Using BIM models for the design of large rail infrastructure projects: key factors for a successful implementation
Notice bibliographique
Résumé
As already widely acknowledged in the construction industry, the use of a BIM model as single-pointof-truth during the design and construction phase of the project's lifecycle improves efficiency and reduces rework and extra costs. However, implementing the coordination and integration of different technical designs holds a lot of challenges. Combining different technical designs in one model in such a way that analyses, interface management and clash detection are possible, requires not only clear task descriptions and responsibilities for every stakeholder, but also a detailed workflow describing the required input, expected output of every technique and the intermediate deadlines during the design. Moreover, changes in the way the designs are made and specific configurations of the software tools are often needed to guarantee an optimal integration with the other parts of the design and to meet the firm's specific processes. This paper describes our experience gathered the last few years with the implementation of a BIM methodology supporting the design integration of different technical disciplines in large rail infrastructure projects. The focus lies on the implementation of available technical solutions to support our methodology, to improve design efficiency and to deliver high-quality integrated study designs. So far, our results show a successful implementation of BIM in our design department, integrating the design of all technical disciplines allowing us to follow the progress of the design, improve the communication within the project team and detect and solve clashes earlier in the design process. Key factors contributing to a successful BIM implementation are further explained and illustrated with practical examples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».