Поєднання ВІМ та штучного інтелекту в автоматизації створення календарних планів будівництва

Abstract

UK: Предметом дослідження є процес автоматизації календарного планування будівництва шляхом інтеграції технологій інформаційного моделювання будівель (BIM) та штучного інтелекту (AI) з метою оптимізації управлінських рішень у сфері будівництва. Застосування цифрових технологій у поєднанні з алгоритмами машинного навчання дозволяє здійснювати автоматичний аналіз структурованих BIM-даних, прогнозувати тривалість окремих процесів і формувати оптимізований календарний план у вигляді діаграми Ганта. Результати дослідження свідчать, що впровадження запропонованої моделі істотно скорочує час планування, мінімізує вплив людського фактора на прийняття рішень і підвищує точність прогнозування. Проте, результативність таких систем значною мірою залежить від повноти даних у моделі та готовності проєктних команд до цифрової трансформації. Важливою особливістю є здатність системи адаптивно змінювати планування у відповідь на зміни проєктної документації, обмеження ресурсів і зовнішні впливи, що є критичним чинником на сучасному ринку будівництва. Такі результати пояснюються інноваційним підходом, який поєднує структурований аналіз BIM-моделей з високопродуктивними алгоритмами машинного навчання, здатними швидко обробляти великі обсяги даних. Запропонована система може бути практично застосована у девелоперських компаніях, проєктних бюро та державних установах, що займаються регулюванням будівництва. Такий підхід придатний як для типових, так і для масштабних житлових проєктів, де швидка адаптація графіків до змінних умов є критично важливою. Таким чином, результати дослідження формують підґрунтя для переходу до цифрового управління будівництвом і подальшої інтеграції інноваційних технологій у проєктне управління.

EN: The subject of the research is the process of automating construction scheduling by integrating Building Information Modeling (BIM) technologies with Artificial Intelligence (AI) to optimize managerial decisions in the construction. The application of digital technologies combined with machine learning algorithms enables automatic analysis of structured BIM data, forecasting of the duration of individual tasks, and the generation of an optimized construction schedule in the form of a Gantt chart. The research results indicate that implementing the proposed model significantly reduces scheduling time, minimizes the impact of human error on decision-making, and enhances forecasting accuracy. A notable feature of the findings is the system’s ability to adaptively adjust scheduling in response to changes in project documentation, resource constraints, and external influences ‒ a critical factor in today’s construction market. These results are explained by the innovative approach, which integrates structured analysis of BIM models with high-performance ML algorithms capable of processing large volumes of data rapidly. The proposed system can be practically applied in developer companies, design bureaus, and governmental bodies involved in construction regulation. This approach is applicable to both typical and large-scale projects in the housing sector, where rapid adaptation of schedules to changing conditions is crucial. Thus, the research outcomes establish a solid foundation for transitioning to digital construction management and further integration of innovative technologies in project management.