ПРИНЦИПЫ КОДИРОВАНИЯ РАБОТ

 

ПОДХОДЫ К КОДИРОВАНИЮ ГРАФИКОВ СТРОИТЕЛЬСТВА СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ КАПИТАЛЬНОГО СТРОИТЕЛЬСТВА

 

 

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается разработка и использование единой типовой автоматизированной базы знаний, построенной на базе системы классификации и кодирования для унификации календарно-сетевых графиков сооружения атомных электростанций с целью систематизации накопленного опыта сооружения и использования его при реализации новых проектов.

Успешная разработка базы знаний позволит связать работы с накопленным опытом, тиражировать его на другие проекты, однозначно идентифицировать риски проекта, привести к единому типу существующие календарно-сетевые графики сооружения атомных электростанций, упростить работу участников проекта, проводить анализ и сравнение разных проектов, формировтаь нормативы, стоимость и оценивать эффективность по сравнению с аналогичными работами на других проектах.

Ключевые слова: база знаний, календарно-сетевой график, система классификации и кодирования, классификатор, код.

 

В современном мире цифровом обществе наблюдается парадоксальная ситуация: огромный массив доступной информации и одновременно информационный голод, связаннный с информационным перегрузом некачественными и неструктурированными данными. Часто, процесс извлечения полезной информации занимает больше времени, чем ее повторное генерирование. Большое количество доступной информации не тождественно большому количествы знаний, а скорее наоборот.

Для проектов сооружения сложных объектов капитального строительства тиражирование накопленных знаний стоит наиболее остро. Большие сроки реализации сложных проектов капитального строительства не позволяют персоналу полноценно применять собственный накопленный опыт на других проектах, так как ряд уникальных операций и технологий повторяется с периодичностью не чаще чем раз в несколько лет.

Задача накопления, классификации и тиражирования знаний и передовых технологий актуальна и для других, краткосрочных проектов капитального строительства, так как в условиях жесткой рыночной конкуренции, учитывая масштабы строительного бизнеса, разработка семантической базы данных, базы знаний накопленного опыта, включающей механизмы тиражирования лучших организационно-технологических практик, является ключевым фактором в борьбе за эффективность, а соответственно и выживаемость бизнеса.

 

Стоит отметить, что вышеописаная задача подразделяется на 3 подзадачи:

•  создание методики выявления и идентификации знаний и опыта применения передовых типовых организационно-технологических решений в строительстве;

•  определение принципов структурирования и классификации выявленных знаний;

•  разработка методов тиражирования знаний на реализуемых проектах.

Эффективное тиражирование знаний возможно только при условии их своевременности и адресности. Накопленный опыт должен быть декомпозирован до элементарных кейсов, привязанный к виду или этапу конкретных строительно-монтажных работ.

 

Для обеспечения данных требований необходима система однозначной и уникальной идентификации работ, позволяющая сопоставлять однотипные работы в разных проектах и доводить до непосредственного исполнителя накопленные ранее занния по данной тематике. Эти знания могут быть как технологическими, так и организационными, это может быть как положительный опыт (best practices), так и уроки, из-влеченные на основе допущенных ошибок и промахов.

Каждый проект сооружения крупных объектов представляет собой определенную технологически выстроенную последовательность уникальных работ, сосредоточенных в графиках строительства. Таким образом, график является максимально сжатой, полной, структурированной и оцифрованной информацией о работах проекта. В связи с этим для создания единой типовой базы знаний планируется рассмотреть и проанализировать существующие графики сооружения, сопоставить одинаковые работы в разных проектах и прийти к однозначно определяемому типовому набору работ для определения преемственности и последующего адресного тиражирования накопленного опыта при реализации новых проектов.

 

Рассматривая возможные пути унификации графиков и перевода их в единую информационную систему в качестве инструмента может быть использована общая для графиков всех уровней система классификации и кодирования работ.

Система классификации представляет собой распределение объектов по классам в соответствии с определенным признаком, систематизированным сводом однородных наименований – классификатором.

Система кодирования в свою очередь необходима для унификации формы представления различных типов данных в целях автоматизации работы с информацией, основываясь на едином для конкретной работы уникальном коде. Таким образом создав на основе удобной и понятной системы кодирования единую информационную систему мы упростим и систематизируем работу всех участников проекта, а также в будущем сможем проводить анализ и сравнение разных проектов.

 

В настоящее время в общем доступе не представлено аналогов описанной информационной системы. Каждая организация предлагает свои правила по кодированию и классификации работ. Таким образом, каждый планировщик может на свое усмотрение добавлять в график коды, что служит накоплению неструктурированной информации, которую невозможно использовать для дальнейшего анализа и накопления опыта в базах знаний. Поэтому создание единой типовой автоматизированной информационной системы позволит уйти от расплывчатых данных и сопоставлять работы графиков разных проектов между собой. Это важно для систематизации работ графиков, а также для сравнения одинаковых работ в разных проектах. Автоматизированный анализ графиков строительства сможет сопоставлять подобные работы, сравнивать сроки и ресурсы, затраченные на их выполнение в разных проектах и помогать реализовывать проекты, учитывая накопленный опыт.

 

Научных трудов в данной области не так много. Связано это с тем, что данная тема находится на стыке нескольких направлений науки. Для качественной разработки автоматизированной информационной системы базы знаний нужен опыт экспертов по проектам строительства и специалистов по программированию. Но изучив основные правила по формированию систем классификации и кодификации и имея базовые знания по стандартизации и программированию, возможно, сформировать общие требования к такой системе.

 

Создавая новые системы кодирования, которые будут использоваться в календарно-сетевом планировании и управлении проектом в целом, необходимо учитывать существующие смежные системы. Такой является система кодирования KKS (от немецкого выражения Kraftwerk - Kennzeichensystem). Но реализованные в ней способы кодировки существенно затрудняют автоматизацию из-за невозможности прямого использования существующих маркировок в программах управления базами данных. Устранить этот недостаток можно путем применения систематизированной системы маркировки, в которой наиболее полно учтены характерные признаки кодируемого оборудования и средств, используемых в АСУТП. С помощью системы KKS возможно маркировать технологическое оборудование, монтажные единицы, устройства автоматизации, здания и сооружения.

 

Для разработки информационной системы необходимо учитывать существующий опыт кодирования работ в графиках сооружения промышленных объектов энергетики, нефтехимии и металлургии, как наиболее сложных и масштабных проектах капитального строительства.

Рассматривая накопленный опыт применения кодов на объектах сооружения сложных промышленных объектов с помощью сопоставительного анализа и статистической обработки, можно сформировать оптимальный набор кодов из существующего перечня или добавить новые кодификаторы. В данном исследовании рассмотрим нормы по разработке системы классификации и кодификации для разработки требований и основных подходов к созданию типовой автоматизированной системе. Разработав правила по формированию системы классификации и кодификации работ, используя накопленную статистику как исходные данные - возможно разработать удобный инструмент управления и анализа графика строительства сложных объектов капитального строительства.

 

В настоящее время, проанализировав существующие графики сооружения сложных объектов капитального строительства, мы видим, что единая система классификации и кодирования работ отсутствует. Работы в графиках классифицируются по структуре декомпозиции работ – WBS (…). Декомпозиция работ WBS, основана на структуре сводного сметного расчета. Это, безусловно, структурирует график, упрощает использование и ориентирование среди огромного количества работ (порядка 10 – 20 тысяч работ в одном графике), но не решает вопрос автоматического распознавания информационной системой уникальной работы. Для автоматической обработки информации и использования ее в информационных системах управления необходима разработка единой системы классификации и кодификации на базе WBS структуры - системы классификации и на базе KKS - системы кодирования.

Разработка единой автоматизированной системы большой труд, требующий серьезного исследования и анализа большого объема данных. И в первую очередь необходимо сформировать основные подходы к разработке такой системы.

 

Заложим требования к системе классификации, которые основаны на правилах распределения заданного множества объектов на подмножества (классификационные группировки) в соответствии с установленными признаками их различия или сходства. В системе кодификации сформулируем ограничения, которые накладываются спецификой использования современных программ.

Разработка системы классификации должна осуществляться путем деления объема понятия по объемам новых понятий, каждое из которых представляет частный случай исходного понятия, так как классификация — это вид деления объема понятий.

Для этого воспользуемся методом фасетной классификации. Этот метод подразумевает под собой параллельное разделение множества объектов на независимые подмножества. Это необходимо для того, чтобы иметь возможность назначать независимые друг от друга коды и возможность по ним группировать. Формируя систему кодификации, нельзя забывать об ограничениях, которые накладываются спецификой использования современных программ. К таким ограничениям относятся: максимальная длина, допустимый набор символов и наличие или отсутствие различия прописных (больших) и строчных (малых) букв на уровне транслятора.

 

Наконец введем основные требования, необходимые для формирования системы базы знаний.

Первое требование, которое должно быть реализовано при формировании системы классификации деятельности на проекте заключается в том, что для однозначной идентификации работы нужно определить такой минимальный набор атрибутов, который позволит сформировать однозначный, неповторяющийся код для каждой работы по всем видам деятельности на проекте.

Введем определение: минимальный атрибутивный состав (МАС) – это минимальный перечень атрибутов со значениями для однозначной и уникальной идентификации каждой работы на проекте.

При определении минимального атрибутивного состава для работ на проекте может быть дополнительно решена задача автоматизированной проверки полноты графиков по составу работ.

 

При попытке сформировать такой перечень атрибутов мы столкнулись с новой системной проблемой. Как будем определять рамки самой работы. Например, что мы будем относить к работе: «сооружение Камчатской ТЭЦ-5» или «установка мостовым краном в проектное положение силовой турбины в котлотурбинном цеху на энергоблоке №1 Камчатской ТЭЦ-5, выполняемая бригадой №3 компании СМУ-1 по договору №123»? Очевидно, что минимальный атрибутивный состав, однозначно идентифицирующий каждую из этих работ, будет разный. В первом случае уникальным идентификатором может быть код «Камчатская ТЭЦ-5», во втором случае мы имеем уже составной уникальный идентификатор, который содержит как минимум следующие разряды:

  1. Программа: «Камчатская ТЭЦ-5»
  2. Проект: «Сооружение энергоблока №1»;
  3. Здание: «Котлотурбинный цех»;
  4. Объект: «Силовая турбина»;
  5. Вид работ: «Установка в проектное положение»;
  6. Средства механизации: «Мостовой кран»;
  7. Исполнитель: «СМУ-1»;
  8. Субъект: «Бригада №3».
  9. Договор: «№123».

Исходя из этого необходимо формулировать второе требование, которое должно быть реализовано при формировании системы классификации работ: для однозначной идентификации деятельности на проекте нужно определить уровень ее детализации, позволяющий однозначно определить необходимый минимальный атрибутивный состав.

 

Уровень детализации работы (УДР) – это масштаб описания деятельности на проекте, определяющий глубину систематизированной информации о нем. Чем глубже уровень детализации работ, тем большей информацией о проекте мы будем обладать.

При решении задачи создания унифицированной системы классификации и кодирования необходимо стандартизовать уровни детализации работ для всех проектов. Таких решений может быть несколько:

  1. По технологии;
  2. По уровню принятия управленческих решений;
  3. По структуре проекта (по сводно-сметному расчету);
  4. По использованию «скользящей матрицы», когда уровни автоматически формируются в зависимости от уникального сочетания имеющихся атрибутов.

Система уникальной идентификации работ может быть реализована при условии, что для работы любого уровня детализации проекта существует набор семантических атрибутов, сочетание которых формирует неповторяемый код, однозначно определяемый работу на проекте.

 

К особенностям деятельности капитального строительства относится то, что в ней участвует большое количество стейкхолдеров. Уровень компетенций по различным областям знаний и исполнительская дисциплина при планировании своей деятельности у них разный. Таким образом, при  заполнении минимального атрибутивного состава при планировании проекта на различных уровнях детализации работ, исполнителями будут неизбежно допускаться неточности, ошибки, связанные с человеческим фактором, оставаться незаполненными данные, которые не позволят выполнить процедуру уникальной идентификации.

Поэтому третье требование, которое должно быть реализовано при формировании системы классификации работ: для обеспечения устойчивости системы на проекте требуется разработка принципов уникальной идентификации работ в условиях ограниченности данных, принципы «заполнения белых пятен». Такая система может быть построена на основе вычисления недостающих значений минимального атрибутивного состава по косвенным вспомогательным признакам работ.

 

Вспомогательный признак работы (ВПР) – это характеристика, не относящаяся к минимальному атрибутивному составу, однозначно характеризующему работу, но позволяющая вычислить недостающие его значения по предварительно настроенному алгоритму.

Таким образом, система уникальной идентификации работ должна включать в себя интеллектуальный модуль, позволяющий автоматизировано вычислять по предварительно настроенным алгоритмам недостающие параметры минимального атрибутивного состава на основании вспомогательных признаков работ. Данный модуль также может быть использован при интеллектуальной автоматизированной проверке корректности заполнения атрибутов работ проекта. Например: работа по монтажу корпуса реактора относится к турбинному зданию – это явная ошибка, которая может и должна быть автоматически выявлена системой.

 

Таким образом в данной статье были рассмотрены основные подходы к созданию информационной типовой базы знаний и  сформированы основные требования, предъявляемые к единой автоматизированной информационной системе базы знаний работ проектов капитального строительства, которая призвана точно и однозначно идентифицировать любую работу проекта на всех уровнях его детализации в пределах заданного множества объектов, которая будет содержать в одном объеме всю необходимую информацию об объектах, обеспечивать по возможности минимальную длину кодового обозначения и достаточный резерв независимых кодовых обозначений для сохранности возможности кодирования новых объемов без нарушения структуры классификатора, когда каждой работе графика любого уровня детализации будет присвоен однозначный уникальный семантический код, позволяющий идентифицировать работы, анализировать их и учитывать опыт их выполнения при реализации будущих проектов.

 

Создание прототипа такой системы может послужить основой для проведения других фундаментальных исследований в областях управления знаниями, машинного обучения, применения нейросетей и основ искусственного интеллекта в строительной отрасли, повышения качества и конкурентоспособности проектов капитального строительства, оптимизации организационных структур, автоматизированного планирования и выбора оптимальных технологий строительства. База знаний позволит накапливать, систематизировать и тиражировать опыт и знания, полученные при реализации проектов капитального строительства, а также тиражировать данные технологии на смежные отрасли.