Russian Federation
Russian Federation
VAK Russia 2.1.7
UDC 69
UDC 681.5
The article presents the results of a systematic analysis of the market of digital solutions designed for monitoring and managing construction equipment and road transport. The purpose of the study is to identify the functional capabilities, areas of application and key limitations of existing software and hardware systems in order to formulate scientifically sound requirements for a comprehensive technical resource management system at all stages of a capital construction project's life cycle. Based on the study of domestic and international practices, a detailed classification of solutions into five key groups is proposed: telematics monitoring systems, information and analytical platforms, integrated construction management systems, OEM manufacturer platforms, and specialized hardware. A comparative analysis of 15 leading solutions across 6 main functional criteria was conducted, with results visualized in a summary table. The analysis revealed systemic problems, including a narrow focus on operational management, a lack of formalized algorithms to support strategic decision-making, fragmented use of artificial intelligence methods, and weak end-to-end integration with the BIM environment and project schedules. The scientific novelty of the work lies in a comprehensive assessment of the suitability of existing digital tools for life cycle management tasks, not just for the construction stage. Based on the analysis results, a current scientific and technical task is formulated: the development of a methodology and architecture for an integrated management system based on the convergence of telematics data, machine learning methods, and digital twins to improve the organizational-technological reliability and economic efficiency of construction production.
construction equipment, fleet management, construction digitalization, telematics systems, building information modeling (BIM), construction project life cycle, data mining, digital twin, operational efficiency
Введение
Цифровая трансформация строительной отрасли выступает ключевым фактором конкурентоспособности компаний в XXI веке [1, 2]. Управление жизненным циклом объектов капитального строительства (ЖЦ ОКС) переходит от разрозненных процессов к формированию единого информационного пространства, что закреплено нормативными документами по информационному моделированию [3] и организации строительства [4]. В этих условиях управление техническими ресурсами — строительной техникой, механизмами и транспортом — приобретает стратегическое значение, напрямую влияя на сроки, стоимость, качество и надежность проектов [5, 6].
Современные строительные проекты отличаются высокой логистической сложностью, необходимостью координации значительного парка техники от различных подрядчиков и арендодателей, а также повышенными требованиями к безопасности и экологичности. Традиционные методы учета, основанные на бумажных путевых листах и периодической отчетности, приводят к ошибкам, непрозрачности затрат и формированию неформальных практик. Несмотря на наличие широкого спектра цифровых решений для мониторинга техники, их выбор и внедрение часто осуществляются несистемно, под влиянием маркетинговых факторов, без должной оценки соответствия задачам управления ЖЦ ОКС.
Цель исследования — провести всесторонний анализ и классификацию существующих цифровых решений для управления строительной техникой, выявить их функциональные возможности и системные ограничения для обоснования необходимости разработки новой методики комплексного управления техническими ресурсами в соответствии с методологическими рекомендациями по применению технологий информационного моделирования [7].
1. Роль цифрового контроля технических ресурсов в управлении жизненным циклом
Эффективное управление техникой нельзя рассматривать изолированно от общих процессов ЖЦ ОКС. На предпроектной и проектной стадиях требуется точное планирование потребности в технике, основанное на BIM-моделях и сметных расчетах в соответствии с требованиями к проектной документации [8]. На стадии строительства необходим оперативный мониторинг исполнения планов, анализ производительности и предотвращение простоев. На этапе эксплуатации объекта данные о работе техники могут быть использованы для ведения реестра активов, планирования реконструкции и модернизации [9, 10].
Цифровые системы мониторинга, оснащенные GPS/ГЛОНАСС-трекерами, датчиками с CAN-шины и специализированными измерительными устройствами, формируют непрерывный поток объективных данных [11]. Этот поток включает: местоположение в реальном времени, наработку моточасов в различных режимах (работа, холостой ход, простой), расход топлива, параметры гидравлических систем, коды ошибок двигателя и навесного оборудования. Интеграция этих данных в единую цифровую среду создает основу для:
- Повышения прозрачности: ликвидации «слепых зон» в использовании дорогостоящих активов.
- Оперативного реагирования: диспетчеризации, устранения простоев, оперативного ремонта.
- Аналитики и оптимизации: анализа эффективности, прогнозирования отказов, расчета истинной стоимости машино-часа.
Для обеспечения сквозного управления жизненным циклом объекта капитального строительства данные, формируемые системами мониторинга техники, должны рассматриваться не только как инструмент оперативного диспетчерского контроля, но и как источник информации для последующих стадий жизненного цикла. Таблица 1 демонстрирует принципиальную матрицу трансформации данных телематики между стадиями ЖЦ ОКС.
Таблица 1
Матрица использования данных телематики на различных стадиях ЖЦ ОКС
|
Стадия ЖЦ ОКС |
Тип формируемых данных |
Использование |
|
Проектирование |
плановая потребность в технике |
формирование календарных графиков |
|
Строительство |
режимы работы техники, |
контроль выполнения |
|
Ввод в эксплуатацию |
цифровой паспорт работ |
формирование базы данных |
|
Эксплуатация |
архив динамических воздействий |
уточнение моделей остаточного |
|
Реконструкция/Снос |
история работ |
оптимизация |
Таким образом, данные телематики на стадии строительства формируют информационную основу для последующих этапов жизненного цикла. Например, данные о режимах работы вибрационных катков при уплотнении грунта могут быть использованы для оценки фактических динамических воздействий на основание и последующего анализа долговечности конструкций.
2. Классификация и обзор существующих цифровых решений
Проведенный анализ позволил систематизировать многообразие рыночных предложений в следующие пять категорий.
2.1. Телематические системы мониторинга и диспетчеризации
Данный класс решений формирует основу рынка. Их ядром является облачная платформа, агрегирующая данные с бортовых терминалов, установленных на технике. Ключевые функции включают трекинг, маршрутизацию, создание геозон и базовый учет рабочего времени. Системы универсальны и применимы для управления смешанным парком (грузовой, легковой транспорт и спецтехника). Лидеры рынка, такие как Samsara [13] и Geotab [14], обладают развитой экосистемой оборудования и открытыми API для интеграции. Trackunit [12] традиционно ориентирована на строительную отрасль. Fleet Complete [15] и Verizon Connect [16] предлагают расширенные возможности для логистики и безопасности. HCSS Telematics [17] также широко используется в строительстве. Несмотря на развитый функционал сбора данных, аналитические возможности таких систем часто ограничены и слабо учитывают специфику строительных процессов.
2.2. Информационно-аналитические платформы управления ресурсами
Решения данного типа ориентированы преимущественно на экономику и планирование, а не на мониторинг. Они объединяют телематические данные (как правило, из внешних источников) с финансовыми и операционными показателями. Clue [18] и BrickControl [19] позиционируются как готовые решения для строительной отрасли, включая учет аренды, ГСМ, планирование ТО и расчет себестоимости. Trimble WorksManager [20] представляет собой более сложные, настраиваемые ERP-подобные системы для управления активами крупных компаний. Их сильной стороной является развитая аналитика и отчетность, тогда как слабой — ограниченная интеграция с оборудованием и недостаточная оперативность данных.
2.3. Интеграционные решения и системы управления строительством
Данный сегмент цифровых решений является одним из наиболее развитых, поскольку обеспечивает интеграцию данных о работе техники с цифровой моделью проекта. Так, система Bentley SYNCHRO [21] применяется для реализации 4D (временного) и 5D (стоимостного) планирования, что позволяет учитывать взаимосвязь между сроками выполнения работ и затратами.
Использование телематических данных в составе подобных платформ дает возможность сопоставлять фактическое выполнение работ с BIM-моделью и календарным графиком практически в режиме реального времени. Это, в свою очередь, повышает точность контроля хода строительства и позволяет своевременно выявлять отклонения.
Платформа Trimble Construction One представляет собой комплексное облачное решение, объединяющее функции управления проектами, документацией, производственными процессами и активами. В рамках таких систем строительная техника рассматривается не изолированно, а как часть общей цифровой модели объекта, что соответствует современным подходам к управлению строительством [22, 23]. На практике это означает переход от учета отдельных ресурсов к управлению взаимосвязанными процессами.
2.4. OEM-системы производителей строительной техники
Производители строительной техники активно внедряют собственные телематические системы, такие как Caterpillar Product Link [24], Volvo CE CareTrack [25] и John Deere JDLink [26]. Основным их преимуществом является высокая точность получаемых данных, что обусловлено прямым доступом к бортовым системам машин.
Получаемая информация используется для решения задач проактивного обслуживания, выполнения гарантийных обязательств и повышения эффективности эксплуатации техники. Вместе с тем следует учитывать, что подобные решения, как правило, функционируют в рамках закрытых экосистем.
Это приводит к тому, что интеграция с внешними информационными системами оказывается ограниченной, а управление смешанным парком техники различных производителей усложняется. Таким образом, при высокой точности данных снижается уровень их универсального использования.
2.5. Специализированные аппаратные средства мониторинга
Развитие цифровых технологий в строительстве определяется не только программными платформами, но и уровнем развития аппаратных средств. Наряду со стандартными GPS-трекерами и интерфейсами CAN, в настоящее время широко применяются специализированные датчики различного назначения.
К ним относятся датчики угла, нагрузки и вибрации (например, Baumer [11]), а также датчики уровня топлива и гидравлического давления. Применение подобных устройств позволяет существенно расширить состав собираемых данных.
За счет этого повышается точность оценки состояния техники и эффективности её использования, а также появляется возможность решать задачи, выходящие за рамки классической телематики, включая более детальный анализ эксплуатационных режимов.
3. Сравнительный анализ функциональных возможностей
С целью оценки применимости различных решений для задач управления жизненным циклом объектов капитального строительства выполнен сравнительный анализ по шести ключевым критериям (таблица 2). Выбор критериев обусловлен практическими потребностями строительных организаций и охватывает как оперативный контроль, так и задачи стратегического управления.
Таблица 2
Сравнительный анализ функциональных возможностей готовых цифровых решений
|
Система мониторинга |
Мониторинг |
Моточасы |
ТО |
Топливо |
Эконом. |
Интеграция |
|
Trackunit |
+ |
+ |
+ |
+ |
– |
– |
|
HCSS Telematics |
+ |
+ |
+ |
+ |
– |
частично |
|
Samsara |
+ |
+ |
+ |
+ |
– |
– |
|
Geotab |
+ |
+ |
+ |
+ |
– |
– |
|
Teletrac Navman |
+ |
+ |
+ |
+ |
частично |
– |
|
Fleet Complete |
+ |
+ |
+ |
+ |
частично |
– |
|
Verizon Connect |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
– |
|
Motive |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
– |
|
Clue |
+ |
+ |
частично |
+ |
+ |
частично |
|
BrickControl |
частично |
частично |
– |
частично |
+ |
частично |
|
AssetWorks |
+ |
+ |
+ |
+ |
+ |
частично |
|
Trimble WorksManager |
частично |
частично |
– |
– |
+ |
+ |
|
Bentley SYNCHRO |
– |
– |
– |
– |
+ |
+ |
|
OEM-системы |
+ |
+ |
+ |
+ |
– |
– |
Результаты, представленные в таблице, показывают, что большинство телематических систем ориентированы преимущественно на контроль эксплуатационных параметров техники, таких как местоположение, моточасы, техническое состояние и расход топлива.
В то же время функции экономического анализа и интеграции с BIM- и 4D-моделями реализованы либо ограниченно, либо отсутствуют. Это указывает на различие в целевой направленности систем: одни из них предназначены для мониторинга техники, тогда как другие — для комплексного управления строительными процессами.
Ключевым условием эффективной интеграции систем мониторинга в процессы управления строительством является привязка эксплуатационных данных к конкретным видам работ и элементам объекта.
В большинстве телематических решений (например, Trackunit, HCSS Telematics) учет строится вокруг базовых сущностей, к которым относятся единица техники, оператор, её местоположение и фактическое время работы. Такой подход удобен для контроля техники как отдельного актива, однако его возможностей недостаточно для задач производственного управления.
В интеграционных системах (например, Bentley SYNCHRO) реализована более развитая модель данных, позволяющая связывать информацию одновременно с элементами BIM-модели, календарным графиком и конкретными строительными операциями.
В результате формируется связка «единица техники — операция — элемент BIM — фактическая производительность», что позволяет более точно оценивать эффективность использования техники и принимать обоснованные управленческие решения на основе фактических данных.
Такая интеграция позволяет сопоставлять:
- фактическую производительность техники
- плановые объемы работ
- параметры строительной модели.
В результате формируется основа для объективного контроля выполнения строительных работ и повышения достоверности данных о ходе реализации проекта.
Анализ показывает:
- Универсальные телематические системы эффективно решают задачи оперативного контроля, но ограничены в аналитике и интеграции;
- Специализированные строительные платформы (Clue, BrickControl) ориентированы на экономику, но уступают в мониторинге и диагностике;
- Интеграционные системы (Trimble, Bentley) предназначены для планирования и не выполняют прямой сбор данных;
- OEM-решения обеспечивают глубокую диагностику, но изолированы.
Ни одно решение не охватывает все критерии, что подтверждает фрагментарность рынка и отсутствие комплексного подхода, отмеченное в исследованиях [1, 27].
4. Системные ограничения и проблемные области
Несмотря на технологическую зрелость отдельных решений, их совокупность не формирует целостной методологической основы для управления техникой в рамках ЖЦ ОКС. Выявлены следующие ключевые ограничения, подтверждающие выводы современных исследований по цифровизации в управлении проектами [27]:
- Ориентация на стадию строительства. Подавляющее большинство систем заточено под задачи стройплощадки. Они не учитывают логистику доставки техники на объект, не поддерживают модели оценки ее жизненного цикла для принятия решений о покупке/аренде/утилизации, не предоставляют данных для эксплуатационной фазы объекта.
- Отсутствие интеллектуальных механизмов поддержки решений. Данные представляются в виде дашбордов и отчетов (описательная аналитика), но в системах практически нет предиктивных и прескриптивных функций. Нет алгоритмов, которые могли бы на основе исторических данных и текущего состояния проекта предложить оптимальное перераспределение техники между объектами, спрогнозировать ее отказ или рассчитать экономически обоснованный график замены.
- Фрагментарное применение технологий ИИ и анализа данных. Методы машинного обучения (например, для прогнозирования остаточного ресурса узлов) или интеллектуального анализа временных рядов (для выявления аномальных паттернов расхода топлива) если и применяются, то точечно, в рамках отдельных пилотных проектов, и не являются стандартной функцией коммерческих платформ [2].
- Проблема «информационных силосов» и слабая интеграция. Данные телематики, BIM-модели, сетевые графики и ERP-системы часто существуют изолированно. Отсутствие сквозной интеграции не позволяет оценить, как простой конкретного экскаватора влияет на критический путь всего проекта и его итоговую стоимость. Инициативы по созданию цифровых двойников строительных активов пока носят экспериментальный характер, несмотря на активное обсуждение в научной литературе [2, 22].
Заключение
Проведенный анализ подтвердил, что современный рынок цифровых решений для управления строительной техникой развит, но сегментирован. Существующие инструменты эффективно решают локальные задачи оперативного контроля, повышая прозрачность и снижая прямые потери (например, от хищения топлива), что соответствует функционалу, заявленному разработчиками [12-21, 24-26].
Однако для достижения стратегических целей повышения организационно-технологической надежности и экономической эффективности строительного производства в масштабах всего жизненного цикла объекта необходим принципиально иной, системный подход, основанный на интеграции разрозненных данных и методов [9, 10].
Актуальной научной задачей является разработки и научное обоснование методики комплексного управления использованием строительной техники и транспорта. Эта методика должна:
- Быть сквозной — охватывать все этапы ЖЦ ОКС: от обоснования инвестиций до вывода из эксплуатации, в соответствии с принципами, изложенными в нормативных документах [3, 4, 7].
- Базироваться на интеграции данных — объединять потоки информации от телематики, BIM, систем планирования и учета в единое информационное пространство, преодолевая барьеры интероперабельности [22].
- Внедрять интеллектуальные алгоритмы — использовать методы машинного обучения, прогнозной аналитики и оптимизации для преобразования данных в управляющие воздействия (перераспределение, ремонт, списание).
- Формировать цифровую основу для принятия решений — создавать цифровые профили (прообразы двойников) единиц техники, позволяющие моделировать сценарии их использования в различных проектах, как это предполагается в концепции цифровых двойников [2].
Реализация такой методики потребует создания новой архитектуры информационной системы или глубокой модернизации существующих платформ с акцентом на открытость API, аналитические ядра и бесшовную интеграцию с корпоративными и отраслевыми digital-экосистемами. Результатом внедрения станет переход от реагирующего управления техникой к управлению на основе данных и прогнозов, что является ключевым фактором конкурентоспособности в эпоху цифровой трансформации строительной отрасли [1, 27].
1. Radaikin A.G., Radaikin A.G. Digital Transformation of the Construction Industry in Russia: Problems and Prospects // Tehnologii menedzhmenta v sovremennoj jekonomike: tendencii i perspektivy : Materialy V Mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii. V 3-h tomah. Rostov-na-Donu, 13–15 marta 2025 goda. – Rostov-na-Donu – Taganrog : Južnyj federal'nyj universitet, 2025. – S. 70–75. EDN: https://elibrary.ru/TZQDZH
2. Love P.E.D., Matthews J. The 'how' of benefits management for digital technology: From BIM to digital twins // Automation in Construction. – 2019. – Vol. 107. – 102930. – DOI:https://doi.org/10.1016/j.autcon.2019.102930.
3. SP 333.1325800.2020 Information Modeling in Construction. – Vved. 2021–01–01. – Moskva : Standartinform, 2020. – 124 s.
4. SP 48.13330.2019 Organization of Construction. Updated Version of SNiP 12-01-2004. – Vved. 2020–06–20. – Moskva : Minstroj Rossii, 2020. – 68 s.
5. Slavkin S.V., Anpilogov A.M., Ol'hovaja L.I., Chistyj Ju.A. Organizational and Technological Reliability of Construction Production // Student-innovacii Rossii. – 2019. – T. 1, № 5. – S. 28–34. EDN: https://elibrary.ru/ELSJZQ
6. Postnov K.V., Stepin P.A. The Concept of Lean Manufacturing as an Effective Method for the Rational Use of Production Resources in Construction Organizations // Nauchnoe obozrenie. – 2017. – № 6. – S. 144–148. EDN: https://elibrary.ru/ZFCGDX
7. Methodological Recommendations for the Application of Information Modeling Technologies at All Stages of the Life Cycle of Capital Construction Projects. – URL: https://www.kmscity.ru/assets/activity/munzakaz/zakaz/uks/2023/03/58997/aukc_document_1.pdf (data obrashhenija: 26.03.2026).
8. GOST R 21.1101–2013 System of Design Documentation for Construction. Basic Requirements for Design and Working Documentation. – Vved. 2014–07–01. – Moskva : Standartinform, 2014. – 75 s.
9. Rodin V.A., Baronin S.A., Gricova O.V. Management of Investment Projects for Capital Construction Facilities Based on Building Lifecycle Information Modeling // Ustojchivost' razvitija territorij v investicionno-stroitel'noj sfere v uslovijah turbulentnoj jekonomiki : Materialy I Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii. Penza, 17–18 oktjabrja 2022 goda. – Penza : Penzenskij gosudarstvennyj universitet arhitektury i stroitel'stva, 2022. – S. 349–357. EDN: https://elibrary.ru/MSWVEC
10. Marzouk M., Enaba M. Text analytics to analyze and monitor construction project contract and correspondence // Automation in Construction. – 2019. – Vol. 98. – P. 265–274. – DOI:https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.11.032.
11. Baumer Group. Industrial sensors for construction machinery. – URL: https://www.baumer.com (data obrashhenija: 26.03.2026).
12. Trackunit. Platform for Monitoring and Managing Construction Equipment. – URL: https://www.trackunit.com (data obrashhenija: 26.03.2026).
13. Samsara. Vehicle and Heavy Equipment Monitoring Platform. – URL: https://www.samsara.com (data obrashhenija: 26.03.2026).
14. Geotab. Telematics Platform for Machine and Vehicle Monitoring. – URL: https://www.geotab.com (data obrashhenija: 26.03.2026).
15. Fleet Complete. Fleet management & asset tracking solutions. – URL: https://www.fleetcomplete.com (data obrashhenija: 26.03.2026).
16. Verizon Connect. Fleet and Construction Equipment Management System. – URL: https://www.verizonconnect.com (data obrashhenija: 26.03.2026).
17. HCSS Telematics. Telematics Monitoring System for Construction Equipment. – URL: https://www.hcss.com (data obrashhenija: 26.03.2026).
18. Clue. Platform for Recording and Analyzing Construction Equipment Operation. – URL: https://clueinsight.com (data obrashhenija: 26.03.2026).
19. BrickControl. Construction cost control software. – URL: https://www.brickcontrol.com (data obrashhenija: 26.03.2026).
20. Trimble. WorksManager and construction asset management solutions. – URL: https://construction.trimble.com (data obrashhenija: 26.03.2026).
21. Bentley Systems. SYNCHRO 4D Construction Management. – URL: https://www.bentley.com/software/synchro (data obrashhenija: 26.03.2026).
22. Grilo A., Jardim-Goncalves R. Value proposition on interoperability of BIM and collaborative working environments // Automation in Construction. – 2010. – Vol. 19. – P. 522–530. – DOI:https://doi.org/10.1016/j.autcon.2010.02.003.
23. Borrmann A., König M., Koch C., Beetz J. Building Information Modeling: Technology Foundations and Industry Practice. – Cham : Springer, 2018. – 600 p. – DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-319-92862-3.
24. Caterpillar Inc. Cat Product Link and Equipment Management. – URL: https://www.cat.com (data obrashhenija: 26.03.2026).
25. Volvo Construction Equipment. CareTrack — Equipment Monitoring System. – URL: https://www.volvoce.com (data obrashhenija: 26.03.2026).
26. John Deere. JDLink — Telematics Platform. – URL: https://www.deere.com (data obrashhenija: 26.03.2026).
27. Bosch-Sijtsema P., Gluch P. Challenging construction project management institutions: the role and agency of BIM actors // International Journal of Construction Management. – 2019. – Vol. 21, No. 12. – P. 1187–1198. – DOI:https://doi.org/10.1080/15623599.2019.1602585.
