Informatiemining als een manier om de productiviteitscurve in de bouw te beïnvloeden.
Succes in de AEC-industrie komt neer op productiviteit. Helaas, zoals we allemaal weten uit veel beroemde onderzoeken, is de productiviteit in de AEC-industrie niet veel veranderd. Er is echter een groot potentieel voor BIM om ons te laten zien hoe problemen in onze projectleveringsworkflow kunnen worden heroverwogen. VIATechnik verkrijgt een beter begrip van onze productiviteitsniveaus door gegevensuitvoer van de softwarebackbone van het project te verzamelen en te organiseren. Dit heeft het potentieel om echt invloed te hebben op de branche, aangezien we manieren ontdekken om de communicatie te verbeteren en dichter bij een enkele gedeelde informatiebron voor alle projectteams te komen.
Inzicht in de hele workflow
We kunnen geen potentiële verbeterpunten identificeren zonder het volledige beeld te zien van de dagelijkse projectinteracties. We moeten rekening houden met de hele workflow, van het VDC-team tot in het veld. Aan de VDC / BIM-kant genereren we constant informatie die on-site teams bijna nooit te zien krijgen. Tegelijkertijd zijn er veel verschillende en belangrijke processen op de bouwplaats die het BIM-team nooit zal zien. Verder zijn de handmatige processen voor observaties en voortgangsbewaking inherent tijdrovend, foutgevoelig en zeldzaam. Ze verzamelen of analyseren niet genoeg gegevens, waardoor ze kansen missen om toekomstige projecten te informeren of te helpen bij lopende projecten.
Als dat veel lijkt, is het dat wel. Wekenlang met elke belanghebbende werken om de perfecte workflow te ontwikkelen, is onhoudbaar. Niet alleen de complexiteit van de bouwsector maakt dit een ontmoedigende taak, er zijn ook lopende projecten die nu kunnen worden ondersteund. Dit betekent dat we gegevens automatisch moeten extraheren en analyseren om te bepalen waar het project extra ondersteuning nodig heeft en dat we oplossingen moeten ontwikkelen die snel kunnen worden ingezet.
Methoden voor het vastleggen van gegevens
Er zijn verschillende technieken om informatie uit uw modellen te halen in een formaat dat gemakkelijk verteerbaar is. De sleutel is om een zo breed mogelijk net uit te werpen om een volledig beeld van de dagelijkse workflow te schetsen.
Aan de kant van het BIM-team zijn er gegevens van AEC-tools – Revit, Dynamo, Navisworks, AutoCAD, enz. Samen met de modelinformatie gaan we softwarelogbestanden ontleden. Deze logbestanden bevatten veel informatie waarmee u de staat van uw digitale activa en het gedrag van gebruikers volledig kunt begrijpen.
Laten we aannemen dat het model zich in Autodesk Revit bevindt. Het onderstaande diagram toont een procedure voor het delven van gegevens.
De eerste en meest basistechniek om informatie uit het model te halen, is door Revit-schema's naar een CSV-bestand te exporteren. Dit vereist veel handwerk en de gegevens zullen relatief beperkt zijn. Om dit te verhelpen, zijn er een aantal invoegtoepassingen die u kunt gebruiken om informatie naar een MS Excel-spreadsheet te halen en volumes nauwkeurige, consequente BIM-gegevens snel, gemakkelijk en nauwkeurig terug te sturen naar uw Revit-model.
Dynamo vertoont de meeste flexibiliteit en potentieel in welke soorten gegevens kunnen worden geëxtraheerd uit het Revit-model. Het werkt op meerdere platforms en stelt ons in staat om informatie te filteren voor export naar verschillende data-serialisatie-indelingen zoals XML, Json, HTML, CSV.
Voor maximale efficiëntie moet een database aan het project worden gekoppeld. Hierdoor kunt u met grote hoeveelheden wijzigingen werken – een van de factoren die de bouwproductiviteit ernstig nadelig beïnvloeden. Er zijn een aantal manieren om dit te doen, van de eenvoudige Revit DB Link tot de geavanceerde met Autodesk Forge. In de ontwerpfase geeft de database itemparameters uit Revit weer in een tabel die u kunt bewerken voordat u deze importeert / exporteert. Met deze tabel kunt u ook Revit Shared Parameters maken die nieuwe velden voor die parameters in de gerelateerde tabellen toevoegt. Elke wijziging die in deze nieuwe velden in de database wordt aangebracht, werkt Revit Shared Parameters bij bij toekomstige import.
Ons vermogen om geometrische en parametrische gegevens effectief te coördineren, is gekoppeld aan het vermogen van softwareleveranciers om functies toe te voegen. Dit is met name pijnlijk op het raakvlak tussen ontwerpintentie en ontwerpconstructie – BIM-modellen zijn inherent generalistisch en het gebrek aan gemeenschappelijke gegevensopslag maakt het moeilijk voor die gegevens om bruikbaar te zijn voor fabricage. De database zelf zou het deel kunnen zijn dat de informatie van fase naar fase in het project overzet. Het vereist wat werk vooraf, maar het is veel minder storend dan het handmatig wijzigen van parameters in het model en het afdrukken van bijgewerkte spool-sheets voor elke RFI-reactie.
Aan de fabricagekant verbeteren we de relatieve efficiëntie van arbeid door spoolvellen in de database te registreren. Op deze manier gaan de spoolvellen nooit verloren. Vervolgens is de meest nauwkeurige maatstaf voor de productiviteit in de fabricagefase het aantal geproduceerde eenheden per verbruikt persoon-uur. Om dat te kunnen berekenen, moeten we parameters vastleggen, zoals de bouwtijd van de assemblage en de kosten per assemblageartikel. Bovendien volgt de vloerverantwoordelijke in de winkel de materiaalstapel intern, dus het is gemakkelijk om de database te gebruiken die we hebben ontwikkeld om de materiaaltekorten te elimineren.
We meten ook de productiviteit van teams op locatie. Bluebeam Revu kan administratieve taken verminderen door PDF-markeringen in de lijst met markeringen bij te houden, te classificeren en te ordenen. Van hieruit kunnen we een markeringssamenvatting exporteren om elke dag een gemakkelijk leesbaar rapport ter plaatse te maken, waarvan een back-up kan worden gemaakt in een database. Dit betekent geen dubbele verwerking van informatie en geen kans dat gegevens onjuist worden ingevoerd of verkeerd worden gemanipuleerd op weg naar uw database.
Ten slotte is er de ontwerpproductiviteit, die notoir moeilijk te meten is omdat ontwerp een iteratief proces is. Maar we kunnen de software nog steeds ontginnen voor hints. Zoals we eerder hebben vermeld, gaan we, naast wat er in het model staat, ook de logbestanden van Revit parseren. De logbestanden zijn een rijke gegevensbron waarmee u de staat van uw digitale activa en het gedrag van gebruikers volledig kunt begrijpen. Door Dynamo en Revit API te gebruiken, weet u ook hoe vaak een bepaald script is gebruikt, zodat u de prestaties van het team kunt volgen.
Oplossingen creëren op basis van verzamelde gegevens
Dus nu heb je een hoop gegevens; wat kun je ermee doen? Uiteindelijk zijn dit uw gegevens en uw verhaal – we zijn geïnteresseerd om u met uw eigen vragen te laten komen. Op basis van ervaring zijn hier enkele scenario's die mogelijk zijn gemaakt door deze methoden.
Verbetering van de sitecommunicatie
Scenario # 1: Tijdens projecten zullen er items zijn die buiten het bereik van het ontwerpteam vallen, waarvan sommige worden opgemerkt in de planningsfasen, maar die allemaal van invloed zijn op het siteteam. Ze zullen de gemiste items "on the fly" in het veld behandelen. Hoe kunnen we de manier waarop het locatieteam in deze gevallen communiceert met de ontwerp- en fabricageteams verbeteren?
Antwoord 1: Met behulp van een database kunnen we zoiets als een app-gebaseerd mobiel bestelsysteem maken waarmee het siteteam een assemblage kan "kopen" in een prefabwinkel. Door Google Formulieren in uw workflow te implementeren, kunt u gegevens opslaan in een Google-spreadsheet, die kan worden gebruikt als back-enddatabase.
Scenario # 2: Stel dat u een lijst met samenstellingen met gebruikers heeft gedeeld. Hoe weet je dat de assemblages die je hebt gebouwd degene zijn die mensen daadwerkelijk gebruiken in plaats van alleen maar hun ervaring te vervuilen? Wat als u zou kunnen bijhouden hoeveel items van deze assemblages worden gebruikt voor het hele bedrijf?
Antwoord 2: Met de database kunnen we de gebruiksfrequentie visualiseren in een grafiek. Dan kunnen we gemakkelijk zien wat de makkelijke snede is. Waarom zou u de middelen besteden aan het maken, bijwerken en implementeren van deze voor het hele bedrijf als niemand ze gebruikt? Denk aan een beroemd citaat van Mies van der Rohe: "Less is more".
Scenario # 3: elke Revit-gebruiker voert specifieke opdrachten meer uit dan andere opdrachten. Neem het patroon "kies lijnen" → "trim / verleng twee lijnen of muren om een hoek te maken" → "maak de schets af" – volgens gedolven Revit-logboeken is het goed voor 50% van alle opeenvolgende commando-invoerpatronen. Kunnen we de productiviteit verhogen met deze informatie?
Antwoord 3: Ja! De frequentie van de invoer kan duiden op hoge of lage productiviteit – krachtige gebruikers voeren meer algemene opdrachten in, terwijl gebruikers die meer hulp nodig hebben, lagere cijfers zullen laten zien. Gebruikers met hogere vaardigheden kunnen worden gebruikt om minder ervaren gebruikers op te leiden en kunnen ook een bron zijn voor nieuwe ideeën over het verbeteren van de workflow.
Scenario # 4: Onlangs verzocht een Bericht aan Bieders om ervaring met de constructie van tuibruggen met een minimale overspanning van 400 voet. Tenzij we nauwkeurig en snel kunnen verifiëren hoeveel van een bepaald soort werk we in onze banen doen, kunnen we potentiële partners niet tijdig antwoorden.
Antwoord # 4: Dit is misschien wel een van de belangrijkste groepen informatie, een van de moeilijkst te verzamelen, maar cruciaal voor verschillende van onze wedstrijden. Op basis van onze eigen database kunnen we nieuwe projecten inschatten.
Gevolgtrekking
De sleutel tot beter werken is een beter begrip van hoe we werken. Het idee dat u geavanceerde hulp nodig hebt om AEC-gegevens te verzamelen, automatiseren en visualiseren, kan in eerste instantie een overbodige uitgave lijken, vooral als de gewenste oplossing complex is. Maar de initiële investering zal schoppen opleveren zodra deze is geïmplementeerd. Bedrijven kunnen het systeem keer op keer gebruiken om hun workflow aan te passen en de efficiëntie binnen een project en voor het volgende te verbeteren. Dit zal alleen maar de bottom line verbeteren. Het is niet alleen het exporteren van gegevens naar Excel-bestanden; het creëert een kennisbasis voor het begrijpen en visualiseren van onze workflow, van invoer via de opdrachtregel tot installatie op de site en elke stap daartussenin.
Over de auteur
Slava Krel is Senior VDC Engineer bij VIATechnik in Phoenix. Gespecialiseerd in MEPF BIM-coördinatie en Scan-To-BIM-workflows, maakt hij gebruik van zijn begrip van gegevensstroom, van concept tot constructie. Slava heeft een passie voor programmeren voor de bouwsector. Hij gebruikt geconsolideerde praktische ervaring en softwareontwikkelingsvaardigheden bij het oplossen van specifieke automatiseringsproblemen in alle operaties, waaronder modellering, coördinatie, documentcontrole, logistiek, projectcontroles, as-built logging, bouwplaatsbeheer en bouwadministratie.
Via: AEC