Використання Data-driven фреймворку для спрощення аналітики будівельних проєктів
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
The design-driven paradigm, implemented through BIM technologies, has markedly improved the
coordination of 3D models and the flow of information throughout the lifecycle of built assets. However,
substantial investments in proprietary software, the need for extensive professional training, organizational
complexities, and limited interoperability—even when using IFC—are progressively revealing critical
constraints. The data-driven approach offers an alternative by emphasizing continuous, automated collection,
processing, and analysis of structured data in open formats (e.g., JSON, CSV), thereby enabling flexible
integration of heterogeneous sources, scalable data handling, and enhanced transparency in engineering
decision-making. The proposed methodology involves the creation of ETL pipelines, the application of stream
analytics, and the integration of IoT data to support a seamless transition from parametric BIM models to
data-centric ecosystems capable of risk forecasting, resource optimization, and the development of digital
twins with high adaptability and resilience.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Потєха А. С. Використання Data-driven фреймворку для спрощення аналітики будівельних проєктів // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25675.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (6)
- Enshassi, M. A., Al Hallaq, K. A., & Tayeh, B. A. (2019). Limitation factors of Building Information Modeling (BIM) implementation. The Open Construction & Building Technology Journal, 13, 189196. https://doi.org/10.2174/1874836801913010189.
- Sompolgrunk, A., Banihashemi, S., Golzad, H., & Le Nguyen, K. (2024). Strategic alignment of BIM and big data through systematic analysis and model development. Automation in Construction, 168, 105801. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2024.105801.
- Huang, Y., Shi, Q., Zuo, J., Pena-Mora, F., & Chen, J. (2021). Research status and challenges of data-driven construction project management in the big data context. Journal of Advanced Civil Engineering Practice, 2021, Article ID 6674980. https://doi.org/10.1155/2021/6674980.
- Li, F., Laili, Y., Chen, X., Lou, Y., Wang, C., Yang, H., Gao, X., & Han, H. (2023). Towards big data driven construction industry. Journal of Industrial Information Integration, 35, 100483. https://doi.org/10.1016/j.jii.2023.100483.
- Huang, X., Liu, Y., Huang, L., Onstein, E., & Merschbrock, C. (2023). BIM and IoT data fusion: The data process model perspective. Automation in Construction, 149, 104792. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.104792.
- Dave, B., Buda, A., Nurminen, A., & Frmling, K. (2018). A framework for integrating BIM and IoT through open standards. Automation in Construction, 95, 3545. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2018.07.022.