Девелопмент · Сметы ИИ-автоматизация ВОР

Автоматическое формирование
ведомостей объёмов работ

ИИ-система для крупного девелопера: извлечение спецификаций из рабочей документации, агрегация объёмов и семантический маппинг на справочник работ — сокращение времени формирования ВОР в 3–5 раз.

3–5×
сокращение времени
формирования ВОР
≤ 1 ч
от загрузки РД
до готовой ведомости
≥ 75%
автоматически верных
маппингов на справочник
Пайплайн формирования ВОР Автоматически
Поиск спецификаций в PDF
Извлечение данных из таблиц
Агрегация одинаковых позиций
Маппинг на справочник работ 82%
Экспорт ВОР в Excel Готово

Ручное формирование ВОР —
узкое место сметного процесса

Крупный девелопер ежегодно реализует десятки жилых объектов. Каждый проект требует формирования ведомостей объёмов работ — сметчики вручную анализируют десятки листов рабочей документации, извлекают объёмы и сопоставляют их со справочником работ компании.

Процесс занимает 4–8 часов на один раздел, не стандартизирован и зависит от конкретного человека. Часть спецификаций пропускается, маппинг на справочник выполняется по-разному разными сметчиками.

Компания обратилась к Axis, чтобы автоматизировать извлечение данных из РД и первичный маппинг на справочник работ, сохранив за сметчиком роль контроля и финального утверждения.

4–8 часов на комплект

Формирование ВОР по одному разделу РД вручную — от нескольких часов до дней. При десятках комплектов в год это сотни человеко-часов.

Пропуск позиций

Спецификации разбросаны по десяткам листов: сводные ведомости, таблицы на чертежах, ведомости расхода стали. Часть позиций неизбежно пропускается.

Ошибки маппинга

Некорректное сопоставление позиций РД со справочником работ — завышение или занижение объёмов, ошибки в расценках, споры с подрядчиками.

Два этапа: извлечение данных
и маппинг на справочник

Процесс разделён на два этапа с точкой подтверждения. Инженер проверяет полноту до маппинга — ошибки не накапливаются.

01
Этап A

Поиск и извлечение данных из РД

Система автоматически находит все спецификации в комплекте РД, извлекает данные о материалах и объёмах, агрегирует одинаковые позиции и формирует черновик ВОР. Анализ каждой страницы PDF: сводные ведомости, таблицы на чертежах, ведомости расхода стали. Подсветка найденных областей в PDF. Из каждой таблицы: наименование, обозначение (ГОСТ, марка, класс), единица измерения, объём, технические характеристики.

PDF-парсинг OCR Layout-анализ Table extraction
02

Агрегация объёмов и проверка

Объединение одинаковых позиций из разных спецификаций. Суммирование объёмов с сохранением детализации по листам. Интерактивный просмотр PDF с подсветкой. Ручное редактирование: правка значений, добавление пропущенных позиций, удаление лишних.

Агрегация Интерактивный PDF Human-in-the-loop

Точка подтверждения. Инженер проверяет полноту извлечённых данных и подтверждает: «Данные корректны, перейти к маппингу». Только после этого запускается Этап B.

03
Этап B

Маппинг на справочник работ

Система определяет типы работ по контексту и выполняет семантический маппинг каждой позиции на справочник работ и расценок компании. По контексту спецификации определяется тип: бетонирование, армирование, опалубка, монтаж. Одна позиция РД может дать несколько работ. Поиск соответствия в справочнике по наименованию, атрибутам и типу работ. Ранжирование кандидатов с оценкой уверенности.

LLM NLP Семантический маппинг Embedding search
04

Проверка сметчиком и экспорт ВОР

Построчная проверка: подтвердить, заменить на другой вариант, скорректировать объём или отметить «нет соответствия». Выгрузка финальной ведомости в Excel с группировкой по разделам работ, конструктивным элементам или этажам.

Excel-экспорт Feedback loop Human-in-the-loop

Система становится точнее
с каждым использованием

Каждая корректировка сметчика — обучающий сигнал. Качество маппинга растёт автоматически по мере накопления подтверждённых пар.

Механизм обратной связи

При ручной корректировке маппинга система запоминает подтверждённую пару «позиция из РД → позиция справочника».

  • Приоритет 1: точное совпадение из базы подтверждённых маппингов
  • Приоритет 2: нечёткий поиск по базе подтверждённых маппингов
  • Приоритет 3: семантический поиск по справочнику работ

Управление качеством

Система отслеживает качество маппинга и выявляет проблемные области.

  • Метрика улучшения: доля автоматически верных маппингов растёт
  • Проблемные области: категории с частыми ручными правками
  • Пропущенные позиции: кандидаты на добавление в справочник
  • Конфликты: разные инженеры → запрос на валидацию

Динамика качества

~60%
Первые 5
комплектов
~75%
После 15
комплектов
~85%
После 30+
комплектов
~90%+
Стабильная
работа

Доля автоматически верных маппингов на справочник работ. Рост +5–10% после каждых 15–20 проверенных комплектов.

Старт с конструкций
железобетонных

Наиболее структурированные спецификации и значительные объёмы работ в стоимостном выражении — оптимальная точка входа для автоматизации.

Типы спецификаций в КЖ

Спецификация элементов объём бетона, класс, масса арматуры
Ведомость расхода стали диаметр, класс, масса по позициям
Спецификация арматурных изделий марка, длина, количество, масса
Ведомость объёмов бетона элемент, класс бетона, объём м³
Спецификация закладных деталей наименование, марка, количество

Типовые позиции ВОР

Бетонные работы фундаменты, стены, перекрытия, колонны
Арматурные работы по диаметрам и классам арматуры
Опалубочные работы по типам конструкций и площади
Монтажные работы закладные детали, монтажные элементы
Сопутствующие работы гидроизоляция, утепление, швы

Стек решения

Архитектура, обеспечивающая точное извлечение данных из сложных PDF-документов и семантическое сопоставление с корпоративным справочником.

PDF-парсинг OCR Layout-анализ Table extraction LLM NLP Семантический маппинг Embedding search Веб-интерфейс API Excel-экспорт Feedback loop

Измеримый эффект

≥90%
Recall
распознавания спецификаций
≥85%
Precision
извлечения данных
≥75%
Precision
маппинга на справочник
≤1 ч
Общее время
формирования ВОР

Как изменился процесс

Автоматизация не заменяет сметчика, а берёт на себя рутину: извлечение, агрегацию и первичный маппинг. Сметчик проверяет и утверждает.

Параметр Было Стало
Время формирования ВОР 4–8 часов на раздел долго ≤ 1 часа (включая проверку) 3–5× быстрее
Полнота извлечения Зависит от внимательности, часть спецификаций пропускается Автоматический поиск на всех листах, подсветка в PDF
Агрегация объёмов Ручное суммирование из разных таблиц и листов Автоматическая агрегация с детализацией по источникам
Маппинг на справочник Каждый сметчик маппит по-своему, нет стандарта Семантический маппинг + накопленная база корректных пар
Обучение на опыте Знания остаются у конкретного сметчика Каждая корректировка улучшает систему для всех
Масштабируемость Линейно зависит от числа сметчиков Неограниченное число комплектов параллельно

Хотите автоматизировать формирование ВОР?

Расскажем, как адаптировать решение под ваши процессы, справочники и разделы документации.