بقلم م. حسان البغدادي
الملخص
دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي ضمن بيئة نمذجة معلومات البناء
يتناول هذا البحث دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي ضمن بيئة نمذجة معلومات البناء (BIM) من خلال دراسة تطبيقية على منصة Plannerly وبرمجية. Veras
يهدف البحث إلى استعراض كيفية تحسين كفاءة إدارة المشاريع الهندسية عبر الاستفادة من القدرات التحليلية للذكاء الاصطناعي والإمكانات التمثيلية الرقمية لتقنية BIM.
تم تطبيق الدراسة على أربعة مشاريع متنوعة شملت مبنى فندقي ومستشفى وفيلا سكنية ومشروع تجاري، حيث استُخدمت منصة Plannerly لإدارة معلومات البناء وفق معايير ISO 19650، مما ساهم في أتمتة 80% من المهام الإدارية. كما تم استخدام برمجية Veras للإظهار المعماري الذكي، والتي أتاحت توليد صور واقعية بجودة فوتوغرافية خلال دقائق معدودة بدلاً من ساعات العمل. أظهرت النتائج أن التكامل بين BIM والذكاء الاصطناعي ساهم في خفض التكاليف بنسبة 5-8%، وتقليل مدة التنفيذ بنسبة 5%، مع تحسين دقة جداول الكميات بنسبة 8%. تؤكد الدراسة أن هذا التكامل يمثل نقلة نوعية في صناعة الإنشاءات من خلال تحسين الكفاءة وتقليل الأخطاء ورفع جودة المنتج النهائي.
يمثل دمج الذكاء الاصطناعي مع ال (BIM) نقلة نوعية في قطاع الإنشاءات حيث يحسن الكفاءة والدقة والجودة، كما يقلل من الأخطاء والتكاليف ويسرع عمليات التصميم والعرض المرئي، مما يفتح آفاقاً جديدة للتطوير في الصناعة الإنشائية.
باختصار هذا التوجه ليس رفاهية بل هو استثمار استراتيجي في مستقبل إعادة الإعمار في الجمهورية العربية السورية بحيث يجعلها نموذج للإعمار الذكي في المنطقة شرط توفر الإرادة السياسية والدعم التقني والمالي اللازم.
الكلمات المفتاحية: العربية: نمذجة معلومات البناء (BIM)، الذكاء الاصطناعي((AI، Plannerly، Veras، ، الإظهار المعماري الذكي، ، ، ISO 19650 Revit.
1- الإطار النظري
1-1 نمذجة معلومات البناءBIM Building Information Modeling
منهجية متكاملة وعملية ديناميكية لتوليد وإدارة المعلومات والبيانات الرقمية للمباني بصورة رقمية خلال دورة حياتها الكاملة، بدءاً من التصميم والتخطيط، مروراً بالإنشاء والتنفيذ، وصولاً إلى التشغيل والصيانة. ويتجاوز البيم مفهوم الرسم التقليدي إلى بناء نموذج افتراضي ثلاثي الأبعاد متكامل يحاكي المبنى بدقة عالية، ويتضمن نماذج ذكية لكافة عناصر المشروع مع علاقاتها وخصائصها الهندسية والفيزيائية والوظيفية.
تتيح هذه المنهجية التعاونية لجميع أطراف المشروع من معماريين ومهندسين ومقاولين ومصنعين العمل ضمن بيئة واحدة مشتركة، حيث يتم تنسيق جميع المساقط والمخططات آلياً مما يلغي الأخطاء الناتجة عن الرسم التقليدي. ومن خلال استخدام مجموعة من البرامج المتخصصة، يمكن استخراج مساقط مختلفة وكشوفات كمية وجداول زمنية، والكشف عن التعارضات التصميمية قبل التنفيذ الفعلي، مما يحقق منتجاً ذا جودة عالية ويقلل من الهدر والتكاليف ويحسّن من كفاءة التنفيذ. (Azhar, 2011) (Eastman, 2011) (سليم)
ومع التطور المتسارع في تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبح دمج هذه التقنيات ضمن بيئة BIM يمثل نقلة نوعية في صناعة البناء، حيث يُسهم الذكاء الاصطناعي في تحويل البيانات الهائلة المخزنة في نماذج BIM إلى معلومات قيمة قابلة للتطبيق الفوري، ويعزز قدرات الأتمتة والتحليل التنبؤي والإظهار المعماري الذكي، مما يحسّن كفاءة اتخاذ القرارات ويختصر الوقت والتكاليف بشكل ملحوظ
الشكل 1-1 تكامل البيم مع الذكاء الاصطناعي
(Cademix)
1-2 الذكاء الاصطناعي في قطاع الإنشاءات
شهد قطاع الإنشاءات تطوراً ملحوظاً في تطبيقات الذكاء الاصطناعي منذ أوائل العقد الأول من الألفية الثالثة، حيث بدأت الأبحاث
سريع هذا التحول من خلال دمج أدوات الذكاء الاصطناعي في برمجياتها الهندسية. نتيجة لذلك، أصبح الذكاء الاصطناعي حالياً أداة محورية لتحسين الكفاءة والدقة في اتخاذ القرارات الإنشائية، مع توقعات بنمو سوقه العالمي من 1.8 مليار دولار في 2020 إلى 6.4 مليار دولار بحلول 2027.
1-3 التكامل بين نمذجة معلومات البناء والذكاء الاصطناعي
يمثل التكامل بين نمذجة معلومات البناء (BIM) والذكاء الاصطناعي (AI) تطوراً جوهرياً في منهجية إدارة المشاريع الإنشائية، حيث يتجاوز مفهوم النمذجة التقليدية إلى بيئة رقمية ذكية قادرة على التحليل والتعلم واتخاذ القرارات. في هذا السياق، أصبح الذكاء الاصطناعي محركاً أساسياً لتحويل البيانات الهائلة المخزنة في نماذج BIM إلى معلومات قيمة قابلة للتطبيق الفوري.
علاوة على ذلك، يسهم هذا التكامل في معالجة أحد أكبر التحديات التي تواجه المشاريع الكبيرة، وهو إدارة تدفق المعلومات بين مختلف الأطراف المعنية بما يتوافق مع المعايير الدولية مثل ISO 19650 الذي يحدد إطاراً منظماً لإدارة المعلومات خلال دورة حياة الأصول الإنشائية.
من جهة أخرى، أحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في مجال التصور المعماري (Visualization) وتقنيات الإظهار (Rendering)، حيث تمكن الخوارزميات المتقدمة من توليد صور واقعية بجودة فوتوغرافية في وقت قياسي مقارنة بالطرق التقليدية. بالإضافة إلى ذلك، تتيح هذه التقنيات إمكانية استكشاف بدائل تصميمية متعددة بشكل تلقائي، مما يسرع عملية اتخاذ القرارات التصميمية ويعزز التواصل البصري مع العملاء وأصحاب المصلحة. وبالتالي، لم يعد الإظهار المعماري مجرد أداة للعرض النهائي، بل أصبح جزءاً متكاملاً من عملية التصميم والتطوير المستمر للمشروع.
ومن أهم فوائد التكامل بين BIM والذكاء الاصطناعي:
-13-1 التحليل التنبؤي للمخاطر
تمكن خوارزميات التعلم الآلي من تحليل البيانات التاريخية للمشاريع السابقة والتنبؤ بالمشاكل المحتملة قبل حدوثها، مما يسمح باتخاذ إجراءات وقائية فعالة
1-3-2 الإظهار المعماري الذكي
لم يعد المصمم بحاجة إلى برمجيات الإظهار المعماري الضخمة والتي تحتاج إمكانيات حاسوبية عالية بحيث توفر تقنيات الذكاء الاصطناعي إمكانية توليد صور واقعية وتصورات ثلاثية الأبعاد بجودة عالية وبسرعة فائقة، مع القدرة على تعديل العناصر التصميمية تلقائياً وفق متطلبات المالك.
1-3-3 إدارة معلومات البناء
يسهل الذكاء الاصطناعي تنظيم وتصنيف المعلومات تلقائياً، مما يضمن الامتثال للمعايير الدولية ويحسن تدفق البيانات بين مختلف الأطراف المعنية في المشاريع الكبيرة
1-3-4 . تحسين دقة تقدير التكاليف
من خلال تحليل كميات هائلة من بيانات المشاريع السابقة، يمكن للذكاء الاصطناعي توفير تقديرات تكاليف أكثر دقة وواقعية مع تحديد العوامل المؤثرة على الميزانية.
1-3-5 تحسين استخدام برمجيات البيم بسهولة يوجد العديد من أدوات الذكاء الصنعي المدخلة ضمن برامج البيم والتي تضمن استخدام البرامج بسهولة حيث يتيح Promot التواصل مباشر مع البرنامج بلغة بسيطة
1-4 تصنيف استخدامات تطبيقات الذكاء الصنعي ضمن في BIM
- الأتمتة والتحكم باللغة الطبيعية
تتيح بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي بترجمة الأوامر النصية العادية إلى إجراءات تلقائية داخل برامج البيم بدون الحاجة للبرمجة، مما يوفر ساعات من العمل اليدوي المتكرر.
- التصميم التوليدي والتحليل التنبؤي
عن طريق طرح خيارات تصميم متعددة تلقائياً بناء على المعايير المحددة، وتحليل الأداء البيئي، وتقديم خيارات متعددة للمواقع والمواقف
والتنبؤ بالمخاطر المحدقة بالمشروع قبل البناء، كما يمكن تحويل رسومات CAD إلى نماذج.
- التصور والعرض المرئي
يمكن باستخدام الذكاء الصنعي تحويل نماذج BIM إلى صور واقعية في ثوانِ مع إمكانية التحكم في الأسلوب والإضاءة والكشف المبكر عن التعارضات التصميمية.
الشكل 2-1 تصنيف تطبيقات الذكاء الاصطناعي ضمن
بيئة البيم حسب استخداماتها المؤلف الباحث.
تتنوع تطبيقات الذكاء الاصطناعي حسب الوظيفة والتخصص، ويوضح الجدول (1) أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستعملة في مجال نمذجة معلومات البناء
التطبيق | الاستخدام | التوافق | التكلفة |
BIMLOGIQ Copilot | أتمتة Revit باللغة الطبيعية | Revit | مدفوع (تجربة 30 يوم) |
Claude AI (MCP) | التحكم بالنماذج عبر اللغة الطبيعية | Revit، Fusion 360 | مدفوع (Pro/Max) |
Veras | عرض واقعي بالذكاء الاصطناعي | Revit، SketchUp، Rhino | مدفوع (30 عرض مجاني) |
Plannerly | إدارة BIM ومعايير ISO 19650 | Revit، BIM 360 | مجاني/مدفوع |
NeoBIM.ai | تصميم توليدي وتحليل تنبؤي | Revit | مدفوع |
Graphisoft AI Assistant | مساعد ذكي للإرشادات والتوثيق | Archicad | مدفوع (Beta) |
Aurivus | تحويل المسح الليزري لـ BIM | Revit | مدفوع |
Spacemaker | تصميم حضري تلقائي | Autodesk BIM | مدفوع |
TestFit | توليد تخطيطات المواقع | متعدد المنصات | مدفوع |
Revizto AI | إدارة التعارضات التلقائية | Revit، Navisworks | مدفوع |
Autodesk Forma | تحليل تنبؤي وتصميم توليدي | Autodesk BIM | مدفوع |
Snaptrude | نمذجة BIM سحابية سريعة | Revit | مجاني/مدفوع |
ArchiLabs | أتمتة مهام Revit المتكررة | Revit | مدفوع |
BricsCAD Bimify | تصنيف BIM تلقائي | BricsCAD | مدفوع |
Dynamo | برمجة مرئية للأتمتة | Revit | مجاني |
جدول (1): أهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تعمل ضمن بيئة البيم |
-2 التطبيق العملي لتطبيق بعض تقنيات الذكاء الاصطناعي في BIM
2-1 منهجية الدراسة
اتبعت الدراسة منهجية تطبيقية قائمة على دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي ضمن بيئة نمذجة معلومات البناء BIM ، حيث تم تنفيذ العمل على عدة مشاريع معمارية متنوعة باستخدام مجموعة من البرمجيات المتكاملة. بدأت المنهجية بإنشاء النماذج الرقمية الأساسية للمشاريع باستخدام برنامج Autodesk Revit 2022 حيث تم نمذجة التصاميم المعمارية والإنشائية بمستوى تفصيلي LOD 300
بعد ذلك تم الاستفادة من منصة Plannerly المدعومة بالذكاء الاصطناعي لإدارة وتنظيم معلومات البناء وفق معايير ISO 19650مما أسهمت في أتمتة 80% من المهام الإدارية وتنسيق الوثائق المناسبة بين مختلف التخصصات المشاركة في المشروع.
في المرحلة التالية تم تطبيق الذكاء المعماري الذكي باستخدام برمجيةVeras المدخلة ضمن برنامج Autodesk Revit 2022 والتي تعتمد على خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحويل النماذج ثلاثية الأبعاد إلى صور واقعية بجودة فوتوغرافية في وقت قياسي.
شملت الدراسة التطبيقية أربعة مشاريع متنوعة: مبنى فندقي متعدد الطوابق، مستشفى، فيلا سكنية، ومشروع تجاري، وذلك لاختبار كفاءة التقنيات المستخدمة في سياقات معمارية مختلفة. أتاحت هذه المنهجية المتكاملة تقييم الفوائد العملية لدمج الذكاء الاصطناعي في عمليات التصميم والإظهار المعماري، من حيث السرعة والجودة والكفاءة. تم توثيق النتائج ومقارنتها مع الطرق التقليدية للإظهار المعماري، مما يوفر أساساً موضوعياً لتقييم مدى فاعلية هذه التقنيات في تحسين سير العمل الهندسي.
المخطط 1 يوضح المنهجية التطبيقية للمقال
المؤلف: الباحث
2-2 منصة Plannerly
هي أداة سحابية مدعومة بالذكاء الاصطناعي متخصصة في إدارة معلومات البناء بشكل مرئي وفق معاييرISO 19650 الدولية، تهدف إلى تسهيل التخطيط والتعاون والتحقق من الامتثال لمشاريع ال AEC (الهندسة المعمارية والإنشاءات)
يساهم الذكاء الاصطناعي بتحليل تدفق البيانات من مختلف الاختصاصات وتوليد التقارير والوثائق بشكل تلقائي مما يوفر الوقت ويقلل من الأخطاء البشرية.
تم رفع مشروع مدرسة القنيطرة الذي تم تشييده في عام 2015 على المنصة وتزويد المنصة بكافة تفاصيل المشروع، وبالاستفادة من تقنيات الذكاء الاصطناعي تم بثواني إعداد كافة وثائق البيم اللازمة للمشروع كخطة تطبيق البيم BEP ومتطلبات المالك AIR وذلك وفق المعيار الدولي لإدارة معلومات البناء
الشكل 2-1 رفع مشروع مدرسة القنيطرة على منصة Plannerly
تم تحميل مخرجات خطة تطبيق البيم BEP وتحويلها إلى ملفات MS Word كما هو مبين أجزاء منها في الجداول أدناه:
الجدول 2: خطة تطبيق البيم للمشروع
الجدول 3: خطة تطبيق البيم للمشروع
الجدول 4: خطة تطبيق البيم للمشروع
2-3 برمجية Veras
هي إضافة ذكية مدمجة ضمن برنامج Revit تعتمد على خوارزميات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) لتحويل النماذج ثلاثية الأبعاد إلى صور واقعية بجودة فوتوغرافية خلال ثوانٍ معدودة، بدلاً من ساعات العمل المطلوبة في برامج الإظهار التقليدية. تتيح البرمجية للمصمم التحكم بالأسلوب المعماري والإضاءة والمواد والبيئة المحيطة من خلال أوامر نصية بسيطة(Prompt)
مع القدرة على توليد عشرات الخيارات التصميمية المتنوعة تلقائياً، مما يسرّع عملية اتخاذ القرارات التصميمية ويعزز التواصل البصري مع العملاء وأصحاب المصلحة.
تم نمذجة أربع أنواع مختلفة من المشاريع المتكاملة سكنية- مستشفى- فندق- تصميم داخلي لغرفة أظهرت النتائج قدرة البرمجة على توليد صور واقعية عالية الجودة لجميع المشاريع في وقت قياسي لا يتجاوز دقائق معدودة مع إمكانية تحسين عملية العرض بحيث ساهم البرنامج في استكشاف خيارات تصميمية متعددة من حيث الإضاءة والأسلوب المعماري والمواد حيث تم انتاج تصورات بصرية احترافية توضح التصاميم النهائية للمشروع بواقعية دون الحاجة لإمكانيات حاسوبية ضخمة.
الشكل 2-2 استعمال برمجية Veras في الإظهار ضمن ال Revit
الشكل 2-3 نموذج متعدد الطوابق لمستشفى قبل القيام ب Render
وفق برمجية Veras
الشكل 2-4 نموذج متعدد الطوابق لمستشفى بعد القيام ب Render
وفق برمجية Veras
الشكل 2-5 نموذج متعدد الطوابق لمستشفى بعد القيام ب Render
وفق برمجية Veras
الشكل 2-6 نموذج متعدد الطوابق لفيلا سكنية قبل القيام ب Render وفق برمجية Veras
الشكل 2-7 نموذج متعدد الطوابق لفيلا سكنية بعد القيام ب Render وفق برمجية Veras
الشكل 2-8 نموذج متعدد الطوابق لفندق سياحي قبل القيام ب Render
وفق برمجية Veras
الشكل 2-9 نموذج متعدد الطوابق لفندق سياحي قبل القيام ب Render
وفق برمجية Veras
أدت برمجية Veras للقيام بنقلة نوعية لبرنامج Revit في مجال التصميم الداخلي حيث يعتبر الكثير من المهندسين أن Revit لا يمكنه تقديم لقطات دقيقة تظهر المعالم التصميمية للغرف والآن بعد هذه التقنية المرنة يمكن بثواني معدودة إضفاء على نموذج BIM لقطات رائعة كما هو موضح في الأشكال التالية، يوضح الشكل الأسفل لغرفة نوم سكنية تمت نمذجة كافة تفاصيلها على ال Revit ومن ثم تمت أخذ لقطات Render وفق برمجية Veras.
الشكل 2-10 نموذج تصميم داخلي قبل القيام ب Render
وفق برمجية Veras
الشكل 2-11 نموذج تصميم داخلي بعد القيام ب Render
وفق برمجية Veras
3- التحديات التي تواجه تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال (BIM)
على الرغم من الفوائد الكبيرة التي يحققها التكامل بين نمذجة معلومات البناء (BIM) والذكاء الاصطناعي (AI)، إلا أن تطبيق هذه التقنيات يواجه مجموعة من التحديات والمعوقات التي تتطلب معالجة دقيقة لضمان التنفيذ الناجح. فيما يلي أبرز هذه التحديات:
3-1 تكامل البيانات وقابلية التشغيل البيني (Data Integration and Interoperability): تعمل أنظمة BIM والذكاء الاصطناعي على منصات وهياكل بيانات مختلفة، مما يؤدي إلى تعقيدات في تبادل البيانات ومزامنتها بين مختلف البرمجيات. تتطلب معالجة هذه المشكلة تطوير معايير موحدة لتمثيل البيانات ومشاركتها بين الأنظمة المختلفة.
3-2 التعقيد وقابلية التوسع (Complexity and Scalability): تتسم المشاريع الإنشائية بطبيعتها المعقدة التي تشمل أطرافاً متعددة ومواد متنوعة وعمليات متشابكة. يواجه دمج الذكاء الاصطناعي مع BIM تحدياً في التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة والمتنوعة واتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، مع ضرورة تطوير خوارزميات قادرة على التكيف مع مختلف أحجام المشاريع.
3-3 تطوير الخوارزميات والتدريب (Algorithm Development and Training): يتطلب تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي المخصصة لصناعة البناء فهماً عميقاً لعمليات الإنشاء والمعرفة التخصصية. كما أن تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى مجموعات بيانات واسعة غالباً ما تكون محدودة في قطاع البناء، بالإضافة إلى الحاجة للتحديث المستمر لتحسين دقة النماذج وموثوقيتها.
3-4 حظر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في سوريا: على الرغم من رفع جميع العقوبات الأمريكية والغربية على الجمهورية العربية السورية لاتزال أغلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي والمواقع والمنصات التي تدعمها لاتزال غير متوفرة في سوريا مما يجبر المهندسين والباحثين اللجوء لاستعمال طرق أخرى للوصول لتلك التقنيات.
3-5 التكاليف والعائد على الاستثمار (Cost Implications and ROI): يتطلب تطبيق تقنيات BIM والذكاء الاصطناعي استثماراً كبيراً في تراخيص البرمجيات والبنية التحتية التقنية والتدريب. يجب على شركات البناء الموازنة بين هذه التكاليف والفوائد المحتملة، مع إثبات المزايا الملموسة مثل تقليل وقت البناء وتوفير التكاليف لتبرير الاستثمار الأولي.
3-6 الفرص والتوجهات المستقبلية
تفتح نتائج هذا المقال آفاقاً واسعة أمام تطوير قطاع الإنشاءات، إذ يُتوقع أن تشهد السنوات القادمة تكاملاً أعمق بين تقنيات BIM والذكاء الاصطناعي مع اتساع نطاق تطبيقاتهما. في هذا الإطار، من المرجح أن تتطور منصات مثل Plannerly لتشمل نطاقاً أوسع من الأتمتة والتحليل التنبؤي، مما سيعزز قدرات إدارة المعلومات ويضمن الامتثال للمعايير الدولية بشكل كامل. كذلك، من المتوقع أن تحقق تقنيات الإظهار المعماري المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل Veras قفزات نوعية في جودة التصور والسرعة، فتغدي عملية التواصل البصري مع أصحاب المصلحة أكثر سلاسة وفاعلية. مما يعزز القدرة على اتخاذ القرارات الفورية. وبالنسبة للسوق السوري، فإن رفع القيود والعقوبات يفتح فرصاً حقيقية لتبني هذه التقنيات، وإن كان استكمال توفر هذه الأدوات محلياً يمثل تحدياً يستدعي متابعة مستمرة من الجهات المعنية.
4- النتائج
أصبح استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي أمر أساسي في كافة الصناعات ولا سيما صناعة البناء يبين الجدول التالي أهم النتائج التي توصل لها هذا المقال والتي تساهم في رفع كفاءة قطاع الإنشاء في الجمهورية العربية السورية من خلال دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي ضمن منهجية نمذجة معلومات البناء، فقد أثبتت الدراسة التطبيقية نقلة نوعية في قطاع الإنشاءات حيث يحقق توفيراً ملموساً في الوقت والجهد والتكلفة ويرفع مستوى الجودة والكفاءة ويعزز قدرات التواصل البصري مع أصحاب المصلحة
المحور | النتيجة الرئيسية | التفاصيل والقيم المحققة |
إدارة المعلومات (Plannerly) | أتمتة المهام الإدارية | تم أتمتة 80% من المهام الإدارية وتوليد وثائق BIM تلقائياً وفق معايير ISO 19650 في ثوانٍ معدودة |
الإظهار المعماري (Veras) | تسريع عملية الإظهار | توليد صور واقعية بجودة فوتوغرافية في دقائق معدودة بدلاً من ساعات العمل بالطرق التقليدية |
كفاءة التكلفة | خفض التكاليف | تخفيض 5-8% من تكلفة المشروع نتيجة تقليل الأخطاء والهدر وإعادة العمل |
كفاءة الوقت | تقليل مدة التنفيذ | توفير 5% من المدة الإجمالية للمشروع من خلال تحسين الجدولة والتخطيط |
التصميم الداخلي | نقلة نوعية في Revit | إنتاج لقطات احترافية للتصميم الداخلي بجودة عالية خلال ثوانٍ معدودة دون الحاجة لإمكانيات حاسوبية ضخمة |
تنوع التطبيقات | نجاح في مشاريع متعددة | تطبيق ناجح على 4 أنواع من المشاريع: فندق، مستشفى، فيلا سكنية، ومشروع تجاري |
التوافق مع المعايير الدولية | الامتثال لـ ISO 19650 | ضمان تنظيم وتدفق المعلومات بين مختلف الأطراف المعنية وفق المعايير الدولية بشكل تلقائي |
المرونة التصميمية | استكشاف بدائل متعددة | القدرة على توليد عشرات الخيارات التصميمية المتنوعة تلقائياً من حيث الإضاءة والأسلوب المعماري والمواد |
يوضح الجدول 5 التحليل الكمي لنتائج دمج تطبيق الذكاء الصنعي ضمن نمذجة معلومات البناء
References.
Abioye، S. O.، Oyedele، L. O.، Akanbi، L.، Ajayi، A.، Delgado، J. M. D.، Bilal، M.، & Ahmed، A. (2021). Artificial intelligence in the construction industry: A review of present status، opportunities and future challenges. Journal of Building Engineering، 44، 103299. https://doi.org/10.1016/j.jbue.2021.103299
American Institute of Architects (AIA). (2023). Project building information modeling protocol form. AIA Publishing.
Azhar، S. (2011). Building information modeling (BIM): Benefits، risks and challenges. Leadership and Management in Engineering، 11(3) ، 241-252. https://doi.org/10.1061/(ASCE)LM.1943-5630.0000127
British Standards Institution (BSI). (2020). PAS 1192-2:2013 – Specification for information management for the capital/delivery phase of construction projects using building information modelling. BSI Group.
Cheng، F. B. (2017). Using BIM to automate scaffolding planning for risk analysis at construction sites. Proceedings of the 34th International Symposium on Automation and Robotics in Construction (ISARC 2017) ، 8.
Cheng، M. Y.، Tsai، H. C.، & Hsieh، W. S. (2010). Web-based conceptual cost estimates for construction projects using evolutionary fuzzy neural inference model. Automation in Construction، 18(2) ، 164-172. https://doi.org/10.1016/j.conbld.2008.06.005
Eastman، C.، Teicholz، P.، Sacks، R.، & Liston، K. (2011). BIM handbook: A guide to building information modeling for owners، managers، designers، engineers، and contractors (2nd ed.). John Wiley & Sons.
Hassan، M. (2016). Effectiveness of 3D modeling in construction industry using SketchUp in reducing time and cost of project. International Journal of Engineering Research and Applications، 6(6) ، 01-05.
Haydar، Sally Abd-Alrahrman. (2023). Application of building information modeling (BIM) technology in designing the sustainable city [Unpublished master’s thesis].
International Organization for Standardization. (2019). ISO 19650-1: Organization and management of information concerning works — Management of information for construction — Part 1: General principles and requirements. ISO.
Jeder، S. (2023). The evolution of BIM software: A historical overview. BIM Arabia Magazine، 2.
MacLeamy، P. (2013). The future of BIM. In BIM: A paradigm shift (p. 45). HOK.
Pan، Y.، & Zhang، L. (2021). Roles of artificial intelligence in construction engineering and management: A critical review and future trends. Automation in Construction، 122، 103517. https://doi.org/10.1016/j.conbld.2020.103517
Sacks، R.، Girolami، M.، & Brilakis، I. (2020). Building information modelling، artificial intelligence and construction tech. Developments in the Built Environment، 4، 100011. https://doi.org/10.1016/j.dbe.2020.100011
Salim، Omar. (2023). What is building information modeling? BIM Arabia Magazine، 2.
Soibelman، L.، & Kim، H. (2002). Data preparation process for construction knowledge generation through knowledge discovery in databases. Journal of Computing in Civil Engineering، 16(1) ، 39-48. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0887-3617(2002)16:1(39)
Zhang، F.، Chan، A. P.، Darko، A.، Chen، Z.، & Li، D. (2022). Integrated applications of building information modeling and artificial intelligence techniques in the AEC/FM industry. Automation in Construction، 139، 104289. https://doi.org/10.1016/j.conbld.2022.104289