曲徑通幽處：BIM中的知識管理上課講義

1、曲徑通幽處：BIM中的知識治理來源：博銳治理在線； 季征宇；發(fā)布時間：2021-07-04一家工廠的主管正在有條不紊地指揮生產(chǎn),稀疏的頭發(fā)想方設(shè)法地掩蓋著他泛著油光的腦 袋.你已經(jīng)使之成為一門科學了,手下恭維道,每一根頭發(fā)都做了安排.是啊,"主管苦笑著說, 過去它們只有一個總數(shù),現(xiàn)在它們已經(jīng)各自都有自己的名字了！這個笑話給了我們?nèi)缦聠l(fā)：1 .獨立的頭發(fā)擁有名字后,就成為了直接治理的對象.2 .當治理對象的數(shù)量和治理水平匹配時,精細化治理就成為可能.3 .治理對象的細分程度和治理精細化的水平是匹配的.4 .頭發(fā)信息模型 HIM Hair Information Model 是精細化治

2、理的平臺.同樣的事情也發(fā)生在制造業(yè), 制造業(yè)也在把整體產(chǎn)品拆成一個一個局部 部件、構(gòu)件等, 并給他們起名字,而且還賦予了各類屬性幾何的、物理的、化學的、力學的,但不是因為治理對象數(shù)量的減少,而是由于信息技術(shù)極大地提升了治理的水平.在建筑業(yè),人們把 產(chǎn)品Product具體化為 建筑Building:搭建的平臺叫做建筑信息 模型BIM.從數(shù)據(jù)的角度來說,BIM是一個新型的關(guān)系型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).從運用角度講,BIM是一個信息存儲、交換、挖掘和共享的平臺.傳統(tǒng)的設(shè)計知識表達幾千年來,設(shè)計師在心中或者借助模型等工具構(gòu)筑他們的設(shè)計意象,然后抽象成符號繪制在平面的圖紙上.在這個過程中,大量的信息遺失了,信息學家稱

3、之為信息漏斗文紿紿的說法叫 書不盡言、言不盡意工匠們依據(jù)圖紙,根據(jù)自己的理解,把圖紙上的符號具體成實物.由于設(shè)計師的抽象指 令和工匠的復(fù)原方法很難一致,像鮮奶濃縮成奶粉再加水調(diào)和后,營養(yǎng)成分終歸和原始鮮奶有差異一樣,建造的實物和設(shè)計的期望總是有一定的差距,以至有人把建筑過程稱為遺憾的藝術(shù)計算機繪圖作為一種有效手段,幫助設(shè)計師大大提升了效率,甩掉了圖板,但本質(zhì)上較 多的是作為一種繪圖、輔助計算、測量、放樣和簡單的數(shù)據(jù)交換工具來使用,繪制一些直線、折線、弧線、填充、域等信息,通過這些二維信息來表達的建筑元素,只是一些線段的集合,不能賦予更加復(fù)雜的信息.在這些傳統(tǒng)的圖紙中, 信息和知識以非常抽象的形

4、式存在于圖形和文字中,具備專業(yè)能力的人才有可能有效地解讀.其他相關(guān)的專業(yè)人士如測量師、監(jiān)理師也要花費九牛二虎之力才能將各類數(shù)據(jù)進行有效的關(guān)聯(lián).知識復(fù)用的障礙20世紀70年代中期,美國人工智能泰斗費根鮑姆研究了人類專家們解決專門領(lǐng)域問題 的方式和方法,提出了知識工程這個術(shù)語,其內(nèi)容主要包括知識的獲取、知識的表達以及 知識的運用和處理等三大方面,旨在建立模仿人類智能的專家系統(tǒng).由于知識表達一直未能得到有效解決,長期以來進展不大.有些人對 人工智能的概念很反感,認為有機器代替人的傾向, 感覺受到了極大的侮辱. 但是換個角度,人工智能這種何以把機器變得 聰明些的方法能不能讓人變得 更聰明？能不能讓組織

5、和企業(yè)變得更聰明,更具 智能性？答案是肯定的,于是在20世紀90年代,一局部研究知識工程的科學家開始研究知識治理.這些科學家將知識理解為結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的文檔,將知識治理主要聚焦于知識文檔的創(chuàng)立、分類、存儲等工作,關(guān)注信息治理系統(tǒng)、人工智能系統(tǒng)的設(shè)計和構(gòu)建,以Internet和Intranet、數(shù)據(jù)庫治理系統(tǒng)DBMS 、群件技術(shù)、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、多維度分析技 術(shù)、文檔治理技術(shù)、聯(lián)機分析處理技術(shù)、工作流和共享等技術(shù)為根底,對企業(yè)知識進行電子 化儲存、共享和利用.毋庸置疑,這些工作大大增強了組織記憶,增加了共享程度.可是在 建筑設(shè)計行業(yè),這些工作的效果和人們的期望還有很大的距離.建筑設(shè)計一

6、直是屬于 弱理論、強經(jīng)驗的技術(shù)活動,知識復(fù)用俗稱 依葫蘆畫瓢一 直是知識治理的重要組成局部,學術(shù)上稱作基于實例的推理Case-Based Reasoning, CBR,是人的一種根本認知行為.經(jīng)驗缺乏的設(shè)計人員作為新手更多地是學習探索過去成功的設(shè)計實踐和設(shè)計過程,以便在解決未來設(shè)計問題時應(yīng)用這些經(jīng)驗.大多數(shù)時候,一個新的設(shè)計解是對已有設(shè)計問題的修改而獲得的.缺乏有效和高效表達的實例庫資源和檢索手段,設(shè)計師的知識復(fù)用都是淺層次的自發(fā)活動.如何系統(tǒng)地采用知識復(fù)用來提升效率和效果,是人們一直探索的課題.基于BIM的知識表達2002年以來,國際建筑行業(yè)興起了以 BIM為核心的建筑信息化應(yīng)用.國際協(xié)同聯(lián)

7、盟IAI 早在1995年就提出了面向?qū)ο蟮娜S建筑產(chǎn)品數(shù)據(jù)IFC標準.IFC標準統(tǒng)一了建筑設(shè)計 CAD的文件格式,極大地方便了數(shù)據(jù)庫的創(chuàng)立和治理維護.基于IFC標準的建筑信息模型 BIM可以更全面、更深入地的反映建筑物信息.該模型 的根本元素不是 CAD中的點、線、弧、圖塊等根本幾何圖元,而是墻、門窗、梁柱等建筑 專業(yè)對象,使用建筑語言來描述建筑信息,所有的相關(guān)專業(yè)可以在同一個三維IFC建筑數(shù)據(jù)模型上進行協(xié)同設(shè)計.建筑構(gòu)件對象不但可以在不同視圖中表現(xiàn)幾何造型,而且可以包含一些與幾何形狀無關(guān)的特性,例如材料的容重、強度、耐火等級、傳熱系數(shù),構(gòu)件的造價、采購信息等.這些非 幾何信息對于建筑的全生命

8、周期治理是非常重要的.除此之外,BIM還可以包括一些二維CAD所無法表現(xiàn)的抽象概念,比方構(gòu)件之間的拓撲連接關(guān)系和房屋空間的劃分及其關(guān)系. 這些信息對于結(jié)構(gòu)分析,建筑能量消耗分析以及后期的物業(yè)治理來說都是非常有用的.總的來說,BIM模型是一種新型的關(guān)系型數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),提供了單一的、完整一致的和邏輯的建筑 信息庫.基于情景的知識獲取2007年,麻省理工學院MIT 向世界著名的建筑師弗蘭克 ？蓋里提起 疏忽訴訟,指 控他設(shè)計的 史塔特中央Stata Center由于提供了不完善的設(shè)計效勞和圖紙,出現(xiàn)了持續(xù) 性的滲漏,要求賠償300萬美元.這幢乍一看像剛被轟炸過但被譽為美國多年來最著名的建 筑物之一的建筑

9、,到底怎么啦？由于史塔特中央的建筑造型和傳統(tǒng)建筑大相徑庭, 各種建筑構(gòu)造套用標準做法是缺乏于 解決實際問題的.非傳統(tǒng)的建筑如何推陳出新？僅僅依靠“What'什么來匹配是遠遠不夠的,必須通過邊界條件的關(guān)聯(lián)去探索 “Why 為什么.傳統(tǒng)的知識治理中, 知識提煉是一個重要的環(huán)節(jié).企業(yè)根據(jù)大量的工程實例,制定了大量標準圖,供設(shè)計師重復(fù)使用. 可每個標準圖都有使用的前提,很多新手經(jīng)常由于對前提理解和運用不當,知其然不知其所以然,弄出很多東施效顰般的錯誤.能否準確和快捷地進行 關(guān)聯(lián)已經(jīng)成為設(shè)計知識復(fù)用面臨的挑戰(zhàn)性問題.現(xiàn)階段流行的解決方法是給設(shè)計知識建立基于關(guān)鍵詞或詞組的索引,然后再將傳統(tǒng)的搜索技

10、術(shù)應(yīng)用于這些索引或標注.盡管索引和標注大幅度提升了搜索效率, 但依賴用戶指定的 關(guān)鍵詞或詞組進行搜索的技術(shù), 注定不可能有令人滿意的準確度. 由于單一關(guān)鍵詞或詞組遠 不能確切反映信息體內(nèi)容的適用性和工作實踐的查詢需求,只能返回一般化的檢索結(jié)果.理想的解決方法是利用設(shè)計情景進行知識檢索,目的在于以任務(wù)情景的結(jié)構(gòu)化表示來確切描述設(shè)計知識的適用性和工作實踐的查詢需求,使準確和快捷地搜索到設(shè)計情景與當前設(shè)計工作相似的設(shè)計知識成為可能.但情景式檢索不僅僅是檢索技術(shù)的問題,而更是知識表達的問題.基于BIM的設(shè)計案例表達給基于設(shè)計情景的知識檢索帶來了可能.基于海量數(shù)據(jù)的知識挖掘以圖紙為主要載體的設(shè)計案例檔案

11、,主要依靠 題目+摘要+關(guān)鍵詞這種方法來搜索 信息,一般來說查到圖紙名稱就戛然而止, 以下的工作就是人工的了, 搜索者仍然需要一張 圖紙一張圖紙地搜尋他所要的信息. 這就好比早先的文獻檢索, 一旦摘要和關(guān)鍵詞不夠全面 或不夠?qū)I(yè),就很難獲得全面的信息,很多重要的信息也因而就此湮沒.在現(xiàn)代的電子期刊庫,除了早期紙質(zhì)文獻轉(zhuǎn)換過來的尚未文本化的掃描件無法實現(xiàn)全文 檢索外,絕大局部均可進行全文檢索,獲取信息的廣度大大增加.采用BIM模型進行組織的建筑檔案,可檢索的信息同樣大大增加,可以進行各類信息 的全文檢索,快速定位到各種屬性層次的構(gòu)件.例如,可以迅速查找xx層xx厚的墻體,找到某類吸音材料等.海量案例數(shù)據(jù)倉庫的建立,使設(shè)計師可以通過數(shù)據(jù)挖掘( Data Mining )的技術(shù),在龐 大的數(shù)據(jù)庫中找出有價值的隱藏事件并且加以分析,以獲取有意義的信息作為進行決策的依據(jù).例如設(shè)計工程中的工時定額,就可以根據(jù)工程性質(zhì)、規(guī)模和任務(wù)完成的關(guān)鍵里程碑,從大量樣本中遴選出來.隨著BIM模型的應(yīng)用,建筑案例蘊含的信息也從廣度和深度的兩方面迅速膨脹,既拓 展到相關(guān)的其他領(lǐng)域,也深入到更細