Ne čekajte! Iskoristite odmah popust od 50% za najam Autodesk Fusion 360 programa.

Popust se odnosi na jednogodišnji ili trogodišnji najam Autodesk Fusion 360 programa.

Akcija traje od 23.06.2020. i završava se 17.07.2020. godine.

Ukoliko ste početnik ili želite da utvrdite poznavanje rada u Autodesk Fusion 360 programu, TeamCAD je, kao autorizovani Autodesk trening centar (Autodesk Authorised Training Center), omogućio i 20% popusta na osnovni kurs Autodesk Fusion 360 tokom trajanja ove promocije.

Ako ste zainteresovani molimo Vas da nas kontaktirate telefonom +381 11 301 50 43 ili putem kontakt forme. 

TeamCAD kao autorizovani Autodesk trening centar (Autodesk Authorised Training Center) organizuje kurs Revit Architecture – Osnovni nivo u Novom Sadu.

Početak kursa: ponedeljak 15. jun 2020. godine
Završetak kursa: petak 26. jun 2020. godine
Cena kursa: 240 EUR u dinarskoj protivvrednosti po srednjem kursu Narodne Banke Srbije na dan plaćanja. Na cenu treba dodati PDV u iznosu od 20%.
Fond časova: 24 školska časa sa sertifikovanim Autodesk instruktorom
Dinamika održavanja kursa: 4 kolska časa u terminima ponedeljak / sreda / petak od 17:00 do 20:30h.

Plan i program za kurs Revit Architecture – Osnovni nivo dostupan je preko linka:
https://teamcad.rs/index.php/srb/teamcad-kurs-revit-architecture-osnovni-nivo

Sertifikat

Posle praktičnog polaganja ispita polaznik dobija Autodeskov sertifikat u PDF formatu na engleskom jeziku o odslušanom kursu sa jedinstvenim brojem koji važi u celom svetu.

Molimo Vas da potvrdite prisustvo na e-mail adresu: Ova adresa el. pošte je zaštićena od spambotova. Omogućite JavaScript da biste je videli.
TeamCAD zadržava pravo da otkaže kurs ukoliko ne bude dovoljno prijavljenih polaznika.

Lokacija

TeamCAD, Novi Sad
Bulevar Mihaila Pupina 1 / V sprat
Službeni ulaz pored tržnog centra Bazar, lift sa leve strane

Poštovani posetioci sajta TeamCAD,

nastavljamo sa obradom interesantnih tema vezanih za BIM projektni proces i tehnologiju digitalnih blizanca. Kao što sam najavio u svom prethodnom tekstu „Podaci su novo zlato, da li isto važi i za podatke u digitalnim blizancima?“, u ovom tekstu ću obrađivati temu „Senzori i IoT u tehnologiji digitalnih blizanaca“.

U prethodnom tekstu „Podaci su novo zlato, da li isto važi i za podatke u digitalnim blizancima?“, bavio sam se uopšteno podacima u digitalnim blizancima i pokušao da objasnim njihovu vrednost i potencijal. Nadam se da sam uspeo da dokažem da bez podataka u digitalnom obliku, generisanih tokom BIM projektnog procesa ili nakon izgradnje ili izrade objekta, ne bismo bili u mogućnosti da razmatramo potencijal danas dostupne tehnologije digitalnih blizanaca.

Kada razmatramo proces generisanja i obrade podataka u modelu digitalnog blizanca, dva su scenarija najčešća:

1. Model digitalnog blizanca nastao transformacijom BIM modela,
2. Model digitalnog blizanca kod već postojećeg objekta (zgrade, aviona, automobila…).

Kada razmatramo prvi scenario, siguran sam da je značajnoj većini čitalaca poznat radni tok kako podatke iz BIM modela transformisati u podatke digitalnog blizanca. Dakle, imamo situaciju da iz jednog digitalnog formata podatke generisane za potrebe BIM projektnog procesa konvertujemo u podatke modela digitalnog blizanca. Sa stanovišta procesa generisanja i obrade podataka, taj scenario i ne deluje tako komplikovano.

Za razliku od prvog scenarija, model digitalnog blizanca kod već postojećeg objekta čini se malo komplikovanijim. Prvo, da bismo postojeći objekat iz realnog sveta konvertovali u model digitalnog blizanca, potrebno je uraditi BIM model postojećeg stanja objekta i u takav model dodati parametre iz realnog sveta. Zatim na scenu stupaju senzori i IoT (eng. Internet of Things), koji prebacuju relevantne podatke izmerene različitim senzorima parametrima i komponentama u modelu digitalnog blizanca. Odmah da napomenem, upravo ovaj scenario ću razmatrati u današnjem tekstu. Ali vratimo se prvo njegovom veličanstvu – podacima.

Da bih bio siguran da će svakom čitaocu teksta u potpunosti biti jasni svi procesi vezani za podatke, hajde da podatke u modelu digitalnog blizanca sagledamo iz perspektive nauke o podacima (eng. Data Science). Ako krenemo sa stanovišta da ne postoji suštinska razlika između podataka u nauci o podacima (eng. Data Science) i podataka u tehnologiji digitalnih blizanaca, procesi vezani za podatke grubo se mogu podeliti na:

• prikupljanje podataka;
• smeštanje podatka;
• analizu podataka;
• vizuelizaciju podataka;
• odluke i postupanja bazirana na osnovu rezultata analize podataka.

S obzirom na činjenicu da bi detaljno razmatranje svih procesa vezanih za podatke veoma teško stalo u jedan tekst, namera mi je da u današnjem tekstu detaljno razmotrim proces prikupljanja podataka u tehnologiji digitalnih blizanaca već postojećih objekata, dok ću u narednim tekstovima razmatrati ostale procese vezane za podatke.

Prikupljanje podataka

Ukoliko pretpostavimo da je čitaocu ovog teksta u potpunosti jasan način na koji se generišu podaci u BIM projektnom procesu, nisam siguran da je svima u potpunosti jasno koja je svrha senzora i IoT i na koji način oni podržavaju tehnologiju digitalnih blizanaca. U nameri da pomognem čitaocima da na najbolji mogući način shvate ulogu senzora i IoT u tehnologiji digitalnih blizanaca, daću odgovore na sledeća fundamentalna pitanja koja se tiču prikupljanja podataka kod digitalnih blizanaca:

• Šta su senzori?
• Gde se sve koriste i koja je svrha senzora?
• Šta je IoT (eng. Internet of Things), a šta IIoT (eng. Industrial Internet of Things)?
• Koja je veza između senzora i IoT?
• Kako i gde čuvati prikupljene podatke iz senzora za analizu?

Šta su senzori?

U tehnologiji digitalnih blizanaca, senzori se definišu kao digitalni uređaji, koji na veštački način predstavljaju pojedine osećaje koji se u biologiji definišu kao čula. Pomoću senzora, različite informacije i podaci iz okruženja se mogu prikupiti u svrhu njihove dalje obrade i analize. Glavna uloga senzora je da za uticaje iz svog okruženja, u zadatim vremenskim intervalima, vrši različita merenja i da fizičke veličine iz realnog sveta konvertuje u digitalne podatke, koji se dalje analiziraju i za rezultat ostvaruju velike uštede investitorima i klijentima.

Svrha upotrebe senzora je da, konstantnim ili periodičnim merenjima u unapred zadatim intervalima, izmeri sve promene i događaje koji su definisani kao dragoceni za posmatranje. Tako prikupljeni podaci se kasnije pretvaraju u digitalne podatke za svrhu obrade i analize podataka. Broj senzora oko nas se konstantno povećava, zbog potencijalnih ušteda koje senzori mogu doneti. Pritom, senzori nam pružaju mnoštvo dragocenih podataka i parametara iz realnog sveta koji mogu biti upotrebljeni za različite namene.

Teško je definisati sve parametre iz realnog sveta, koji mogu biti izmereni pomoću senzora iz razloga što tehnologija veoma brzo napreduje, pa ulazim u rizik da propustim da navedem neke važne parametre iz realnog sveta koji senzorima mogu biti izmereni. Ali navešću neke veoma bitne parametre iz realnog sveta koje je danas moguće izmeriti i konvertovati u digitalne parametre za dalju upotrebu u tehnologiji digitalnih blizanaca.

Naime, senzori se danas najčešće koriste za merenje sledećih parametara iz realnog sveta: merenje temperature, registrovanje pokreta, registrovanje lokacije i pomeranja, merenje pritiska, nivoa zvuka ili buke, merenje vlažnosti, napona, vibracija itd. Iz navedenih parametara koje senzori mogu izmeriti, nameće se zaključak da se senzori mogu primeniti u različitim industrijama i za veliki broj namena. Odgovor na pitanje gde se sve koriste senzori i zašto, naći ćete u nastavku teksta.  

Gde se sve koriste i koja je svrha senzora?

Da li ste čuli za „pametnu kuću“? Podrazumeva se da kuća sama po sebi ne može biti pametna niti inteligentna, već je pametnom čine uređaji opremljeni različitim senzorima koji obezbeđuju ulazne podatke, koji se dalje obrađuju i na osnovu obrađenih podataka se donose određene odluke i preduzimaju različita postupanja. Sistem koji donosi različite odluke i primenjuje postupanja može biti autonoman ili zasnovan na osnovu ljudske odluke, ali osnova za donošenje bilo kakve odluke i postupanja, bilo da je doneta autonomno ili na osnovu ljudske odluke, temelji se na podacima iz različitih senzora postavljenih u „pametnoj kući“. Kako sve to zajedno funkcioniše?

Uzmimo, na primer, da je za optimalne radne uslove, za stolom za kojim sedi student, koji sprema ispit iz određene oblasti nauke o podacima (eng. Data Science), potrebno obezbediti osvetljenost od 400 fluksa i temperaturu od 25 stepeni celzijusovih. Student sedi za stolom i nije u mogućnosti da tačno proceni, na osnovu ljudskih čula, da li je osvetljenost za njegovim stolom 400 fluksa niti da li je temperatura 25 stepeni celzijusovih. Ako znamo da procenu osvetljenosti i temperature umesto studenta mogu obaviti senzori, bićemo sigurni da je studentu moguće obeznaditi idealne uslove za spremanje ispita.

Međutim, nadam se da ćete se složiti sa mnom da, bez uzimanja u obzir energetske efikasnosti pri stvaranju optimalnih uslova za studenta, autonomni sistem koji donosi različite odluke i preduzima postupanja neće doneti najbolju moguću odluku. Primera radi, ako student uči tokom dana i sunce osvetljava prirodnom svetlošću sto za kojim sedi i sprema ispit, autonomni sistem za donošenje različitih odluka i preduzimanje postupanja neće po automatizmu ugasiti svetlo i pojačati hlađenje, ukoliko takva odluka podrazumeva veći utrošak energije za stvaranje optimalnih uslova za učenje studenta. Možda spuštanjem žaluzina i pravljenjem veštačkog hlada, do nivoa do kog će sto za kojim student uči imati osvetljenost od 400 fluksa i u isto vreme smanjivanjem rada sistema hlađenja, autonomni sistem za donošenje različitih odluka i preduzimanje postupanja, može pružiti zahtevane kriterijume za optimalan komfor studenta.

Nadam se da sam Vam je ovaj krajnje jednostavan primer dao ideju koja je uloga senzora u prikupljanju podataka. Svrha senzora u „pametnoj kući“ je da nam pruži podatke koji će nakon obrade podataka pružiti najoptimalnije zahtevane uslove komfora, uzimajući u obzir različite parametre, od kojih je po meni najvažniji energetska efikasnost objekta i ostvarivanje ušteda u potrošnji energije, ne samo zbog novčanih ušteda, već i zbog ekoloških razloga i dostizanja kriterijuma zadatim UN konvencijom o ciljevima održivog razvoja (eng. Sustainable Development Goals – SDG).

A pored „pametnih kuća“, pomoću kojih sam pokušao da Vam dam primer kompleksnosti ne samo sakupljanja podataka putem senzora, već i načina kako različiti sistemi za donošenje odluka i postupanje donose svoje odluke, gde se još primenjuju senzori?
Nabrojaću samo neke od oblasti u kojima su danas senzori najzastupljeniji:

• Informatika;
• Automobilska industrija;
• Avio-industrija;
• Građevinska industrija;
• Procesne linije;
• Transportne trake.

Na samom kraju ovog poglavlja teksta, moram se ograditi da je ovaj tekst napisan sredinom 2020. Verujem da će za pet godina, s obzirom na početak primene 5G tehnologije i početak četvrte industrijske revolucije, spisak oblasti u kojima se koriste senzori izgledati znatno drugačije i da će spisak oblasti primene senzora, koje sam u ovom tekstu nabrojao, biti znatno duži.

Šta je IoT (eng. Internet of Things), a šta IIoT (Industrial Internet of Things)?

IoT (eng. Internet of Things) može se definisati kao sistem međusobno povezanih digitalnih uređaja, povezanih računarskih uređaja, mehaničkih i digitalnih mašina koje prenose informacije jedinstvenim sistemom identifikatora. IoT omogućava prenos podataka preko mreže bez potrebe za interakcijom čovek-čovek ili čovek-računar. IoT je digitalni alat koji omogućava neograničeno prenošenje, konvertovanje u željeni format i čitanje različitih podataka i informacija iz senzora. Pomoću IoT, u mogućnosti smo da permanentno snimamo različita očitavanja i merenja iz različitih senzora. Konstantna merenja i očitavanja omogućavaju nam da predviđamo događaje i da postupimo tako da sprečimo neželjene događaje koji nas očekuju u budućnosti. IoT se može smatrati i medijem koji prenosi podatke, informacije i upozorenja iz različitih senzora koji nadgledaju određena ponašanja, procese i osobine objekata koji su predmet posmatranja.

IoT je uzdanica dostizanja veće energetske efikasnosti u budućnosti, nego što je to slučaj danas i dužeg životnog ciklusa različitih proizvoda. IoT takođe omogućava i veću automatizaciju postupanja različitim sistemima za donošenje odluka. Ne tako daleko u budućnosti, mašinsko učenje (eng. Machine Learning) će u znatno većoj meri zameniti potrebu za ljudskim odlučivanjem kod često ponavljanih potreba za donošenje jednostavnih odluka.

IIoT (eng. Industrial Internet of Things) se može definisati veoma slično kao i IoT, ali je suštinska razlika između IoT i IIoT ta što se IIoT prevashodno primenjuje u industriji i industrijskim proizvodima. Praktično, IIoT se može smatrati IoT kome je fokus na optimizaciji industrijske proizvodnje i produženje trajanja životnog ciklusa proizvedenih industrijskih proizvoda.

Koja je veza između senzora i IoT? 

Svi uređaji koji su povezani u IoT opremljeni su različitim senzorima. Senzori ugrađeni u različite uređaje pomoću WiFi ili neke druge mreže u mogućnosti su da šalju podatke na IoT. Možemo reći da je IoT digitalni alat ili medij koji omogućava razmenu podataka svih uređaja čiji su senzori prikupili podatke i koji su povezani sa IoT.

Međutim, dosledna primena merenja pomoću senzora i skladištenja podataka pomoću IoT stvara takav problem da, nakon enormne količine podataka dolazi do poteškoća u obradi podataka, pa frekvencija čitanja podataka postaje veoma bitan faktor u obradi podataka, o čemu ću pisati u nekom od narednih tekstova.

Kako i gde čuvati prikupljene podatke iz senzora za analizu? 

Pri davanju odgovora na ovo pitanje, treba imati u vidu da IoT i senzori prikupljaju enormnu količinu podataka na dnevnom nivou. Primenom konstantnih merenja senzora i razmenom podataka putem IoT, vrlo brzo se nameće problem kako najoptimalnije čuvati toliku količinu sakupljenih podataka. Rešenje za taj problem nude „Cloud“ rešenja, koja pored infrastrukture za skladištenje podataka nude i digitalne alate za obradu podataka prikupljenih uz pomoć senzora i IoT. Postoje različita rešenja za problem skladištenja i obrade podataka u „Cloud“ rešenjima, o njima ću, takođe, dati mnogo više detalja u narednom tekstu.

Ovim bih završio tekst „Senzori i IoT kod u tehnologiji digitalnih blizanaca“ i o mom viđenju kako senzori i IoT doprinose generisanju podataka u tehnologiji digitalnih blizanaca. Ujedno bih iskoristio priliku da Vam najavim svoj sledeći tekst „Smeštanje, dostupnost i analiza podataka modela digitalnih blizanca – da li su Forge platforma i „Cloud“ najbolja rešenja?“.

Ukoliko imate bilo kakva pitanja, komentare ili želite da saznate više detalja o temi koju sam obradio u tekstu „Senzori i IoT kod digitalnih blizanaca“, molim Vas kontaktirajte TeamCAD, koji će Vam rado pružiti dopunske informacije.

Takođe, ukoliko Vam je potreban savet kako da na najbolji način primenite tehnologiju digitalnih blizanaca ili Vam je potrebna primena tehnologije digitalnih blizanca na Vašem projektu ili postojećem objektu, molim Vas kontaktirajte TeamCAD, koji će Vam rado izaći u susret.

Do sledećeg teksta,
Predrag Jovanović

::

Prethodne tekstove na temu možete pročitati ovde:

„Podaci su novo zlato, da li isto važi i za podatke u digitalnim blizancima?“

"Velike uštede koje BEP (eng. BIM Execution Plan) donosi investitoru"

"Konvencija o BIM modelovanju"

"Šta je LOD – Nivo detaljnosti BIM elemenata?"

"Šta je BEP i šta treba da sadrži?"

"Upravljanje podacima digitalnog blizanca građevinskog objekta"

"Digitalni blizanci u građevinskoj industriji"

"Šta su digitalni blizanci?"

"Male, a velike uštede u BIM projektnom procesu - primeri" 

"Automatizacija BIM projektnog procesa"

"Napredno upravljanje BIM podacima" 

Poštovani posetioci sajta TeamCAD,
nastavljamo sa obradom interesantnih tema vezanih za BIM projektni proces i tehnologiju digitalnih blizanaca. Kao što sam najavio u svom prethodnom tekstu „Velike uštede koje BEP donosi investitoru“, u ovom tekstu ću obrađivati temu „Podaci su novo zlato, da li isto važi i za podatke u digitalnim blizancima?“

Da li ste čuli da su podaci novo zlato ili novo crno zlato?

Ako dobro pogledate sliku iznad, priznaćete da ove tvrdnje dolaze sa veoma kompetentnih portala i od veoma kompetentnih kompanija i institucija. Tvrdnja da su podaci novo zlato otvara mnoga pitanja, pošto informacije i podaci sami po sebi nemaju materijalnu niti tržišnu vrednost, poput zlata ili nafte. Zato moramo imati u vidu da se, pri tvrdnji da su podaci „novo zlato“ ne misli na poređenje tržišne vrednosti informacija i podatka sa jedne strane i zlata sa druge strane, već na nešto sasvim drugo.

Naime, tokom razvoja ljudske civilizacije, zlato se nametnulo kao najpouzdaniji oblik očuvanja vrednosti imovine i kapitala iz razloga što je do sedamdesetih godina prošlog veka zlato bilo podloga za celokupnu novčanu masu na planeti. Praktično, svaka novčanica na planeti imala je podlogu u zlatnim polugama centralnih banaka širom sveta i to je ono što i dan danas zlatu daje veliku vrednost i čini ga veoma pouzdanim oblikom očuvanja vrednosti kapitala.

Ali kako uporediti vrednost informacija i podataka sa vrednošću zlata? Na koji način ih uporediti? Mislim da lako možemo uporediti vrednost informacija ili podataka i vrednost zlata ako uporedimo potencijal koji sa sobom nose. Ako znamo da zlato ima ograničenu cenu, gde je faktor koji ograničava vrednost grama ili unce zlata njegova trenutna cena na međunarodnom tržištu, informacija ili podatak nema takvih ograničenja i njegova vrednost se meri potencijalnom koristi koju informacija ili podatak daju njenom vlasniku. Ako dodamo da su informacije i podaci kao integralni deo nauke o podacima, uz tehnologiju digitalnih blizanaca, jedna od glavnih uzdanica četvrte industrijske revolucije, visoka vrednost informacija i podataka nam postaje više nego očigledna.

Verovatno ste čuli za izreku kineskog filozofa Konfučija: „Daj čoveku ribu i nahranićeš ga za jedan dan, nauči ga da peca i nahranićeš ga za ceo život.“ Dakle, informacije, podaci, pa samim tim i njihov skup oličen u poznavanju veština baziranih na podacima i informacijama imaju vrhunsku vrednost i njihova vrednost je mnogo veća od bilo čega materijalnog, pa i od samog zlata. Mišljenja sam da, baš zbog stavova iznetih u prethodnom delu teksta, dolazi do današnjih poređenja vrednosti informacija, podataka, pa samim tim i veština sa jedne strane i vrednosti zlata sa druge strane.

Ako se sada se vratimo u svet BIM tehnologija i digitalnih blizanaca i sagledamo vrednost informacija, podataka i veština iz te perspektive, dolazimo do pravog smisla danas popularne tvrdnje da su „podaci novo zlato“. Mada ova tvrdnja potiče iz nauke o podacima (eng. Data Science), ona je apsolutno primenjiva i na današnje BIM tehnologije (Building Information Modelling) i tehnologije digitalnih blizanaca, koje se temelje ne samo na 3D geometriji, već na nečemu mnogo većem i vrednijem – na njihovom veličanstvu informacijama i podacima.

U nastavku teksta pokušaću da potkrepim gore navedena razmišljanja i stavove vezane za potencijal i vrednost informacija i podataka u tehnologiji digitalnih blizanaca i odgovorim na neka od pitanja koja se, siguran sam, nameću svakom čitaocu ovog teksta:

• Zašto su podaci toliko dragoceni u tehnologiji digitalnih blizanaca?
• Kako na najefikasniji način generisati podatke u modelu digitalnog blizanca?
• Kako efikasno obraditi podatke u modelu digitalnog blizanca?
• Kako najefikasnije vizualizovati podatke?
• Kako podatke u modelu digitalnog blizanca pretvoriti u konkretne uštede?

Zašto su podaci toliko dragoceni u tehnologiji digitalnih blizanaca?

Kao što ste mogli da se upoznate u jednom od mojih prethodnih tekstova „Šta su digitalni blizanci“, digitalne blizance smo definisali kao digitalnu repliku fizičkih podataka, procesa, sistema i digitalnu simulaciju stvarnosti koja može biti korišćena u različite svrhe. To praktično znači da digitalnu repliku nekog objekta iz realnog sveta možemo testirati na različite dinamičke uticaje bez ikakve učinjene štete samom fizičkom objektu i doneti savršeno objektivne odluke zasnovane na upoređivanju različitih rezultata dobijenih iz simulacija u modelima digitalnih blizanaca. 

Ako uzmemo u obzir da je simulacije na digitalnoj replici objekata iz realnog sveta moguće uraditi neograničen broj puta i u različitim varijantama, informacije i podaci koji se generišu iz različitih razmatranih opcija i rešenja nam omogućavaju velike uštede. Takođe, podaci nam omogućavaju da donosimo odluke na osnovu podataka dobijenih iz simulacija tj. odluke zasnovane na podacima iz ispitivanja (eng. Data Driven Decisions).

Još je važno napomenuti i da trenutno najjeftinija opcija dobijena na osnovu podataka iz različitih alata digitalnih simulacija, primenom tehnologija digitalnih blizanaca, ne znači uvek i najjeftiniju opciju tokom određenog vremenskog perioda eksploatacije nekog objekta u realnom svetu. Primera radi, ukoliko je projektantu kriterijum da za investitora izabere najjeftiniji čiler, bez razmatranja potrošnje energije pri njegovom radu kao jednog veoma bitnog kriterijuma u odabiru opreme u građevinskom objektu, investitor će u prvim godinama eksploatacije ostvariti određene uštede zbog niže cene nabavke i ugradnje čilera, ali će u narednim godinama eksploatacije čilera izgubiti značajna novčana sredstva zbog veće potrošnje električne energije na grejanje i hlađenje, pa samim tim i većim izdacima za plaćanje računa za utrošenu električnu energiju. 

Nadam se da sam Vam uz pomoć nekoliko prethodnih primera dao ideju zašto su podaci generisani različitim simulacijama i obrađeni u cilju optimizacije troškova eksploatacije, veoma dragoceni u tehnologiji digitalnih blizanaca i da itekako imaju veliki potencijal da investitoru donesu značajne uštede. Naravno, jedan od bitnih parametara kod tehnologije digitalnih blizanaca je i način na koji su informacije i podaci generisani, obrađeni i vizuelizovani, o čemu ćete više saznati u nastavku teksta.

Kako na najefikasniji način generisati podatke u modelu digitalnog blizanca?

Kada pričamo o najefikasnijem načinu generisanja podataka u modelu digitalnog blizanca, moramo uzeti u obzir da postoje dva tipična scenarija:

• podaci generisani tokom BIM projektnog procesa,
• podaci generisani tokom operativnog korišćenja građevinskog objekta i opreme ugrađene u njega.

U prvom slučaju, dakle kada generišemo podatke tokom BIM projektnog procesa, najefikasniji način prikupljanja podataka je dobra komunikacija u projektnim timovima različitih disciplina na projektu, pravovremena razmena podataka između disciplina u BIM projektnom procesu, automatizacija BIM projektnog procesa i razmene BIM podataka, a zatim i implementacija različitih alata digitalne simulacije u okviru modela digitalnih blizanaca generisanih na osnovu BIM modela u različitim fazama projektnog procesa.

Kada pričamo o podacima generisanim tokom operativnog korišćenja građevinskog objekta, stvari su malo složenije. Čest je slučaj da nam nisu dostupni bilo kakvi podaci iz BIM modela disciplina, vrlo je čest slučaj da ni sam investitor ne poseduje BIM model izvedenog stanja, pa smo često prisiljeni da uložimo veliki napor u prikupljanju podataka. Najpre je potrebno izraditi BIM modele postojećeg stanja različitih disciplina, zatim je potrebno u postojeći građevinski objekat postaviti različite senzore, koji će prikupljati podatke duži vremenski period. Tako prikupljeni podaci se pomoću „Internet of Things“ prebacuju u model digitalnog blizanca na dalju obradu i analizu i na osnovu njih dobijamo mogućnost da optimizujemo dobijene podatke u modelu digitalnog bliznaca.

Kako efikasno obraditi podatke u modelu digitalnog blizanca?

U zavisnosti od svrhe za koju je model digitalnog blizanca izrađen, mogu se koristiti različiti alati pomoću kojih je moguće obraditi podatke u modelu digitalnog blizanca na najefikasniji način. Međutim, metodologiju obrade podataka u modelu digitalnog blizanca možemo grubo podeliti na: 

• CFD (eng. Computational fluid dynamics) je proračun dinamike fluida i deo je mehanike fluida koji kao osnovu analize uzima numeričku analizu i struktuirane podatke da bi rešio probleme vezane za ponašanje fluida u tečnom i gasovitom stanju. CFD analiza ima veoma široku primenu uključujuću sile i momente na različitim digitalnim modelima, pritisak u cevima uzrokovan materijama u tečnom i gasovitom stanju koji se nalaze u samim cevima, analizu eksplozija, simulaciju kretanja i protoka različitih vrsta čestica, delovanje temperature, simulacija vremenskih prilika, ponašanje digitalnih modela u vazdušnom tunelu itd.

• Dynamo i Python su digitalni alati koji su detaljno razrađeni u tekstu „Automatizacija BIM projektnog procesa“. Ovde bih želeo da izbegnem detaljniji opis o digitalnim alatima Dynamo i Python koji, pored automatizacije BIM projektnog procesa, imaju veliku primenu i u obradi podataka kod modela digitalnih blizanaca. Ukoliko želite više podataka o alatima Dynamo i Python, molim Vas izaberite ovaj link.

• Mašinsko učenje je digitalni alat koji se definiše kao podoblast veštačke inteligencije. Mašinsko učenje se zasniva na učenju mašine na bazi iskustva i oponašanja postupaka čoveka pri određenim okolnostima koje se ponavljaju. Uprošćeno, mašinsko učenje bazira se na posmatranju postupaka koje čovek izvršava kada se susretne sa određenim tipičnim problemom. Nakon određenog broja ponavljanja, program koji „nadgleda čoveka“ uči i usvaja algoritam ponašanja čoveka i preuzima na sebe izvršenje iste operacije koju je naučio „nadgledajući čoveka“. 

S obzirom da veštačka inteligencija još uvek nije u mogućnosti da donosi veoma kompleksne odluke i sagleda probleme koji se javljaju kod podataka generisanih različitim simulacijama, mišljenja sam da još uvek ne možemo govoriti o masovnoj i podrazumevanoj upotrebi veštačke inteligencije kao digitalnog alata za simulaciju procesa kod digitalnog blizanca.

Kako najefikasnije vizuelizovati podatke?

Nakon što smo sakupili relevantne podatke, zatim ih obradili i iz različitih proračuna i rezultata dobili parametre koji nam mogu pomoći u optimizaciji modela digitalnog blizanca, nameće se potreba da dobijene podatke vizuelizujemo na jasan i svakome prihvatljiv i razumljiv način. Treba imati u vidu da, kada nastupamo iz perspektive pružaoca usluge klijentu, moramo voditi računa da klijentu na sastancima, gde treba odlučiti o određenim  izmenama u projektu ili na izgrađenom objektu, podaci koje mu pružamo budu lako razumljivi. Često se i meni dešavalo da na sastanku iznesem podatke koji, iako jesu relevantni i klijentu donose uštede, ne budu prihvaćeni jer ih nisam uobličio na način koji je lako razumljiv za klijenta, koji ne mora nužno da bude inženjerske ili tehničke struke. Zato je, po meni, vizuelizacija podataka jednako važna kao i tačnost podataka koji su generisani različitim metodologijama, jer podaci moraju biti što je moguće jednostavniji za razumevanje.

Daću Vam par primera:

• Prilikom pripreme za sastanak sa klijentom trebalo je pripremiti i predstaviti podatke o fizičkim karakteristikama čeličnih greda u modelu platformi. Trebalo je dati profil čelične grede, gornju kotu čeličnih greda i prikazati klijentu sve čelične grede duže od 6,0 m zbog specifičnih zahteva transporta i skučenog prostora za izgradnju čelične platforme. Traženi podaci tradicionalno bi bili predstavljeni pomoću više crteža. Bilo bi potrebno obeležavati gornju kotu svake čelične grede, označiti svaku čeličnu gredu i kotirati crtež čeličnih greda da bi se traženi podaci prezentovali na odgovarajući tradicionalni način. Ali zašto ne bismo uradili nešto ovako – direktno iz Revit modela bez ikakvih crteža, zar ovako model konstrukcije ne izgleda jednostavnije i razumljivije?

• Pomoću senzora u već izgrađenoj zgradi, vršena su merenja temperature u svakoj prostoriji tokom mesec dana. Nakon transfera podataka putem „Internet of Things“ i obrade dobijenih podataka, dobijena je prosečna temperatura u svakoj prostoriji tokom prethodno definisanog vremenskog intervala. Dobijeni podaci su ukazivali da je prosečna temperatura u pojedinim prostorijama odstupala od očekivanih vrednosti predviđanih projektom. U ovom slučaju, niža temperatura od projektovane je bila smetnja zakupcu poslovnog prostora u ostvarivanju punog komfora. Da bi na lakši način prezentovali izmerene podatke, podaci dobijeni iz senzora su vizuelizovani u modelu digitalnog blizanca pomoću programa za vizuelizaciju podataka Power BI.

• Pomoću senzora na mostu, sakupljani su podaci o vibracijama tokom redovnog saobraćaja. Po projektnoj dokumentaciji izrađenoj po normama iz 1975. godine, most je bilo potrebno rekonstruisati. Klijent nam se obratio da bi proverio da li je moguće odložiti rekonstrukciju mosta za neko vreme ukoliko bi se uvažile sadašnje norme. Umesto klasičnog pristupa, gde bismo radili statički proračun po postojećim normama, podaci iz senzora i izmerene vibracije su pokazale da je, uz minimalne intervencije gde je samo jedan senzor pokazao veće vibracije od onih propisanih normi, moguće odložiti rekonstrukciju mosta za najmanje sedam godina. Ako se uzme u obzir da se most nalazi u blizini luke koja ima veoma intenzivan brodski saobraćaj, klijentu su obezbeđene velike uštede, jer nije bilo potrebno zatvarati luku tokom dvomesečnih minimalnih radova na rekonstrukciji mosta.

Nadam se da ste na osnovu prethodnih primera uvideli potrebu da se podaci u modelu digitalnog blizanca vizuelizuju na što je moguće jednostavniji način i da je cela poenta u priči o podacima u modelu digitalnog blizanca da na lak i jednostavan način svaki učesnik u projektnom procesu shvati generisane podatke kroz maksimalno pojednostavljen prikaz pomoću različitih programa za vizuelizaciju koji su nam danas dostupni.

Kako podatke u modelu digitalnog blizanca pretvoriti u konkretne uštede?

Do mogućnosti da podatke u modelu digitalnog blizanca pretvorimo u konkretne uštede klijentu prešli smo veoma dugačak put. Prvo je bilo potrebno generisati relevantne podatke, zatim ih na valjan način obraditi i najzad ih vizuelizovati na način koji je lako razumljiv za klijenta.

Kod građevinskih objekata, koji su sada predmet projekta i koji se rade po sada važećim normama, najbolji savet je da se rade periodične simulacije u modelima digitalnih blizanaca tokom projektnog procesa. Danas najveći problem predstavljaju građevinski objekti koji su već izgrađeni sredinom i krajem prošlog veka. Ono što treba posebno imati u vidu je činjenica da je cena energije enormno skočila u poslednjih par decenija, što starije zgrade čini energetski veoma neefikasnim. Najčešće je energetska efikasnost i glavni razlog za ulaganja u već postojeće zgrade.

Tehnologija digitalnih blizanaca i primena alata digitalne simulacije u njemu nam pruža velike mogućnosti da kroz poboljšanje energetske efikasnosti postojećih objekata klijentu ostvarimo značajne uštede. Procene zasnovane na dosadašnjem iskustvu su da bez bilo kakvih ulaganja u nabavku nove opreme u građevinskom objektu, dakle samo optimizacijom uključivanja i isključivanja grejanja, hlađenja, grejanja vode, rasvete i sl, minimalna ušteda koju investitor ili zakupac može ostvariti iznosi 5% od cene energije koju investitor ili zakupac plaća bez optimizacije energetske efikasnosti zgrade.

Dakle, samo u tom segmentu životnog ciklusa zgrade mogu se uštedeti enormna novčana sredstva na godišnjem nivou. Ako se na to doda i predvidivost izdataka na održavanju građevinskog objekta i opremi ugrađenoj u njega kroz sakupljanje podataka primenom senzora, „Internet of Things“ i drugih alata koji nam omogućava tehnologija digitalnih blizanaca, mislim da je svakom čitaocu teksta više nego jasno kakve uštede je moguće ostvariti pomoću tehnologije digitalnih blizanaca i na objektivnim odlukama donesenim na osnovu podataka (eng. Data Driven Decisions).

Ovim bih završio tekst „Podaci su novo zlato, da li isto važi i za podatke u digitalnim blizancima?“ i o mom viđenju da li su informacije i podaci u digitalnom blizancu novo zlato, kao što je to slučaj sa informacijama i podacima u okviru nauke o podacima. Ujedno bih iskoristio priliku da Vam najavim svoj sledeći tekst „Senzori i IoT u tehnologiji digtalnih bliazanca“.

Ukoliko imate bilo kakva pitanja, komentare ili želite da saznate više detalja o temi koju sam obradio u tekstu „Podaci su novo zlato, da li isto važi i za podatke u digitalnim blizancima?“, molim Vas kontaktirajte TeamCAD, koji će Vam rado pružiti dopunske informacije.

Takođe, ukoliko Vam je potreban savet kako da na najbolji način primenite tehnologiju digitalnih blizanaca ili Vam je potrebna primena tehnologije digitalnih blizanaca na Vašem projektu ili postojećem objektu, molim Vas da kontaktirate TeamCAD, koji će Vam rado izaći u susret.

Do sledećeg teksta,
Predrag Jovanović

::

Prethodne tekstove na temu možete pročitati ovde:

"Velike uštede koje BEP (eng. BIM Execution Plan) donosi investitoru"

"Konvencija o BIM modelovanju"

"Šta je LOD – Nivo detaljnosti BIM elemenata?"

"Šta je BEP i šta treba da sadrži?"

"Upravljanje podacima digitalnog blizanca građevinskog objekta"

"Digitalni blizanci u građevinskoj industriji"

"Šta su digitalni blizanci?"

"Male, a velike uštede u BIM projektnom procesu - primeri" 

"Automatizacija BIM projektnog procesa"

"Napredno upravljanje BIM podacima" 

Video klipovi, animacija i izrada video igara su u fokusu industrije zabave. Od prvih skica, crtanja strukture karaktera, kreiranja tekstura, partikala, do rendera, animacija i specijalnih efekata.

Od vaše super kreativne ideje do finalnog proizvoda koji ostavlja bez daha.

Sve što vam je potrebno od programa, nabavite po promotivnim cenama od 08.06.2020. do 19.06.2020. godine:

- Autodesk 3ds Max 10% popusta
- Autodesk Maya 10% popusta
- Autodesk Media & Entertainment Collection 12% popusta
- V-Ray 15% popusta
- Adobe programi (Acrobat Pro, Acrobat Standard, Photoshop, Illustrator, InDesign, After Effects, Creative Cloud...) 6% popusta

NAPOMENA:
- Popusti se odnose na najam novih licenci na minimum od 12 meseci
- Iskazani popust je važeći ukoliko klijent nema obnavljanje najma Autodesk programa u periodu od +/- 90 dana.

Ukoliko ste zainteresovani molimo Vas da nas kontaktirate telefonom +381 11 301 50 43 ili putem kontakt forme. 

 Naziv: DYNAMO - PRVI KORACI

Termin održavanja: četvrtak, 4. jun 2020. godine u 18 časova
Planirano trajanje: 60min
Potrebno predznanje: poželjno je poznavanje rada u programima Revit i Dynamo
Predavač: Nenad Kovačević - master inženjer mašinstva, HVAC engineer, Chemgineering, TeamCAD saradnik

OPIS WEBINARA

U okviru ovog webinara biće objašnjeno Dynamo korisničko okruženje i prvi koraci koje je potrebno napraviti ukoliko se odlučite da koristite Dynamo Studio.

Učešće na webinaru je besplatno, a broj mesta ograničen.

Ukoliko ste zainteresovani, molimo Vas da se prijavite putem ovog linka. 

<<<PRIJAVITE SE OVDE>>>