Машинопонимаемые стандарты в строительной отрасли при оценке качества продукции и расчете конструкций зданий и сооружений

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.

1. ISO 19650-1:2018. Organization and digitization of information about buildings and civil engineering works, including building information modelling (BIM) - Information management using building information modelling [internet]. Available at: https://dl.bonrocollege.com/Files/BS_EN-ISO_19650-1_2018-%5Bbonrocollege.com%5D.pdf.

2. ГОСТ 34028-2016. Прокат арматурный для железобетонных конструкций. Технические условия. Москва: Стандартинформ; 2016.

3. СП 70.13330.2012. Несущие и ограждающие конструкции. Актуализированная редакция СНиП 3.03.01-87. Москва: Минстрой России; 2012.

4. ГОСТ Р 10.0.02-2019 / ИСО 16739-1:2018. Система стандартов информационного моделирования зданий и сооружений. Отраслевые базовые классы (IFC) для обмена и управления данными об объектах строительства. Ч. 1. Схема данных (ISO 16739-1:2018, Industry Foundation Classes (IFC) for data sharing in the construction and facility management industries — Part 1: Data schema, IDT). Москва: Стандартинформ; 2019.

5. Standards. Building SMART [internet]. Available at: https://www.buildingsmart.org/standards/bsi-standards/.

6. <i>Лосев К.Ю.</i> Пропорции семантической информации на этапе проектирования в жизненном цикле объекта строительства. Науковедение [интернет]. 2017;9(6). Режим доступа: https://naukovedenie.ru/PDF/182TVN617.pdf (дата доступа: 17.09.2025).

7. <i>Hofer M., Obraczka D., Saeedi A., Köpcke H., Rahm E.</i> Construction of Knowledge Graphs: Current State and Challenges. Information. 2024;15(8):509. https://doi.org/10.3390/info15080509.

8. <i>Lai H., Deng X.</i> Interoperability analysis of IFC-based data exchange between heterogeneous BIM software. Journal of Civil Engineering and Management. 2018;24(7):537–555. https://doi.org/10.3846/jcem.2018.6132.

9. <i>Савельева С.А.</i> Изучение проблематики автоматизации экспертизы сметной стоимости информационных моделей объектов капитального строительства. Вестник науки [интернет]. 2025;1(6):1794–1799. Режим доступа: https://www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai/article/23797.

10. Дефицит BIM-специалистов на стройках России оказался легендой – они мало кому нужны. Агентство новостей «Строительный бизнес»; 02.08.2022. Режим доступа: https://ancb.ru/publication/read/13486.

11. <i>Bus N., Roxin A., Picinbono G., Fahad M.</i> Towards French Smart Building Code: Compliance Checking Based on Semantic Rules [preprint]. arXiv; 1 Oct. 2019. https://doi.org/10.48550/arXiv.1910.00334.

12. <i>Торлов Л.О.</i> О гражданско-правовой ответственности за деятельность искусственного интеллекта, робототехники. Образование и право. 2023;(7):240–243. https://doi.org/10.24412/2076-1503-2023-7-240-243.

13. <i>Муромцев Д.В.</i> Построение графов знаний нормативной документации на основе онтологий. СПб.: НТВ; 2021.

14. <i>Гительман Л.Д., Кожевников М.В.</i> Центры компетенций - прогрессивная форма организации инновационной деятельности. Инновации. 2013;(10):92–98.

15. <i>Гудко А.</i> Интеллектуальная жизнь строительных стандартов. Digital Developer [internet]; 02.08.2025. Режим доступа: https://digitaldeveloper.ru/news/tpost/ib8shhky41-intellektualnaya-zhizn-stroitelnih-stand (дата доступа: 17.09.2025).

16. <i>Горбова И.Н., Аванесова Р.Р., Мусаев М.М.</i> Цифровая трансформация строительной отрасли России. Вестник Академии знаний. 2023;(2):46–51.

17. Разработка стандарта по цифровому проектированию и технологической подготовке производства. PLM-Урал [интернет]. Режим доступа: https://www.plm-ural.ru/resheniya/razrabotka-standartov-pocifrovomu-proektirovaniyu (дата доступа: 17.09.2025).