA, USA, 1–7 October 2016; p. 1.

52. Aheleroff, S.; Mostashiri, N.; Xu, X.; Zhong, R.Y. Mass personalisation as a service in Industry 4.0: A resilient response case study. Adv. Eng. Inform. 2021, 50, 101438. [CrossRef]

53. Margaria, T.; Ryan, S. Data and data management in the context of digital twins. In The Digital Twin; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, 2023; pp. 253–278.

54. Pattyam, S.P. Advanced AI algorithms for predictive analytics: Techniques and applications in realtime data processing and decision making. Distrib. Learn. Broad Appl. Sci. Res. 2019, 5, 359–384.

55. Deekshith, A. Integrating AI and data engineering: Building robust pipelines for real-time data analytics. Int. J. Sustain. Dev. Comput. Sci. 2019, 1, 1–35.

56. Mirindi, D.; Sanders, T.N.; Hunter, J. Integration of artificial intelligence and smart technologies in offsite construction: A comprehensive review. In Proceedings of the 2024 Transforming Construction with Off-site Methods and Technologies (TCOT), Fredericton, NB, Canada, 20–22 August 2024.

57. Waas, B. Artificial Intelligence and Labour Law; Hugo Sinzheimer Institute for Labour and Social Security Law: Frankfurt, Germany, 2022.

58. Niederman, F. Project management: Openings for disruption from AI and advanced analytics. Inf. Technol. People 2021, 34, 1570–1599. [CrossRef]

59. Zheng, J.; Dagnino, A. An initial study of predictive machine learning analytics on large volumes of historical data for power system applications. In Proceedings of the 2014 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), Washington, DC, USA, 27–30 October 2014; pp. 952–959.

60. McDonnell, M.D.; Arnaldo, D.; Pelletier, E.; Grant-Jacob, J.A.; Praeger, M.; Karnakis, D.; Eason, R.W.; Mills, B. Machine learning for multi-dimensional optimisation and predictive visualisation of laser machining. J. Intell. Manuf. 2021, 32, 1471–1483. [CrossRef]

61. Bassey, K.E.; Juliet, A.R.; Stephen, A.O. AI-enhanced lifecycle assessment of renewable energy systems. Eng. Sci. Technol. J. 2024, 5, 2082–2099. [CrossRef]

62. Ergazakis, E.; Ergazakis, K.; Metaxiotis, K.; Bellos, E.; Leopoulos, V. An AI-based decision support system for designing knowledge-based development strategies. Int. J. Intell. Syst. Technol. Appl. 2008, 5, 201–233. [CrossRef]

63. Padmanabhan, R.; Meskin, N.; Khattab, T.; Shraim, M.; Al-Hitmi, M. Reinforcement learning-based decision support system for COVID-19. Biomed. Signal Process. Control 2021, 68, 102676. [CrossRef]

64. Aziz, S.; Dowling, M. Machine learning and AI for risk management. In Disrupting Finance: FinTech Strategy 21st Century; Palgrave Pivot: Cham, Switzerland, 2019; pp. 33–50.

65. Khodabakhshian, A.; Puolitaival, T.; Kestle, L. Deterministic and probabilistic risk management approaches in construction projects: A systematic literature review and comparative analysis. Buildings 2023, 13, 1312. [CrossRef]

66. Ghali, U.M.; Usman, A.; Degm, M.A.A.; Alsharksi, A.N.; Naibi, A.M.; Abba, S. Applications of artificial intelligence-based models and multi-linear regression for the prediction of thyroid stimulating hormone level in the human body. Int. J. Adv. Sci. Technol. 2020, 29, 3690–3699.

67. Bode, J. Neural networks for cost estimation: Simulations and pilot application. Int. J. Prod. Res. 2000, 38, 1231–1254. [CrossRef]

68. Matel, E.; Vahdatikhaki, F.; Hosseinyalamdary, S.; Evers, T.; Voordijk, H. An artificial neural network approach for cost estimation of engineering services. Int. J. Constr. Manag. 2022, 22, 1274–1287. [CrossRef]

69. Hassan, A.; El-Rayes, K.; Attalla, M. Stochastic scheduling optimization of repetitive construction projects to minimize project duration and cost. Int. J. Constr. Manag. 2023, 23, 1447–1456. [CrossRef]

70. Rezakhani, P. Hybrid fuzzy-Bayesian decision support tool for dynamic project scheduling and control under uncertainty. Int. J. Constr. Manag. 2022, 22, 2864–2876. [CrossRef]

71. Posada, H.; Chacón, R.; Ramonell, C. Job roles for digital twinning building construction processes: Introducing the digital twin manager position. Int. J. Constr. Manag. 2024, 1–17. [CrossRef]

72. Alzraiee, H. Cost estimate system using structured query language in BIM. Int. J. Constr. Manag. 2022, 22, 2731–2743. [CrossRef]

73. Zhou, J.; Tam, V.W.; Qin, Y.; Illankoon, C. A critical review and comparative analysis of cost management on prefabricated construction research (2000–2022). Int. J. Constr. Manag. 2024, 24, 997–1006. [CrossRef]

74. Hu, H.; Jiang, S.; Goswami, S.S.; Zhao, Y. Fuzzy integrated Delphi-ISM-MICMAC hybrid multi-criteria approach to optimize the artificial intelligence (AI) factors influencing cost management in civil engineering. Information 2024, 15, 280. [CrossRef]

75. Du, J.; Jing, H.; Castro-Lacouture, D.; Sugumaran, V. Multi-agent simulation for managing design changes in prefabricated construction projects. Eng. Constr. Archit. Manag. 2019, 27, 270–295. [CrossRef]

Спрос на жильё, обеспечивающее высокое качество на всех стадиях жизненного цикла, продолжает расти. При этом ключевыми требованиями становятся скорость, экономическая эффективность и адаптивность. Управление стоимостью — как на этапе возведения, так и в процессе эксплуатации — становится критическим фактором.

Индустриальное строительство, особенно модульные технологии, рассматривается как ответ на эти вызовы. Оно опирается на стандартизацию и повторяемость, сокращая сроки и затраты. Однако такая стандартизация сталкивается с ростом запросов на индивидуальные решения, что требует баланса между типовыми проектами и кастомизацией. Дополнительной проблемой остаётся зависимость от традиционных методов сметного анализа — ручных ведомостей объёмов работ, что снижает эффективность и точность.

Необходимы новые методы, позволяющие объединить экономичность массового производства с гибкостью проектных решений. Процессная модульность (разделение задач во времени и пространстве) и продуктовая модульность (взаимозаменяемые компоненты) создают основу для оптимизации затрат и сроков. Но ключевой проблемой остаётся автоматизация сметных расчётов и ведомостей объёмов, которые должны учитывать изменчивость проектных решений и требования по снижению жизненного цикла стоимости.

В существующих системах индустриального строительства высокая степень стандартизации вступает в противоречие с потребностью в индивидуализации. Типовые блоки обеспечивают снижение себестоимости и сроков, но ограничивают архитектурное разнообразие.

Ручное формирование смет и ведомостей объёмов особенно трудоёмко для проектов с большим числом взаимосвязанных элементов. Это повышает риск ошибок, перерасходов и затрудняет управление проектом. Увеличение масштабов и сложности приводит к неэффективности традиционных подходов, которые плохо справляются с адаптацией, обновлениями и оптимизацией на протяжении жизненного цикла.

Интеграция цифровых двойников и ИИмоделей решений позволяет построить адаптивную и автоматизированную систему сметного моделирования. Цифровые двойники обеспечивают поток данных в реальном времени о поведении элементов и процессах, а ИИ анализирует и прогнозирует влияние проектных решений на стоимость.

Для Цитирования:
Joas Serugga, Цифровые двойники и модели решений на базе ИИ. Сметно-договорная работа в строительстве. 2025;12.
Полная версия статьи доступна подписчикам журнала
Язык статьи:
Действия с выбранными: