The post has been translated automatically. Original language: Russian
What happens when a 2D architectural drawing or a PDF floor plan of a building gets into an automated workflow?
And it's not about another 3D visualization.
Something much more useful is happening: the information inside the drawing becomes structured, verified building data.
A typical university campus can house thousands of blueprints accumulated over decades of building construction, renovation, and maintenance.
The AI workflow may look like this:
Drawings in PDF/ CAD format
↓
Artificial intelligence extracts building blocks
↓
Rooms • doors • walls • Equipment • systems
↓
Cross-checking on existing records
↓
Verified building data
↓
Reusable BIM Model, Asset Management, Facility Management and Capital Planning
An important issue that arises today in a variety of tasks related to real estate management:
“What do we know about this building and can we reuse this knowledge?”
For the university management, this is not primarily a visualization problem. This is a data continuity issue.
What is the biggest data gap in university campus real estate management today?
We think that this is fragmented and disparate data stored in hundreds of documents, information systems and computers of service personnel.
Real estate portfolio management can be compared to car maintenance - we choose an authorized service center also because they keep a history of maintenance, and also remind us when to replace important parts or carry out diagnostics. Together, this extends the life of the car.
It's the same with buildings - today we understand how important a reliable information layer is, a single source of reliable data that can be used over and over again in real estate management.
В США насчитывается более 2500 университетов, из которых около 400 являются университетами с крупными кампусами: огромные кампусы, сотни зданий, собственные отделы по управлению недвижимостью и капитальным проектам, высокие капитальные затраты, проблемы с наследием чертежей в формате DWG/PDF:
• Калифорнийский университет
• Система Техасского университета
• Университет штата Аризона
• Университет штата Пенсильвания
• Университет штата Огайо
В портфолио крупнейших университетов США от 100-1000 зданий:
• от 1-20 миллионов квадратных футов недвижимости;
• десятилетия использования CAD/PDF-файлов;
• фрагментированные данные об активах;
• множество систем MEP/HVAC и утерянная/устаревшая информация.
Средняя начальная сумма сделки по цифровизации BIM = $ 150 тыс. -$ 200 тыс.
Потенциальный рынок университетов США составляет $ 1 млрд-$2 млрд + без учета постоянных обновлений, интеграции FM-технологий, инвентаризации активов, робототехники и дополненной реальности, подписок на Digital Twin.
| Категория данных | Наличие | Проблема |
| Архитектурные чертежи и поэтажные планы | Да | Устаревшие чертежи и планы |
| Конструктивные чертежи | Частично | Как правило, не готовые к использованию |
| MEP / HVAC / Electrical чертежи | Частично | Устаревшие или утраченные данные |
| Инвертаризация пространств | Да | Часто отделяются от CMMS |
| Номера помещений | Да | Несоответствие фактическому состоянию |
| Инвентаризация активов | Частично | Отсутствие иерархии местоположений и параметров |
| Наряды на выполнение работ | Да | В CMMS, но не связаны с чертежами и планами |
| Графики превентивного технического обслуживания | Частично | Они не всегда связаны с реальными активами |
| Планирование капитального ремонта / отложенное техническое обслуживание | Да | Часто Excel + отдельные отчеты FCI |
| ГИС кампусов | Частично | Не связаны с технической информацией о зданиях |
| BIM | Частично | Как правило только для новых зданий |
Основные проблемы эксплуатации, технического обслуживания и ремонта:
1. Отложенный ремонт: в университетских городках есть старые здания, лаборатории, общежития, спортивные сооружения и инженерные сети. Национальная ассоциация США - APPA определяет капитальное обновление как систематический процесс планирования и составления бюджета на замену, модернизацию и продление срока службы активов.
2. Разрыв между чертежами и техническим обслуживанием: у производственных бригад есть наряды на выполнение работ, но они часто не знают точного расположения оборудования, соответствующего помещения, панели, клапана, VAV-блока, AHU, электрической схемы.
3. Плохая структура реестра активов: активы могут храниться в CMMS, но без точной привязки к площади /этажу/системе.
4. Фрагментация данных: планирование помещений, техническое обслуживание, капитальные проекты, ГИС, управление энергопотреблением часто находятся в разных системах.
5. Сложность ремонтных работ / капитальных проектов: во время реконструкции здания необходимо повторно изучить объект, поскольку чертежи и документация не являются надежными, утрачены или недостоверны.
Современные ИИ решения, позволяют преодолеть эти проблемы и сформировать единый слой информации доступной для повторного применения.
Исторические данные также собираются для последующего анализа извлеченных уроков.
Share
