Возможно ли использование нейронной сети для ценообразования в строительстве?
Доброго времени суток! Возможно каждый знает, что существует в строительстве профессия сметчика. Возможно не каждый знает, что сметчик работает в определенно заданной среде (Федеральная база, Региональная, Территориальная и.т.д.). Как вы думаете возможно ли обучить нейронную сеть, воспринимая первичную информацию в виде ведомости объемов работ, выводить набор или расценку?
Александр, добрый день! Вижу Ваш вопрос трёхлетней давности - удалось ли получить ответ на данный вопрос? Интересуюсь нейронными сетями и ищу возможность приложения данных технологий в строительстве - проектирование, сметная документация, коммерческий расчет объекта?
Я согласен, вопрос риторический, но я заранее честно скажу что немного соспекулировал на базе "вопрос/ответ" чтобы создать обсуждение. Я в силу специфики профессии как раз этим занимаюсь, НО! в данный момент времени я столкнулся с чудовищным потоком данных (работы) на который я трачу бешеное количество времени. И я не один такой. Я вижу проблему в своей отрасли в нашей стране изнутри.
Aleksandr Burlak: если вы программист и понимаете "нейронные сети", то попробуйте создать, то что вы хотите и продавайте его. Я сам понимаю, как это необходимо.
Aleksandr Burlak: тогда нужно обзавестись знакомыми-программистами, которым можно подкинуть идею. "Зацепит" - сделают. Иначе - деньги и на фриланс-биржи.
Нужен хороший аналитик и математик для формализации задачи, в первую очередь. А программист реализует как необходимо. Вообще, нейросетями часто хотят заменить людей, но не факт, что именно они лучше всех остальных методов решат задачу.
Нейросеть здесь подразумевается не как конкурент сметчику. Все-таки работа чаще всего (как бы это дико не звучало) творческая - в том плане, что нужно знать много нюансов при производстве работ (которые содержаться в проекте, в исполнительной документации), а скорее как помощник, эдакая разгрузка от рутины. Что повысит скорость составления сметы и повышение грамотности - зачастую глаза просто замыливаются и проскакивают ошибки. А по составу рабочей группы еще бы добавил инженера-производственника, который смог бы добавить системе стройности по технологиям строительных процессов. Итого имеем, что требуется 1 сметчик, 1 аналитик (аналитик чего?), 1 математик, 1 программист и 1 инженер ПТО.
Помимо нейронных сетей имеются множество математических методов. Регрессионые методы и прочие. А аналитик может оказаться математиком по совместительству.
Роман Мирр: Простите а как математической зависимостью описать к примеру то, что например указано в ВОР(е) (условно штукатурка) может включать в себя 3-4 расценки?
сметчик работает в определенно заданной среде (Федеральная база, Региональная, Территориальная и.т.д.).
Попробую угадать: а поскольку эти базы сделаны через задницу, причем каждая - через свою, особенную, то свести их данные к чему-то единому может только человек... ну, или нейронная сеть после долгого обучения. Ведь правда?
Не совсем так. Есть проблемы в базах и их очень много, но это вопрос ценовой политики. Я пока не лезу в ценообразование и нормирование труда, пока лишь интересует разгрузка процесса создания сметы. Если говорить глобально, то система оценивания труда в нашей отрасли разработана в бородатые годы. Есть базовый метод (о котором мы сейчас рассуждаем), есть ресурсный (он для меня не знаком, так как с ним я не работаю). Мне эти базы кажутся достаточно логично построенными, грубо говоря есть подразделение на типы работы, затем на виды и.т.д
Aleksandr Burlak: с "бородатыми" методами и я знакомился двадцать лет назад, получая строительный диплом.
Вопрос в другом: чтобы компьютер мог чем-то помочь, данные должны быть однозначно интерпретируемыми и иметь однозначные же связи друг с другом. А если в тех методах правил и исключений, как в русском языке - компьютер только бед наделает, на него ведь сразу начинают очень полагаться, а он, дурень, считает только то, что запрограммировано...
Достаточно "бородаты" , потому что ЕНиРы на которых все базы построены разрабатывались в 80-х годах. Я начинаю понимать, о чем вы. Смотрите, у каждой расценки есть шифр, но из ПТО (производственно технического отдела) данные в ВОРе приходят в виде текста (наименование работа, толщин слоев, единиц измерения и значений объемов). Как обучить нейросеть понимать работу и подбирать типовую расценку (ссылаясь на критерии, в расценках так же есть описание состава работ и используемые материалы)
Aleksandr Burlak: уж не знаю, при чем тут нейросеть - подозреваю, вообще ни при чем.
Можно написать программу, которая будет разбирать эти текстовые данные и что-то по ним считать, но это нелепо.
Логичнее создать программу для ПТО, в которой они будут заносить все те же известные характеристики, по которым будут выводиться заодно и сметы.
не всегда то что приходит из ПТО можно описать в базе напрямую, иногда требуется додумывать, расценки зачастую комплексные охватывающие большое количество работ
Aleksandr Burlak: боюсь, насчет "додумывать" вам никакие сети не помогут. Без формализации же входной информации программировать что бы то ни было смысла не имеет.
"Логичнее создать программу для ПТО, в которой они будут заносить все те же известные характеристики, по которым будут выводиться заодно и сметы." Скорее здесь и заложен ваш ответ. Спасибо!
Aleksandr Burlak: во всяком случае, на выходе такой программы вы получите конкретные и однозначные данные. Даже если потом будет несколько вариантов того, что с ними делать - это уже мелочи.
Я так делал калькулятор заказа для типографии - теперь по его же выводу считается загрузка цехов, расход материалов, время работ, зарплата рабочих... Главное - получить точные исходные данные, а там - как фантазии и профессионализма технологов хватит ;)
Aleksandr Burlak: никаких секретов. Калькулятор-то все равно публичный, на сайте.
Менеджерам он отображается с кнопочкой "сохранить расчет в заказ", ну и дальше данные этого заказа автоматически разбираются в БД и участвуют в дальнейших расчетах. Калькулятор - JS, расчеты - РНР.
Самый банальный на сегодняшний день стек технологий, ничего сложного. И уж точно - никаких нейронных сетей ;)