Диссертация (Организационно-технологический потенциал строительного производства кровельных конструкций жилых многоэтажных зданий), страница 25

Москва.1. Разработана методика принятия эффективных ОТР при строительствекровельных конструкций.2. Разработана методика принятия эффективных ОТР при проектированиистроительного производства кровельных конструкций.3. Определен порядок внедрения и функционирования разработаннойметодики в строительную организацию.4. Произведена апробация полученной методики при строительстве кровлимногоэтажного жилого дома в составе ЖК «Рассказово» по адресу: г. Москва, НАО,поселение Внуковское, дер. Рассказовка (Приложение В).

В результате принятыхОТР на основании разработанной методики по окончании отчетного периода(выполнение работ первого производственного потока до ЦПС включительно)установлено, что работы выполнены надлежащего качества и в установленныекалендарным графиком сроки, что свидетельствует об эффективности принятыхОТР. Подобная апробация произведена с другими строительными бригадами,участвующими в строительстве кровли на разных захватках, в результате которойполучены аналогичные результаты.150ЗАКЛЮЧЕНИЕДля достижения поставленной цели были решены все обозначенные вдиссертационной работе задачи. В результате сформированы следующие выводы:1. Выполнен обзор и анализ существующих методов и средств организациистроительного производства кровельных конструкций, а также отечественных изарубежных научных исследований по теме работы.

Произведена постановкапроблемы исследования и выдвинута научно-техническая гипотеза.2. Определена методологическая база диссертационного исследования.Описаны используемые подходы и методы на примере решения различных задачдиссертационной работы: построение структурной модели с помощью системногоанализа, методов на основе экспертных оценок, измерение компонентов системы спомощью положений теории нечетких множеств, построение математическоймодели посредством методологии ИНС, обучение модели с помощью различныхметодов теории машинного обучения, определение достоверности результатовпрогнозирования модели с помощью положений теории статистического обученияи теории вероятностей, извлечение выборки прецедентов в результате проведениястроительногоконтролявнутриструктурыгенеральногоподрядчика,осуществляющего строительство.3.СозданамодельОТПстроительногопроизводствакровельныхконструкций жилых многоэтажных зданий, которая устанавливает эффективностьпринятых ОТР, а именно, по значениям ОТФ строительного процесса определяетсможет ли система достигнуть поставленных результатов с надежностью 0,95.Модель полностью воплощена в виде ИНСОТП, разработка которой выполнялась вдва этапа.

Первый этап включает в себя разработку двух моделей ИНСP,прогнозирующей YP относительную сменную производительность труда одногорабочего и ИНСQ, прогнозирующей YQ вероятность получения строительнойпродукции заданного качества. Данные модели обученына извлеченной изстроительного производства выборке прецедентов, состоящей из значений ОТФ исоответствующих им значений YP и YQ , а также определены доверительные151интервалы результатов прогнозирования данных моделей, в которых снадежностью0,95находятсяистинныезначенияглавныхпеременныхстроительного процесса. Второй этап формирования модели ИНСОТП заключаетсяво внедрении в нее специфических показателей строительных проектов, таких какпланируемая продолжительность работ по календарному графику, имеющиесярезервы времени, установленные требования к качеству строительной продукции,количество рабочих, учет которых обуславливает практическую реализациюразработанной модели.

Данный этап заканчивается объединением разработанныхмоделей по критериям «продолжительность процесса» и «качество строительнойпродукции» в одну с учетом их взаимного влияния. В итоге ИНСОТП генерирует навыходе два возможных значения: «1» - строительный процесс находится всостоянии устойчивости и достигнет поставленных результатов по критериям«продолжительность» и «качество» в 95% случаев, «0» - потеря устойчивости,связанная с превышением допустимого значения (0,05) вероятности сбоя илиотказа системы, которые выражаются в браке строительной продукции либо впросрочке ее производства.4. Разработана программа для ЭВМ, воспроизводящая процесс обучения ифункционирования созданной модели.

Получено свидетельство о государственнойрегистрации разработанной программы (Приложение Г).5. Разработана методика принятия эффективных ОТР при проектировании истроительстве кровельных конструкций жилых многоэтажных зданий, состоящая впоследовательном выполнении цикла следующих операций: «сбор данных»,«обработка и ввод данных», «работа модели ИНСОТП», «выбор ОТФ и меры ихизменения», «проверочная корректировка», «принятие ОТР».

Определен порядоквнедрения в строительную компанию и функционирование каждого методическогоблока. В результате сбора и обработки данных значения ОТФ, а также граничныеусловия строительного проекта (планируемая продолжительность, допустимаявероятность брака) вводят в автоматический блок ИНСОТП, который определяетсможет ли система достигнуть поставленных результатов с надежность 0,95. Если152результат отрицательный, то на производственном совещании руководителистроительства проводят корректировку ОТФ. Отличие от традиционной схемыпринятие ОТР состоит в возможности мгновенно проверить результативностьвыполненных изменений с помощью ИНСОТП, что позволяет устанавливатьминимальныезначенияОТФ,которыебудутобеспечиватьдостижениезапланированных результатов.

Таким образом в производство поступают ОТР,которые в 95% случаев приведут систему к заданному результату. Это повышаетэффективность ОТР - достижение поставленных результатов с наименьшимизатратами ресурсов.6. Проведена апробация созданной методики при строительстве кровлимногоэтажного жилого дома в составе ЖК «Рассказово» по адресу: г. Москва, НАО,поселение Внуковское, дер. Рассказовка. На первых двух захватках по устройствукровли было установлено отставание от календарного графика строительства изафиксирован брак строительной продукции. После сбора, обработки и вводаданных в ИНСОТП был получен прогноз потери устойчивости системы, чтоподтверждает зафиксированные результаты.

На этапе сбора и обработки данныхбыли выделены ОТФ, имеющие критические значения, далее с помощьюпоследовательных итераций производилась корректировка ОТФ с мгновеннойпроверкойэффективностивИНСОТП.ВыборОТФимераизмененияустанавливалась на производственном совещании руководителями строительногоучастка в силу имеющихся у строительной компании ресурсов. На третьейитерации, включающей замену мастера и прораба на более компетентныхспециалистов, и изменение способа подачи раствора стяжки, было установленозначение ОТП равное «1», что с надежностью 0,95 гарантировало завершениестроительного процесса на данной захватке в соответствии с календарнымграфиком строительства без допущения брака строительной продукции.

Принятыетаким образом ОТР были направлены в производство и по окончании отчетногопериода (4 дня) в результате повторения цикла на этапе сбора данных былозафиксировано выполнение запланированных результатов. Подобная апробация153была проведена с другими строительными бригадами, разными подряднымиорганизациями, участвующими в строительстве кровли при различных погодныхусловиях,врезультатекоторойполученыаналогичныерезультаты,подтверждающие эффективность принятых ОТР с помощью разработаннойметодики.Полученные выводы доказывают выдвинутую в диссертационной работенаучно-техническую гипотезу и подтверждают достижение поставленной цели.Рекомендациииперспективыдальнейшейразработкитемыисследования. Дальнейшее исследование организации строительства кровельныхконструкций жилых многоэтажных зданий в части разработки систем поддержкипринятия организационных и управленческих решений должно отталкиваться отразработанной в диссертации модели ОТП и основанной на ней методикиорганизации строительного процесса.Дальнейшееулучшениеработысозданнойсистемызаключаетсявувеличении точности прогнозирования и расширении области применения.Первого эффекта можно добиться за счет обучения модели на новых выборках,полученных со строительного производства плоских кровель, и расширения набораОТФ, выступающих предикторами модели.

При включении в модель новых ОТФи успешном ее обучении возможно максимально приблизить функционированиесозданной модели к работе реальной системы. Второй путь увеличения точностипрогнозирования связан с выбором математической модели объекта исследования.В диссертационной работе использована математическая интерпретация реальнойсистемы с помощью ИНС, но возможно применение различных математическихмоделей таких, как машина опорных векторов, бустинг, дискриминантный ирегрессионный анализ, логистическая регрессия и другие. Сравнение различныхматематических моделей и выбор модели, наиболее близко аппроксимирующийисследуемый процесс, есть один из вариантов дальнейшей разработки темыисследования.154Расширение области применения результатов диссертационной работысостоит в развитии структурной модели (добавлении новых ОТФ), а также вобучении сконструированной модели на выборках, извлеченных из строительствакровель различных типов (ПВХ, ТПО-мембраны и т.п.).В диссертационной работе аппроксимирована зависимость, определяющаяпо ОТФ только два возможных значений ОТП «0» и «1», задачей будущихисследованийможетстатьопределениепромежуточныхзначенийОТПстроительства кровельных конструкций внутри интервала (0; 1) по принятым ОТФ.Дальнейшее развитие разработанной методики принятия эффективных ОТРсостоит в повышении автоматизации входящих в нее блоков, а именно: «сборинформации», «обработка и ввод информации».155СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙВПОвысшее профессиональное образованиеДПОдополнительное профессиональное образованиеИНСискусственная нейронная сетьИТРинженерно-технический работникЛПРлицо, принимающее решениеОсООосновное общее образованиеОТНорганизационно-технологическая надежностьОТПорганизационно-технологический потенциалОТРорганизационно-технологические решенияОТФорганизационно-технологический факторПОСпроект организации строительстваППРпроект производства работПТОпроизводственно-технический отделСПОсреднее профессиональное образованиеТЭОтехнико-экономическое обоснованиеЦПСцементно-песчаная стяжкаBверхняя граница функции потерьbпорог активации нейронаcконстантаcLконстанта Липшицасiкоэффициент вариацииDверхняя граница суммы весовых коэффициентовD( )дисперсия остатков или неустранимая ошибкаD ( fˆ ( x, w))дисперсия восстановленной функцииEфункция ошибок или функция потерьf ( x)fˆ ( x, w)неизвестная зависимость (функция) главных переменных системы отпредикторов, описывающая фактическую работу системы156fˆ ( x, w)зависимость (функция) главных переменных системы от предикторов,аппроксимирующая работу реальной системы (функцию f ( x) )Gjколичество связей с другими нейронами, от которых сигналыприходят на нейрон jgиндекс сенсоров (входов) модели - предикторов системыHверхняя граница суммы весовых коэффициентов связей одногонейронаJ1параметр производственно-технические ресурсыJ2параметр строительная бригадаJ3параметр строительный контрольJ4параметр погодные условияjиндекс нейронов скрытого слоя - параметров системыK1класс качества строительной продукции - Соответствие рабочейдокументации и нормативным документам (незначительные дефекты,устранимые в процессе сдачи-приемки)K2класс качества строительной продукции - Значительные дефекты(перенос сдачи-приемки)K3класс качества строительной продукции - БракLвыборка прецедентов длиной NLВвыборка, образованная с помощью операции бутстрэпLtestконтрольная выборка прецедентовLtrainобучающая выборка прецедентовlчисло вычислительных слоев нейронной сетиnпрецедент выборки с номером nMSEсредняя квадратическая ошибка моделиMSEcrossсредняя квадратическая ошибка модели по результатам перекрестнойпроверкиMSEtestсредняя квадратическая ошибка модели на контрольной выборкеMSEtrainсредняя квадратическая ошибка модели на обучающей выборке157mколичество входов ИНСNколичество прецедентов в выборке или длина выборкиNчелколичество задействованных рабочих при выполнении строительногопроцессаPглавная переменная системы - сменная производительность одногорабочегоPнорманормативнаяпроизводительностьодногорабочего(нормавыработки), полученная из ЕНиР или ГЭСНPфактфактическая производительность одного рабочегоpiвероятность получения строительной продукции, относящейся кклассу Ki, взятая из выборки LQглавнаяпеременнаясистемы(критерийоценки)-качествостроительной продукцииqiвыход нейрона Ki - вероятность получения строительной продукции,относящейся к классу KiRрезерв времени на строительство кровельных конструкций наопределенной захватке, принятый по сетевому графику строительстваTглавная переменная системы (критерий оценки) - продолжительностьстроительного процессаTпланзапланированная продолжительность строительного процесса (покалендарному графику)tпрогнозируемаяпродолжительностьстроительногопроцессаспомощью ИНСVобъем выполненных работWколичество свободных параметров ИНС, т.е.