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Andy Sommer

Senior manager, communications

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BIM在2020年的发展趋势

建筑信息模型(BIM)在2019年经历了某种程度上的复兴与变革。并不是说BIM已经过时,而是大家对它的理解和讨论在去年有了很大的进展。我们看到,业内很多企业为了解决当前面临的问题和挑战,已经开展了许多关于BIM的合作。这也让2020年BIM领域的发展显现出更多乐观势态。 促成当前这些变化的因素有许多,例如推动特定BIM标准的应用,包括针对具体行业的数据模型架构工业基础类(IFC)标准;建筑信息模型协作格式(BCF)标准,或是以模型为基础的非软件类通信协议。业界未来需要设立更全面的标准,同时也要明确设立标准的范围。 业界也在讨论如何定义与BIM相关的专业术语,例如公共数据环境(CDE)、数字孪生和开放建筑信息模型。什么是CDE和数字孪生,它们有何关联,这些在2020年时应该变得更加清晰。 无论是对于项目各个环节的团队,还是针对BIM所应用的项目种类,这些改变都尤为重要。标准的建立提供了明确性和确定性。在这一技术依赖性日趋增长的行业中,建立捕获、分享和存取数据的标准十分关键,这也确保了数据及其存取在未来使用时依然可以发挥价值。项目领导者希望从既往项目中汲取经...

如何运用你手中的数据?

整个工程建设行业对数据持续保持着很高的关注度。相比 “大数据”建设更为成熟的其他行业,工程建设行业仍需进一步落地。数字化转型之路上,工程建设行业常被认为处于劣势地位,但也正因如此,它也具备了前所未有的创新能力。技术变革衍生的新机遇以前所未有的清晰度为整个项目的花费正名。 在我们所处的历史阶段,很难想象建筑工程类企业如何在脱离“大数据”的情况下运营管理,尤其考虑到“大数据”场景下可见的工程控制、透明度、风险预测和问责制度等。整个行业如今都迫切显示出对数据信息的巨大需求,企业也急于探寻数据科学(包括人工智能或机器学习)可以带来的实际用途。 关于数据创新解决方案的讨论也使一些基本的问题浮出水面:建工企业是否忽略了它们已经拥有的数据?这些企业如何利用它们想要的海量数据?它们能否应对更多的数据?但更多的数据就能解决问题吗?   被忽略的数据 在人工智能、机器学习,甚至是建筑信息模型(BIM)的概念普及之前,人们已经很熟练地掌握了建设施工这项技能,看一看埃及人、美索不达米亚人或阿茲特克人的历史遗迹就知道了。 事实上,许多建工企业已经拥有了所需的数据,只是并没有意识到这一...