Video oldindan ko‘rish uchun mavjud emas
Telegram'da ko‘rish
Продолжение к прошлому посту про аудит ЦИМ для формирования ЦВОР.
Тогда я показывал сам подход. Сейчас часть этой работы уже переведена в отдельный рабочий инструмент.
Пока показываю только один из блоков продукта: автоматическое сопоставление IFC + ВОР. Сейчас программа работает со структурированным ВОР в Excel. Поддержку менее формализованных таблиц и PDF планирую добавить следующим этапом.
Загружаем два файла, дальше программа сама:
⭕️ разбирает структуру ЦИМ
⭕️ сопоставляет позиции ВОР с элементами модели
⭕️ получает объемы из количественных параметров
⭕️ рассчитывает объемы там, где это возможно
⭕️ сравнивает результат с ВОР
⭕️ показывает расхождения и недостающие данные
⭕️ находит конкретные проблемные элементы
Результат тестового фрагмента:
676 элементов ЦИМ
17 позиций ВОР
13 подтверждены
3 имеют расхождения
1 требует проверки
Время автоматической обработки этого фрагмента около 4–5 секунд.
За один запуск дополнительно формируются Excel-отчет, список проблемных элементов, инженерный вывод, обезличенный IFC и отчет по анонимизации.
Перед анализом программа создает обезличенную копию IFC. Из нее удаляются сведения об объекте, адресе, заказчике, проектировщике, шифре проекта и другие идентификаторы. Исходный IFC при этом не изменяется.
Важно: ИИ не считает объемы и не влияет на результаты основного анализа. Сопоставление IFC и ВОР, расчеты и проверки выполняются локально. ИИ подключается уже к готовой обезличенной сводке и может сформировать краткий инженерный вывод.
Сейчас ИИ-функция (Использовать ИИ-вывод) работает через OpenAI API. Для нее необходим собственный API-ключ OpenAI и доступ к API из страны или региона, поддерживаемых OpenAI. В неподдерживаемых регионах ИИ-вывод недоступен, при этом основной локальный анализ IFC + ВОР продолжает работать в штатном режиме.
И это только часть продукта.
Основная задача шире: определить для каждой позиции ВОР рациональный источник объема, способ его получения, ограничения исходной ЦИМ и понять, что действительно необходимо доработать в модели, а что добавлять туда просто нет смысла.
Именно эту логику сейчас развиваем в продукте «Аудит ЦИМ для формирования ЦВОР».
Тогда я показывал сам подход. Сейчас часть этой работы уже переведена в отдельный рабочий инструмент.
Пока показываю только один из блоков продукта: автоматическое сопоставление IFC + ВОР. Сейчас программа работает со структурированным ВОР в Excel. Поддержку менее формализованных таблиц и PDF планирую добавить следующим этапом.
Загружаем два файла, дальше программа сама:
⭕️ разбирает структуру ЦИМ
⭕️ сопоставляет позиции ВОР с элементами модели
⭕️ получает объемы из количественных параметров
⭕️ рассчитывает объемы там, где это возможно
⭕️ сравнивает результат с ВОР
⭕️ показывает расхождения и недостающие данные
⭕️ находит конкретные проблемные элементы
Результат тестового фрагмента:
676 элементов ЦИМ
17 позиций ВОР
13 подтверждены
3 имеют расхождения
1 требует проверки
Время автоматической обработки этого фрагмента около 4–5 секунд.
За один запуск дополнительно формируются Excel-отчет, список проблемных элементов, инженерный вывод, обезличенный IFC и отчет по анонимизации.
Перед анализом программа создает обезличенную копию IFC. Из нее удаляются сведения об объекте, адресе, заказчике, проектировщике, шифре проекта и другие идентификаторы. Исходный IFC при этом не изменяется.
Отдельный блок продукта связан с ИИ.
Важно: ИИ не считает объемы и не влияет на результаты основного анализа. Сопоставление IFC и ВОР, расчеты и проверки выполняются локально. ИИ подключается уже к готовой обезличенной сводке и может сформировать краткий инженерный вывод.
Сейчас ИИ-функция (Использовать ИИ-вывод) работает через OpenAI API. Для нее необходим собственный API-ключ OpenAI и доступ к API из страны или региона, поддерживаемых OpenAI. В неподдерживаемых регионах ИИ-вывод недоступен, при этом основной локальный анализ IFC + ВОР продолжает работать в штатном режиме.
Сам инструмент собран на Python. Для работы с IFC используется IfcOpenShell, для формирования Excel-отчетов openpyxl, ИИ-блок подключен через OpenAI API. Программа собрана в обычное desktop-приложение под Windows.
И это только часть продукта.
Основная задача шире: определить для каждой позиции ВОР рациональный источник объема, способ его получения, ограничения исходной ЦИМ и понять, что действительно необходимо доработать в модели, а что добавлять туда просто нет смысла.
Именно эту логику сейчас развиваем в продукте «Аудит ЦИМ для формирования ЦВОР».
Прикрепляю короткое видео работы программы. Видео без монтажа, чтобы было видно реальное время запуска, анализа и формирования результата.