上次和大家一起了解了《美国国家BIM标准V3》中提到的能力成熟度模型CMM及11个评价维度。从本周开始,我将与您一同揭开这11个维度的神秘面纱,共同探究BIM CMM精彩的内涵和外延。今天和大家一同分享的是“数据内容(Data Richness)”。
在BIM实施和应用的过程中,我们经常会遇到这样的困惑“高质量的BIM模型中到底需要包含多少信息?”、“BIM数据是否可信?”、“数据有效性如何保证?”、“信息间的逻辑关系如何存放和展示?”,CMM通过“数据内容”这一项关键指标,很好地回答了这些问题。CMM是这样定义的:
成熟度等级
定义
阶段说明
1
基本的核心数据
已建了一个BIM模型,但只加载了非常基本的数据。
2
扩展的数据集
BIM有了更多的一些数据,但依旧处于非常初级的阶段。
3
增强(高级)数据集
可以从模型中提取一些可用的数据。
4
数据加上一些信息
这是数据转变为可用信息的第一个阶段。
5
数据加上一些扩展的信息
模型数据开始被认为是可靠的原始来源。
6
有限的权威信息
存储了一部分元数据,此时模型中的信息通常是最适合用的。
7
大部分的权威信息
大部分用户信赖这些信息,并做了少量额外的数据校验。
8
完全的权威信息
信息有元数据,且被视为权威可靠的来源。
9
有限的知识管理
做了有限的知识管理策略,数据间开始做了一些关联。
10
丰富的知识管理
形成完整的知识管理,所有数据都是权威的,并且建立了良好的关联关系。
从上述定义中不难发现,BIM CMM对“数据内容”提出了很高的要求,从数据的种类、规范性、可信度、关联度等多方面进行了综合评价。目前,国内BIM大多还处于较初级的阶段(1-2级),我们主要还是停留在设计阶段应用BIM,搭建一个三维模型并输入了有限的信息,解决了建筑物可视化展示和简单的碰撞检查等设计阶段的问题。
那么我们该如何来提升BIM能力成熟度呢?个人认为以下几个关键点是现阶段我们进行能力提升的升级途径:
数据的完整性
BIM数据其实包含的内容可以很多,不仅仅有用来描述建筑物和构件的静态数据,还应包含大量的业务数据,甚至动态数据。业务数据是指,在设计-制造-施工-调试-交付-运维等各阶段产生的业务数据,如:业务编码、厂家信息、备品备件、WBS、安装位置、变更信息、质量监测信息、调试参数、维保维修信息等。动态数据是指在运维阶段设备产生的实时动态数据。这些数据加在一起,才形成了一个完整的BIM数据链,能为一个项目的建设和运行管理创造价值。
目前国内设计、施工、运营等各家企业都在分别做自己的BIM和平台,都希望做全做准确,但由于行业的壁垒,谁都无法靠一己之力把整个产业链上的数据做全,以致最后BIM数据被分割成一个个信息孤岛。
要让BIM真正实现全生命周期数据贯通,最佳的方法是建立一个统一的数据平台,各阶段BIM数据在这个平台上进行提交和验收,直至最后的数字化竣工移交。这个平台可由业主方或其委托方牵头搭建,各方负责各自的数据维护,在平台上按角色进行授权管理。这样既可保证数据的完整性,又可确保各方的信息安全。
数据权威性与责任制
数据可信度也是评价BIM应用成熟度高低的一个重要指标。往往我们在推行BIM时经常会有人质疑“BIM模型里面的数据是真实的吗?和图纸完全一样吗?”,有这样的问题,本身也说明我们对BIM的理解和应用还处于非常初级的阶段。
BIM数据是否可信,关键在于我们是否有明确的数据责任制度,即这些BIM数据该由谁或组织来生成并对其准确性负责。通常有一种错误的做法,BIM数据是由单独的数据录入人员来完成的,而不是真正的业务人员。这就必然会导致数据责任人不清晰,甚至最终数据失真的情况。因此,我认为数据责任人应与业务责任人保持一致,或者有明确的对应关系,做到谁生产的数据谁负责。有了能对数据准确性负责的人后,自然会提高数据的权威性。
数据有效性校验
为了保证BIM数据的准确、可靠,CMM对数据有效性也提出了相应的要求,其中包括了需要有元数据,以及对应的数据校验机制。
元数据是用来定义数据的数据,简单的说就是规定了数据类型、格式、范围值等规则,他是规范BIM数据的卡尺,是数据准入需要遵守的基础规则。当然,具体规则可由每个BIM实施者自己定义。
有了数据规范后,该用何种方式执行这样的数据校验呢?人工校验当然可以,但是这种方式的弊端也显而易见,费时费力,且无法避免人为失误可能带来的影响。所以利用元数据,制定自动化的数据校验流程是最佳的方式。让电脑来完成这些有规则,且机械性的重复劳动再合适不过了。这期先聊到这,下期我们接着聊!
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