ИИ для календарно-сетевого планирования: как нейросети анализируют график проекта

Искусственный интеллект постепенно становится частью цифровых инструментов для управления строительными проектами. Если раньше ИИ в строительстве чаще применялся для обработки документов, поиска информации и анализа больших массивов данных, сегодня появляются решения, которые используют его непосредственно при работе с календарно-сетевыми графиками. ИИ может помогать формировать структуру работ, анализировать проектные данные и выявлять факторы, способные повлиять на сроки реализации проекта.

В календарно-сетевом планировании такие технологии не заменяют классические методы расчета графика, а дополняют их. Алгоритмы КСП рассчитывают даты начала и окончания работ, резервы времени, критический путь и другие параметры на основании заданной структуры проекта. ИИ-инструменты позволяют использовать эти данные для более сложного анализа: искать закономерности, обрабатывать большие графики и, при наличии соответствующих моделей и исторических данных, оценивать риски задержек.

Как ИИ применяется в календарно-сетевом планировании

Календарно-сетевой график содержит большой объем взаимосвязанных данных: перечень работ, их продолжительность и сроки, зависимости между операциями, ограничения, ресурсы, плановые и фактические показатели. По мере развития проекта график обновляется, а изменение одной работы может повлиять на сроки выполнения связанных задач и проекта в целом.

Традиционные системы календарно-сетевого планирования обрабатывают эти данные по заданным алгоритмам. Например, определяют ранние и поздние даты, рассчитывают резервы времени и критический путь. Нейросети в строительстве и другие методы искусственного интеллекта расширяют возможности такого анализа: они могут использовать информацию из графика для поиска потенциальных проблем, анализа накопленных данных и поддержки пользователя при планировании.

При этом задачи ИИ зависят от конкретного программного решения. В одних системах искусственный интеллект помогает сформировать или детализировать график, в других - используется для прогнозирования возможных задержек на основе текущего состояния проекта и исторических данных.

Анализ графика проекта с помощью ИИ

Анализ графика проекта необходим не только для фиксации уже возникших отклонений. В ходе реализации проекта важно своевременно определить работы и зависимости, которые требуют внимания, оценить возможные причины изменения сроков и понять, какие участки графика необходимо дополнительно проработать.

Один из примеров применения искусственного интеллекта непосредственно при работе с календарно-сетевым графиком представлен в Plan-R - российской системе календарно-сетевого планирования для управления сроками, стоимостью и ресурсами проекта. Платформа позволяет формировать и визуализировать проектные графики, контролировать выполнение работ и отслеживать изменения.

В PLAN-R предусмотрена ИИ-декомпозиция работ - сложную работу можно с помощью ИИ разбить на более мелкие и конкретные подзадачи. На скриншоте показана настройка декомпозиции: 1 - выбор работы, 2 - переход во вкладку «ИИ декомпозиция работы», 3 - выбор AI-модели, 4 - количество создаваемых подзадач. При необходимости пользователь может задать дополнительные условия для ИИ. Полученный вариант можно отредактировать, согласовать и добавить непосредственно в график.

Еще один сценарий - ИИ-анализ проекта. Он позволяет обратиться к искусственному интеллекту непосредственно из интерфейса системы и использовать данные проекта для анализа. Таким образом, ИИ выступает дополнительным помощником при работе с содержанием календарно-сетевого графика. Пользователь открывает раздел «ИИ» (1), выбирает элемент генеральной линии (2), AI-модель (3) и сценарий анализа (4), после чего запускает анализ (5). Результат отображается непосредственно в интерфейсе системы (6). Его можно скопировать (7) или очистить (8), также пользователю доступна история запросов (9).

На примере PLAN-R видно одно из направлений развития ИИ в сфере строительства: технология используется уже на этапе формирования и проработки самого графика. При этом окончательное решение о структуре работ и использовании предложений ИИ остается за специалистом, отвечающим за планирование.

Прогнозирование сроков проекта с помощью ИИ

Другой сценарий применения искусственного интеллекта в календарно-сетевом планировании - прогнозирование сроков проекта и выявление работ, которые могут привести к задержкам. Такой подход используется в nPlan - британской платформе для прогнозирования сроков и анализа рисков строительных и инфраструктурных проектов. Компания была основана в 2017 году и изначально развивала подход, при котором данные ранее реализованных проектов используются для более точной оценки новых графиков. nPlan

Для анализа пользователь загружает существующий календарно-сетевой график. ИИ nPlan анализирует работы и связи между ними и сопоставляет их с историческими данными. По данным компании, модели обучаются на массиве из более чем 750 тыс. проектных графиков. В результате система позволяет получать прогнозы по срокам контрольных точек и завершения проекта, а также определять работы, которые в наибольшей степени создают риск для ключевых дат.

Такой анализ позволяет использовать график не только для контроля плановых и фактических сроков, но и для оценки возможного развития проекта: заранее выявлять потенциально проблемные работы и учитывать полученный прогноз при проработке мер по снижению рисков.

ИИ-анализ графиков на крупных проектах

Один из примеров практического применения nPlan - строительство атомной электростанции Sizewell C в Великобритании. По материалам nPlan, команда проекта использует платформу как дополнительный независимый инструмент анализа графика. Сформированные с помощью ИИ данные сопоставляются с внутренними методами прогнозирования, что позволяет проверять исходные предположения, выявлять расхождения и обсуждать риски до принятия управленческих решений. При этом nPlan используется именно как дополнительный аналитический инструмент, а не как замена экспертной оценки специалистов проекта.

Еще один пример - программа модернизации железнодорожной линии Transpennine Route Upgrade между Манчестером и Йорком. Проект охватывает 122 км железной дороги, включая модернизацию путей, электрификацию, новые системы сигнализации и реконструкцию станционной инфраструктуры. Для проекта применяется nPlan Insights Pro: прогнозы на основе графиков используются для оценки рисков реализации и поддержки работы с календарными планами.

Эти примеры показывают, как нейросети в строительстве могут применяться уже на уровне крупных инфраструктурных проектов: не просто обрабатывать данные календарного графика, а использовать накопленную историю проектов для прогнозирования сроков и более раннего выявления рисков.

Заключение

ИИ в сфере строительства постепенно расширяет возможности календарно-сетевого планирования. Современные решения позволяют использовать искусственный интеллект не только для обработки проектных данных, но и непосредственно при работе с графиком: от формирования структуры работ до анализа взаимосвязей и прогнозирования сроков проекта.

При этом ИИ остается дополнительным инструментом поддержки специалиста. Качество исходного графика, достоверность данных и корректно выстроенная методология календарно-сетевого планирования по-прежнему напрямую влияют на результат анализа.

Команда Baseline помогает выстраивать процессы календарно-сетевого планирования и внедрять цифровые инструменты для управления проектами. Мы подбираем решения под задачи компании и помогаем организовать работу с проектными данными - от методологии и настройки процессов до аналитики и автоматизации.