Введение

Актуальность проблемы

Современная проектная деятельность в строительной отрасли характеризуется возрастающей сложностью и многозадачностью. Несмотря на активное внедрение технологий информационного моделирования (BIM), многие внутренние процессы остаются слабо формализованными. Согласно исследованиям, до 80 % строительных проектов сталкиваются с превышением бюджета и сроков, причем значительная доля проблем обусловлена недостатками в проектной документации (ПД), возникающими на этапе ее разработки.

Особую остроту эта проблема приобретает на уровне малых проектных групп, которыми руководит ведущий инженер. Ведущий инженер — это ключевой специалист, совмещающий функции руководителя группы из 3–4 инженеров и исполнителя наиболее ответственных работ: сложных расчетов, разработки ключевых чертежей, проведения верификации результатов. Именно на этом уровне управления возникает «информационный вакуум» — отсутствие четкой, актуальной и общедоступной информации о текущем статусе задач, принимаемых решениях, возникающих проблемах и используемых ресурсах.

Проявления этого вакуума многогранны:

 Локальная фрагментированность данных: члены группы и ведущий инженер могут использовать разные подходы, версии файлов или локальные базы данных, что приводит к ошибкам и несогласованности в работе.

 Неэффективная внутренняя координация: ведущий инженер тратит значительное время на устный опрос подчиненных о статусе работ, ручное распределение задач и поиск информации, вместо решения сложных инженерных проблем.

 «Узкие места» в принятии решений: поскольку ведущий инженер является и руководителем, и ключевым исполнителем, его рабочее время становится критическим ресурсом. Неформализованность процессов приводит к его перегрузке оперативными координационными задачами в ущерб качеству выполнения ответственных расчетов.

 Слабая видимость для внешних стейкхолдеров: руководство проекта и смежные отделы не имеют прозрачного и автоматизированного доступа к информации о прогрессе работы группы, что затрудняет общую координацию и своевременное принятие управленческих решений.

Таким образом, отсутствие цифровой модели работы малой проектной группы под руководством ведущего инженера является значительным барьером на пути повышения общей операционной эффективности проектной организации.

1. Концепция цифровой модели работы проектировщика

Динамическая цифровая модель работы проектировщика, и, в частности, ведущего инженера, представляет собой формализованное, актуальное и доступное для анализа отображение его операционной деятельности в контексте управления группой и выполнения профессиональных задач. Это не статичный документ, а «живой» цифровой двойник, интегрированный в повседневные рабочие процессы.

Ключевые характеристики такой модели:

– Динамичность и актуальность: модель обновляется в реальном времени или с минимальной задержкой, отражая текущее состояние задач, загрузку ресурсов и возникающие проблемы.

– Комплексная формализация: модель охватывает не только инженерно-технические задачи (расчеты, чертежи), но и управленческие (постановка задач, контроль, координация).

– Интеграция: модель агрегирует данные из различных источников: САПР, расчетные комплексы, системы управления задачами (JIRA, Redmine), почта и корпоративные мессенджеры.

– Визуализация: данные представлены в виде интуитивно понятных дашбордов, графиков и диаграмм, обеспечивающих быстрое восприятие информации.

Для ведущего инженера такая модель становится центральным пультом управления своей группой и собственной рабочей нагрузкой.

2. Основа модели: Данные и процессы

Эффективность цифровой модели определяется качеством и структурой данных, которые ее питают. Основу модели составляют два взаимосвязанных компонента.

2.1. Объективные метрики и данные

Это количественные и качественные показатели, собираемые в автоматическом или полуавтоматическом режиме.

Метрики процессов:

– Время выполнения типовых операций (разработка чертежа узла, проведение поверочного расчета).

– Длительность цикла согласования внутри группы.

– Количество итераций (переделок) по каждой задаче.

– Время реакции ведущего инженера на запросы от членов группы.

Метрики ресурсов:

– Текущая загрузка каждого инженера в группе (в разрезе задач).

– Статус и версионность рабочих файлов (чертежей, расчетов).

– Утилизация программного обеспечения и вычислительных ресурсов.

Метрики результатов:

– Количество выявленных ошибок на внутреннем контроле.

– Соответствие сроков выполнения задач плановым показателям.

2.2. Структурированные Workflows (процессные потоки)

Это формализованные сценарии выполнения работ, которые кодифицируют лучшие практики и опыт ведущего инженера.

– Процесс выполнения комплексного расчета: описывает этапы: получение исходных данных → выбор методики расчета → проведение расчета в по → верификация результатов старшим инженером → утверждение результатов ведущим инженером → внесение данных в отчет.

– Процесс разработки чертежа: включает stages: создание эскиза → деталировка → проверка на коллизии → внутреннее согласование → выпуск версии.

– Процесс управления задачами: регламентирует процесс: поступление задачи от руководителя проекта → декомпозиция ведущим инженером → постановка задач исполнителям → контроль исполнения → консолидация результатов → отчетность.

Процессные потоки превращают неявные знания и индивидуальный стиль работы ведущего инженера в стандартизированные, измеримые, обучаемые и постоянно улучшаемые процессы.

3. Методология построения модели на основе структурного анализа

Для построения релевантной и эффективной цифровой модели необходим системный подход, основанный на методах структурного анализа.

3.1. Функциональная декомпозиция работы ведущего инженера

Процесс работы ведущего инженера и его группы разбивается на иерархическую структуру функций. Это позволяет систематизировать все виды деятельности.

Уровень 0: Управление разработкой ПД или РД.

Уровень 1:

– Техническое руководство группой (распределение задач, методическая помощь, контроль качества).

– Выполнение ответственных работ (сложные расчеты, выпуск рабочих чертежей).

– Взаимодействие со смежными отделами (согласование интерфейсов, получение исходных данных).

– Отчетность перед руководством проекта.

Уровень 2 (детализация для «Выполнения ответственных работ»):

– Анализ и верификация исходных данных.

– Выбор и обоснование расчетной модели.

– Проведение расчета с использованием ПО (например, ЛИРА-САПР, SCAD).

– Анализ и интерпретация результатов.

– Формирование выводов и рекомендаций.

– Оформление расчетно-пояснительной записки.

Декомпозиция выявляет дублирование функций и зоны потенциальной оптимизации.

3.2. Визуализация взаимосвязей с помощью N²-диаграммы

N²-диаграмма эффективна для анализа интерфейсов между задачами, выполняемыми членами группы. Матрица наглядно показывает, как выходные данные одной задачи (например, «Эскизный чертеж от инженера-конструктора») являются входными для другой («Деталировка от инженера-чертежника»). Это позволяет проактивно управлять зависимостями внутри группы.

Цель: Визуализировать логические взаимосвязи между ключевыми функциями процесса оптимизации работы малой проектной группы.

Элементы системы:

1. Анализ процесса: Сбор и анализ данных о текущей работе группы.

2. Визуализация: Создание дашбордов и схем рабочих процессов.

3. Автоматизация: Внедрение RPA и автоматических уведомлений.

4. Прозрачность: Обеспечение видимости статусов задач и загрузки для всех участников.

5. Оценка: Анализ метрик для непрерывного улучшения.

Матрица взаимодействий N²:

Условные обозначения:

И — Информационный обмен (данные, документы).

У — Управляющее воздействие (контроль, команды, регламенты).

А — Автоматизированный процесс/триггер.

→ — Односторонняя передача данных.

Ключевые выводы по N²-диаграмме:

– Автоматизация критически зависит от Визуализации: Гготовые схемы процессов (из Визуализации) являются входными данными для настройки RPA-сценариев (Автоматизация).

– Оценка замыкает цикл улучшений: данные от всех этапов (Анализ, Прозрачность) стекаются в Оценку, что позволяет корректировать как сам анализируемый процесс, так и методику оптимизации (управляющие воздействия на Анализ и Прозрачность).

– Прозрачность — центральный элемент: она получает данные от Визуализации и Автоматизации, а сама оказывает управляющее воздействие на процесс, делая его более организованным.

3.3. Детализация интерфейсов с помощью I²-диаграммы

I²-диаграмма (Interface Integration Diagram) определяет техническую реализацию связей, выявленных на N²-диаграмме. Для малой группы это могут быть:

– Интерфейс «Расчетное ПО → Система управления задачами»: Автоматическая загрузка результатов расчета в карточку задачи.

– Интерфейс «Система управления задачами → Корпоративный мессенджер»: Автоуведомление ведущего инженера о завершении этапа работы.

– Интерфейс «САПР → Общее сетевое хранилище»: Автоматическая проверка версионности файлов и блокировка возможности одновременного редактирования.

Цель: Детализировать физические и программные интерфейсы между компонентами цифровой модели, определяя технологии и форматы обмена данными.

Ключевые компоненты системы:

– Визуализация (Дашборд): Например, Power BI/Tableau.

– RPA-платформа: Например, UiPath.

– ИИ-модуль: NLP-движок для анализа документов и чат-бот для поддержки.

– Управление проектами (PMS): Например, Jira.

– База знаний (Wiki): Например, Confluence.

– Файловое хранилище: Сетевой диск или SharePoint.

– Расчетное ПО: Например, ЛИРА-САПР.

Матрица интерфейсов I²:

Пояснение технологий интерфейсов:

– API (REST/JSON): Стандартный способ интеграции веб-сервисов (Jira, Power BI, UiPath Orchestrator).

– gRPC: Высокоскоростной бинарный протокол для эффективного обмена между RPA и ИИ-модулем, критичный к задержкам.

– Webhooks: Механизм для push-уведомлений (например, RPA триггерит обновление дашборда).

– SQL-запросы: Прямое чтение данных RPA-ботом из базы знаний (Confluence).

– UI Automation: Автоматизация взаимодействия с интерфейсом Расчетного ПО, где отсутствует API.

– ФС-мониторинг: Отслеживание изменений в файлах на сетевом хранилище (появление новых чертежей, расчетов).

– ElasticSearch: Использование поискового движка для индексации и быстрого поиска по документам в базе знаний.

Критические точки интеграции и рекомендации:

1. RPA ↔ Расчетное ПО: Наиболее хрупкое звено из-за использования UI Automation. Рекомендация: Разработать стандартные шаблоны именования файлов и структуры папок для минимизации ошибок.

2. RPA ↔ ИИ-модуль: Требуется низкая задержка. Рекомендация: Использовать асинхронную очередь сообщений (например, RabbitMQ) для буферизации запросов.

3. Визуализация ↔ Управление проектами: Ключевой интерфейс для прозрачности. Рекомендация: Стандартизировать JSON-схемы для передаваемых данных о задачах и статусах.

Для верификации концепции и количественной оценки потенциальных выгод была разработана имитационная модель в среде AnyLogic. Модель фокусируется на процессе работы малой группы (4 человека: ведущий инженер и 3 рядовых инженера) над разработкой раздела «Конструктивные решения» (КР).

4. Имитационное моделирование процесса работы малой группы под руководством ведущего инженера в AnyLogic

4.1. Цель моделирования:

– Оценить влияние неформализованности процессов на продолжительность проекта, загрузку ведущего инженера и общую производительность группы.

– Проверить эффективность внедрения элементов цифровой модели (стандартизированные процессы, автоматизация уведомлений, единый дашборд).

4.2. Описание модели:

Сущности (Entities):

– Задачи на проектирование: поступают в группу в соответствии с общим проектным планом. Имеют тип: «Типовой чертеж», «Сложный чертеж», «Поверочный расчет», «Комплексный расчет».

– Запросы на согласование: возникают от смежных отделов (АР, ОВ и т. д.).

Агенты (Agents):

1) Ведущий инженер (ВИ): Ключевой агент. Его состояния:

– Свободен

– Выполнение сложного расчета/чертежа

– Проверка работы инженера

– Координация (устный опрос, поиск информации, решение проблем)

– Взаимодействие со смежными отделами

2) Инженеры (x3): Их состояния:

– Свободен

– Работа над задачей

– Ожидание проверки ВИ

– Ожидание исходных данных

Структура агентов и переменных

Класс агента «Задача» (Task)

Класс агента «Ведущий инженер» (LeadEngineer)

Процесс (Process Flow) для сценария «Как есть»:

1. Задача поступает в группу. Ведущий инженер вручную назначает ее инженеру (занимает время t_assign).

2. Инженер работает над задачей. Если возникает проблема, он устно обращается к ВИ, прерывая его текущую работу.

3. После завершения работа ставится в очередь на Проверку ВИ.

4. ВИ проверяет работу. Вероятность p_rework (30 %) что работа отправляется на доработку.

5. После успешной проверки ВИ тратит время на Координацию с другими отделами для передачи результатов.

6. Цикл повторяется.

Процессная модель в AnyLogic

4.3. Сценарии моделирования:

– Текущее состояние («Как есть»): Характеризуется высоким временем на рутинную координацию (t_coordination), частыми прерываниями ВИ, отсутствием приоритезации задач.

– Внедрение цифровой модели («Будущее состояние»):

1) Автоматическое назначение типовых задач по заранее заданным правилам (снижает t_assign).

2) Внедрение системы тикетов для запросов к ВИ вместо устных обращений (снижает количество прерываний, проблемы фиксируются).

3) Единый дашборд статусов задач (снижает время t_coordination на устные опросы).

4) Стандартизированные чек-листы для проверки работ (снижает время на проверку и вероятность p_rework).

Результаты моделирования (условные цифры за период моделирования — 1 месяц):

4.4. Визуализация в AnyLogic:

На дашборде модели в реальном времени отображаются:

– Диаграммы загрузки каждого члена группы (ВИ и инженеров).

– График накопленного количества завершенных задач.

– Визуализация очередей на проверку и обработку запросов.

– Динамика ключевых метрик (среднее время выполнения, уровень доработок).

4.5. Вывод по моделированию:

Имитационное моделирование наглядно демонстрирует, что формализация процессов и ликвидация «информационного вакуума» вокруг работы малой группы под руководством ведущего инженера приводят к значительному повышению операционной эффективности. Ключевой результат — высвобождение времени ведущего инженера для выполнения его основной, наиболее квалифицированной работы, что напрямую повышает качество проектной документации и скорость ее выпуска.

5. Поведенческая аналитика процессов на основе имитационной модели в AnyLogic

Имитационное моделирование позволяет не только оценить временные и ресурсные метрики, но и провести глубокую поведенческую аналитику (Process Behavior Analysis). Эта аналитика направлена на выявление и понимание устойчивых паттернов, аномалий и причинно-следственных связей в работе малой проектной группы, что невозможно сделать с помощью статических диаграмм и опросов.

5.1. Цели и методы поведенческой аналитики

Основная цель — перейти от констатации фактов («проект запаздывает») к пониманию поведенческих механизмов, вызывающих эти факты («проект запаздывает, потому что модель показывает кластеризацию задержек в состояниях «Ожидание проверки» после того, как ведущий инженер начинает работу над сложным расчетом»).

Для этого в AnyLogic используются:

– Анализ временных рядов ключевых показателей (KPI).

– Корреляционный анализ между различными событиями и метриками.

– Анализ сценариев (What-If analysis) для изучения реакции системы на изменения.

– Статистический анализ распределения времени пребывания в различных состояниях.

5.2. Ключевые поведенческие паттерны, выявленные моделью

Моделирование работы группы в AnyLogic позволило идентифицировать несколько критических поведенческих паттернов.

Паттерн 1: «Каскадные задержки», вызванные режимом работы ведущего инженера

– Описание: когда ведущий инженер переходит в состояние Выполнение сложного расчета, он становится недоступен для оперативных проверок и координации. Это приводит к линейному росту очереди на проверку и переводу инженеров в состояние Ожидание. Анализ временных рядов показал, что средняя длина очереди на проверку коррелирует (R=0.85) с продолжительностью непрерывной работы ВИ над сложной задачей.

– Визуализация: на графике зависимости «Количество задач в очереди на проверку» от «Времени» отчетливо видны пики, совпадающие с периодами глубокой погруженности ВИ в расчеты.

– Поведенческое следствие: текущая неформализованная система не имеет механизма приоритизации и «буферизации» запросов к ВИ. Его поведение как ключевого ресурса создает волнообразную нагрузку на всю группу.

Паттерн 2: «Цикл негативного подкрепления» в процессе доработок

– Описание: модель зафиксировала положительную обратную связь. Высокий процент доработок (p_rework) ведет к увеличению времени, которое ВИ тратит на Проверку (так как растет недоверие к качеству). Это, в свою очередь, усугубляет Паттерн 1, увеличивая очередь и вынуждая инженеров торопиться, что потенциально повышает p_rework в следующих задачах.

– Визуализация: диаграмма разброса «Время проверки ВИ» от «Процента доработок» показывает явную кластеризацию данных в области высоких значений обоих показателей для сценария «Как есть».

– Поведенческое следствие: существующий процесс содержит порочный круг, где ошибки порождают условия для новых ошибок. Это системная, а не индивидуальная проблема.

Паттерн 3: «Неравномерность распределения знаний» внутри группы

– Описание: агент-ориентированная природа модели позволила отслеживать производительность каждого инженера. Анализ показал, что время выполнения однотипных задач разными инженерами может отличаться на 40–50 %. При этом, когда наиболее опытный инженер завершал свою задачу, он часто переходил в состояние Свободен, в то время как его коллеги испытывали трудности. Неформальная практика взаимопомощи существовала, но не была встроена в процесс и не фиксировалась моделью «Как есть».

– Поведенческое следствие: группа работает как набор индивидуумов, а не как единая команда с общим пулом знаний и взаимной поддержкой. Поведение системы discourages коллективное владение результатом.

5.3. Применение поведенческой аналитики для оптимизации процессов

Полученные инсайты позволяют перейти от абстрактной «оптимизации» к целенаправленным изменениям поведения системы.

– Для борьбы с Паттерном 1 в сценарий «Будущее состояние» был внедрен механизм «Окон согласования». Модель показала, что выделение двух фиксированных временных окон в день (например, 10:00–11:00 и 16:00–17:00), в течение которых ВИ занимается исключительно проверками и координацией, позволяет «сгладить» пики очереди без значительного ущерба для его глубокой работы. Поведенческая аналитика помогла найти оптимальную продолжительность этих окон.

– Для разрыва Паттерна 2 была смоделирована система чек-листов и парного ревью (peer-review) для типовых задач. Моделирование показало, что даже если парное ревью увеличивает общее время на этапе «Работа над задачей» на 15 %, оно снижает p_rework для ВИ на 60 %, что в итоге дает чистый выигрыш по времени выполнения задачи и кардинально снижает нагрузку на ВИ.

– Для устранения Паттерна 3 в цифровую модель была заложена функция автоматического назначения «ментора» для сложных задач. Если модель (на основе исторических данных) предсказывает, что задача будет амбициозной для конкретного инженера, она автоматически назначает ему в помощь наиболее компетентного в данной области коллегу. Это превращает неформальную помощь в управляемый процесс, ускоряя обучение и выравнивая компетенции в группе.

События для поведенческой аналитики

Вывод

Поведенческая аналитика на основе агентного моделирования в AnyLogic переводит управление процессами на качественно новый уровень. Она позволяет не просто измерять результаты, а понимать скрытые поведенческие механизмы, которые к этим результатам приводят. Это дает возможность проектировать и тестировать не просто новые регламенты, а новые организационные культуры и модели взаимодействия, обеспечивая устойчивое повышение операционной эффективности.

6. Улучшение взаимодействия: Модель как единый источник истины

Цифровая модель работы группы ликвидирует «информационный вакуум» на микроуровне.

– Внутри группы: каждый инженер видит свой список задач, приоритеты и зависимости от коллег. Ведущий инженер имеет актуальную картину по загрузке, прогрессу и проблемам каждого подчиненного без необходимости проведения планерок-опросов.

– Для смежных отделов: отдел архитектурных решений (ар) может видеть статус проработки своих исходных данных в группе кр, что позволяет планировать свою работу и минимизировать простои.

– Для руководства проекта: появляется прозрачность и предсказуемость в сроках выполнения работ группой. Руководитель проекта видит не просто «работаем», а конкретные метрики: «выполнено 70 % чертежей, ведущий инженер проводит верификацию сложного расчета, прогноз завершения — через 3 дня».

Это снижает количество ошибок, вызванных недопониманием или устаревшими данными, и кардинально улучшает координацию на всех уровнях.

7. Рост операционной эффективности: от данных к действиям

Цифровая модель — это не только инструмент визуализации, но и мощный аналитический аппарат для непрерывного улучшения.

– Выявление и автоматизация рутины: анализ данных модели может показать, что ведущий инженер тратит 2 часа в день на сбор информации для еженедельного отчета. Это — кандидат на автоматизацию с помощью RPA (Robotic Process Automation).

– Оптимизация «узких мест»: модель, как показало имитационное моделирование, четко идентифицирует «узкое место» в лице ведущего инженера. Это позволяет перераспределить часть рутинных проверок на старших инженеров или внедрить систему парного программирования (peer review) для снижения нагрузки на ВИ.

– Обоснованное перераспределение ресурсов: менеджер может анализировать исторические данные о трудозатратах на различные типы задач и на этой основе формировать более сбалансированные и реалистичные планы для новых проектов.

– Предиктивный контроль: если модель фиксирует рост количества итераций по определенному типу задач, это может сигнализировать о необходимости дополнительного обучения инженеров или пересмотра соответствующего workflow.

Согласно расчетам, представленным в курсовой работе, и результатам нашего моделирования, комплексная оптимизация на основе цифровой модели позволяет достичь снижения трудозатрат на 25–30 % и сокращения сроков выполнения этапов проектирования на 10–15 %.

8. Стратегический результат: Самообучающаяся проектная организация

Внедрение цифровой модели работы на уровне малых групп и ведущих инженеров является фундаментом для трансформации всей проектной организации.

– Накопление корпоративного опыта: Стандартизированные workflows и собранные метрики по всем проектам формируют базу знаний лучших практик.

– Предиктивная аналитика: На основе исторических данных можно строить модели, предсказывающие риски срыва сроков для новых проектов на ранних стадиях, позволяя принимать упреждающие меры.

– Непрерывное улучшение (Kaizen): Цикл «Plan-Do-Check-Act» становится data-driven. Предложения по улучшению процессов подкрепляются объективными данными, а не субъективными ощущениями.

– Внедрение AI: Алгоритмы машинного обучения могут:

1) Автоматически предлагать оптимального исполнителя для новой задачи на основе анализа его компетенций и текущей загрузки.

2) Выявлять аномалии в расчетах или чертежах на ранних стадиях.

3) Прогнозировать общую продолжительность проекта на основе текущего прогресса и данных с аналогичных завершенных проектов.

Таким образом, оцифровка работы проектировщика перестает быть тактической задачей и становится стратегическим направлением, направленным на создание самообучающейся, адаптивной и высокоэффективной проектной организации.

Заключение

Создание цифровой модели работы проектировщика, и в первую очередь ведущего инженера — ключевого звена в малой проектной группе, — является imperative современной проектной деятельности. Это не просто внедрение очередного программного обеспечения, а фундаментальная перестройка операционных процессов на принципах прозрачности, управления на основе данных и глубокой стандартизации.

Как показало имитационное моделирование в AnyLogic, даже точечная оптимизация процессов внутри небольшой группы дает значительный мультипликативный эффект, высвобождая время наиболее квалифицированных специалистов для решения сложных задач и повышая общую производительность труда. Применение поведенческой аналитики позволило выявить глубинные системные паттерны, препятствующие эффективности, и разработать целевые меры по их устранению.

Преодоление «информационного вакуума» на микроуровне работы проектировщиков закладывает прочный фундамент для цифровой трансформации всей организации, открывая путь к созданию самообучающейся системы, где данные являются главным стратегическим активом, а принятие решений основывается на точных, актуальных и всесторонних данных.

Литература:

1. Поведа И. В. Структурный анализ бизнес-процесса разработки проектной документации. Курсовая работа. МФТИ, 2025.

2. McKinsey Global Institute (2023). Digital transformation in construction.

3. Grieves M. (2019). Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication.

4. Борсученко С. С. Имитационное моделирование в AnyLogic для бизнес-аналитиков. — М.: ДМК Пресс, 2021.

5. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации: Манифест революции в бизнесе. — М.: Манн, Иванов и Фербер, 2020.

6. Леонтьев А. К. (2022). Проблемы управления сложными проектами в современных условиях // Инженерный вестник. — № 4. — С. 55–62.