BIM to Facilities Management: Presenting a Proven Workflow for Information Exchange
Notice bibliographique
Résumé
Large institutional owners face a daunting task of assessing the condition of their facilities and forecasting maintenance and replacement costs of these assets. Computerized systems, generally known as asset management systems (AMS) are emerging in the market that provide maintenance budget forecasts based on building inventory data and conditions assessment. The main challenge that large institutional owners face is how to efficiently develop asset inventories that form the basis for AMS calculations. In response, this paper presents a research project wherein the research team developed a workflow for building information modeling (BIM) data transfer to AMS used for facility management (FM). This work provides a way for owners to leverage legacy BIM data to create building inventories or to specify BIM deliverables that will provide asset data for their intended AMS. This paper presents applied action research that developed a BIM to FM-AMS workflow as a proven practice that leads to sustainable facility management. The study results indicate that information exchange should require classification systems to utilize a consistent language between BIM systems. In addition, this paper presents peer institutional efforts and customization of classification systems that were studied to present a data crosswalk between these systems. The study results are expected to support owners and facility managers to understand the logic behind BIM information exchange practices so that they can adopt the best practice that fits the needs and goals of their organization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».