Дмитрий Владимирович Топчий — доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой испытаний сооружений
129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26
Dmitry V. Topchiy — Doctor of Technical Sciences, Associate Professor, Head of the Department of Structure Testing
26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337
Илья Вячеславович Лавреняк — аспирант кафедры испытаний сооружений
129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26
Ilya V. Lavreniak — postgraduate student of the Department of Structure Testing
26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337
Введение. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности технического заказчика на этапе ввода строительного объекта в эксплуатацию. Предыдущее исследование продемонстрировало возможность применения параметрической нейросетевой модели оценки эффективности, однако остается нерешенной проблема детальной регламентации управленческих процессов и четкого определения функций технического заказчика на различных этапах жизненного цикла. Современные строительные проекты требуют координации множества участников в условиях жестких временных и бюджетных ограничений, что предъявляет высокие требования к качеству управленческих решений, принимаемых техническим заказчиком при подготовке и введении объектов в эксплуатацию. Методология бизнес-анализа и процессного моделирования позволяет преодолеть эту проблему через систематизацию и оптимизацию управленческих процессов, выявление «узких» мест и дублирование функций, обеспечивая своевременное введение объекта в эксплуатацию. В то время как существуют разработки, направленные на структурирование отдельных этапов строительного производства, менее освещенным остается вопрос комплексного описания и оптимизации всего цикла управленческих решений технического заказчика с применением современного инструментария цифровой трансформации.
Материалы и методы. Использованы системный анализ, сравнительный анализ, синтез, параметрическое моделирование, метод аналогии.
Результаты. Разработана детализированная BPMN-модель процесса (Business Process Model and Notation — стандартизированный графический язык для моделирования бизнес-процессов) принятия управленческих решений с идентификацией ролей участников, точек принятия решений и обратных связей для цикличной корректировки показателей. Предложены механизмы интеграции процессной модели с параметрической нейросетевой моделью и возможность подключения BIM-данных для автоматизации.
Выводы. Применение методов реинжиниринга BPMN 2.0 систематизирует деятельность технического заказчика, обес-печивает прозрачность процессов, четкое распределение ответственности и возможность регулярной оптимизации через внедрение корректирующих организационных предложений. Использование моделей управления в качестве основы для разработки информационных систем способствует устранению пробелов между процессным проектированием и практической реализацией. Интеграция BPMN-моделей с искусственными нейронными сетями и BIM-системами открывает перспективы полной автоматизации процессов контроля и регламентации в строительстве.
Introduction. The relevance of the study is due to the need to improve the efficiency of the technical customer at the stage of commissioning a construction project. The previous research demonstrated the possibility of using a parametric neural network model to assess efficiency, but the problem of detailed regulation of management processes and a clear definition of the functions of the technical customer at various stages of the life cycle (LC) remains unresolved. Modern construction projects require the coordination of multiple participants under strict time and budget constraints, placing high demands on the quality of management decisions made by the technical customer during the preparation and commissioning of the project. Business analysis and process modelling methodologies help overcome this problem by systematizing and optimizing management processes, identifying bottlenecks and duplication of functions, and ensuring the timely commissioning of the project. While there are developments aimed at structuring individual stages of construction production, less attention is paid to the comprehensive description and optimization of the entire cycle of technical customer management decisions using modern digital transformation tools.
Materials and methods. System analysis, comparative analysis, synthesis, parametric modelling, and the analogy method were used.
Results. A detailed BPMN model of the management decision-making process was developed, identifying participant roles, decision points, and feedback loops for cyclical performance adjustments. Mechanisms for integrating the process model with a parametric neural network model and the ability to connect BIM data for automation were proposed.
Conclusions. The use of BPMN 2.0 reengineering methods systematizes the technical client’s activities, ensures process transparency, clear assignment of responsibilities, and the ability to regularly optimize through the implementation of corrective organizational proposals. Using management models as a basis for developing information systems helps bridge the gaps between process design and practical implementation. The integration of BPMN models with artificial neural networks and BIM systems opens up the prospect of fully automating control and regulatory processes in construction.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.