Розмір шрифта:
ВИКОРИСТАННЯ DATA-DRIVEN ФРЕЙМВОРКУ ДЛЯ СПРОЩЕННЯ АНАЛІТИКИ БУДІВЕЛЬНИХ ПРОЄКТІВ
Остання редакція: 2025-06-15
Анотація
Парадигма design-driven, реалізована через BIM-технології, суттєво підвищила ефективність узгодження тривимірних моделей та обміну інформацією протягом життєвого циклу будівельних об’єктів. Втім, значні інвестиції в ліцензоване ПЗ, потреба в глибокому професійному навчанні, складність організаційних процесів і обмежена інтероперабельність, навіть за умов використання IFC, поступово виявляють свої критичні межі. Data-driven підхід пропонує альтернативу, орієнтуючись на безперервний автоматизований збір, обробку й аналітику структурованих даних у відкритих форматах (JSON, CSV), що сприяє гнучкості інтеграції різнорідних джерел, масштабованості обробки інформації та підвищенню прозорості прийняття інженерних рішень. Запропонована методологія передбачає формування ETL-конвеєрів, застосування потокової аналітики й інтеграцію IoT-даних для плавного переходу від параметричних BIM-моделей до data-centric екосистем з можливістю прогнозування ризиків, оптимізації ресурсів та побудови цифрових двійників із високим рівнем адаптивності та стійкості.
Ключові слова
Building Information Modeling (BIM); design-driven; data-driven; інтероперабельність; автоматизація; аналітика; Machine Learning
Посилання
1. Enshassi, M. A., Al Hallaq, K. A., & Tayeh, B. A. (2019). Limitation factors of Building Information Modeling (BIM) implementation. The Open Construction & Building Technology Journal, 13, 189–196. https://doi.org/10.2174/1874836801913010189
2. Sompolgrunk, A., Banihashemi, S., Golzad, H., & Le Nguyen, K. (2024). Strategic alignment of BIM and big data through systematic analysis and model development. Automation in Construction, 168, 105801. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105801
3. Huang, Y., Shi, Q., Zuo, J., Pena-Mora, F., & Chen, J. (2021). Research status and challenges of data-driven construction project management in the big data context. Journal of Advanced Civil Engineering Practice, 2021, Article ID 6674980. https://doi.org/10.1155/2021/6674980
4. Li, F., Laili, Y., Chen, X., Lou, Y., Wang, C., Yang, H., Gao, X., & Han, H. (2023). Towards big data driven construction industry. Journal of Industrial Information Integration, 35, 100483. https://doi.org/10.1016/j.jii.2023.100483
5. Huang, X., Liu, Y., Huang, L., Onstein, E., & Merschbrock, C. (2023). BIM and IoT data fusion: The data process model perspective. Automation in Construction, 149, 104792. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.104792
6. Dave, B., Buda, A., Nurminen, A., & Främling, K. (2018). A framework for integrating BIM and IoT through open standards. Automation in Construction, 95, 35–45. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.07.022
2. Sompolgrunk, A., Banihashemi, S., Golzad, H., & Le Nguyen, K. (2024). Strategic alignment of BIM and big data through systematic analysis and model development. Automation in Construction, 168, 105801. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105801
3. Huang, Y., Shi, Q., Zuo, J., Pena-Mora, F., & Chen, J. (2021). Research status and challenges of data-driven construction project management in the big data context. Journal of Advanced Civil Engineering Practice, 2021, Article ID 6674980. https://doi.org/10.1155/2021/6674980
4. Li, F., Laili, Y., Chen, X., Lou, Y., Wang, C., Yang, H., Gao, X., & Han, H. (2023). Towards big data driven construction industry. Journal of Industrial Information Integration, 35, 100483. https://doi.org/10.1016/j.jii.2023.100483
5. Huang, X., Liu, Y., Huang, L., Onstein, E., & Merschbrock, C. (2023). BIM and IoT data fusion: The data process model perspective. Automation in Construction, 149, 104792. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.104792
6. Dave, B., Buda, A., Nurminen, A., & Främling, K. (2018). A framework for integrating BIM and IoT through open standards. Automation in Construction, 95, 35–45. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.07.022
Повний текст:
PDF