🤖 Введение
Если вы проектировщик систем отопления и вентиляции, то знаете: значительная часть рабочего дня уходит на рутину. Расчёт теплопотерь через ограждающие конструкции, подбор оборудования по каталогам, проверка соответствия нормативам — всё это отнимает часы, которые можно было бы потратить на узлы, коллизии и работу с заказчиком. По разным оценкам, до 20–40 % времени инженера уходит именно на вычисления и поиск информации.
За последние год‑два ситуация изменилась. 🧠 Искусственный интеллект перестал быть экзотикой и стал рабочим инструментом: современные модели умеют помогать с формулами, черновой проверкой по нормативам и даже черновой документацией. Главное — понимать, где ИИ действительно полезен, а где его применение рискованно с точки зрения безопасности данных и законодательства РФ.
В этом материале — конкретные способы применения ИИ в типовых задачах HVAC‑инженера. Вы увидите, как ускорить расчёт теплопотерь, упростить подбор оборудования и не тратить лишние часы на Excel. Все примеры практические, с понятной логикой промптов. В семейном блоке в 10:00 та же тема тепла и воздуха будет объясняться детям, а в 15:00 выйдет бонус‑PDF с готовыми безопасными промптами для школы.
👷♂️ Зачем это инженеру
- Снять часть рутинных расчётов: теплопотери, воздухообмен, прикидочные нагрузки.
- Ускорить первичный подбор оборудования по заданным критериям.
- Автоматизировать формулы и калькуляторы в Excel / Google Sheets.
- Стандартизировать проверки по СНиП и ГОСТ с помощью чек‑листов и подсказок ИИ.
🛡️ РФ, безопасность и 152‑ФЗ
Прежде чем переходить к конкретным задачам, важно договориться о рамках. 🇷🇺
- Любой ИИ‑сервис — это внешняя система, куда вы отправляете данные. Для РФ действует 152‑ФЗ «О персональных данных» и общие требования по защите информации и коммерческой тайны. Нельзя бездумно копировать в промпт реальные чертежи, договора, имена контрагентов и сотрудников.
- В первую очередь используйте российские решения: YandexGPT, GigaChat и другие локальные сервисы с обработкой данных в РФ. Они лучше учитывают российский контекст и юридику.
- Западные и китайские сервисы (ChatGPT, Claude, DeepSeek, Qwen и т.п.) — только для:
- учебных и экспериментальных задач;
- обезличенных данных (без адресов объектов, номеров договоров, названий компаний и т.д.);
- работы с искусственными примерами или укрупнёнными параметрами.
- Реальные проекты, привязанные к конкретным объектам, — только в специализированном ПО и при необходимости на локальных решениях (YandexGPT/GigaChat), причём с минимизацией передаваемых параметров.
Дальше в примерах ниже подразумевается, что вы либо используете российские сервисы, либо обезличиваете данные.
🌡️ Расчёт теплопотерь и теплопоступлений с помощью ИИ
Классический расчёт теплопотерь требует вручную подставлять данные в формулы, учитывать коэффициенты теплопередачи материалов, считать площади ограждающих конструкций. Даже с готовыми таблицами это съедает время.
ИИ может взять на себя вычислительную часть. Вы описываете параметры помещения обычным языком, а модель формирует расчёт по стандартной методике: находит коэффициенты теплопроводности, считает термическое сопротивление слоёв, определяет коэффициент теплопередачи и итоговые потери. При этом первые расчёты всё равно нужно перепроверять по справочникам и своим шаблонам.
Аналогично можно оценивать теплопоступления через остекление: площадь, тип стеклопакета, ориентация, город — ИИ помогает получить прикидку притоков от солнца по разным фасадам. Ещё один сценарий — первичный расчёт воздухообмена: тип помещения, число людей, источники загрязнений, а модель подсказывает требуемый расход по санитарным нормам или по кратности, напоминая ключевые диапазоны. 🔄 Это не отменяет знание СНиП, но ускоряет «черновые» расчёты.
🧩 Подбор оборудования по техническим параметрам
Обычно подбор оборудования выглядит как перебор каталогов нескольких производителей, сравнение производительности, шума, КПД и прочего. На один объект может уходить пара часов только на сравнение моделей.
С ИИ часть работы можно передать ассистенту: вы копируете технические характеристики нескольких моделей (без внутренних кодов клиента, без упоминания конкретного объекта) и формулируете требования: площадь, требуемая мощность, ограничения по шуму и классу энергоэффективности. Модель помогает быстро отсеять неподходящие варианты и сформировать короткий список, с которым уже удобно работать в «родных» каталогах и расчётных программах.
Также ИИ хорошо справляется с генерацией черновых спецификаций для типовых проектов. Вы задаёте структуру таблицы и базовые параметры помещений, модель заполняет шаблон, а вы корректируете его под конкретный объект. Здесь важно: в западные/китайские сервисы — только обезличенные данные, лучше всего использовать YandexGPT/GigaChat в связке с внутренними шаблонами.
📊 Автоматизация работы с Excel и Google Sheets
Таблицы — основной инструмент проектировщика: расчётные формы, спецификации, сметы. Но сложные формулы и логика «если‑то» часто отнимают кучу времени.
ИИ умеет писать формулы за вас. Достаточно объяснить задачу человеческим языком: например, «если расход воздуха такой‑то, а допустимая скорость такая‑то — выбрать из ряда диаметр 200/250/315 мм». Модель генерирует формулу с IF / VLOOKUP / INDEX‑MATCH, вы проверяете её на тестовых данных и переносите в боевую таблицу. Так можно автоматизировать подбор диаметров воздуховодов, расчёт потерь давления, оценку годового потребления энергии и т.д.
Есть и специализированные надстройки для таблиц, которые встраивают ИИ прямо в Excel/Google Sheets. Вы описываете логику расчёта, а сервис предлагает структуру таблицы и формулы. Главное правило здесь простое: первые результаты всегда проверяются вручную на нескольких известных примерах, и только потом формулы масштабируются на весь проект. ✅
📐 Проверка соответствия нормативам и СНиП
Одна из самых ответственных задач — убедиться, что решение соответствует СНиП, ГОСТ и санитарным нормам. Документов много, требования обновляются, легко что‑то упустить.
ИИ можно использовать как «напоминалку» и помощника по структуре проверки. Вы описываете тип объекта и систему, просите перечислить ключевые группы требований: кратность воздухообмена, температура, шум, энергоэффективность. Модель выдаёт список пунктов, который вы уже сверяете с актуальными редакциями документов. В обратную сторону: можно вставить свои значения (например, расход воздуха на человека), и ИИ подскажет, попадает ли это в типичный диапазон из норм — но окончательное решение всё равно за вами и за действующей редакцией СНиП.
Полезен и сценарий генерации чек‑листов: «офисное здание на N человек» → ИИ составляет список позиций для проверки перед сдачей проекта. Такие чек‑листы удобно использовать как внутренние стандарты компании, но хранить и актуализировать их всё равно нужно у себя, а не в чате.
🤖 Какие ИИ‑сервисы использовать инженеру
Сейчас доступно много моделей, но для HVAC‑задач достаточно несколько базовых инструментов:
- Для России в приоритете:
- YandexGPT — хорошо понимает русскоязычные технические тексты и контекст нормативов.
- GigaChat — российская модель с акцентом на деловые и технические задачи.
- Опционально (для учебных/обезличенных задач):
- ChatGPT, Claude, DeepSeek R1, Qwen и аналогичные — удобно использовать для сложных логических цепочек, генерации формул и разборов, но без реальных данных объектов, адресов и договоров.
Практический подход: выбрать одну‑две основные модели (например, YandexGPT + один зарубежный сервис для учебных задач) и отработать с ними свои типовые сценарии, не распыляясь на десяток инструментов.
✅ Практический чек‑лист внедрения ИИ в работу
- Начните с одной типовой задачи, которая съедает больше всего времени: расчёт теплопотерь, подбор оборудования или формулы в Excel.
- Сформируйте личную библиотеку промптов: удачные формулировки запросов сохраняйте в отдельном файле или таблице. 📁
- Первые проекты с ИИ проверяйте особенно тщательно: все ключевые расчёты сверяйте по привычным методикам и ПО.
- Комбинируйте: ИИ — для прикидок и шаблонов, специализированные программы — для финальных расчётов и выпуска документации.
- Делитесь опытом с коллегами, но без раскрытия коммерческой тайны и внутренних данных заказчиков.
⏱️ Ориентировочная экономия времени и эффект
По обобщённому опыту инженеров, внедривших ИИ в повседневные задачи, экономия времени на рутине может составлять 20–40 %. Это не «плюс два проекта в месяц», а больше времени на сложные узлы, альтернативные схемы и качество документации.
Особенно заметен эффект на ранних стадиях: вместо дня ручных прикидок по трём вариантам можно получить предварительные оценки за пару часов и спокойно добить лучший вариант в профильном софте. При этом ответственность за итоговое решение, соответствие нормам и безопасность всё равно остаётся за инженером. 💼
💡 Что важно запомнить инженеру
- ИИ — не замена инженерной голове, а усилитель для рутинных задач.
- Реальные объекты и договоры в ИИ не грузим: работаем с обезличенными параметрами и российскими сервисами.
- Начинать лучше с текстовых задач и таблиц, а не с «умного управления» объектом.
- Любой результат ИИ — это черновик, который нужно проверить и адаптировать под свои нормы и опыт.