Розробка AI-системи для оцінки вартості будівництва з проектної документації
Кошторисна документація в будівництві — сотні томів технічних документів: робоча документація, специфікації, відомості обсягів робіт. Ручна оцінка вартості займає тижні; AI-система скорочує час в 5-10 разів.
Вхідна документація
Будівельний проект включає:
- Проектна документація: архітектурний розділ, конструктивний, інженерні системи
- Робоча документація: детальні креслення, вузли, специфікації обладнання
- Відомості обсягів робіт (ВОР): таблиці з кількісними показниками
- Технічні умови та вимоги SNiP/GOST
Архітектура AI-системи оцінки
[Завантаження документації (PDF, DWG, Excel)]
→ [Класифікація розділів]
→ [Видобування ВОР (відомостей обсягів)]
→ [Розпізнавання специфікацій обладнання]
→ [Застосування розцінок (FSNB, GESN, TER)]
→ [Розрахунок прямих витрат]
→ [Застосування коефіцієнтів (ISR, OZP, накладні)]
→ [Зведений кошторисний розрахунок]
→ [Верифікація людиною]
Видобування обсягів робіт
class WorkItem(BaseModel):
section: str # розділ проекту
description: str # найменування роботи
unit: str # м², м³, шт, пог.м
quantity: float # обсяг
normative_code: str | None # код GESN/FSNB
confidence: float
def extract_work_volumes(document_text: str) -> list[WorkItem]:
# Таблиці ВОР - детерміністичний парсинг
tables = extract_tables(document_text) # pdfplumber / Camelot
items = []
for table in tables:
if is_work_volume_table(table):
parsed = parse_work_volume_table(table)
items.extend(parsed)
# Для неструктурованих описів - LLM
text_items = llm_extract_work_items(document_text)
return items + text_items
Застосування нормативної бази
FSNB та регіональні збірники TER містять розцінки на всі види будівельних робіт. Система:
- Маппінг описання роботи → код GESN/FSNB через семантичний пошук
- Отримання нормативних показників (трудозатрати, машини, матеріали)
- Множення на поточні індекси переводу до поточного рівня цін (ISR)
Складність: описання робіт у документації не завжди точно відповідають кодам FSNB — потребується нормалізація та експертне підтвердження маппінгу.
Розпізнавання обладнання з специфікацій
Специфікації обладнання (насоси, котли, вентиляція, електрообладнання) — видобування з прив'язкою до прайс-листів постачальників або комерційних КП.
LLM видобуває: найменування, марку, технічні характеристики, кількість. Далі: запит актуальних цін через API постачальників або комерційний пошук.
Верифікація та аудит
Система не замінює інженера-кошторисника для складних об'єктів — вона прискорює його роботу. Кожен розділ кошторису супроводжується: джерелом даних, застосованими розцінками, розрахунковими формулами. Повна простежуваність для аудиту.
Точність та обмеження
Точність AI-кошторису залежить від повноти документації. При наявності повного комплекту ВОР: відхилення від ручного кошторису ±10-15% (що прийнятно для попередньої оцінки). Для тендерної документації: ±5-8% при ретельній верифікації.
Терміни: MVP для типового житлового будинку — 4-6 місяців; промисловий об'єкт, інтеграція з FSNB та ERP — 8-12 місяців.