Сергей Валентинович Снимщиков, канд. техн. наук, проректор по экономике и дополнительному профессиональному образованию, МГТУ ГА, Москва
Кронштадтский бульвар, д. 20, г. Москва, 125993, Российская Федерация
e-mail: s.snimshikov@mstuca.ru
Sergey V. Snimshchikov, Cand. Sci. (Engineering), Vice-Rector for Economics and Additional Professional Education, The Moscow State Technical University of Civil Aviation, Moscow
Kronshtadtsky Blvd., 20, Moscow, 125993, Russian Federation
e-mail: s.snimshikov@mstuca.ru
Иван Петрович Саврасов*, канд. техн. наук, помощник проректора, МГТУ ГА, Москва
Кронштадтский бульвар, д. 20, г. Москва, 125993, Российская Федерация
e-mail: i.savrasov@mstuca.ru
Ivan P. Savrasov*, Cand. Sci. (Engineering), Assistant to the Vice-Rector, The Moscow State Technical University of Civil Aviation, Moscow
Kronshtadtsky Blvd., 20, Moscow, 125993, Russian Federation
e-mail: i.savrasov@mstuca.ru
Введение. Цифровая трансформация строительной отрасти требует перехода от традиционных текстовых стандартов к форматам, обеспечивающим автоматизированный анализ данных. Актуальной задачей является внедрение машинопонимаемых стандартов, которые позволяют системам самостоятельно интерпретировать и использовать нормативные требования.
Цель. Исследование направлено на анализ возможностей и проблем внедрения машинопонимаемых стандартов в процессы оценки качества строительной продукции и расчета конструкций, а также на демонстрацию практических преимуществ применения на конкретном примере.
Материалы и методы. Для решения проблемы автоматизации анализа данных испытаний арматурного проката была разработана онтология, описывающая ключевые параметры материала и их взаимосвязи. На ее основе в платформе StatBIM была реализована система машинопонимаемой документации. Данные из лабораторных отчетов преобразовывались в структурированный формат JSON-LD с семантической разметкой для последующей автоматической проверки на соответствие требованиям стандартов.
Результаты. Внедрение машинопонимаемых стандартов в платформе StatBIM позволило сократить время обработки результатов испытаний арматурного проката на 70 % и полностью исключить ошибки, связанные с ручным вводом данных. Система продемонстрировала способность автоматически выявлять несоответствия нормам (например, по прочности на растяжение согласно ГОСТ 34028-2016).
Выводы. Практическое применение подтвердило высокую эффективность машинопонимаемых стандартов для автоматизации контроля качества в строительстве. Для их массового внедрения необходим комплексный подход, включающий разработку открытых онтологий, обучение специалистов и создание адаптированной нормативно-правовой базы, что будет способствовать технологическому суверенитету и цифровой трансформации отрасли.
Introduction. The digitalization of the construction industry involves a transition from traditional text-based standards to SMART (Standards Machine Applicable, Readable and Transferable) standards. Machine-interpretable standards that enable systems to independently interpret and apply regulatory requirements are a pressing priority.
Aim. To explore the implementation of machine-interpretable standards in quality assessment processes for construction products and structural designs, along with related issues; to present practical benefits of applying the standards.
Materials and methods. An ontology describing key material parameters and their interrelationships was developed to provide an automated analysis of rolled reinforcement test data. A system of machine-interpretable documentation was implemented in the StatBIM platform. Data from laboratory reports were converted into a structured JSON-LD format with semantic markup for subsequent automatic verification of compliance with standards.
Results. The implementation of machine-interpretable standards in the StatBIM platform has reduced the processing time for rolled reinforcement test results by 70% and completely eliminated errors associated with manual data entry. The system demonstrated its ability to automatically detect non-compliance with standards, for example, in terms of tensile strength according to GOST 34028-2016.
Conclusions. The application of machine-interpretable standards in practice confirmed their high efficiency for automating quality control in the construction industry. Their widespread implementation requires a comprehensive approach, including the development of open ontologies, training of specialists, and the creation of an adapted regulatory framework, which will contribute to technological sovereignty and the digital transformation of the industry.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.