BIMからBRICKへ: 建物データ統合の効率化
建物管理データを効率的に統合する方法。
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目次
ビルをうまく管理するには、ビル管理システム(BMS)、モノのインターネット(IoT)デバイス、ビル情報モデル(BIM)など、いろんな情報源からデータを集める必要があるんだ。このデータはしばしば別々のセクションに存在していて、アクセスしたり使ったりするのが難しい。これを解決するために、BIMから情報を自動的に集めて統合する方法が作られたんだ。それがBIM-to-BRICKって呼ばれるもの。
BIM-to-BRICKって何?
BIM-to-BRICKは、ビルのデジタル表現であるBIMモデルと、BRICKというフレームワークをつなぐアプリケーションなんだ。BRICKはビルデータを理解しやすく、共有しやすく整理するための標準を提供している。これを使うことで、データを迅速かつ効率的に統合できるから、手作業の必要が減って、ミスも最小限に抑えられる。
データの相互運用性の重要性
データの相互運用性っていうのは、異なるシステムが効果的にコミュニケーションしたり情報を共有したりできることを意味する。ビルの管理ではこれが重要で、いろんなテクノロジーやシステムがスムーズに連携できるからね。ビルの運営には、環境条件やエネルギー消費、居住者の快適さなど、いろんなデータが関与するんだ。共通の標準があれば、この情報を共有しやすくなって、より良い意思決定やビルのパフォーマンス向上につながるんだ。
現在のシステムの課題
今のところ、データを集めて統合するのは時間がかかって複雑なプロセスなんだ。多くのビルは、互いにうまくコミュニケーションできないシステムで運営されているから、あるシステムに保存された情報を別のシステムからアクセスするのは簡単じゃない。これが、ビル管理を改善できる進んだテクノロジーの使用を妨げる障壁になっているんだ。
人間センサーの役割
「人間をセンサーとして活用する」っていう考え方が出てきたのは、ビル内の人々からデータを集めるためなんだ。これはデジタル調査やウェアラブルデバイスを使って、居住者が自分の環境についてどう感じているかのリアルタイムのフィードバックを得ることができる。こういうデータを集めることは、居住者の快適さを理解して改善するために重要なんだ。
デジタルツインの概念
デジタルツインは、物理的なビルのデジタルレプリカのこと。リアルタイムでビルのパフォーマンスを監視・管理するのに役立つ仮想モデルを作るのが目的なんだ。デジタルツインは、いろんな情報源から集めたデータを使って作られるから、ビルがどう機能しているかを包括的に理解できる。
BRICKスキーマの利用
BRICKスキーマは、ビルデータを標準化する方法なんだ。異なるシステムで理解できる構造化されたフォーマットを提供するから、いろんな情報源からのデータを統合しやすくなる。BRICKを使うことで、HVACや占有状況などのビルシステムに関する情報がリンクされて、分析のためにより役立つようになるんだ。
現在のデータ統合プロセス
今のビルでは、情報を統合するのに手動の努力が必要なんだ。異なる情報源からのデータをマッピングしてリンクしなきゃいけなくて、これには時間がかかるしミスが起こる可能性もある。こういう作業を助けるためのツールもあるけど、正しくデータを翻訳するためにかなりの人手が求められる。
自動化の必要性
データ統合プロセスの自動化は、ビル管理を改善するために不可欠なんだ。BIM-to-BRICKは、このプロセスを簡略化することを目指していて、BIMモデルからBRICKにデータを自動的に集めてリンクするんだ。この自動化は時間を節約するだけでなく、手動でデータを扱う際に発生するミスの可能性も減らしてくれる。
BIM-to-BRICKのプロセス
BIM-to-BRICKのプロセスにはいくつかのステップがある。最初は、ビルに関するすべての関連データ要素を含むビル情報モデルを作ることから始まる。このモデルができたら、アプリケーションがその必要な情報を自動的に引き出して、数秒でBRICKモデルに変換できるんだ。
BIMモデルの作成: 最初のステップは、ビルの建築や機械システムに関する情報を含む詳細なBIMモデルを開発することだ。
データの抽出: それからBIM-to-BRICKアプリがこのモデルからデータを抽出して、知識グラフを作り始める。このグラフは、ビル内のすべてのエンティティとその関係をマッピングするんだ。
BRICKモデルの生成: 最後に、アプリが抽出したデータに基づいてBRICKモデルを生成して、ビルの情報の構造化された表現を作る。
BIM-to-BRICKの利点
スピード: 自動化によってBIMデータをBRICKモデルに変換するプロセスが大幅にスピードアップするんだ。以前は数日か数週間かかっていたことが、今では数秒でできるようになった。
精度: 手動での介入を減らすことによって、人為的ミスの可能性が最小限に抑えられる。自動化されたプロセスによって、すべてのデータが一貫してリンクされることが保証されるんだ。
アクセスしやすさ: 統一されたモデルがあれば、ビルの管理者やステークホルダーが重要なデータにアクセスしやすくなる。これによって、より情報に基づいた意思決定が可能になる。
コスト効率: より早く正確なデータ統合ができるようになるから、ビルの運営がより効率的になって、長期的にコスト削減につながるんだ。
実際のビルでの実施
シンガポールのSDE4ビルは、BIM-to-BRICKアプローチのケーススタディとして機能している。このビルは持続可能性を考慮して設計されていて、エネルギー使用と居住者の快適さを効果的に管理するためのさまざまなシステムがあるんだ。ここでBIM-to-BRICKアプリがテストされて、既存のBIMからBRICKモデルを作成する効率を示したんだ。
使用されているデータソース
SDE4ビルでは、いくつかのデータソースが関与している。これには環境条件を監視するセンサーからの情報や、IoTデバイス、居住者のフィードバックが含まれる。これらのさまざまなデータソースを統合することで、ビルの運営の包括的な状況が作られるんだ。
湿度と温度センサー: これらのセンサーは、室内の気候条件に関する重要な情報を提供する。
居住者のフィードバック: アンケートを通じて収集されたデータは、快適さのレベルや好みを評価するのに役立つ。
BMSデータ: ビル管理システムは、ビルの運営やエネルギー使用に関するリアルタイム情報を提供する。
SDE4のデジタルツインの作成
BIMとBRICKのデータ統合によって、SDE4ビルのデジタルツインが作成される。このデジタルツインは、ビル管理者がリアルタイムでパフォーマンスを監視し、必要に応じて調整を行うのに役立つ。例えば、センサーが部屋が暑すぎると示した場合、BMSが自動的にエアコンを調整することができる。
ビル管理の未来
BIM-to-BRICKの方法論の適用可能性は広い。ビルが進んだテクノロジーを導入し続ける中で、自動的にデータをリンクし統合する能力がますます重要になってくるんだ。これによってビルの運営が改善されるだけでなく、より強靭で持続可能なインフラも実現できる。
課題の克服
BIM-to-BRICKには多くの利点があるけれど、まだ解決すべき課題もあるよ。大きな障害の一つは、さまざまなビルのデザインや管理システムがこの標準を採用する必要があることだ。啓蒙活動やトレーニングが、利害関係者にこのテクノロジーを受け入れさせるためには重要なんだ。
先を見据えて
ビル管理の未来は、より大きな自動化や賢いテクノロジーが関与することになるだろう。BIM-to-BRICKは、ビルデータをよりアクセスしやすく、使いやすくするための一歩前進を示しているんだ。さまざまなデータソースのより良い統合を促進することで、ビル管理者は自分たちの運営をより全体的に把握できるようになるんだ。
結論
要するに、BIM-to-BRICKは、自動化を通じてビルデータのリンクプロセスを簡素化することを目指した革新的なアプローチだ。いろんな情報源からのデータを単一の標準に統合することで、ビル管理はより効率的で正確になる。業界が進化する中で、こういった方法論を採用することが、よりスマートで持続可能なビルを実現するための鍵になるんだ。
タイトル: BIM-to-BRICK: Using graph modeling for IoT/BMS and spatial semantic data interoperability within digital data models of buildings
概要: The holistic management of a building requires data from heterogeneous sources such as building management systems (BMS), Internet-of-Things (IoT) sensor networks, and building information models. Data interoperability is a key component to eliminate silos of information, and using semantic web technologies like the BRICK schema, an effort to standardize semantic descriptions of the physical, logical, and virtual assets in buildings and the relationships between them, is a suitable approach. However, current data integration processes can involve significant manual interventions. This paper presents a methodology to automatically collect, assemble, and integrate information from a building information model to a knowledge graph. The resulting application, called BIM-to-BRICK, is run on the SDE4 building located in Singapore. BIM-to-BRICK generated a bidirectional link between a BIM model of 932 instances and experimental data collected for 17 subjects into 458 BRICK objects and 1219 relationships in 17 seconds. The automation of this approach can be compared to traditional manual mapping of data types. This scientific innovation incentivizes the convergence of disparate data types and structures in built-environment applications.
著者: Filippo Vittori, Chuan Fu Tan, Anna Laura Pisello, Adrian Chong, Clayton Miller
最終更新: 2023-07-24 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2307.13197
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2307.13197
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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