Het Slimme(re) Bouwen: De Impact van AI op BIM

De bouw staat doorgaans niet bekend om het snel omarmen van moderne technologieën. De laatste jaren lijkt dit te veranderen, en worden er steeds vaker digitale hulpmiddelen ingezet om de efficiëntie en samenwerking te verbeteren. Eén specifieke technologie, die de mogelijkheid heeft om de bouw volledig te revolutioneren, is misschien wel een van de meest besproken onderwerpen op het internet in de laatste maanden. We hebben het uiteraard over kunstmatige intelligentie. Kunstmatige intelligentie, of Artificial Intelligence (AI), wordt al langer ingezet binnen de bouw, maar binnen één sector worden de ontwikkelingen zeer nauw gevolgd – Building Information Modelling (BIM). Om die reden kijken we in dit artikel naar de impact van AI op BIM, hoe het de bouw voorgoed verandert, en hoe het de bouw efficiënter, en vooral ook slimmer, maakt.

Allereerst, terug naar de basis!

Voor we de impact van AI op BIM goed kunnen duiden, moeten we het even hebben over de meest fundamentele termen. BIM, of Building Information Management, is een digitale representatie van een gebouw, inclusief alle fysieke en functionele eigenschappen. BIM helpt bij het ontwerpen, bouwen en onderhouden, en zelfs bij het slopen van gebouwen, doordat het belanghebbenden in staat stelt samen te werken en informatie te delen binnen een enkel, gecentraliseerd systeem.

Kunstmatige intelligentie is de simulatie van intelligentie in machines die data gebruiken om van te leren en op basis van deze data voorspellingen kunnen maken. In de bouw kan AI breed worden ingezet, van voorspellend onderhoud tot aan het optimaliseren van ontwerpen.

Het Nieuwe Perspectief van BIM met AI

De meesten van ons zijn al langer bekend met BIM, sommigen al tientallen jaren, maar de opkomst van AI biedt een heel nieuw perspectief op de mogelijkheden: het voelt haast alsof BIM nieuwe superkrachten ontwikkelt! AI versterkt het BIM-proces, en maakt het efficiënter en effectiever. Door het analyseren van grote hoeveelheden data en het gebruik van machine learning-algoritmes, kan AI helpen bij het opsporen van fouten en mogelijke conflicten, verkleint het hiermee de risico’s op gevaren, en maakt het accuratere inschattingen van de kosten van een project. Daarnaast komt het als een gigantische opluchting dat AI repetitieve taken kan automatiseren, waardoor ontwerpers, ingenieurs en mensen op locatie kostbare tijd overhouden om te focussen op de meer complexe en creatieve aspecten van het project. Als BIM-nerds zijn we ontzettend dankbaar, en geeft dit ons inspiratie voor een nieuwe boost van creativiteit!

AI in BIM – Hoe het er in de Echte Wereld Uitziet

Nu we enigszins begrijpen hoe AI BIM naar een hoger niveau kan tillen, is het tijd om iets meer naar de details te kijken. We zien al een toename in integratie tussen BIM en andere bouwtechnologieën, zoals drones en IoT-sensoren. Laten we nu kijken naar enkele essentiële onderdelen van het werk waarin AI ons helpen kan, en nog belangrijker – hoe dit gedaan kan worden.

1. Clash Detection: Clash detection omvat het identificeren van mogelijke conflicten tussen verschillende bouwcomponenten. Met kunstmatige intelligentie kunnen we dit proces automatiseren. Hierdoor kunnen we de nadelen van deze conflicten, zoals vertragingen, meerwerk en budgetoverschrijdingen, tegengaan. AI-algoritmes kunnen 3D-modellen analyseren, en op deze wijze eventuele conflicten detecteren. Architecten en ingenieurs worden hierdoor in staat gesteld om aanpassingen en verbeteringen door te voeren, voor deze conflicten voor serieuze problemen zorgen.

2. Energiesimulatie: AI kan ook worden toegepast om het energieverbruik van een gebouw te simuleren en optimaliseren. Denk hierbij aan het analyseren van factoren als gebouworiëntatie, gebouwschil en HVAC-systemen om tot het meest energiezuinige ontwerp te komen. AI-algoritmes kunnen grote hoeveelheden aan data analyseren en simulaties uitvoeren die architecten en ingenieurs helpen bij het maken van beslissingen over de efficiëntie van het ontwerp.  

3. Kosteninschatting: het inschatten van de kosten van een project is een niet heel leuke, maar wel erg tijdrovende uitdaging voor onze BIM-specialist. Gelukkig kan AI ons hierbij helpen. Via het analyseren van bouwmaterialen, arbeidskosten en andere variabelen, wordt een accurate inschatting van de totale kosten gemaakt. AI-algoritmes kunnen daarnaast historische data analyseren en gebruiken machine learning-technieken om zo tot nagenoeg foutloze schattingen te komen.  
   

4. Kwaliteitscontrole: AI-algoritmes analyseren data van sensoren en andere bronnen om afwijkingen op te sporen, en voorzien in meldingen die helpen bij oplossen van problemen voordat deze zich daadwerkelijk manifesteren. Dit kan worden ingezet om de kwaliteitscontrole in bouwprojecten te verbeteren. Door het analyseren van de data die sensoren en andere bronnen aanleveren, worden potentiële knelpunten opgespoord voordat ze uitgroeien tot serieuze problemen.

5. Planningsoptimalisatie: AI kan worden gebruikt om bouwplanningen te optimaliseren. AI analyseert data met betrekking tot de lay-out van de bouwplaats, de beschikbaarheid van materialen en arbeidsroosters, om zo tot de meest efficiënte planning te komen. AI-algoritmes maken gebruik van machine learning-technieken waardoor ze historische data implementeren in het creëren van een optimale planning.

6. Veiligheid: via het analyseren van data van de sensoren en camera’s op de bouwplaats, kan AI de veiligheid en gezondheid van de aanwezige werknemers waarborgen. AI gebruikt verzamelde data om potentiële gevaren te herkennen, en waarschuwt werknemers voor ongelukken daadwerkelijk plaatsvinden. Uiteindelijk minimaliseert dit het risico op (ernstige) verwondingen en sterfgevallen. Een goed voorbeeld komt uit Japan, waar een bouwbedrijf AI-aangedreven camera’s gebruikt om bouwplaatsen te analyseren en veiligheidsrisico’s op te sporen. De camera’s herkennen het als werknemers geen veiligheidshelm dragen, of in onveilige omstandigheden werken, en sporen leidinggevenden aan actie te ondernemen als dit het geval is.

7. Generatief Ontwerpen: AI kan meerdere opties voor een ontwerp genereren op basis van een set parameters, waardoor ingenieurs en ontwerpers de gelegenheid hebben om te werken aan innovatievere oplossingen. Door het gebruik van algoritmes kan AI verder gaan dan traditioneel ontwerp en talloze alternatieven in een korte tijd genereren en evalueren. Architecten kunnen specifieke vereisten invoeren, zoals bouwvoorschriften, locatiebeperkingen en prestatiedoelen, waarmee het AI-systeem een selectie kan maken van opties die aan deze criteria voldoen. Dit bespaar niet alleen tijd, maar leidt ook tot creatievere, en misschien zelfs betere, ontwerpen waar menselijke ontwerpers misschien wel niet aan zouden hebben gedacht.  

8. Autonome Constructie: Robots en AI-systemen kunnen samenwerken zonder menselijke inbreng. Dit leidt tot veiligere, snellere en efficiëntere constructie. De mogelijkheden zijn groot, van autonome voertuigen voor de transport van materialen, tot robotsystemen voor repetitieve taken als metselen of lassen en AI-gestuurde drones voor terreinonderzoek en monitoring. Naast het wegnemen van menselijke fouten hebben deze ontwikkelingen als bijkomend voordeel dat ze kunnen doorwerken zonder pauze, waardoor ook de duur van projecten significant wordt ingekort.  

9. AI-gestuurd onderhoud: AI revolutioneert daarnaast het onderhoud door voorspellende en proactieve oplossingen aan te bieden. Door het analyseren van gegevens verkregen uit IoT-sensoren in gebouwsystemen, kan AI voorspellen wanneer apparatuur waarschijnlijk zal falen en wanneer onderhoud nodig is. Facilitair managers zijn hierdoor in staat mankementen aan te pakken voor ze voor echte problemen zorgen, waardoor stilstand vermindert en de levensduur van bouwcomponenten wordt verlengd. Daarnaast kan AI het energieverbruik optimaliseren door systemen in real-time aan te passen aan gebruikspatronen en weersomstandigheden. Dit leidt weer tot kostenbesparing en een betere duurzaamheid.  

10. 3D-Scans: AI maakt grote stappen in het herkennen en interpreteren van 3D-scans van bestaande gebouwen en bouwplaatsen. Met AI is het mogelijk om snel point cloud data van laserscans om te zetten in nauwkeurige BIM-modellen en zo het documenteren van bestaande omstandigheden significant te versnellen. AI-algoritmes identificeren bouwcomponenten, materialen en zelfs mogelijke gebreken en plekken waar onderhoud nodig is. Dit is in het bijzonder handig bij renovatie en historische conservatie, en bij het opstellen van digital twins van bestaande constructies. De mogelijkheid om snel en nauwkeurig de fysieke ruimte om te zetten in een digitale creëert nieuwe mogelijkheden op het gebied van virtual reality in de planning van de constructiefase en facilitair management. 

Klinkt allemaal goed, maar waar zit het addertje?

Als het allemaal zo geweldig is, waarom wordt AI dan nog niet voor elke stap in het bouwproces gebruikt? De waarheid is dat er, ondanks alle mooie kanten, ook zeker nog wat uitdagingen op ons pad liggen. Het meest cruciale knelpunt is de integratie en kwaliteit van data. BIM werkt dankzij een gigantische input aan data vanuit verschillende bronnen, en waarborgen dat deze data accuraat en bruikbaar is, kan moeilijk zijn.

Gelukkig hebben we wat suggesties met betrekking tot hoe u data zo eenvoudig en precies mogelijk kan beheren. Hieronder staan 5 snelle tips:

1. Als het over modellen gaat: denk aan de GUIDS! De beste manier om de kwaliteit van data direct te verbeteren, is door je GUIDS centraal te zetten in je databeheer. Zoals we weten kijkt software naar de GUIDS van parameters, en is de rest van de eigenschappen van de parameters alleen voor het menselijk oog.   

2. Voorzie in Training en Ondersteuning: Voorzie in training en ondersteuning voor iedereen binnen het team die bijdraagt aan het ontwerp, om zeker te weten dat ze begrijpen hoe ze BIM-software en de bijbehorende data correct hanteren. Dit voorkomt fouten en verzekert dat iedereen gebruik maakt van dezelfde standaard.  

3. Stel Workflows en Procedures Vast: Stel duidelijke workflows en procedures voor het ontwerpproces vast. Denk hierbij aan hoe de data moet worden ingevoerd, beoordeeld en goedgekeurd. Dit zorgt ervoor dat de data consistent en nauwkeurig worden gebruikt gedurende het ontwerpproces.

4. Gebruik Samenwerkingstools: Implementeer samenwerkingstools die teamleden in staat stellen om informatie te delen en effectief te communiceren. Dit zorgt ervoor dat iedereen gelijktijdig met dezelfde data bezig is en dat elke verandering of update tijdig aan het hele team worden gecommuniceerd. 

5. Check en Orden Data Regelmatig: Plan controles in voor het identificeren en corrigeren van fouten, inconsistenties en duplicaties in de data. Dit zal ervoor zorgen dat uw data accuraat en up-to-date is, en dat blijft.

Laten we eerlijk zijn, zowel mensen als AI-systemen zijn nooit 100% foutloos. Daarom is het altijd verstandig om de kennis te combineren.

Tot slot

De opkomende integratie van AI met Building Informatie Modeling (BIM) biedt nieuwe mogelijkheden voor de bouwindustrie en verbetert elk aspect van de levenscyclus van een gebouw, van ontwerp tot onderhoud op de lange termijn. Verbeteringen in generatief ontwerpen, autonome constructies, AI-gestuurd onderhoud en 3D-scans geven een voorproefje van hoe AI ons gaat helpen bij het creëren van slimmere, snellere en meer duurzame woningen. Ondanks dat er zeker nog uitdagingen zijn, zeker op het gebied van gegevenskwaliteit en integratie, is de toekomst van de bouw zonder twijfel verbonden met AI. Naarmate de technologie zich blijft ontwikkelen, mogen we nog meer innovatieve toepassingen verwachten die de industrie blijvend zullen veranderen, van geoptimaliseerde energiesystemen tot gevorderde virtual reality in de planningsfase van de constructie. Het is essentieel dat wij als bouwprofessionals deze mogelijkheden omarmen en alle uitdagingen aankaarten, om zo de toekomst van de bouw vorm te geven.

Klinkt spannend? Of misschien al bekend? We zouden graag horen over uw ervaring met AI en BIM, neem vooral contact met ons op!