AI-нейросеть для сметирования: 5 минут вместо 3 недель, ошибки 20%→<2%, точность 3D ~90%.
КлиентСтроительный холдинг (NDA)
ОтрасльPropTech / Construction
Длительность4 недели MVP
Год2024
Задача
С чем пришёл клиент
Строительный холдинг тратил до 3 недель на составление сметы для крупных объектов. Процесс был ручным: инженеры-сметчики анализировали BIM-модели, сверяли с базами расценок и формировали документацию. Ошибки в сметах достигали 20%, что приводило к перерасходу бюджета и конфликтам с подрядчиками.
Решение
Что мы сделали
ITQuick разработал AI-платформу BIMLIB, которая автоматически анализирует BIM/IFC-модели с помощью нейросети на TensorFlow. Система распознаёт элементы конструкции, определяет объёмы работ и материалов, сопоставляет с базой расценок и формирует смету. React-интерфейс позволяет визуализировать 3D-модель и корректировать результаты.
Результат
К чему пришли
время составления сметы сократилось с 3 недель до 5 минут (×250), ошибки снизились с 20% до менее 2%, точность распознавания 3D-элементов составляет около 90%. Экономия — 23,4 млн ₽.
Технологии
Python
TensorFlow
BIM/IFC
React
PostgreSQL
Похожие кейсы
Хотите подобный проект?
Обсудим вашу задачу и предложим решение