BIM analytics for QTO and planning management during the construction phase

Abstract

Durante o ciclo de vida de um projeto de construção, são tomadas decisões pelas partes interessadas que definirão o caminho para o desenvolvimento desse ativo. Devido à ausência de informação controlada e centralizada acessível a esses processos de decisão, muitas destas decisões não são apoiadas com dados, mas antes baseadas na experiência dos decisores e líderes, sem um fundamento tangível que apoie esse processo de decisão. Com base na informação quantitativa obtida através de processos de digitalização e BIM, é possível gerar bases de dados estruturadas para criar análises automatizadas a serem implementadas para uma melhor avaliação das variáveis envolvidas numa decisão e ser capaz de tomar decisões orientadas por dados para otimizar o resultado destas resoluções. A informação quantitativa pode ser a ligação entre a solução técnica e a estratégia de construção e os custos de produção associados. Este estudo centra-se na estrutura de informação necessária para implementar uma tomada de decisão quantitativa completa baseada em BIM que pode ser utilizada para consultar dados relevantes e aplicar a Análise BIM baseada em informação quantitativa, para apoiar as partes interessadas na tomada de decisões orientadas por dados. Os principais desafios, as iniciativas de normalização existentes e as soluções oferecidas pelo software enquadram um estado da arte apresentado neste documento que pretende dar uma noção do nível de implementação das Medições e Quantidades baseadas em BIM nos dias de hoje. Cinco profissionais envolvidos em processos de tomada de decisão para a indústria AECO apoiaram este estudo com os seus conhecimentos profissionais para identificar como a informação quantitativa pode ser utilizada para apoiar decisões orientadas por dados e com propostas para ultrapassar os principais desafios na geração da informação estruturada. A aplicação de quatro estudos de caso explica o processo para ligar as Medições e Quantidades e o BIM com base em modelos baseados em informação quantitativa centrada em quatro tipos de processos de tomada de decisão: Acompanhamento do progresso, Engenharia de Valor, Gestão da Mudança e Contratação Eletrónica. Os requisitos de informação, os níveis de necessidade de informação, a classificação necessária dos dados e as principais considerações foram enquadrados com base na revisão bibliográfica, na implementação de estudos de caso e no conhecimento dos profissionais participantes para orientar os interessados na necessária estruturação da informação, geração de bases de dados e BIM Analytics para apoiar a tomada de decisões e tomar decisões com base em dados. Durante esta dissertação, foi desenvolvida uma ferramenta de avaliação. Esta ferramenta centraliza a informação mais relevante em modelos de painel de instrumentos controlados e interativos, personalizados para cada um dos processos de tomada de decisão abordados. Através da implementação desta ferramenta de formato aberto e de fácil utilização, os interessados podem avaliar as variáveis que influenciam uma decisão, a fim de tomar resoluções orientadas por dados que justifiquem as escolhas feitas e otimizem os resultados. Além disso, esta ferramenta é capaz de criar registos e estatísticas das decisões tomadas num projeto e da informação contida no mesmo para ser utilizada em projetos futuros. Além disso, esta implementação serve como base para continuar este tipo de desenvolvimentos a favor da melhoria da Gestão de Projetos e Business Intelligence para a Indústria AECO.

During the lifecycle of a construction project, decisions are made by stakeholders in all project stages that will define the path for the development of the building asset. Due to the absence of controlled and centralised information to be accessible for decision-making processes, many of these decisions are not supported with data, but based on the experience and intuition of leaders without a tangible fundament that supports the decisions process. Based on quantity information obtained through digitalization and BIM processes, it is possible to generate structured databases to create automatised analytics to be implemented for a better assessment of the variables involved in a decision and be able to make data driven decisions to optimise the outcome of these resolutions. Quantity information can be the link between the technical solution and the construction strategy and associated production costs. This study is focused on the required structure of information needed to implement a complete BIM-based Quantity Take-off (QTO) that can be used to query relevant data and apply BIM Analytics based on quantity information, to support stakeholders to make data-driven decisions. Main challenges, existing standardisation initiatives and solutions offered by software frame a State of the Art presented in this document that intends to give a notion on the level of implementation BIM-based QTO nowadays. Five professionals involved in decision-making processes for the AECO Industry supported this study with their professional knowledge to identify how quantity information can be used to support data-driven decisions and with proposals to overcome the main challenges in the generation of the structured information. The application of four case studies explains the process to link modelled-based QTO and BIM Analytics based on quantity information focused on four types of decision-making processes: Progress Tracking, Value Engineering, Change Management and E Procurement. Information requirements, levels of information need, required classification of data and main considerations were framed based on literature review, on the implementation of case studies and on the knowledge of participant professionals to guide stakeholders for the required structurization of information, generation of databases and BIM Analytics to support decision-making and make data driven decisions. During this dissertation, the development of an assessment tool was achieved. This tool centralises the most relevant information into controlled and interactive dashboard templates customized for each one of the addressed decision-making processes. By the implementation of this user-friendly and open format tool, stakeholders can assess the variables that influence a decision, in order to make data-driven resolutions that justifies the choices done and optimises results. Moreover, this tool is able to create records and statistics of the decisions done in a project and the information contained in it to be used in future projects. Furthermore, this implementation serves as a basis to continue these kinds of developments in favour of the improvement of Project Management and Business Intelligence for the AECO Industry.