Az építőipar digitalizációjának egyik legfontosabb eszköze a Building Information Modeling (BIM), amely a hagyományos 3D modellezésen túl struk­turált informá­ciós rendszert biztosít a teljes élet­ciklus során. Egy BIM modell nem pusz­tán geometriai reprezentáció, hanem olyan adatstruktúra, amely az egyes részekhez kapcsolódó műszaki és üzemeltetési információkat is tartalmazza. Ennek megfelelően a model­lek információtartalmának kezelése és ellenőrzése kulcs­fontosságú a tervezési, kivitelezési és üzemelteté­si folyamatok hatékony támogatása szempontjából. Abban az esetben, ha a tervellenőrzés az IFC 4.3 szabvány szerint, az előre meghatározott tulajdonságok alapján történne, hatalmas lépést tennénk a digitalizáció és a hatékonyság területén. (1. kép)

1. kép. Szabvány és property szerepe

A hazai infrastruktúra-projektek gyakorlatában azonban jelenleg még viszonylag korlátozott az információs követelmények rendszerszintű meghatározása. A tervezési diszpo­zíciók gyakran mindössze néhány alap­­attri­bútum, azaz lényegi jegy rög­zí­tését írják elő, ám ezek nem kapcsolódnak egységes osztályozási rend­szerhez, és nem illeszkednek egy átfogó információs struktúrába. Jóllehet elvileg a megrendelő és az üzemeltető bevonásával történő informá­ciós igényegyeztetés is része a folyamat­nak, a BIM modellek felhasználási célrendszerét sok esetben nem kellően részletesen határozzák meg. Ennek következtében az információs kö­vetelmények sem válnak egyértel­mű­vé, ami az adatok hiányosságai­hoz és inkonzisztenciáihoz vezethet.

Egy adaptált és kiegészített LoD-specifikáció (Level of Detail) alkalmazása nagymértékben hozzájárulhat a BIM modellek geometriájának és információtartalmának következe­tesebb kialakításához. A dokumentációs eszközök fejlesztése mellett a technológiai megoldások alkalmazása is kulcsszerepet játszik. Az IFC 4.3 szabvány biztosítja a kifejezetten infrastruktúra-specifikus entitáso­kat – például IfcRoad, IfcBridge vagy IfcAlignment –, amelyek lehetővé teszik a modellek strukturált felépítését.

A tervezési diszpozíciókban megfogalmazott információs követelmények jelenleg jellemzően szöveges formában jelennek meg. Bár ezek egy­értelmű iránymutatást adhatnak, a gyakorlati alkalmazás során számos hibaforrást rejtenek magukban: előfordulhatnak elírások, eltérő elneve­zések vagy hiányzó attribútumok.

Ennek kezelésére egyre fontosabbak a gépileg értelmezhető specifi­kációs formátumok. A BuildingSMART által kidolgozott IDS (Information Delivery Specification) lehetővé teszi, hogy az IFC-osztályokhoz kapcso­ló­dó attribútumkövetelményeket strukturált, szoftverfüggetlen formában le­hessen meghatározni. Az IDS így nem­csak az információs igények egy­értelmű rögzítését teszi lehetővé, ha­nem automatizált ellenőrzési mecha­nizmust is biztosít a model­lek attri­bú­tumkészletének vizsgálatához.

A BIM modellek adatminőségének ellenőrzése azonban nem merül ki a kötelező mezők meglétének vizsgá­latában. A gyakorlatban gyakori problémát jelentenek a szemantikailag eltérő elnevezések, a hibás mértékegységek, a nem megfelelő adattípusok vagy a projektkontextusnak nem megfelelő értékek. A hagyományos szabályalapú ellenőrzési módszerek ezeket csak korlátozott mértékben képesek kezelni, mivel nem veszik fi­gyelembe az adatok szemantikai és topológiai összefüggéseit. (2. kép)

2. kép. Felület és ellenőrzés 2030-ban.

Ezen a területen jelentős előrelé­pés a mesterséges intelligencia al­­kalmazása. Az AI-alapú attribútum-validáció olyan hibrid megközelítés, amely a szemantikus kontextuselemzést, a természetes nyelvfeldol­gozáson alapuló névnormalizálást és a statisztikai anomáliadetektá­lást egyaránt alkalmazza. A módszer lehetővé teszi, hogy a rendszer ne csu­pán a hiányzó attribútumokat azo­no­sít­sa, hanem a modellekben talál­ható adatok közötti összefüggése­ket is vizsgálja.

Infrastruktúra-projektek esetében például az algoritmus képes figyelembe venni a nyomvonalalapú lineáris referenciát, a létesítményhierarchi­át vagy az infrastruktúra-specifikus metaadatokat. Így felismerhetővé vál­nak azok az esetek is, amikor egy útszakasz tervezési sebessége kirívóan eltér a projekt többi szakaszától, vagy amikor egy hídmodellben hiányzik a teherbírásra vonatkozó adat, miközben a szerkezeti elemek már szerepelnek a modellben. Az ilyen típusú elemzés nemcsak az adat­hi­bák azonosítását segíti, hanem a projektszintű adatminőség folyamatos monitorozását is lehetővé teszi. (1. táblázat) 

1. táblázat

Az adatminőség objektív mérésére egyre gyakrabban alkalmaznak kvantitatív mutatókat. Ilyen például a Property Completeness Index (PCI), amely egy 0–100 százalék közötti pontszámmal értékeli a BIM modell információtartalmának teljességét és konzisztenciáját. A mutató figyelembe veszi egyebek között a köte­le­ző attribútumok meglétét, a sze­man­tikus megfelelést, a nyomvonal és szelvényezés konzisztenciáját, va­lamint a metaadatok és a geometria közötti összhangot. A PCI alkalmazása lehetőséget teremt arra, hogy a modellek adatminősége objektív módon összehasonlíthatóvá váljon, és akár tender- vagy modellátadási követelmény­ként is megjelenjen.

A koncepcionális különbséget a 2. táblázat mutatja.

2. táblázat

Összességében megállapítható, hogy az infrastruktúra-BIM model­lek információtartalmának kezelése nem csupán technológiai kérdés, ha­nem módszertani és szabályozási feladat is. Az egységes információs követelmények, a gépileg értelmezhető specifikációk, továbbá az AI-alapú ellenőrzési módszerek együttes alkalmazása jelentősen hozzájárul a BIM modellek adatminőségének ja­vításához. Ez hosszú távon nemcsak a tervezési és kivitelezési folyamatok hatékonyságát növeli, hanem az üzemeltetési rendszerek számára is meg­bízhatóbb digitális alapot biztosít.

Ez a fejlesztésünk hamarosan a nyilvánosság számára is elérhető lesz, amit a BIMVision plug-in Store-ban lehet majd elérni.•

Címlapkép: Kontúr Csoport