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BIMBOX | BIM的“死亡地圖”

 二維碼
作者:BIMBOX來源:BIMBOX網(wǎng)址:https://bimbox.top/3278.html

很多企業(yè),無論已經(jīng)做了好幾年BIM,還是剛剛開始。都會面臨這樣的尷尬:

近期看,BIM發(fā)現(xiàn)問題,解決碰撞,方便算量,這些已經(jīng)普遍達成了共識;從遠期看,BIM能夠帶來數(shù)字化、信息化的管理,這個愿景也是美好的。

但,現(xiàn)實中BIM只拿來做管線深化和碰撞檢測,領導希望有更好的亮點;而遠期的全生命周期信息化,又一時半會兒實現(xiàn)不了。個人、企業(yè)和團隊就這么不上不下的卡在這兒了。

于是,我們最近被問到最多的問題就是:做BIM,還能有什么亮點?

在我們的線下交流會「BIM奇葩說」中,JOYBIM的創(chuàng)始人@趙欣說到:

在美國有個說法叫「Hollywood BIM」,說的就是比較高大上的東西;還有個說法叫「Real BIM」,是那些看上去不太起眼、很無聊的工作,但卻是信息化的本質。

美國一直在探索怎么管理設計間的接口、優(yōu)化協(xié)調的過程、積累深化設計的數(shù)據(jù)往信息化的方向走,「Hollywood BIM」做得很少。

對這個觀點,BIMBOX深表認同。

不過,今天我們想換個角度給你說說BIM應用,我們不說好萊塢BIM,不說PPT-BIM,也不說信息化BIM,我們要通過一個故事和三個實際案例,來給你說一個我們發(fā)明的詞:半吊子BIM。

先來給你說一個故事:John Snow和他的「死亡地圖」。如果哪天有人問你,BIM可視化是做什么用的,你不妨把這位可視化鼻祖的故事講述給他。

19世紀,英國倫敦,每隔三四年,就會有一個無形的殺手悄然而至,橫掃整個城市,在幾天之內殺死數(shù)以萬計的市民,有的家庭早上還在歡聲笑語,晚上已是滿屋橫尸。

這個恐怖的連環(huán)殺手,就是十大傳染病之一:霍亂。

當時的倫敦坐擁250萬人口,公共衛(wèi)生系統(tǒng)卻非常簡陋,污水排放系統(tǒng)老舊不堪,人們居所的地下就是化糞池,整個城市臭氣熏天。

當時從政府到醫(yī)學界都普遍相信,污濁的空氣正是瘟疫滋生的原因。于是政府大力干預衛(wèi)生治理,讓人們把化糞池里的排泄物倒進河里,消滅臭氣,也就消滅了瘟疫。

1854年,倫敦SOHO區(qū)一名女嬰染上霍亂迅速死去,兩三天后,整個城市又爆發(fā)了慘烈的疫情,以這名女嬰所在的家庭為中心,霍亂迅速傳遍整個SOHO區(qū),人們眼睜睜看著熟識的親友變成冰冷的尸體,卻束手無策。

這時候,在橫尸遍野的SOHO區(qū),來了一名醫(yī)生,他是歷史派來拯救萬民的英雄。他的名字就叫John Snow。

不好意思放錯圖了

拯救倫敦的英雄:John Snow

John Snow不是來幫助人們清理空氣的,實際上,他并不相信霍亂是依靠空氣傳染的。他這次來到SOHO疫情區(qū)的目的,正是要冒著生命危險,向英國政府證明自己的理論:霍亂的傳染源是水,政府應該把治理的重點放到水源,而不是空氣上。

為了這個理論,Snow醫(yī)生已經(jīng)和政府理論了很久,也寫了多篇研究論文,遺憾的是,空氣傳播理論更符合人們的直覺,沒有人愿意相信他。

這一次霍亂的「罪魁禍首」,那名只有五個月大的女嬰,死亡地點的不遠處,就是一個公用水泵,幾乎所有SOHO區(qū)的居民都會來這里打水。

Snow就是要通過這個死亡水泵,來證明他的理論。

他手里的武器,說得高大上一點,叫做數(shù)據(jù)收集和可視化,說得接地氣一點,就是一雙腿和一支筆。

他挨家挨戶的敲門,收集整個SOHO區(qū)死者所在的位置,然后繪制了下面這張著名的「死亡地圖」。

在地圖上,他把無關的信息去掉,用短黑線代表死亡人數(shù),用一個小圓圈代表那個死亡水泵,水泵周圍布滿了黑線,其他區(qū)域則一片空白。下面是放大后的死亡地圖。

John Snow拿著這張圖找到政府,向他們說明自己的理論。

事情并沒有預期的那么順利,人們看到這張圖,說:這還是空氣傳播霍亂的證據(jù)呀,毒氣正是從水泵里飄出來的嘛。

Snow不服輸,他又畫了第二張地圖。

這次他走了更遠,把整個SOHO區(qū)按水泵的分布劃分成不同區(qū)域,每個區(qū)域的人到對應的水泵距離都是最近的。最后再看地圖,只有原來的那個水泵,像是一座孤島,周圍布滿了代表死亡的黑線。

更重要的是,當他把死亡地區(qū)用線圈起來的時候,一個更清晰的線索出現(xiàn)了:

如果霍亂靠水泵中散發(fā)的毒氣傳播,那么以水泵為中心的死亡區(qū)域應該是一個均勻擴散的圓形;

而在這幅地圖上,死亡區(qū)域的邊界并不是一個圓形,而是不規(guī)則的形狀,有的地方凸出來,有的地方凹進去,而這些凹凸,恰好就是人們在錯綜復雜的街道上步行打水的路線。

看到第二張地圖,英國政府終于醒悟:他們長久以來的努力方向徹底錯了,水才是霍亂的根源。

他們迅速轉變戰(zhàn)略方向,先是拆除了那座水泵的把手,向市民宣傳喝水之前一定要燒開,然后開始大力建立地下水道。

1866年之后,英國再沒有大規(guī)模爆發(fā)霍亂,各大報紙將靠一己之力說服整個政府的John Snow稱為霍亂終結者。

直到今天,在倫敦的Broadwick Street,依然佇立著一個水泵,它是當年那個「死亡水泵」的復刻品,與它隔街相望的,就是著名的JohnSnow酒吧。

這是倫敦人民對這位醫(yī)生的崇高致敬。

故事講完了,我們回看一下John Snow做的事情:

? 首先,他的思想很先進,在那個時代,沒有人想到用數(shù)據(jù)和科學論證的方法來研究傳染病,Snow是當之無愧的開拓者;

? 其次,他并沒有使用什么高深的工具,就是一支筆,和一張地圖。

? 最后,也是最重要的,這個故事告訴我們,什么樣的數(shù)據(jù)才能產(chǎn)生價值:霍亂的死亡人數(shù)和水源的位置不是秘密,任何人都知道,但只有當你用一種人人看得懂的方式把數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來的時候,它才能真正解決問題。

今天的內容,我們正是用這個故事來回答一開始的問題:從簡單建模的BIM,到全生命周期管理的BIM之間,有那么長的路要走,我們的項目又在天天在要創(chuàng)新、要亮點。

去哪里找亮點?什么東西能支撐我們走到夢想實現(xiàn)的那天?

我們的回答是:用最簡單的工具,挖掘不太復雜的數(shù)據(jù),用可視化的方式解決具體的問題。

做到這一點,「半吊子」的BIM也能發(fā)揮出很大的價值。

下面我們說三個例子,它們不是設想,也不是雞湯,而是實實在在發(fā)生在項目里、我們認為值得講的事情。

案例一:用Revit管理商場貨架數(shù)據(jù)

這是設計公司Space Command的創(chuàng)始人Michael Kilkelly分享的方法,他用這個案例說明怎樣使用BIM把復雜的信息可視化。

可視化展現(xiàn)數(shù)據(jù)的工具很多,但如果你希望把跟物理環(huán)境相關的數(shù)據(jù)做可視化處理,Revit就是一個很好的選擇。

很多人把Revit當做單純的設計工具,卻忽略了它的數(shù)據(jù)可視化價值。

在這個案例中,Michael先是把模型簡化,因為他要做的是數(shù)據(jù)可視化,模型本身的精細度并不重要。

他使用一個立方體(也就是一個族),代表貨架上的某個商品,利用批量添加參數(shù)的功能,給每個商品中都建立一些共享參數(shù),包括商品編號、所在排號、通道編號等參數(shù),然后進一步添加商品屬性參數(shù),比如銷售額、是否損壞、是否返修等參數(shù)。

下一步,按照商品的大小來定義這些方塊的尺寸,再按照它們在貨架中的實際位置來擺放這些商品,形成這樣一個庫房模型:

接下來是把數(shù)據(jù)插入到相應的共享參數(shù)里,這一步不是用笨拙的手動輸入方式,因為每個商品族都有唯一的編號,他寫了一個宏,自動遍歷Excel表,把表格中對應編號的數(shù)據(jù)和族自動匹配,再批量插入到每個族的對應參數(shù)里。(這一步的操作用Dynamo也可以實現(xiàn))。

下一步,他在項目文件里為每一個關鍵參數(shù)加入顏色過濾器,所有的負值都是紅色,正值都是藍色,數(shù)值越大,顏色越深。

下面就是數(shù)據(jù)可視化了,Michael把它稱為「熱圖」(Heat Map)。

當你需要查看貨物返修情況的時候,只需要打開控制「返修數(shù)量」這個參數(shù)的過濾器,整個倉庫的商品返修情況就呈現(xiàn)在面前了。

對于商品價格、利潤率、用戶回頭率等信息,同樣可以用這種方式進行可視化。

做到這一步還不夠,這些數(shù)據(jù)很離散,一眼看不出問題所在。于是,他在商店模型中創(chuàng)建了房間分隔線網(wǎng)格,并在每個區(qū)域中添加一個房間對象。

Revit的房間非常靈活,不需要墻也可以定義房間。所以這里的房間只是為了方便篩選人為劃分的區(qū)域。

他確保每個網(wǎng)格方塊的大小大致相等,然后給每個房間都添加了參數(shù),這些新的參數(shù)用于計算房間內貨物參數(shù)的總和。

利用公式和宏命令,可以很方便的把一個區(qū)域的商品參數(shù)求和,把結果填寫到房間的參數(shù)里去。

給這些房間的相應參數(shù)添加同樣的過濾器,就能得到這樣的可視化結果:

通過應用不同的過濾器,你可以直觀的看到不同區(qū)域的健康狀況,比如,哪些區(qū)域的貨物更容易損壞?哪些區(qū)域的商品更受歡迎,是不是應該把這些商品調整到更靠外的位置?

當你鎖定一個出現(xiàn)問題的區(qū)域(也就是紅色比較深的區(qū)域),可以進一步深入到這個區(qū)域里面,查看具體哪些商品造成了這些問題。

因為整個數(shù)據(jù)的導入過程使用的是宏或者Dynamo,所以這個工作在后續(xù)表格更新的時候可以自動完成,你可以每周查看一次庫房的健康狀況熱圖,庫房管理這件事就這么用Revit實現(xiàn)了。

案例二,用翻?!竸窦堋?/span>

這是柏慕聯(lián)創(chuàng)的@胡林給我們講的一個案例。

項目是四川省美術家協(xié)會所在地,四川美術館。找到他們的時候,項目已經(jīng)建完了,按說這時候用BIM再建一個模型已經(jīng)完全沒有意義了。

不過,因為這個建筑是雙曲面外墻和異形結構,甲乙雙方在工程量核算的時候出現(xiàn)了矛盾:用傳統(tǒng)算量方法,甲方和乙方算出來的工程量不一致,異形結構又沒法現(xiàn)場測量尺寸,結算的事就一直擱置推進不下去。

BIM能不能解決矛盾呢?他們想了一個辦法:大家都搞正向設計,我們來一次徹底的逆向設計。

他們先是按照竣工圖翻了一個土建模型出來,然后搞來一臺3D激光掃描儀,把建筑掃成點云,放到Revit里。

接下來,他們把模型和點云結果進行匹配調整,保證最終的模型和點云嚴絲合縫地對到一起。

接下來就是常規(guī)的工程算量了。這份量拿到甲乙雙方的洽談桌上,是不是100%準確并不重要,重要的是,用這個辦法算的量,雙方都承認。

柏慕聯(lián)創(chuàng)就用了這么個辦法,把結算的麻煩事兒給解決了。

案例三,用管綜設計「倒垃圾」

這個湘雅五醫(yī)院深化設計的案例,來自我們的老朋友,湖南省建筑設計院有限公司的孫昱謝鐘玲。

湖南院在這個項目中做了非常細致的深化設計,常見的工作內容我們按下不表,只說其中很特殊的一個問題:垃圾車路由。

湘雅五醫(yī)院采用的是自動箱式物流系統(tǒng),有點像機場的行李運送系統(tǒng)。

 圖片及案例來源:湖南設計 《HD | BIM技術在湘雅五醫(yī)院機電管線綜合的應用》,以下三張同

棘手的問題是:系統(tǒng)里面的垃圾車道凈空需要3米,它還位于管線非常復雜的地下室夾層,一不小心就會和管線發(fā)生碰撞。

而且,垃圾車的路由會直接影響其他專業(yè)的排布,所以要盡早確定。

下面是初始的CAD路由圖,洋紅色的線代表垃圾車道路由,左上角紅色框是垃圾車入口,紅色圓圈是垃圾收集間。

看著這張CAD圖,誰也沒法決定,車道這么走到底對不對,該怎樣優(yōu)化。

怎么辦呢?

團隊通過BIM,首先把管道的空間盡可能優(yōu)化,然后用參數(shù)過濾的方式,給不同凈高的管道區(qū)域賦予不同顏色,生成了下面這張圖。其中洋紅色代表凈高2.6米,綠色代表凈高3米,黃色代表凈高3.2米,青色代表凈高3.6米。

接下來就是簡單的看圖連線了:保持原來的垃圾車入口不變,在圖中尋找凈高滿足的區(qū)域,把垃圾收集間連到一起,最終的垃圾車道路由就這么確定了,團隊就這樣用可視化解決了棘手的難題。

總結

我們列舉的這三個案例,有這么幾個共通點:

? 它們并不酷炫,并不高大上,使用的也都是很基礎的工具

? 它們沒有挖掘什么大數(shù)據(jù),而是用小數(shù)據(jù)解決問題

? 它們處理的數(shù)據(jù)本身不是秘密,只是用人人能看懂的方式把數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出來

? 它們并不是為了標新立異而存在,解決的都是那些即便沒有BIM,也本來就存在的問題

BIMBOX認為,這些案例被寫進他們的分享PPT里,才是真正的亮點,而且,這些亮點幾乎是其他項目、其他人無法抄襲,也無法復制的。

我們也希望今天的故事和案例,能打開你的思路,用可視化的方式去發(fā)現(xiàn)和解決自己項目的問題。

人們總在找新工具,希望新的軟件能帶來新的應用,希望通過購買,實現(xiàn)從翻模到信息化的大步跨越;

人們也在想破腦袋找「大亮點」,卻忽視那些每天都在身邊發(fā)生的「小問題」。

正如開頭的故事中,倫敦地圖每個人都能看,死亡人數(shù)每個人都能統(tǒng)計,可大家卻一直等,直到一個人愿意拿著最普通的筆,繪制出那張改變歷史的死亡地圖。

關于進化論,有這樣的爭論:

反對達爾文的人說,進化論是胡扯,眼睛就是最好的反例。眼睛這么復雜的器官,需要多個精密的組成部分同時發(fā)揮作用才有用,這在進化中是不可能發(fā)生的。

而支持進化論的人卻找出了大量化石,證明進化歷史上存在著大量的「半成品眼睛」,它們有的只是一層感光細胞,有的只能模糊的識別運動物體,但這些微弱的優(yōu)勢讓它們的主人成功生存下來,讓它們的后代慢慢進化出精密的眼睛。

我們的時代,新技術還在進化過程中,生存往往比夢想重要一點點。

和高瞻遠矚的專家們描繪的數(shù)字化未來相比,這些解決小問題的案例只能稱為「半吊子BIM」,但我們卻認為,它們更值得歌頌。

也許就是這樣一個個小亮點,能決定一個企業(yè)要不要留下BIM部門,決定一個項目是否愿意為BIM付費。

活下來的,才有繼續(xù)進化的機會。

讓我們?yōu)榘氲踝覤IM起立鼓掌。

BIMBOX之前出的兩個教程,一個是《revit數(shù)據(jù)可視化教程》,另一個是《Dynamo有限元可視化分析教程》,相信今天你更明白這兩個教程的價值,如果希望進一步學習,可以點擊下邊的鏈接了解,也可以直接掃描文末二維碼直達教程。

Revit這個老色鬼

為所欲為:Dynamo信息可視化腳本實戰(zhàn)

有態(tài)度,有深度,BIMBOX,咱們下次見!

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