Сергей Валентинович Снимщиков, канд. техн. наук, проректор по Э и ДПО, Московский государственный технический университет гражданской авиации, Москва
e-mail: s.snimshikov@mstuca.ruтел.: +7 (499) 459-04-90
Sergey V. Snimshchikov, Cand. Sci. (Engineering), Vice-rector for E and APE, Moscow State Technical University of Civil Aviation, Moscow
e-mail: s.snimshikov@mstuca.ru tel.: +7 (499) 459-04-90
Иван Петрович Саврасов* , канд. техн. наук, помощник проректора, Московский государственный технический университет гражданской авиации, Москва
e-mail: i.savrasov@mstuca.ruтел.: +7 (499) 452-47-60
Ivan P. Savrasov* , Cand. Sci. (Engineering), Assistant to the Vice-rector, Moscow State Technical University of Civil Aviation, Moscow
e-mail: i.savrasov@mstuca.ru tel.: +7 (499) 452-47-60
Максим Сергеевич Чарушин, эксперт, ОООО «Научно-производственное объединение «Система», Зеленоград
e-mail: charushin@gk-lc.ruтел.: +7 (499) 390-82-66
Maxim S. Charushin, Expert, LLC "Scientific and Production Association "Sistema", Zelenograd
e-mail: charushin@gk-lc.ruтел.: +7 (499) 390-82-66
Введение. Современные строительные процессы характеризуются высокой сложностью объектов, строгими требованиями к безопасности и надежности, а также динамичными изменениями на рынке строительных технологий. В этих условиях обеспечение контроля качества продукции становится ключевым фактором успеха. Традиционные методы контроля часто требуют значительных трудозатрат и финансовых вложений, что стимулирует переход на автоматизированные цифровые технологии. Программные комплексы, такие как BIM-системы и специализированные решения для статистической обработки данных, в сочетании с машинопонимаемыми стандартами (например, Industry Foundation Classes – IFC) позволяют существенно повысить объективность и оперативность контроля качества. Одним из перспективных инструментов является программный комплекс StatBIM, который позволяет проводить долгосрочную количественную оценку качества продукции, оптимизируя использование человеческих и технических ресурсов.
Методы. Исследование включает: внедрение StatBIM для автоматизации сбора и анализа данных (прочность, удлинение арматуры по ГОСТ 34028-2016); использование машинопонимаемых стандартов для интеграции с BIM-системами и нормативными базами (ГОСТ Р 57309-2016, ISO 16739-1); статистические методы – тесты Шапиро – Уилка, Андерсона – Дарлинга для проверки нормальности распределения, анализ влияния округления (до 0,5 % по ГОСТ 12004-81) на дисперсию, среднее значение и обеспеченность характеристик; разработку XML-шаблонов для формализации требований нормативных документов.
Результаты. Внедрение программного комплекса StatBIM позволяет: сократить время проверки соответствия стандартам на 40 % за счет автоматической сверки данных; выявить искажения в статистических параметрах из-за округления (снижение точности среднего значения на 7 %, недооценку дисперсии на 12 % в малых выборках); установить, что округление данных нарушает нормальность распределения (p-value < 0,05 в 30 % случаев), что критично для расчета надежности конструкций; реализовать цифровую сертификацию с долгосрочным мониторингом качества арматуры.
Обсуждение. Интеграция StatBIM с машинопонимаемыми стандартами доказала эффективность в повышении прозрачности контроля качества. Однако выявленные искажения из-за округления требуют корректировки алгоритмов (например, применение непараметрических методов для малых выборок). Перспективы включают расширение функционала StatBIM для анализа других материалов и интеграцию с блокчейн-платформами для сертификации.
Выводы. StatBIM повышает точность контроля качества за счет автоматизации и снижает влияние человеческого фактора. Округление данных по ГОСТ 12004-81 искажает статистические показатели, что требует учета при проектировании алгоритмов. Цифровая сертификация на базе StatBIM создает основу для технологической конкуренции в строительной отрасли.
Introduction. Modern construction processes are characterized by high complexity of facilities, strict requirements for safety and reliability, as well as dynamic changes in the construction technology market. In these circumstances, ensuring product quality control becomes a key success factor. Traditional control methods often require significant labor and financial investments, which stimulates the transition to automated digital technologies. Software packages such as BIM systems and specialized solutions for statistical data processing, combined with machine-readable standards (for example, Industry Foundation Classes – IFC), can significantly improve the objectivity and efficiency of quality control. One of the promising tools is the StatBIM software package, which allows for long-term quantitative assessment of product quality, optimizing the use of human and technical resources.
Methods. The research includes: the implementation of StatBIM to automate data collection and analysis (strength, elongation of reinforcement according to State Standard 34028-2016); the use of machine-readable standards for integration with BIM systems and regulatory frameworks (State Standard R 57309-2016, ISO 16739-1); statistical methods – Shapiro – Wilk, Anderson – Darling tests to verify the normality of distribution, impact analysis rounding (up to 0.5 % according to State Standard 12004-81) for variance, average value and availability of characteristics; development of XML templates to formalize the requirements of regulatory documents.
Results. The implementation of the StatBIM software package allows: to reduce the time for compliance with standards checking by 40 % due to automatic data reconciliation; to identify distortions in statistical parameters due to rounding (reducing the accuracy of the average by 7 %, underestimating the variance
The authors declare that there are no conflicts of interest present.