Цель работы – оптимизация процесса планирования и сокращения сроков строительства на основе создания автоматизированного инструмента для диагностики ошибок в календарно-сетевых графиках (далее – КСГ), т.е. в создании системы, которая позволит планировщикам выявлять и исправлять ошибки в КСГ на ранних стадиях, обеспечивая тем самым своевременное выполнение строительных работ. В ходе работы решались такие задачи как: 1. составление критериев проверок качества КСГ; 2. реализация скрипта проверки качества КСГ; 3. формирование отчета об ошибках КСГ; 4. анализ отчета об ошибках и разработка рекомендаций по устранению ошибок. В процессе выполнения работы были изучены основные причины ошибок при планировании и их влияние на сроки строительства. Разработаны и реализованы проверки, которые позволяют автоматически выявлять ошибки и генерировать отчеты для дальнейшего анализа и исправления. Результатом исследования стала разработка системы автоматической диагностики ошибок в КСГ. Для достижения данных результатов в работе были использованы следующие информационные технологии: • Microsoft Project • Microsoft Excel • Python • Power BI.

The focus of this project is to develop an automated tool for diagnosing errors in project schedules (PS) to optimize planning and reduce construction timelines. The task is to create a system that allows planners to identify and correct errors in PS at early stages, thus ensuring timely completion of construction works. The primary objectives addressed in this study are as follows: 1. Developing criteria for PS quality checks. 2. Implementing a script for PS quality checks. 3. Generating an error report for PS. 4. Analyzing the error report and developing recommendations for error correction. The research resulted in the development of a system for automatic error diagnosis in PS. The main causes of planning errors and their impact on construction timelines were studied. Checks were developed and implemented to automatically identify errors and generate reports for further analysis and correction. To accomplish the objectives of this study, various advanced information technologies are employed: • Microsoft Project • Microsoft Excel • Python • Power BI.