对BIM模型做数据分析，能分析什么？
文摘
2024-06-13 08:25
马来西亚
前段时间，在学习了PowerBI与数据分析的入门知识后，我开始好奇如果把BIM模型与PowerBI结合起来，能实现什么效果。然后开始查阅这方面的案例资料，并自己动手做了一个测试项目。
现在学习过程分享给大家，有3个应用点、2个问题、1些感想。『1』 3个应用点
在网络上，能找到关于BIM与PowerBI结合的案例资料很少，应用点不多，而且内容也比不上PPT-BIM精彩。我从为数不多的案例中，总结了3个应用点。
这是来自Autodesk大学堂的一个案例，设计师 Benjamin Doty尝试把通过不同软件创建的模型及数据，整合到PowerBI中进行统一管理、交付。在这个项目中， 设计模型采用了不止一种软件创建，例如：主体使用了Revit，外立面设计使用了Rhino完成。由于Rhino创建的模型所包含的数据信息较少，设计师又把Rhino模型导入到Revit中，为Rhino模型添加上项目实施时需要使用到的数据。然后使用Autodesk Data Exchange 工具，将所有模型转换成PowerBI可以读取的数据源，最后在PoweBI中对模型进行数据分析。在PowerBI里，设计师可以通过与三维视图以及相关联的图表，根据颜色得知不同类型的立面面板的数量占比，以及在整个立面中的分布情况。由于项目数据都已经整合到PowerBI中，可以在PowerBI读取每个项目构件的详细信息。例如在PowerBI的三维视图中点击任意一块立面面板，查看这块面板的重要信息，如：类型、定位、平面、二维码。这样可以帮助现场人员更高效地安装面板。另外，图片上的二维码大家就不要扫了。设计师为了项目保密，二维码链接的是一个可爱猫猫视频合集，而且是油管上的视频。我替你们看过，猫猫确实很可爱，我也替你们给视频点赞了。你们给文章点赞就行。同样在Autodesk大学堂，在另一个案例分享中，演讲人Mostafa Elashmawy 分享了使用PowerBI，汇总一个地区的建筑物及GIS数据，并接入物联网，让PowerBI成为这个地区的数据中心。实现对这个地区的建筑类型、占比、能源使用等内容进行可视化的数据分析。给公众号发送关键词：BIM与PBI 可以获取这两个案例的原文链接。MDPI上的一篇论文里，讲述了实验团队利用PowerBI开发了一个自动化系统，用于跟踪及评估BIM模型的数据质量过程。他们先把BIM模型分为5个专业，分布是建筑、结构、机械、管道、电气。然后为每个专业包含的所有构件，列举出需要检查的数据清单，例如：QTO、命名约定、模型准确性、工作集、绝缘体厚度……然后通过Dynamo把所有需要跟踪检查的数据，导出成Excel表格。再把Excel表格链接到PowerBI，最后对这些模型质量相关的数据进行分析。在PowerBI里，他们能通过图表，直观看到BIM模型的数据质量情况，接受检查构件的总数、不达标构件的百分比、构件不达标的具体原因，实验团队会把检查到的问题，反馈给设计团队，让设计团队修改BIM模型。这个数据检查流程，每个月进行一次，用于比较和跟踪模型的数据质量。通过4个月的跟踪检查，建筑专业模型的数据质量问题，从95个减少到67个。根据实验团队的总结，这个BIM数据检查系统在一个加拿大的建设项目里，让数据有问题的构件数减少了30%。另外还有一个来自Autodesk大学堂的类似案例。演讲人Daniel Tartaglia讲述了团队使用Ideate BIMLink工具，把BIM模型数据导出Excel，再导入PowerBI进行模型质量、合规性分析的过程。给公众号发送关键词：BIM与PBI 可以获取这两个案例的原文链接。看完「BIM数据整合」与「BIM数据检查」介绍的4个案例后，我有点失落……这些案例让我感觉似曾相识，平平无奇，就像一部剧情老套的电影，毫无亮点，让人越看越困。我认为BIM与PowerBI的结合，应该不止于这些，所以决定自己亲自测试一下。于是把最近在做的一个车站项目BIM模型，导入到PowerBI里，看看能分析点什么出来。如果你已经被前文的4个案例弄得睡意正浓，不妨再坚持一下， 看完这个由我亲手做的测试项目，或许……你可以睡的更香。首先介绍一下项目背景，这是一个车站项目，一共有5个标高，每个标高有9个分区，由于我只负责结构主体的结算工作，模型也只创建了结构主体。所以在测试过程中，我只导出结构主体以及结算相关的数据到PowerBI中进行分析，例如：结算日期，结算区域，构件体积，模板面积……但在正式进行数据分析之前，我还要先处理一下从Revit导出的数据表格。例如，Revit中并没有「模板」这个族类别，所以模型里模板是使用「墙」创建，而我希望在PowerBI里，墙与模板在族类别的级别就能分开统计。于是我直接在数据表里，把所有模板数据的族类别，由「墙」改成「模板」。这等于在数据层面，创建了一个在Revit里不存在的族类别。这个操作很简单，但感觉很奇妙，就像是找到了一把崭新的钥匙，打开了一把陈旧的锁。除此之外，我还要将用不上的数据删除掉，再统一数据表中的列标题……都是一些繁琐零碎的工作。跟煮饭前的买菜、切菜、洗菜、备料差不多。在这个报表里，我可以点击「结算占比」图表中的某个结算日期，查看该结算日期相关的构件及数据。我也可以任意点击「楼层&分区占比」图表中的某个楼层或者分区，实时在左下角的「统计表」中，查看选择范围的构件体积数据，同时左上角的三维模型，也可以高亮显示被统计的构件。如果现场准备浇筑3层5、6分区的混凝土，我可以很快告诉他需要的混凝土量。我知道使用Revit的明细表功能也能实现相同的效果，但是，这个点一下，就可以马上看到结果的动态过程，感觉上就是比在Revit中操作明细表更舒服，结果的呈现方式也更丝滑。就像是开摩托车与开电瓶车的区别。这个比喻不太恰当，但就是这种感觉。但由于项目资料不方便分享的原因，我无法让你们一起体验这种「点一下」的快乐，不过你们可以对着报表右上角的二维码「扫一下」，体验学习的快乐。但是这种点一下出数据的丝滑感，在这个测试项目当中，只能算是一份甜品。这一次测试让我体会最深刻的是，我通过这个报表，发现了一件我在项目执行过程中，从来没有注意到的事情：我在6月下旬有极高的可能性需要加班。项目的最后一个结算节点是6月30日。而我从5月15号开始准备6月15号的结算资料，同时我一直以为，6月15号结算完成后，剩下的工作量大概就只有20~30%，那我一定能准时完成6月30号的结算。关键是，我的领导也同样这么认为。但通过「结算占比」图表我发现，6月30号我实际上要处理47%的内容，这个数据完全出乎我的意料。这提醒了我需要做点准备工作，要么马上加人，要么晚上加班。如果是一个老法师，一个行业大佬，他当然有能力仅仅通过表格或者图纸以及自身的经验，就可以判断每个阶段的工作量大概有多少。但数据分析、数据可视化的好处就在于，我即便不是老法师，也不是行业大佬，就是一个小白，我也能做出同样的判断，甚至可能是更准确的判断。值得一提的是，虽然通过这次数据分析，我实现了数据的快速统计，以及工作量的准确评估。但在这个测试案例中，我也体会到数据分析的局限性。因为即使有足够的数据证明你难以按时完成任务，领导也不一定会允许你延期任务完成。这个车站项目在测试BIM数据与PoweBI的结合之余，也在BIM模型与结算工作的碰撞中产生了有趣的火花，如果大家想了解的话，我以后再找时间给大家分享一下。看完BIM数据整合、BIM数据检查、BIM数据统计这3个应用点里的5个案例后，我猜测你的感觉大概是：啊？就这？毕竟连我自己在找到这些案例的时候，也有同样的感受。如果要做数据整合，Navisworks就能集成绝大部分建模软件的模型数据。通过搜索集，视点保存等功能，也能实现数据与视图联动。如果要做数据检查，可以用Autodesk提供的标准数据交换管理工具中的模型检查功能，Revit亲兄弟，中文，完全免费。如果要做数据统计，Revit自动的明细表就能满足大部分统计场景，高级一点，还可以使用DiRootsOne把数据导出到Excel进行统计，甚至进行数据反写。所以第1个问题：既然每一个应用点都有可替代的实施方案，为什么还要把BIM数据导入到PowerBI呢？一个装逼的说法是：如果你希望把一个项目的所有BIM数据整合起来，然后进行清理与运算，再对这些数据进行检查与统计，还能数据与模型联动，可以给甲方一个有模型有数据的轻量化交付物，最关键还不想花什么钱，那么PowerBI是目前非常好的选择。在数据应用方面，它有很大的包容性。实际上，前文刚刚提到的Autodesk标准数据交换管理工具，也已经支持把模型检查的结果，导入到PowerBI。我相信Autodesk之所以这样做，大概是因为在PowerBI上确实能实现它自己实现不了的功能。例如把模型的数据情况进行可视化呈现，让用户更直观地了解模型数据的质量。或者是通过数据之间的运算，获取原始资料中不存在的数据内容。而接地气的说法是：应该根据明确的需求，选择实现路径最短的工具。如果你问我，在以后的项目中，是否也会把BIM数据导入PowerBI里，那我肯定不会。例如我现在负责的一个项目，就是每天到现场拍一张照片，然后发工作群里，完成这个工作，连电脑都不需要，我还搞个毛的PowerBI。手机+巨信就是我的最短实现路径。前段时间我跟人物大佬打了一通电话，在那次对话中，人物大佬提到，他在业余时间学习了大量课程，其实在工作中能用得上的很少，但他看过那些课程后，能知道哪些问题可以通过哪些方法去解决。我不鼓动大家专门去使用任何一种工具，只是对一款工具有所了解，以后遇到问题的时候能多一种解题思路。
如果你觉得人物大佬说得有道理，同时也想尝试BIM数据分析，可以看看接下来的第2个问题：怎么把BIM模型导入到PowerBI?
目前只能通过第三方工具，把BIM模型转换成PowerBI能够读取的数据格式，再把数据导入到PowerBI。这种类型的第三方工具还挺多，看好BIM数据分析这个市场的公司真不少。我测试了9款能把BIM模型转换到PowerBI工具。并且在测试过程中，对每个工具的使用过程、特点都做了笔记。给公众号发送关键词：BIM与PBI 可以获取笔记的原文链接。有些工具能直接转换Revit模型，有些只能转换IFC；有些需要安装插件，有些则可以直接把文件上传到平台进行转换；有些工具能转换的数据多一点，有些则连图元ID信息都没有转换到；有些工具能为PowerBI提画面精美的三维视图，有些工具在PowerBI里的三维视图就很草率……总而言之，这些工具在实现BIM模型据导入PowerBI的同时，又各有特色。但是……它们都有同一个问题：陌生而繁杂的数据组织。当BIM数据经过第三方工具转换，进入到PowerBI后，数据的组织方式与在BIM软件里的相比，看似毫不相干，实则天差地别。以VIM工具为例，我把Revit模型数据转换到PowerBI后，数据会按照厂家定义的规则，形成下图中红色方框内的数据表。我打开了红色方框中的「Element」数据表。左侧出现的就是这个数据表里的内容。而绿色方框里面，就是这个数据表里每一列的标题，对应Revit里的「参数名称」，通过观察可以发现这些列标题的命名跟Revit里的参数命名都不一样。例如数据表中「模板-柱」的列标题是:Element.Name.CaseSensitivity.Original，对应到Revit里，是墙体族的「类型名称」。而在另一个数据表里，这个列标题还有另一个名字，叫做Instance.Name。是的，同一个数据，它可能会以不同的命名，存放在多个数据表中，而且你还不知道它们有什么区别，有什么关联，到底可不可以删除或者修改。我尝试过删除某些我认为没用的数据表，然后导致PowerBI无法显示三维模型，以及多个图表报错。所以，如果我想要直接使用工具转换后的数据进行分析，我首先得投入大量时间，去熟悉工具提供的数据组织方式。我要清楚每一个数据的位置，以及它与其他数据表的关联。为了更方便地选择数据，我可能还需要花时间去编辑这些数据表的名称，修改数据的类型，将它们与其他途径导入的数据关联起来……不是不能做，而是，如果我都这么屌了，为什么还要装BIM？所以我在测试这些工具的时候发现，最高效的方法，就是只使用工具提供的PowerBI三维视图，然后单独导出需要分析的BIM数据，通过图元ID信息匹配，去跟这个PowerBI里的三维视图建立联动。这个过程，不管是你看起来，还是我自己做起来，都觉得有点傻。就像为了一点醋，包了一盘饺子。不过当我向林臻哲总说起这个事情的时候，他提出的观点，让我如梦初醒，他说：这就是数模分离的价值，懂这套操作，提取模型ID和几何信息，就足够实现数据可视化的价值。我自己对这个事情的理解是，数据分析，首先要摆脱数据对我们的束缚。我不需要理会数据的组织方式在BIM软件里是怎么样，在厂家的转换规则里又是怎么样，我只需要把它们变成方便我做数据分析的样子就可以了。
所以，回到「怎么把BIM模型导入PowerBI」这个问题上，我的自己答案是：随便选一款能够把三维模型与构件ID导入PowerBI的工具就可以，具体操作可以参考厂家提供的指引。我最后选择了Seveup来完成测试项目，这个工具只支持IFC格式文件，在PowerBI里的三维显示效果一般，选取数据后需要手动刷新三维视图，默认提供的图表也很简单，转换后的数据组织让人眼花缭乱……但是，它有一个其他工具都没有的优点：目前可以长期免费使用。『3』 1些感想
如你所见，在学习使用PowerBI对BIM模型进行数据分析的过程中，我查阅了一些案例，而且也尝试自己动手测试，最后知道了3个应用点。但随着我查阅的案例越多，我自己动手测试的过程越深入，我对「使用PowerBI对BIM模型进行数据分析」这件事情的期待，就越小。对我来说，这是一个学习的过程，同时也是一个对PowerBI祛魅的过程。PowerBI只是一个软件，数据分析只是一种方法。它只能基于我提供的数据，尽可能呈现事实的面貌。我提供的数据越多，它能呈现的事实就越完整。所以它们并没有什么神乎其技的功能，也不会产生超乎想象的价值。在我给PowerBI导入数据的那一刻，就已经决定了我能分析出什么东西。反过来说，如果我期望仅凭一个软件，一套课程，一个方法，就能为工作、项目、甚至是人生带来翻天覆地的变化，获得轻而易举的提升，这本身也是一种不切实际的妄想。我不应该对PowerBI与数据分析抱有过高的期待，就像我当初也不应该对BIM抱有过高的期待一样。在做那个测试项目的大部分时间里，其实都是在处理一些枯燥乏味的事情。由于测试项目的模型一直在修改，我需要一遍又一遍地把BIM模型的数据导出到Excel，然后为了在PowerBI更好地对数据进行批量处理，还会提前修改Excel表格的内容……进入PowerBI后，我要对数据进一步整合，修改数据的类型，为各个数据表建立关联……在分析过程中，会发现还可以对某个没有导出的数据进行分析，然后又回到BIM模型里重新导出一次Excel。在那些五彩缤纷、整洁有序、一目了然的可视化图表背后，其实是一张张白底黑字、格式杂乱、莫名其妙的表格。而处理这些表格，占据了数据分析工作的大部分时间。尽管不会知道最后得到好成果还是烂成果，但忍受这些苦闷好像是无可避免的过程。或许这也是大部分事情的常态：床下憋到疯，床上两分钟。尽管在我输入数据的时候，就已经决定了能分析出什么结果。但这些结果并不会自动展现出来，它们会根据我具体分析的数据对象，数据之间建立的关联，数据之间进行的运算，等等一系列的操作，出现在各式各样的图表中。有些结果是意料之外的。例如我在做测试项目的时候，开始只想着用来统计数据，后来却通过图表发现了可以评估下一个阶段的工作量。这并不是计划的一部分，但却给我带来很大惊喜。
同样的数据内容，不同的组合方式，搭配不同的图表样式，可以让同一个结果，为读者带来完全不同的感受。这里还涉及到一种常见的邪门歪道，例如下面这个澎湃新闻报道的例子：例如，我一直都知道大环境不好，行业遇冷，大家过得越来越苦，但这些都是模糊的感官，它虽然真实存在，却没有确切的触感。但当我收集了1000份2024年的BIM招聘信息，拿去跟2019年的数据进行对比，发现一线城市的招聘岗位萎缩了近50%，同时小型BIM公司也消失了50%时，我才实实在在地感受到，我们天天感叹的这里不好，哪里不行，到底是怎么回事，现实的情况具体是什么模样。最后我想引用林臻哲总在群里的一段对话，来结束这篇文章。这段对话在我想要放弃写这篇文章的时候，给了我继续坚持的动力。同时也感谢林臻哲总在我学习PowerBI的过程中提供的帮助与支持。
