На стройку идет интеллект
Очередной этап цифровизации строительной отрасли — внедрение искусственного интеллекта (ИИ) сталкивается с характерными для «цифры» проблемами: нехватка данных, недостаток кадров, не самый высокий уровень цифровизации в отрасли.
Выступая на круглом столе «Нейросети в девелопменте. Итоги года. Планы развития на 2024 год», организованном порталом Всеостройке.рф, Константин Михайлик, заместитель министра строительства и ЖКХ РФ, заявил: наиважнейший вопрос в строительной отрасли сегодня — создание единой ИИ-платформы. При этом он подчеркнул: «Вопрос развития искусственного интеллекта с учетом имеющихся ресурсов для нас сейчас крайне важен, потому что 150 миллионов жителей — это все равно очень мало. У наших жителей высокий уровень IQ, тратить этот потенциал на тупиковую работу — глупо, поэтому для нас нейросети — это инструмент, который позволит заместить недостающие 200 миллионов человек. Все опасения, связанные с тем, что искусственный интеллект отберет работу у людей, — беспочвенны. Наоборот, на ИИ нужно скинуть всю типовую работу, а человеческий потенциал, который у нас колоссален, развивать в необходимом нам направлении».
ИИ в ближайшей перспективе может быть помощником или ассистентом человека, существенно повышая производительность или экспертность, утверждает Дмитрий Цыганков, вице-президент по IT и цифровой трансформации ГК ФСК.
ИИ также позволяет специалистам выполнять ранее недоступные функции и операции.
Конкретно в строительной отрасли, по словам Ольги Аршанской, директора по развитию Инжиниринговой корпорации ИРБИС, ИИ имеет огромный потенциал для повышения эффективности на всех этапах – от проектирования и строительства до планирования, хотя строительная отрасль – одна из самых консервативных. «Несмотря на это, ИИ уже начинает внедряться в строительную сферу, особенно в области проектирования. Например, он может проверять типовые проекты на соответствие строительным нормам, что ускоряет процесс и повышает качество работы. ИИ также может использоваться для разработки типовых разделов проектов, например инженерных систем. Если говорить непосредственно о процессе строительства, то здесь можно привести в пример программы 3D-сканирования на основе ИИ, которые помогают обнаружить несоответствия между проектными решениями и фактическими работами. Кроме того, нейросети могут использоваться для обработки большого объема информации и разработки шаблонов документов», — перечисляет Ольга Аршанская.
Однако для успешного использования ИИ, по ее мнению, требуются значительные финансовые вложения и понимание руководством потенциала ИИ.
«Использование искусственного интеллекта в строительстве может значительно повысить эффективность и точность проектов: оптимизацию планирования и управления ресурсами, прогнозирование затрат и улучшение безопасности на стройплощадке. Как следствие, ИИ может помочь сократить сроки строительства и снизить риски технических ошибок», — указал Евгений Хохлов, директор по маркетингу девелопера AAG.
«В любом строительном проекте содержится огромное разнообразие данных, которые пополняются на каждом этапе — от проектирования и поставок до строительства и пусконаладочных работ. Возникает множество цепочек взаимодействия и передачи информации. Сейчас для анализа и увязки этих данных требуются инструменты и люди, но в будущем такую функцию может взять на себя ИИ, минимизируя шанс ошибки и подлога данных», — рассуждает Андрей Урамаев, руководитель группы управления строительством компании «Айбим».
Кроме того, по его словам, на стройке приходится много работать с реальными данными, поступающими с площадки, а не с оцифрованной информацией. ИИ справится с такими задачами, как контроль периметра и КПП, людей, техники и ресурсов, контроль строительных процессов.
«Есть процессы, с которыми не справляются стандартные компьютерные технологии, — в этих случаях и нужно применение ИИ», — добавил Глеб Балчиди, руководитель продукта AI Monitoring Группы «Самолет».
По его мнению, ИИ хорошо работает там, где его можно внедрить, и где он действительно нужен.
Григорий Грязнов, руководитель лаборатории ИИ ДОМ.РФ, отмечает значение ИИ, поскольку это способ сэкономить деньги и время. Также нейросеть можно использовать там, где ранее не хватало ресурсов, — например, мониторинг строек страны.
Строители доброй воли
В начале процесса цифровизация сталкивалась с сопротивлением, недопониманием, сомнениями. Примерно в такой же ситуации сегодня находится внедрение нейросетей.
Николай Олейник, генеральный директор ЗАО «ЛенТИСИЗ», полагает, что готовность участников строительного рынка к внедрению ИИ-решений нарастает. «Однако, несмотря на активную цифровизацию в крупных компаниях, многие предприятия сталкиваются с трудностями. Важно поддерживать обучение и обмен опытом, чтобы расширить круг компаний, готовых к инновациям», — указал он.
Действительно, основными игроками сегодня выступают крупные компании, у которых есть большой объем строительства и возможность инвестировать в процесс большие суммы. «Застройщики, в чьем портфеле один-два проекта, вряд ли будут активно прибегать к помощи искусственного интеллекта в строительстве. А вот использовать возможности ИИ в маркетинге и продвижении, создании новых креативных концепций и визуальных материалов — вполне вероятное будущее», — предполагает Елена Соловьева, директор по продажам «СЗ Про-Сервис».
По словам Андрея Урамаева, пока ИИ помогает решать локальные, узконаправленные задачи. Например, анализирует ценовые предложения поставщиков на основе ведомости объемов и стоимости работ или собирает фактические данные о выполнении работ.
«Рынок не готов к стопроцентному переходу на инструменты ИИ. Не все участники проекта обрадуются полной прозрачности процессов и обнародованию проблем, которые зачастую пытаются скрыть. По опыту работы «Айбим» могу сказать, что похожее сопротивление вызывает внедрение BIM-технологий, которые также повышают прозрачность процессов. Контроль выгоден владельцам предприятия, но его внедрение обойдется в немалую сумму, что становится камнем преткновения», — отметил он.
Михаил Бочаров, заместитель генерального директора АО «СиСофт Девелопмент», отметил: «Готовность внедрять ИИ во многом зависит от опыта компании по взаимодействию с ИИ и подготовки самих технологий ИИ к специфике строительной отрасли. Разработка и прикладное тестирование ИИ в больших объемах доступны в первую очередь крупным компаниям в силу наличия прежде всего базы данных (знаний), на которых можно отработать алгоритмы работы ИИ, и квалифицированных кадров. Но в последнее время появляются и небольшие российские стартапы, предлагающие ИИ-решения для отдельных задач, хотя пока это в основном узконаправленные решения».
«Опыт распространения технологий показывает, что любое эффективное решение, дающее понятный результат, быстро внедряется в отрасли независимо от готовности компаний», — подчеркнул Дмитрий Цыганков.
Маловато будет
Многие участники круглого стола «Нейросети в девелопменте…» указали на одну из существенных проблем: недостаток данных. «Сегодня застройщики поодиночке обладают маленьким объемом данных, который они могут промаркировать, структурировать и дальше использовать. Какого-то решения, объединяющего всех застройщиков вместе, нет. В одиночку никто и никогда не найдет столько ресурсов и промаркированных данных, чтобы создать полноценный ИИ и обучить его», — уверен Константин Михайлик.
Платформой сбора данных стал ДOМ.PФ, где уже создана рабочая группа. Константин Михайлик подчеркнул: государство готово поддержать развитие ИИ в строительстве, проведя необходимую работу по нормативно-правовой базе. Григорий Грязнов заявил, что платформа сталкивается с проблемой недостаточности данных: «Нужны датасеты, но это ручная разметка, поэтому они получаются “золотыми”. И, как правило, это тайна, и застройщики их не предоставляют. Есть западные, но они нам не подходят. Чужой опыт не всегда применим к тому, что делается у нас».
По мнению Дениса Смирнова, руководителя службы формирования продукта и BIM-технологий «ЭталонПроект» (Группа «Эталон»), ГИСОГД (государственная информационная система для обеспечения градостроительной деятельности РФ) и другие элементы должны быть вписаны в базовый уровень. «Это нужно, чтобы получать нормативный ландшафт, то есть в него должны входить не только градостроительные ограничения, но и архитектурные — с тем, чтобы они были машиночитаемы. Тогда эта система получит большую перспективу», — пояснил он.
Кроме того, Денис Смирнов отметил: объединение возможно только на уровне, когда девелопер работает в общем наборе правил, как, например, в стандартах ДОМ.РФ, как продукта, который применим для всех.
При этом участники рынка предполагают, что самый большой объем данных — у госорганов.
Не только федеральной платформе ИИ не хватает данных — аналогичная проблема существует и в девелоперских компаниях. «Выстраивание работы с данными внутри компании — долгий и сложный процесс. А выстраивание практик управления данными зависит от общего уровня цифровой культуры менеджмента. Напрашивается вывод: чтобы технология ML начала приносить пользу, компания должна пройти сложный и долгий путь внутренней трансформации. Изменить способ мышления, начать принимать решения, опираясь на данные, накопить качественные данные, вырастить в себе “цифровой ген”», — говорит Дмитрий Цыганков.
«Действительно, недостаток данных является вызовом. Наша организация активно работает над созданием датасетов, сотрудничая с партнерами и используя собственный опыт в области исследований. Однако решение этой проблемы требует согласованных усилий от всей индустрии и может потребовать времени», — пояснил Николай Олейник.
«Чтобы аналитика предиктивных процессов работала, необходимо “скармливать” ей эти данные, нужно некое представление этих данных. Для этого нужна система аналитики и хранения. То есть мы должны понимать, что ИИ не существует сам по себе без предварительной цифровизации», — уточнил Глеб Балчиди.
Эксперты приходят к выводу: для создания датасетов в компаниях нужны время, деньги, специалисты.
По словам Михаила Бочарова, датасеты ускорили бы процесс, но получить специализированные данные можно только путем сбора на конкретных производствах, что в сегодняшних условиях несколько затруднительно. Возможно, ситуацию изменят государственные системы, которые помогут создавать общедоступные пакеты данных.
Неукомплектованный штат
Большая проблема — специалисты в области ИИ в строительном комплексе. «На текущий момент существует недостаток специалистов в области искусственного интеллекта в строительстве. Мы призываем к интенсивному развитию образовательных программ и инициатив по подготовке кадров в данной сфере, чтобы соответствовать растущему спросу», — говорит Николай Олейник.
Ольга Аршанская указывает: «Пока количество специалистов, которые могут ставить задачи ИИ и способны использовать его возможности, не будет достаточным, процент использования ИИ в строительной сфере останется низким».
По ее словам, необходимо развивать фундаментальное образование в строительных вузах, а также повышать квалификацию специалистов.
Дмитрий Цыганков убежден: «Специалистов не хватает сейчас и не будет хватать в ближайшее десятилетие».
Причина — необходимость для строительного комплекса конкурировать за кадры соответствующей квалификации с банками и телекомом, для которых эта технология уже стала основным полем конкуренции и фактором выживания.
Просторы рынка
По мнению Михаила Бочарова, емкость рынка ИИ внутри «цифрового» сегмента — десятки миллиардов рублей. Свои нейросети плетут продвинутые, крупные компании. ИИ задействован в системе продаж, эксплуатации. Широко известен продукт «Умный дом». Многие эксперты ждут дальнейшего развития этого сегмента. «Рынок искусственного интеллекта в строительстве будет стремительно расти в ближайшие годы. Оптимизация процессов, улучшение прогнозирования и повышение эффективности работ станут ключевыми факторами, поддерживающими рост спроса на ИИ-решения в строительной индустрии», — заявил Николай Олейник.
Андрей Урамаев полагает, что в будущем должны появиться решения для тотального контроля строительных площадок, а также для выполнения части функций по управлению строительством. «Работа многих привычных решений будет дополнена возможностями искусственного интеллекта. Кроме того, будут востребованы консультационные услуги в части внедрения ИИ», — подчеркнул он.
Григорий Грязнов назвал основные направления развития ИИ в 2024 году: Computer Vision (CV) — решение задачи распознавания образов; Optical Character Recognition (OCR) — перевод рукописных и печатных документов в текстовый вид; Named Entity Recognition (NER) — процесс обнаружения в тексте именованных сущностей.
Константин Михайлик обещал содействие сегменту ИИ — Минстрой и он сам готовы взять на себя управление на платформе ИИ: «Нам это интересно, и мы готовы в это инвестировать и время, и силы, и проводить необходимую работу по нормативно-правовой базе, быть платформой общения для всех участников. ДОМ.РФ, Минстрой готовы в диалоге с Яндексом и со Сбером, с ответственными органами эту часть работы — менеджмент — с радостью на себя взять».
За прошедший год в дорожной отрасли был принят, а затем пересмотрен пятилетний план строительства дорог. Однако по большинству строящихся объектов финансирование сохранится.
Планы пересмотрены, но не все
Ключевым событием в дорожном строительстве стало утверждение в июне 2022 года пятилетнего плана на 2023—2027 гг. общей стоимостью 13,2 трлн рублей, включая региональные бюджеты и средства Фонда национального благосостояния. План касается федеральных, региональных, межмуниципальных, местных дорог и включает более 250 мероприятий по их строительству, реконструкции и ремонту. Программный документ разрабатывался с целью довести до нормативного состояния 85% дорог в 105 крупнейших агломерациях и более 50% дорог в регионах — всего более 100 тыс. км опорной дорожной сети.
В частности, планом предусмотрено бюджетное финансирование строительства второй кольцевой автодороги вокруг Санкт-Петербурга (КАД-2), развязки на трассе М-11 «Нева» с выходом к аэропорту Пулково, реконструкции Приморского шоссе с подключением «Лахта-центра», строительство и реконструкция участков автомобильных дорог А-121 «Сортавала», А-181 «Скандинавия», А-120 «Санкт-Петербургское южное полукольцо», Р-21 «Кола», М-10 «Россия» и еще ряда объектов в Санкт-Петербурге и Ленобласти.
Однако уже в декабре стало известно о пересмотре намеченных планов. Согласно распоряжению Правительства РФ от 29 декабря 2022 года № 4353-р, по ряду проектов было урезано финансирование, ввод в эксплуатацию других проектов был перенесен на более поздний срок, появились новые объекты. Под сокращение финансирования попала КАД-2: сроки проектирования автомагистрали отложены на два года. По данным ФКУ Упрдор «Северо-Запад», перенесены с 2027 на 2028 год сроки реконструкции участка 54-й км —59-й км дороги Р-23 Санкт-Петербург — Псков — Пустошка — Невель — граница с Республикой Беларусь.
По остальным объектам, находящимся в ведении ФКУ Упрдор «Северо-Запад», начатые в 2021–2022 гг. работы продолжаются согласно условиям заключенных госконтрактов. Так, ввод в эксплуатацию участков реконструкции трассы А-181 «Скандинавия» запланирован на 2023–2024 гг. В 2023 году на автомобильной дороги Р-21 «Кола» планируется выполнить работы по переустройству газопроводов с последующим завершением реконструкции участка дороги с двух полос движения до четырех. Активно продолжается строительство путепровода с направленными съездами на 672 + 500 км автомобильной дороги М-10 «Россия» Москва — Тверь — Великий Новгород — Санкт-Петербург, сроки завершения — 2023 год. Нет изменений и в планах реконструкции КАД на участке от ст. Горская до ЗСД, работы по этому объекту продлятся до августа 2026 года. Продолжается разработка предпроектной и проектной документации для реконструкции автодороги А-121 «Сортавала» на участке обхода г. Приозерска. Также в планах Упрдор «Северо-Запад» на 2023 год — приступить к реконструкции автомобильной дороги А-120 «Южное полукольцо» на участке 64-й км — 106-й км (1-й и 2-й этапы).
Начатые стройки будут завершены
В Комитете по дорожному хозяйству Ленобласти отмечают, что основные работы выполняются в рамках национального проекта «Безопасные качественные дороги»: за счет федерального и регионального финансирования в 2022 году было обновлено около 200 километров региональных трасс. В том числе были проведены ремонты на таких важных для области магистралях, как участок Гостилицкого шоссе от деревни Порожки до «Южного полукольца», Павловское шоссе от Романовки до Павловска, дорога от Кудрово в Колтуши, подъезд к Шлиссельбургу, подъезд к Кингисеппу. При этом по некоторым из объектов работы были завершены досрочно.
Скорее всего, изменения пятилетнего плана не должны сказаться на начатом строительстве, особенно на значимых для региона мостовых стройках через р. Волхов в Киришах и р. Свирь в Подпорожье. Мост в Подпорожье планируется завершить уже в 2023 году, на три года раньше контрактных сроков, — он даст возможность значительно облегчить логистику грузов на востоке Ленобласти.
Еще один источник финансирования — федеральные инфраструктурные кредиты — позволил заключить три масштабных контракта на строительство объектов внутри агломерации Ленобласти и Санкт-Петербурга. Обход Мурино в створе Пискаревского проспекта разгрузит Токсовское шоссе, которое проходит внутри восточного Мурино и Нового Девяткино. Развязка с Мурманским шоссе в Кудрово даст новый выезд из молодого города и обеспечит подъезд для будущего транспортно-пересадочного узла со станцией метро. Продолжение реконструкции Колтушского шоссе от Суоранды через Колтуши до перекрестка с дорогой на Воейково сильно разгрузит одну из главных региональных магистралей Всеволожского района.
Материалы и техника для строительства
Пересмотр планов строительства дорог связывают с реалиями, учитывающими экономическую ситуацию, хотя на развитие отрасли оказывают влияние такие факторы, как удорожание стройматериалов и проблемы с поставкой и обслуживанием импортной спецтехники.
Как отмечают в ФКУ Упрдор «Северо-Запад», цены на строительные материалы возросли: по ряду объектов строительства и реконструкции в 2022 году было выделено дополнительное финансирование в соответствии с порядком, установленным Приказом Минстроя № 841/пр от 23.12.2019.
«В 2022 году стоимость строительства "лихорадило", отраслевые программы пересматривались в сторону сохранения объектов и перераспределения средств в пользу строящихся, — сообщает заместитель генерального директора по развитию АО "ПЕТЕРБУРГ-ДОРСЕРВИС" Анатолий Пичугов. — Но ни один строящийся объект не был заморожен или "обрезан", как это было в предыдущие кризисы».
Помимо роста цен на стройматериалы, отрасль столкнулась с проблемами, связанными с наличием запасных частей на строительную технику, логистикой, ростом стоимости расходных материалов для обслуживания техники, прекращением поставок оборудования ряда зарубежных поставщиков.
По мнению генерального директора строительно-инвестиционного холдинга «Автобан» Алексея Андреева, строительство дорог очень сильно зависит от импортной дорожно-строительной техники и от внешних поставок: доля российской техники в дорожном строительстве по-прежнему не превышает 30%, а российских и даже китайских аналогов многих видов погрузчиков, перегрузчиков асфальта, ресайклеров просто не существует.
Руководитель отдела продаж компании «ЭкоТрафик» Никита Чайников считает, что китайские компании, которые вышли на российский рынок с конкурентными предложениями, смогли переломить ситуацию с поставками техники и запчастей. По крайней мере, к середине года цены на запчасти спали, но, к сожалению, не на технику. В Группе «ВИС», где из 400 единиц спецтехники и строительного оборудования собственного парка более 300 составляет техника зарубежного производства, отмечают, что сроки поставки запчастей выросли от одного до трех-четырех месяцев. В этой связи компания начала их замену на аналоги от производителей Южной Кореи и Китая.
Уход с российского рынка иностранных вендоров ПО для развития BIM в дорожном проектировании сказался на отрасли в меньшей степени, чем в строительстве. Заместитель главного инженера по реализации технической политики компании «ВТМ дорпроект» Владимир Баженов уверен, что нынешняя ситуация складывается даже на руку разработчикам, так как позволит на базе отечественных программных продуктов развивать сразу несколько векторов цифровых технологий, в том числе для создания трехмерных информационных моделей, а в дальнейшем — для разработки и применения классификаторов строительной информации.
Проектирование первого этапа строительства кольцевой надземной линии метрополитена в столице Узбекистана городе Ташкенте выполнили с помощью инструментов программного комплекса Model Studio CS, разработчиком которого является московское АО «СиСофт Девелопмент».
Приняв участие в проекте строительства, компания «СиСофт Девелопмент» успешно выполнила свою часть проекта, включающую обучение специалистов, поставку программного обеспечения, интеграцию ПО в рабочий процесс, автоматизацию бизнес-процессов.
Продукты Model Studio CS, которые использовались в реализации проекта:
- Model Studio CS Строительные решения.
- CADLib Модель и Архив.
Заказчик, рассмотрев ряд программных комплексов разных разработчиков, выбрал Model Studio CS, по достоинству оценив преимущества линейки продуктов этой российской комплексной системы по сравнению с конкурирующими решениями.
Для сравнения
1. Model Studio CS Строительные решения
Конкурирующие продукты на рынке: Autodesk Advance Steel, Tekla, Bentley Prosteel, Prostructures, Proconcrete, Bentley AECOsim, AVEVA, Bocad, Allplan, ArchiCAD.
Базовые преимущества Model Studio CS Строительные решения:
- настроенные профили генерации чертежей и спецификаций, ведомостей работ для разработки разделов проекта АР, АС, КМ, КЖ;
- обширные библиотеки по разделам проектов АР, АС, КМ, КЖ;
- реализация импортозамещения (актуально в сравнении с иностранными продуктами);
- компонент системы Model Studio CS Строительные решения для разработки комплексной информационной модели.
2. CADLib Модель и Архив
Конкурирующие продукты на рынке: Autodesk Navisworks, Intergraph Smart Review, Intergraph SmartPlant Foundation, AVEVA E3D, Bentley Navigator, Bentley Synchro 4D, Solibri.
Базовые преимущества Model Studio CS:
- мощный функционал для визуализации, создания электронного архива, работы с календарными планами. Возможность адаптации и доработки продукта под корпоративные стандарты заказчиков;
- компонент системы Model Studio CS для разработки комплексной информационной модели;
- интероперабельность и интеграция с наиболее популярными BIM-платформами;
- возможность построения системы управления инженерными данными (СУИД).
Отметим, что создание кольцевой надземной линии метрополитена в Ташкенте предусматривает прокладку 54,8 км путей, строительство 35 станций, двух электродепо для сервисного обслуживания электропоездов и одного пункта техосмотра. Кольцевая ветка метро будет строиться в пять этапов. На последнем этапе строительства линия замкнется на станции «Дустлик» и образует кольцо.
В рамках завершенного первого этапа, при проектировании которого применялись решения Model Studio CS, была проложена 11-километровая линия с семью станциями. Также с помощью Model Studio CS и CADLib была запроектирована станция № 6 кольцевого метро.
Особенностью данного проекта было то, что линия проходит по жилым массивам города и расположена в девятибалльной сейсмической зоне. Применение программных продуктов Model Studio CS и CADLib доказало эффективность их использования и удобство наглядной презентации заказчику будущего объекта.
Как осуществлялась реализация проекта?
Комплексным проектированием строительства надземного метро в Ташкенте с помощью ПО Model Studio CS занимается АО BOSHTRANSLOYIHA — узбекский головной проектно-изыскательский институт по транспорту. Также в реализации данного проекта принимает участие авторизованный партнер АО «СиСофт Девелопмент» — компания SOFTICA, являющаяся одним из ведущих поставщиков программного обеспечения в сфере САПР в Узбекистане (www.softica.uz).
В начале 2020 года десять сотрудников института прошли обучение программе Model Studio CS Строительные решения. Из-за внезапно случившейся пандемии COVID-19 и резкого снижения заказов со стороны основного заказчика провести пилотный проект, как было запланировано, не удалось. Однако благодаря видеоматериалам, размещенным в Интернете, проектировщики смогли применить полученные знания в 2021 году при окончании строительства первого этапа кольцевого метро в Ташкенте.
Стоит добавить, что благодаря практически мгновенной обратной связи Москвы со службой техподдержки и сопровождения в Ташкенте на все возникавшие вопросы были получены подробные и квалифицированные разъяснения и ответы, что помогло не останавливать проектирование на длительный срок. В результате реализации проекта получилась 3D-модель, построенная в программе Model Studio CS Строительные решения и соединенная в единое целое в программе CADLib Модель и Архив.
В дальнейшем планируется провести пилотный проект с охватом смежных специальностей для соединения сетей ЭО, ВК, ОВ в общую модель с архитектурными и конструкторскими решениями.
Стоит добавить, что в настоящее время началось строительство второго этапа кольцевой линии Ташкентского метрополитена, где генеральным проектировщиком вновь является АО BOSHTRANSLOYIHA. При проектировании новых станций на втором этапе строительства также активно используются программы Model Studio CS и CADLib. Благодаря уже готовым разработкам, полученным при проектировании первого этапа, 3D-модели станций формируются значительно быстрее.
Генеральный директор АО BOSHTRANSLOYIHA Рустам Рузиев: «Миссией АО BOSHTRANSLOYIHA является оказание высококвалифицированных услуг по обеспечению заказчиков качественной проектной, сметной, исполнительской, топографической и другой документацией с использованием самых передовых технологий».
Генеральный директор ООО SOFTICA Азиз Норхужаев: «Участие в данном проекте для нашей компании — это признак доверия и лояльности АО BOSHTRANSLOYIHA к нашей экспертизе. Мы прошли непростой путь вместе с сотрудниками ПИИ — от предпроектного анализа и выбора, отвечающего всем требованиям программного обеспечения, коим стала система Model Studio CS, до обучающих тренингов специалистов соответствующих подразделений. Результат нашего трехстороннего сотрудничества — модель кольцевой надземной линии метрополитена в Ташкенте, часть станций которой уже построена и эксплуатируется жителями столицы».
