Methods of designing work operations in the conditions of digital technologies implementation in the construction industry

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Introduction. Technical standardization of work processes consists of motion time study and processes by fixation points and subsequent design of optimal work operations and processes. It is required to carry out a number of measurements comparable in terms of the resulting products and the composition of the measurement teams for various construction sites and organizations. It is extremely difficult to organize visits of specialists to production sites due to the disinterest of organizations and inconsistency of actions to form purposefully organized labour processes. The problem is the impossibility of mass recording of processes and updating of standards. In modern realities, creating a standardized state system of production regulation for mass application is possible only with a radical change in the process of collecting and analyzing information. It is proposed to create centres for modelling, analysis and testing of models of work operations and processes for the production sector.Materials and methods. The system approach, general theoretical methods of cognition (analysis, synthesis, analogy, generalization, comparison, transformation and others) were applied.Results. To collect and process data of work operations in construction, it is expedient to use modern technologies based on motion capture and scene transfer systems, as a result of which several measurements are not required, since the resulting model can be edited and supplemented in accordance with the optimal location of people and work equipment, objects of labour. The concept of forming an automated technological line for designing work operations and processes is proposed.Conclusions. The introduction of the proposed set of measures for the creation, maintenance and support of the mass system of production norming in construction will contribute to the formation of a unified state standard of the system of production norming, preservation of work production technologies, acceleration of the process of training in labour techniques, creation of a basis for robotization of production and application of artificial intelligence in the modelling of optimal technological processes.

About the authors

I. V. Karakozova

Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU)

Email: i.kar@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-7913-919X

I. M. Lisitsyn

GSS Plus

Email: limmoscow@mail.ru

K. V. Boldyshev

Management Company “Bolshaya Shatura”

Email: BoldyshevKV@mosreg.ru

References

  1. Каракозова И.В., Лисицын И.М., Болдышев К.В. Создание электронной базы нормативных наблюдений в условиях цифровизации в строительстве // Вестник МГСУ. 2023. Т. 18. № 8. С. 1306–1317. doi: 10.22227/1997-0935.2023.8.1306-1317
  2. Каракозова И.В., Лисицын И.М. Особенности отечественного опыта разработки и применения производственных и сметных норм в строительстве // Academia. Архитектура и строительство. 2019. № 4. С. 104–109. doi: 10.22337/2077-9038-2019-4-104-109. EDN BPAIGF.
  3. Савенков А.Н. Методические подходы к развитию технического нормирования в строительстве // Промышленное и гражданское строительство. 2021. № 7. С. 51–57. doi: 10.33622/0869-7019.2021.07.51-57. EDN FTEEXA.
  4. Калюжнюк М.М., Калюжнюк А.В. Упорядочение рабочих операций простых технологических процессов в строительстве // Инженерно-строительный журнал. 2011. № 7 (25). С. 87–99. EDN OIYPUN.
  5. Волхонский А.Н. Модели данных при проектировании баз данных автоматизированных систем // Международный студенческий научный вестник. 2021. № 6. С. 38. EDN YEMXQY.
  6. Спах А.Г. Основы нормирования рабочих процессов. Харьков, 1932. 84 с.
  7. Башинский С.В. Основы технического нормирования в строительстве. М., 1954. 342 с.
  8. Ступникова Е.А., Шаталова Е.П. Анализ состояния технического нормирования в строительстве в России и за рубежом // Транспортное дело России. 2016. № 1. С. 100–103. EDN VUDRRV.
  9. Позолотина Е.И. Сравнение методов нормирования труда // Human Progress. 2015. Т. 1. № 1.
  10. Одегов Ю.Г., Малинин С.В. Основные тенденции развития нормирования труда в странах с развитой рыночной экономикой // Экономика и труд. 2005. № 5. С. 71–78.
  11. Куликов А. Микроэлементное нормирование и повышение производительности труда. 2015.
  12. Кожевникова Е.О., Букалова А.Ю. Нормирование труда в условиях современного производства // Современные технологии в строительстве. Теория и практика. 2019. Т. 1. С. 149–155. EDN VCXUYU.
  13. Бернштейн Н.А. Физиология движений и активность. М. : Наука, 1990. 496 с.
  14. Бернштейн Н.А. О построении движений. М. : Медгиз, 1947. 254 с.
  15. Гайнияров И.М., Обабков И.Н., Хлебников Н.А. Метод захвата движений как средство естественного интерфейса. Пермь, 2017. С. 193–196.
  16. Вабищевич А.Н., Восков Л.С. Беспроводная система захвата движения на основе платформы беспроводной сенсорной сети и инерциальных датчиков // Научные труды (Вестник МАТИ). 2013. № 20 (92). С. 200–210.
  17. Бондарук Е.В., Меркулова А.Г., Калинина С.А. Возможность применения инерционных систем захвата движений для решения задач физиологии труда // Медицина труда и промышленная экология. 2020. Т. 60. № 11. С. 734–737. doi: 10.31089/1026-9428-2020-60-11-734-737
  18. Бузуев И.И., Сумарченкова И.А., Сорокина Л.В. Оценка тяжести и напряженности трудового процесса при проведении специальной оценки условий труда : лабор. практ. Самара : Самар. гос. техн. ун-т, 2016. 96 с.
  19. Скворцов Д.В. Клинический анализ движений. Анализ походки. Иваново : Издательство НПЦ – «Стимул», 1996. 344 с.
  20. Скворцов Д.В., Поляев Б.А., Стаховская Л.В., Иванова Г.Е. Диагностика и тестирование двигательной патологии инструментальными средствами // Вестник восстановительной медицины. 2013. № 5 (57). С. 74–78. EDN RRYRQN.
  21. Иванова Г.Е., Скворцов Д.В., Климов Л.В. Виртуальная реальность в восстановлении двигательной функции // Вестник восстановительной медицины. 2014. № 2 (60). C. 46–51. EDN SPMRJX.
  22. Badler N., Phillips C.B., Webber B.L. Simulating humans-computer graphics animation and control. Oxford University Press, 1999.
  23. Кокарева В.В., Смелов В.Г., Шитарев И.Л. Имитационное моделирование производственных процессов в рамках концепции «бережливого производства» // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета имени академика С.П. Королёва. 2012. № 3–3. (34). С. 131–136. EDN PWTHGF.
  24. Крышень Е.В., Лаврусь О.Е. Моделирование производственных процессов // Механика и машиностроение. 2012.
  25. Загревский В.И. Модели анализа движений биомеханических систем. Томск : Издательство Томского университета, 1990. 124 с. EDN YUFGLJ.
  26. Звегинцев В.А. Теоретико-лингвистические предпосылки гипотезы Сепира – Уорфа // Новое в лингвистике. Вып. I, М., 1960.
  27. Звегинцев В.А. Очерки по общему языко-знанию (раздел «Роль языка в процессах познания»), М., 1962.
  28. Денисова Е.Н., Махров С.С. Анализ современных методов регистрации сигналов мозговой активности посредством нейрокомпьютерного интерфейса // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2017. Т. 11. № 12. С. 14–17. EDN ZXLRBR.
  29. Кашапов Р.З. Влияние автоматизации и цифровизации на развитие системы нормирования труда // Экономика. Наука. Бизнес : сб. науч. тр. II Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. 2021. С. 223–230. EDN HTVVCL.
  30. Кашапов Р.З. Развитие системы нормирования труда на нефтегазодобывающем предприятии в условиях автоматизации : дис. …канд. экон. наук. Омск, 2021. EDN HJDGOW.
  31. Демидов В.В., Кашапов Р.З. Совершенствование микроэлементного нормирования за счет применения инновационных технологий // Организация и нормирование труда: наука, образование, практика : сб. науч. тр. 2018. С. 68–74. EDN YUYDQL.
  32. Матвеев M.Ю., Сборщикова M.H., Сборщиков С.Б. Развитие системы нормирования труда за рубежом // Вестник МГСУ. 2011. № 3–2. С. 68. EDN OWCDHL.
  33. Максимов Д.Г. Возникновение и развитие микроэлементного нормирования труда // Вестник Удмуртского университета. Серия: Экономика и право. 2014. № 1. С. 68–71. EDN SBNLYR.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».