Digital Twin and BIM synergy for predictive maintenance in smart building engineering systems development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rapid evolution of smart building engineering has redefined how modern infrastructure is designed, operated, and maintained. At the intersection of this transformation lies the convergence of Digital Twin technology and Building Information Modelling (BIM), offering a dynamic and data-driven approach to predictive maintenance. Digital Twins, which serve as real-time virtual replicas of physical assets, when integrated with the information-rich environment of BIM, enable enhanced visibility, control, and foresight into building system performance. This synergy bridges the gap between design and operation, fostering a proactive maintenance culture within increasingly complex built environments. This paper investigates how the integration of BIM and Digital Twin frameworks supports predictive maintenance strategies in smart building systems. It explores the foundational principles of each technology and examines their interoperability in creating self-aware, responsive infrastructures. Emphasis is placed on real-time sensor integration, historical data mapping, anomaly detection, and the simulation of future scenarios to anticipate system failures before they occur. Through the implementation of Digital Twin-BIM ecosystems, facility managers and engineers gain continuous insights into HVAC, lighting, structural, and safety systems, thereby reducing downtime, optimizing performance, and extending asset life cycles. The study also outlines the challenges in deploying this hybrid model, including data standardization, interoperability gaps, and the need for cross-domain collaboration. Case references illustrate how early adopters have leveraged this synergy for smart facilities management and sustainable building lifecycle planning. Ultimately, the convergence of Digital Twins and BIM represents a paradigm shift toward intelligent, self-maintaining infrastructure, signaling a new era of digitally augmented engineering practices.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 découle