Игорь Манылов: Строительная отрасль должна стать умной от проекта до объекта

Цифровизация строительной отрасли стремительно набирает темпы, однако пока в этой цепочке есть очевидные разрывы. Именно поэтому центры распространения «цифры» очень важны как источники требований ко всем участникам строительного процесса. Один из таких признанных центров – Главгосэкспертиза России, и с ее руководителем Игорем Маныловым мы поговорили обо всем — от квалификации заказчика до работы искусственного интеллекта:

— Игорь Евгеньевич, в последние годы Главгосэкспертиза России стала важным звеном в процессе создания объектов капитального строительства, причем не как «страшно запретительное» ведомство, а как носитель передовых технологий. А как вы сами позиционируете ваше ведомство в общем процессе создания объекта?

— Стратегия и идеология развития строительной отрасли не предполагает, что в стройке может быть кто-то самым важным, кроме заказчика. То, что экспертиза стала более востребованной и полезной — это очень хорошо. Значит, у стройки есть запрос на интеллектуальную поддержку, на знания и профессионализм. Очень хорошо, что укрепляется именно экспертный подход к любому делу.

Главгосэкспертиза старается работать так, чтобы нас воспринимали не как барьер, хотя и это также наша работа — стоять на пути некачественного проекта. А если есть цель построить хороший объект, то стадия экспертной оценки должна быть полезна и приветствоваться проектировщиками. И в этом смысле Главгосэкспертиза себя так и оценивает — мы стремимся к тому, чтобы экспертные организации были нужным элементом в жизненном цикле объекта. Стадия экспертной оценки — это процесс, когда проверяются, сопоставляются, анализируются те решения, которые к моменту выхода проектно-сметной документации уже созрели.

Мне кажется, что в целом для отрасли повышение уровня экспертности — это хороший знак. Сейчас у нас многие вещи называют умными. Так вот, экспертиза в этом смысле — это умная стройка. Если мы хотим, чтобы стройка была умной, то уровень ее экспертности должен быть повышен именно за счет знаний. А за счет использования больших данных можно повысить эффективность строительства. Поэтому наша стратегия — сначала думаем, а потом строим. Если мы все в стройке договоримся сначала хорошо подумать, а затем только строить, мы сможем избежать многих ошибок.

— Но у нас очень часто бывает так, что сначала построили, а теперь давайте думать, что же мы сделали и как это узаконить!

— Я считаю, здесь нужно искать решение где-то посередине. Если сначала все досконально продумывать, то период планирования и проектирования занимает несколько лет, но зато во время строительства все работает, как часы. И есть наш вариант: что тут думать — давайте строить! Мы считаем, что нужен какой-то гибкий подход, когда мысль и дело идут рядом на всех этапах создания объекта.

— Главгосэкспертиза в последние годы задала тренд умного строительства. Как вы считаете, выходит ли все строительство на новый уровень благодаря цифре и новым подходам к управлению проектами на основе жизненного цикла объекта? Это реально или пока только красивые картинки?

— Мне кажется, что это вполне реально, особенно, если взять последние три-пять лет. И мне кажется, что здесь дело не столько в экспертизе, хотя мы и сыграли свою роль, а во внедрении новых управленческих механизмов, которых не хватало: больше прямых контактов, больше параллельных работ, меньше устаревших бюрократических процедур, барьеров и избыточных требований. Это были тактические шаги, которые мы, безусловно, поддерживали, и это дало свой эффект. Как пример, автомобильную дорогу М-12 построили в такие рекордные сроки только благодаря тому, что были применены новые методы управления строительством. По старым технологиям и схемам линейный объект такой протяженности и сложности строили бы в несколько раз дольше. В этом смысле сказать, что мы только думаем, как бы поумнеть, уже нельзя — мы уже поумнели!

А теперь есть уже запрос на следующий шаг, потому что нельзя все закрыть штабами, прямым оперативным управлением. Сегодня прямая штабная работа должна переходить хотя бы частично в системные настройки. В своей работе мы как органы экспертизы постоянно натыкаемся на какие-то вопросы, которые были упущены на момент формирования проекта — а это значит, что там что-то нужно системно менять.

— Так это и есть отправная точка всех проблем — квалификация заказчика! Можно говорить, что проектировщики делают много ошибок, но если заказчик не в состоянии сформулировать требования к проекту и сделать техническое задание, то и проект будет с ошибками. И это понятно — вряд ли директор школы или главврач больницы, которому поручили функции заказчика, знает, как правильно написать техзадание на проектирование. Так что же делать?

— Наверное, нужно изменить отношение к заказчику, придать больше реального веса. Мы часто слышим, что заказчик слабый, неквалифицированный, без компетенций — это все понятно и справедливо во многих случаях, особенно тогда, когда заказчиком становится субъект, который традиционно стройкой не занимается: директор школы или музея, которому очень трудно во всем этом разобраться. Поэтому в данном случае его ругать сложно, но набор требований к этому заказчику все равно должен быть точно таким же, как при строительстве, например, космодрома. Другое дело, что если заказчик своими ресурсами выполнение этих требований обеспечить не может, должна быть предусмотрена иная возможность это выполнить — и она есть.

Сейчас очень часто слабый заказчик говорит: я все равно в этом ничего не понимаю, все отдаю проектировщику и строителю, пусть они там делают все, что нужно. Это одна крайность. А вторая крайность — заставить каждого заказчика создать свое управление капитального строительства, хоть и под один объект. Но это тоже крайне нерационально, да и где взять столько специалистов? Это и дорого, и нецелесообразно. Поэтому строительная отрасль должна предложить заказчику какие-то инструменты, дать ему возможность научиться и соответствовать этим требованиям.

В структуре каждого заказчика должен быть хотя бы один профессионал, чтобы не упустить главные параметры объекта. Например, мы предлагаем такую фигуру как «офицер» заказчика — специалист, который будет ответственно представлять заказчика и знать, у кого что спросить, кого нанять и где взять данные, как получить документы и так далее. А дальше все, чего у него нет, он должен восполнить через инжиниринговые услуги, через проектировщиков и так далее. По сути, он должен собрать команду профессионалов, сохранив за собой некоторые «главные кнопки» управления проектом.

— Но это же функции технического заказчика?

— Да, но даже при наличии технического заказчика внутри самого заказчика должен быть компетентный человек, который будет выступать от имени заказчика. Например, в стройке есть ключевые вещи: технические решения, сроки строительства и деньги — и их никому нельзя перепоручить. А это очень частая ошибка заказчика: «Я же не строитель, откуда я знаю, сколько будет строить этот корпус больницы?». Вот для этого и нужны уполномоченные специалисты. Перепоручать это стороне подрядчика нельзя, потому что у него другие интересы, он готов освоить любые объемы — чем больше, тем лучше. И в этом смысле ректор института, директор школы должен разобраться в базовых вещах — время, деньги и физика — и принципиально понять, как идет стройка. Он может не знать все расценки на стройматериалы, но он может понять, от чего это зависит, и как сделать так, чтобы цена была оптимальной. И я не вижу в этом ничего невозможного.

— А теперь на нашего очень разного заказчика — от заведующей детского сада до ректора университета — ложится обязанность прописывать в контракте требования к информационной модели объекта. А они хотя бы знают, что это такое? Ведь многие заказчики у нас сидят не в большом городе, а в районном центре, в сельсовете — они ни про какой ТИМ, РИМ и так далее вообще ничего не знают! И как они будут с этим справляться?

— Если мы стремимся к тому, чтобы информационное моделирование стало одним из главных инструментов строительства, заказчиков нужно учить. К сожалению, когда мы говорим про ТИМ, многим представляется некая 3D-модель, и кто-то должен знать, как она рождается, изменяется и так далее. На самом деле, переход к технологии информационного моделирования предполагает не только знания у заказчика, а то, что все в цепочке перешли на другой способ работы, к другой технологии — и тогда ТИМ-модель становится понятной всем. И у заказчика в этом случае для работы с ТИМ-моделью будут все те же три кнопки, о которых мы уже говорили: физические параметры объекта, сроки и деньги. Просто они будут более эффективные, потому что получены из единой информационной среды.

В этом смысле ТИМа не нужно бояться и думать, что он должен быть суперсложным. Но сейчас боязнь новизны, конечно, присутствует. Тем более, когда Правительство приняло стратегическое решение, что всем нам нужно в короткий срок перейти к этой технологии. И серьезные шаги уже сделаны. Просто этот процесс не административно-командный, а эволюционный, и опыт других стран показывает, что он занимает десятки лет. А мы, как всегда, стараемся форсировать все процессы.

— Следующая большая проблема — это качество проектирования. Сейчас Главгосэкспертиза направляет запросы в НОПРИЗ, потому что проектировщики делают много ошибок, а потом выясняется, что эти проектировщики и в Нацреестре не состоят, и вообще документы не имеют права подписывать или даже проектировать. Что у нас происходит на проектном рынке?

— У нас как у оценщиков проектной документации есть данные, которые говорят о том, что качество проектирования оставляет желать лучшего. Мы не виним в этом только проектировщиков — это системная проблема. Наша работа с НОПРИЗом в течение прошлого года показала, что есть ряд вещей, которые субъективно зависят от проектировщиков, а есть системные вопросы с той же ролью заказчика, его поведением и положением в проекте. Есть проблемы, связанные с техническим регулированием, которое не успевает за реальной жизнью, и сжатыми сроками выполнения проекта. Но в целом мы думаем, что ситуация не трагичная, в стране проектируются десятки тысяч объектов, все органы экспертизы в год выдают более 80 тысяч заключений. На данный момент в Едином государственном реестре заключений (ЕГРЗ https://egrz.ru/) уже более 430 тысяч заключений. И если ведется такое количество проектной работы, то говорить, что проектирование у нас зачахло, нельзя.

Но системные проблемы, действительно, есть. По опыту работы с НОПРИЗом мы сделали для себя вывод, что нельзя на всем жизненном цикле объекта вырвать одно звено и сказать: это проектировщик плохой или заказчик плохой. Любой проект — это плод коллективного труда, и если проектировщик работает со слабым заказчиком, то он становится жертвой такой ситуации. Мы, конечно, просим и настраиваем проектное сообщество, чтобы они не отворачивались от заказчика, но и не всегда брали работу, если заказчик делегирует проектировщику то, что он должен делать сам. И не всегда проектировщику нужно на это соглашаться, даже ценой каких-то потерь.

Сейчас проектировщики соглашаются на все подряд, им нужно работать, а иначе они потеряют заказы. Но тогда нужно выбирать: либо потом вас будут критиковать за брак и некачественный проект, а вы будете переводить стрелки на заказчика, либо вы будете брать заказы только от понимающих, профессиональных заказчиков. Тогда вы будете стимулировать и самих заказчиков расти, потому что иначе с ними проектировщики не будут соглашаться работать. Нужно, чтобы это было профессиональное достоинство. Если профессиональный проектировщик видит, что заказчик не понимает, что хочет и как собирается выполнять эту задачу, лучше предупредить сразу, что на таких условиях он работать не будет. Может быть, нужно предложить заказчику предпроектную стадию, помочь разобраться в самых основах проекта.

Что касается качества проектов, то органы экспертизы как универсальный инструмент могут очень хорошо помочь проектировщику, тем более что современные технологии нам это позволяют. И если мы 10 тысяч раз давали замечания, то сегодня, когда мы работаем в цифре, мы можем проанализировать эти замечания, обработать их. Как пример, на Единой цифровой платформе экспертизы (ЕЦПЭ https://platformaexpert.ru/) есть такой инструмент, что если проектировщик после первичной экспертизы получил большое количество замечаний, система рекомендует, какие курсы ему нужно пройти и на какие нормативные требования обратить внимание.

Мы считаем, что проектирование в целом не убито, оно живет, у нас на стадии проектирования собрался хороший инженерный корпус. Инженерный и интеллектуальный потенциал в проектировании очень большой. Другой вопрос, что нужны системные изменения. Переход к ТИМ вообще не предполагает, что проектирование — это какая-то отдельно выдернутая из контекста стадия. Это просто этап работ. По сути, проектировщик — это упаковщик потребительских пожеланий или ожиданий заказчика. Заказчик генерирует идеи, проектировщик переводит это на язык планов и цифры, а эксперт оценивает, соответствует ли все это пожеланиям заказчика.

А в целом мы видим для себя в этом новом мире уже немного другую роль: мы должны не проверять то, что сделал наш коллега, а помочь настроить внутри такую систему требований, которая не позволяет проектировщику ошибаться. При этом, если проектировщик грамотный, сегодня он уже не просто конструктор или архитектор, сегодня это информационный технолог, аналитик и так далее. Это уже инжиниринговая деятельность.

— У нас сейчас цифра — эта та волшебная палочка, которой можно махнуть, и ошибок в проектах не будет, и цены станут правильные, и все решится само собой. А насколько на самом деле цифровизация позволяет повысить скорость и качество проектирования?

— Мне кажется, что сегодня оценивать, насколько легче и быстрее вести проектирование в цифре, даже и не нужно — это уже стало нормой. Сейчас мы переходим от работы с документами к работе с данными — и этот процесс развивается. Раньше загрузка данных в ЕГРЗ была довольно сложной процедурой, которая занимала несколько часов. Сегодня этого явления в принципе нет — по завершении экспертизы эти данные пакуются в определенный машиночитаемый формат, после чего машины сами между собой ими обмениваются. То есть, с одной стороны, исключается человеческий фактор при передаче и загрузке документов, а с другой стороны, это очень сильно сокращает время на эти операции и высвобождает время на другую работу. Такой процесс уже стал нормой, хотя 3-5 лет назад перевод документов экспертизы в xml-схемы вызывал опасения и казался очень сложным.

Но мы все равно не удовлетворены, потому что мы видим: «цифровая» цепочка обрывается, и если от нас выходит заключение экспертизы в xml-формате, то дальше оно практически не идет, потому что пока не весь жизненный цикл объекта покрыт этим решением. Основа для этого создана, работает Минстрой России, развиваются информационные системы — ГИСОГД, ИСУП, реализуется план по глобальной интеграции, но пока все это в процессе.

И следующий уровень — это работа с данными. Президент России в своем послании Федеральному Собранию в этом году заявил, что мы переходим к экономике данных, а для этого нам нужно решить очень важную задачу: все процессы, которые сопровождают стройку, перевести на единый понятный язык и технологически объединить всех участников процесса. И работа в режиме экономики данных будет возможна только тогда, когда мы разберемся со всеми своими рутинными процессами.

— Но мало кто до конца понимает, что такое экономика данных и что она означает именно для строительного комплекса? Опять же, встает вопрос качества этих данных: кем и как они генерятся и какого они будут качества?

— Вопрос, конечно, с подвохом. Если говорить о единой системе экономики данных, то данные распределены среди их хозяев. Например, в стройке хозяевами данных о том, что принятые проектные решения безопасны, являются органы экспертизы. И если в системе обозначено, что выдано положительное решение экспертизы, то все данные, которые к нему пристегнуты, соответствуют нормативам и безопасны. Если вдруг какие-то проектные решения изменятся, то скорректировать в системе эти данные не получится — нужно вернуться в предыдущую стадию, обратиться к экспертизе, чтобы она проверила новые данные и внесла их в систему. То есть в экономике данных у всех видов данных есть свои хозяева.

Далее, когда мы все работаем с одними и теми же данными, они уже не дублируются в каждой точке работы с ними. Например, когда все данные разложены по ячейкам, эксперту достаточно загрузить ИНН организации, и все необходимые данные подтягиваются из других систем.

Пример работы с данными — это принятие инвестиционного решения на основе объектов-аналогов. Если раньше нужно было где-то искать аналогичные проекты, делать запросы к хозяевам этих объектов, то сегодня на базе ЕГРЗ создан специальный ресурс «Витрина проектов» (https://vitrina.gge.ru/), который сконцентрировал и обработал информацию о пятидесяти тысячах различных объектов. В нем через квалифицированный поиск по критериям можно отобрать, скажем, объекты здравоохранения определенной площади в заданных климатических и сейсмических условиях, которые уже прошли экспертизу. И на основе этих объектов-аналогов сформировать собственное представление о будущем объекте.

— Ведь это же может сделать и заказчик, у которого нет профессиональной квалификации, но по аналогам он сможет сформулировать свои запросы?

— Да, мы как раз на это рассчитываем! Мы и делали эту отдельную платформу, достаточно простую в пользовании, для неквалифицированных потребителей. ЕГРЗ — ресурс большой и достаточно сложный, с большим количеством данных. А «Витрина проектов» — это обобщенные сгруппированные данные для заказчиков, регуляторов, контролеров или аналитиков. То есть для большого круга потребителей, которым не нужно глубоко погружаться в проекты, а достаточно получить информацию по заданным параметрам: какая площадь объекта, сколько корпусов, какие технологии применены при строительстве, какое оборудование, какая стоимость, сроки строительства и так далее.

Сразу хочу предупредить, чтобы не было иллюзий: эта система будет тем детальнее отвечать на вопросы, чем больше информации мы в нее загрузим. Мы запускали этот проект на основе сырых данных, чтобы люди пользовались, смотрели, чего не хватает, а мы бы корректировали данные под их запросы. При этом поставщики данных понимают, что это становится публичным ресурсом, об их объектах знают органы контроля, другие участники инвестиционно-строительного процесса. Соответственно, меняется отношение к данным и повышается ответственность за их качество. А машина и ИИ сделают все остальное.

— У нас сейчас искусственным интеллектом называют все, что угодно — от автоматизации работ до глобальных самообучающихся систем. Что вы называете искусственным интеллектом применительно к работе Главгосэкспертизы?

— Мы, если честно, с осторожностью относимся к этим словам. Когда говорят про искусственный интеллект, сразу хочется вспомнить про естественный интеллект — про человека. Говорят, что ИИ придет и всех заменит. Но какой бы это ни был интеллект, он все-таки искусственный, то есть, по сути, это имитация мыслительной деятельности с помощью цифровых технологий, и противопоставлять одно другому нельзя. Конечно, мы видим, что те технологии, которые называют ИИ, — машинное обучение, машиночитаемые форматы, работа с данными, аналитика — это тренд, который сейчас активно развивается. Например, очень сильно выросли технологии сбора данных, способность снять данные через датчики, фото-видео-фиксация, фиксация звуков, знаков, запахов — все становится возможным. Это генерирует большой объем данных. И технологии математической обработки данных тоже сильно шагнули вперед. Соответственно, мы подошли к такому моменту, когда эти технологии становятся частью нашего производственного процесса.

Например, мы видим, что без использования нейросети работать с теми данными, которые мы оцифровали, довольно сложно. И если мы оцифровали десятки тысяч замечаний, выданных экспертами, то с помощью нейросети мы можем их проанализировать, понять закономерности и выдать определенные рекомендации. Тем более что в некоторых случаях эти замечания выданы по одним и тем же ситуациям. Поэтому был создан специальный модуль, который позволяет с помощью этих технологий обрабатывать наши данные.

ИИ начинает нам реально помогать, потому что если машина способна осмысленно что-то сопоставлять или анализировать, то она в этом смысле может выполнить роль помощника нашего эксперта. Мы ей скормили много наших данных, специальных текстов и замечаний экспертов, и теперь она может определять состав экспертов, который необходим для проведения экспертизы конкретного проекта, прямо на входе на экспертизу — и это пусть небольшой, но важный шаг на пути внедрения ИИ в работу экспертизы.

Мы ждем оцифровки норм технического регулирования и видим, что алгоритмический подход к документам на основе сопоставления слов нам просто не подходит. Нам нужно, чтобы машина на основе лингвистического анализа, с использованием самообучающихся нейросетей, которые могли бы обработать все нормы вне зависимости от формата, смогла «посмотреть» и сопоставить, как эксперты оценивают те или иные решения на соответствие этим нормам. Предполагается, что современные средства ИИ в принципе в состоянии делать эти сопоставления. Пока достоверность их невысока, и в нашей сфере она не показывает высоких результатов, но мы над этим сейчас начинаем работать. И накопленный массив эмпирических данных при использовании нейросетей для анализа экспертных заключений может дать хороший эффект.

Мы не говорим, что это полная замена человека, он в любом случае останется. Тут вопрос такой: с какой целью мы применяем ИИ и что мы от него хотим? В любом случае это инструмент, который возьмет на себя многие сложные, но рутинные процессы по сопоставлению технических решений с нормами. Но моделировать этот анализ, задавать его параметры будет все-таки Человек.

Лариса Поршнева

Этот материал опубликован в июльско-августовском номере Отраслевого журнала «Строительство». Весь журнал вы можете прочитать или скачать по ссылке: https://ancb.ru/files/pdf/pc/Otraslevoy_zhurnal_Stroitelstvo_-_2024_god_08_2024_pc.pdf