Цифровизация процессов принятия технологических и проектных решений в современном строительстве

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Результаты проведенного исследования позволяют расширить область внедрения метода «дерево решений» в процессы принятия проектных решений и рассмотрения вариантов технологического оснащения при выборе строительной техники на примере производства земляных работ на объекте строительства «Архитектурный ансамбль "Вознесенский"» в г. Тюмени («АА "Вознесенский"»).В ходе реализации поставленной цели исследований были решены следующие задачи: рассмотрены варианты традиционного подхода к определению потребности в строительной технике; проанализированы модели и методы принятия управленческих решений; изучен метод «дерево решений», выявлены его преимущества и недостатки; успешно применен в цифровом эксперименте и рекомендован к реальному внедрению метод «дерево решений» при разработке алгоритма принятия проектных решений и выбора вариантов механизации производства земляных работ с использованием программы Deductor Academic Studio на строительстве реального объекта.На сегодняшний день неизвестны случаи прямого применения метода «дерево решений» в управлении проектами в российской строительной отрасли. Нет опубликованных результатов исследований по его внедрению в процессы принятия проектных и производственных решений.

Об авторах

О. В. Ашихмин

Тюменский индустриальный университет

Email: ashihminov@tyuiu.ru

А. П. Шестакова

Тюменский индустриальный университет

Список литературы

  1. Шитков, В. К. Классификация наблюдений с использованием иерархических деревьев решений / В. К. Шитиков, Г. С. Розенберг, Т. Д. Зинченко. – Текст : электронный // Количественная гидроэкология : методы системной идентификации / В. К. Шитиков, Г. С. Розенберг, Т. Д. Зинченко. – Тольятти : ИЭВБ РАН, 2003. – 463 с. – URL: http://www.ievbran.ru/kiril/Library/Book1/content391/content391.htm.
  2. Дюк, В. А. Data mining – интеллектуальный анализ данных / В. А. Дюк. – Текст : электронный // InfTech :. – URL: http://inftech.webservis.ru/it/database/datamining/ar2.html.
  3. Parsaye, K. A. Characterization of Data Mining Technologies and Processes / K. A. Parsaye. – Direct text // The Journal of Data Warehousing. – № 1. – 1998. – P. 56.
  4. Елманова, Н. Введение в Data Mining / Н. Елманова. – Текст : электронный // КомпьютерПресс :. – URL: https://compress.ru/article.aspx?id=11616.
  5. Деревья решений. Методы классификации и прогнозирования // ИНТУИТ : национальный открытый университет :. – URL: http://www.intuit.ru/department/database/datamining/9/.
  6. Федоров, Д. А. Преимущества внедрения информационных технологий в организацию и производство строительно-монтажных работ / Д. А. Федоров. – Текст : непосредственный // Инновационные процессы в науке и технике XXI века : материалы XVIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов, ученых, педагогических работников и специалистов-практиков, Нижневартовск, 24 апреля 2020 года. – Тюмень: Тюменский индустриальный университет, 2021. – С. 312–316.
  7. Федоров, Д. А. Возможности применения информационных технологий в строительном производстве / Д. А. Федоров, О. В. Ашихмин. – Текст : непосредственный // Научно-практические исследования. – 2020. – № 5–7 (28). – С. 63–65.
  8. Федоров, Д. А. Принципы моделирования строительных процессов с использованием информационных технологий на примере программного продукта ELMA на базе BPMN / Д. А. Федоров, О. В. Ашихмин. – Текст : непосредственный // Научно-практические исследования. – 2020. – № 12–2 (35). – С. 82–85.
  9. Федоров, Д. А. Результаты численного эксперимента по созданию алгоритма принятия проектных решений в строительной практике / Д. А. Федоров, О. В. Ашихмин. – Текст : непосредственный // Инженерный вестник Дона. – 2021. – № 7 (79). – С. 454–464.
  10. Ростовщикова, Д. Э. Современные методы управления проектом на примере методологии Agile Scrum / Д. Э. Ростовщикова // Современная наука и молодые ученые : сборник статей II Международной научно-практической конференции. В 2 ч. Ч. 1. Пенза, 10 мая 2020 года / ответственный редактор Гуляев Герман Юрьевич. – Пенза: Наука и Просвещение, 2020. – С. 53–55.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».