BIM-Datawarehouse: Informationsmanagement und Visualisierung

Transkript

1 BIM-Datawarehouse: Informationsmanagement und Visualisierung Kaulquappe Zürich, Markus Giera Architekt ETHZ, Gründer und Inhaber Join the conversation #AUGermany #AU2017

2 BIM-Datawarehouse: Informationsmanagement und Visualisierung Inhalt 1. Vorstellung Kaulquappe GmbH 2. Challenges: das i in B i M 3. Konzept und Implementierung: BIM Datawarehouse 4. Livedemo BIG Building Information Grid

3 Vorstellung Referent Markus Giera, Dipl. Arch. ETHZ 2004 Abschluss ETHZ Zürich, Studio Basel, Prof. Pierre de Meuron, Prof. Jacques Herzog Arbeit bei E2A eckert eckert Architekten AG, Zürich Forschungsstelle an der ETH Zürich, dfab Prof. Kohler, Prof. Gramazio 2011 Gründung Kaulquappe Seit 2013 Vorsitz Kommission für Informatiknormen des SIA Seit 2013 Mitglied in der Zentralen Normenkommission des SIA Seit 2016 Mitglied im Steuerungsausschuss Netzwerk Digital

4 Vorstellung Kaulquappe GmbH Kaulquappe macht die Baubranche fit für die digitale Zukunft!

5 Vorstellung Kaulquappe GmbH Kaulquappe macht die Baubranche fit für die digitale Zukunft! % Mitarbeiter Kunden aus der Baubranche BIM Projekte initiiert und in Bearbeitung BIM Referenzlösungen in Grossunternehmen Stellenprozent R&D

6 BIM: Planung am 3D Modell ist Standard Interdisziplinäre 3D Planung und Koordination ist im Bauwesen angekommen und ist dabei, sich als Standard zu etablieren

7 Challenges

8 Challenge: das «i» in BiM

9 Challenge: das «i» in BiM 3D BIM Modelle häufen riesige Datenmengen an wertvollen Informationen an. Mit immer leistungsfähigeren Tools (LOD ) werden diese Datenberge immer grösser werden. Hilbert, M., & López, P. (2011). The World s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information. Science

10 Challenge: das «i» in BiM Beispiel: Krankenhausprojekt 7.4 Mio Informationen 22 Fachdisziplinen 8 Softwareprogramme

11 Challenge: das «i» in BiM Beispiel: Krankenhausprojekt Türliste 0.5 Mio Informationen 6 Fachdisziplinen 4 Softwareprogramme

12 Challenge: das «i» in BiM Beispiel Wohnhochhaus 3.5 Mio Informationen 16 Fachdisziplinen 8 Softwareprogramme

13 Challenge: Enormer Aufwand der Datenpflege, hohe Fehleranfälligkeit Projektdaten müssen von einer Vielzahl von Personen über eine lange Projektlaufzeit kohärent und widerspruchsfrei gepflegt und nachgeführt werden das Potential für Fehler ist enorm. Die Nutzbarkeit der Daten ist enorm abhängig von deren Informationsgüte 1 Fehler in den Informationen = 1 potentieller Mangel

14 Challenge: keine geschlossenen Informationsketten Interdisziplinäre Zusammenarbeit wird schon in kleinen Teams komplex

15 Challenge: Schnittstellen eine Vielzahl von Kern- und Spezialapplikationen prägen BIM Prozesse technische Schnittstellen behindern massgeblich eine reibungslose Zusammenarbeit Softwarezoos führen zu einer Abkapselung von Fachpersonen mit weniger softwaretechnischer Affinität «Gerade die offenen Schnittstellen der Autodeskprodukte ermöglichen echtes OPEN BIM» Erfahrungswert Kaulquappe GmbH Quelle und Copyright:PWC, Industrie 4.0, Seite 24, Abbildung 12

16 BIM Datawarehouse

17 Data-Warehouse Ein Data-Warehouse [ ]... ist eine für Analysezwecke optimierte zentrale Datenbank, die Daten aus mehreren, in der Regel heterogenen Quellen zusammenführt und verdichtet. Quelle:wikipedia (de.wikipedia.org)

18 Data-Warehouse Ein Data-Warehouse [ ]... ist eine für Analysezwecke optimierte zentrale Datenbank, die Daten aus mehreren, in der Regel heterogenen Quellen zusammenführt und verdichtet. Quelle:wikipedia (de.wikipedia.org)

19 BIM Data-Warehouse - ein zentrales Datawarehouse erlaubt die Querverknüpfung zwischen den Fachdisziplinen aufzuheben - es reduziert die Anzahl an Schnittstellen - es schafft eine «Single Source of Truth»

20 BIM Data-Warehouse: Single Source of Truth entlang einer zentrale Aufbereitungsebene lassen sich sowohl die Nutzungen als auch die Disziplinen unabhängig von einander skalieren es entsteht eine Gesamtsicht aller Informationen an einem für alle zugänglichen Ort

21 BIM Data-Warehouse: Verdichtung von Informationen Beispiel: Krankenhausprojekt 7.4 Mio Informationen? 22 Fachdisziplinen 8 Softwareprogramme

22 BIM Data-Warehouse: Verdichtung von Informationen Beispiel: Krankenhausprojekt 7.4 Mio Informationen 0.9 Mio relevante Informationen 85% redundante Informationen

23 BIM Data-Warehouse: Verdichtung von Informationen Beispiel: Krankenhausprojekt 7.4 Mio Informationen 8 Türen gleicher Spezifikation werden als 1 Typ (TU33b_EI30_20.a) gruppiert 0.9 Mio relevante Informationen Listendarstellung der Türen Modell und Daten: Archipel Generalplaner, Bern 85% redundante Informationen

24 BIM Data-Warehouse: Verdichtung von Informationen Beispiel: Wohnhochhaus 3.5 Mio Informationen 0.4 Mio relevante Informationen 88 % redundante Informationen

25 BIM Data-Warehouse: Verdichtung von Informationen die strukturierte Zusammenführung der Projektinformationen zu einer verdichteten Informationssicht entfernt die redundanten Daten je weniger Daten gepflegt werden müssen, umso höher die Informationsgüte je höher die Informationsgüte, umso höher ist der Nutzwert je höher der Nutzwert, umso höher ist die interdisziplinäre Kollaboration auf Basis der Informationen

26 BIM Data-Warehouse: Verdichtung von Informationen bessere Kollaboration = weniger Fehler = bessere Projekte weniger Aufwand höhere Qualität bessere Projekte

27 BIM Datawarehouse: verlustfreier Informationslifecycle die zentrale, strukturierte Datenhaltung ermöglicht einen geschlossenen Lifecycle aller Projektinformationen durch alle Phasen bis zur Übergabe

28 BIM Datawarehouse: Aktivierung von Erfahrungswerten und als Grundlage für neue Projekte 80% Übereinstimmung Attributierung 60% Übereinstimmung auf Ebene Bauteile LOD 300

29 BIM Datawarehouse: Datenanalyse und Visualisierung Die strukturierter Gesamtsicht alle Informationen bildet die Grundlage für die Qualitätssicherung und Datenanalyse mittels BI. Präzise Aussagen ermöglichen fundierte Entscheidungen in allen Projektphasen

30 LIVE DEMO

31 BIG: Building Information Grid Das Ready-to-use BIM Datawarehouse welches sich direkt in Ihre Autodesk Produkte integriert.

32 Single Source of truth BIG wurde von Bauschaffenden für Bauschaffende entwickelt. Es versteht sämtliche am Bau beteiligten Akteure und führt ihre Informationen über individuelle Plug-ins in einem für alle zugänglichen Data Warehouse zusammen.

33 Zusammenführen der alle Planungsinformationen BIG erntet die aktuellen Projektinformationen direkt aus Ihrer bevorzugten Autodesk Anwendung und führt sie zu einer redundanzfreien und qualitätsgesicherten Gesamtsicht zusammen. Qualitätssicherung am Modell Datentechnische Kollisionskontrolle. Anforderung vs. Leistung

34 Verdichten und Zusammenstellen BIG erzeugt automatisch die Beziehungen zwischen Modellobjekten anhand individuell konfigurierbarer Parameter (z.b. Nutzungseinheit-Räume-Ausstattungen). So entfällt die fehleranfällige Pflege von Raumbüchern, Medien- oder Ausstattungslisten.

35 Vereinfachung und Übersicht BIG erlaubt ein umfassendes Reporting sowohl für ein einzelnes Projekts als auch über den gesamten Projektbestand. Algorithmen stellen im Hintergrund die Datenqualität sicher und visualisieren ungewünschte Abweichungen. Qualitätssicherung am Modell Datentechnische Kollisionskontrolle. Anforderung vs. Leistung

36 Vereinfachung und Übersicht BIG hält alle bauteilerelevanten Informationen bereit. Feine Versionierungen lassen Projektstände ableiten, die miteinander verglichen werden können. Somit lassen sich Aussagen über die Performance des Gebäudes über die Zeit treffen. j Visuelle Darstellung von Projektänderungen mit Indexierung Bsp. Entwicklung Modellreifegrad

37 Anbindung an Produktbibliotheken Die Anbindung der BIM Library buildup. ermöglicht die direkte Verlinkung und Komplettierung von Bauteilinformationen mit aktuellen Herstellerdaten. Bereitstellung von Produktinformationen. Bsp. Entwicklung Modellreifegrad

38 Fundierte, faktenbasierte Entscheidungen BIG schafft Übersicht und ermöglicht fundierte Entscheidungen in anderen Industrien bewährte Analysetechniken sind nun auch für Bauschaffende verfügbar. Überblick über Modellstände, Quantitäten oder tiefgehende Analysen per Mausklick.

39 Fundierte, faktenbasierte Entscheidungen = bessere Gebäude!

40 Danke für Ihre Aufmerksamkeit!

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