點亮建筑新夢想
LIGHT BUILDING NEW DREAM
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企業BIM定制培訓服務經典案例
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BIMBOX | BIM的“死亡地圖” 二維碼
很多企業，無論已經做了好幾年BIM，還是剛剛開始。都會面臨這樣的尷尬： 近期看，BIM發現問題，解決碰撞，方便算量，這些已經普遍達成了共識；從遠期看，BIM能夠帶來數字化、信息化的管理，這個愿景也是美好的。 但，現實中BIM只拿來做管線深化和碰撞檢測，領導希望有更好的亮點；而遠期的全生命周期信息化，又一時半會兒實現不了。個人、企業和團隊就這么不上不下的卡在這兒了。 于是，我們最近被問到最多的問題就是：做BIM，還能有什么亮點？ 在我們的線下交流會「BIM奇葩說」中，JOYBIM的創始人@趙欣說到： 在美國有個說法叫「Hollywood BIM」，說的就是比較高大上的東西；還有個說法叫「Real BIM」，是那些看上去不太起眼、很無聊的工作，但卻是信息化的本質。 美國一直在探索怎么管理設計間的接口、優化協調的過程、積累深化設計的數據往信息化的方向走，「Hollywood BIM」做得很少。 對這個觀點，BIMBOX深表認同。 不過，今天我們想換個角度給你說說BIM應用，我們不說好萊塢BIM，不說PPT-BIM，也不說信息化BIM，我們要通過一個故事和三個實際案例，來給你說一個我們發明的詞：半吊子BIM。 先來給你說一個故事：John Snow和他的「死亡地圖」。如果哪天有人問你，BIM可視化是做什么用的，你不妨把這位可視化鼻祖的故事講述給他。 19世紀，英國倫敦，每隔三四年，就會有一個無形的殺手悄然而至，橫掃整個城市，在幾天之內殺死數以萬計的市民，有的家庭早上還在歡聲笑語，晚上已是滿屋橫尸。 這個恐怖的連環殺手，就是十大傳染病之一：霍亂。
當時的倫敦坐擁250萬人口，公共衛生系統卻非常簡陋，污水排放系統老舊不堪，人們居所的地下就是化糞池，整個城市臭氣熏天。 當時從政府到醫學界都普遍相信，污濁的空氣正是瘟疫滋生的原因。于是政府大力干預衛生治理，讓人們把化糞池里的排泄物倒進河里，消滅臭氣，也就消滅了瘟疫。 1854年，倫敦SOHO區一名女嬰染上霍亂迅速死去，兩三天后，整個城市又爆發了慘烈的疫情，以這名女嬰所在的家庭為中心，霍亂迅速傳遍整個SOHO區，人們眼睜睜看著熟識的親友變成冰冷的尸體，卻束手無策。 這時候，在橫尸遍野的SOHO區，來了一名醫生，他是歷史派來拯救萬民的英雄。他的名字就叫John Snow。
不好意思放錯圖了
拯救倫敦的英雄：John Snow John Snow不是來幫助人們清理空氣的，實際上，他并不相信霍亂是依靠空氣傳染的。他這次來到SOHO疫情區的目的，正是要冒著生命危險，向英國政府證明自己的理論：霍亂的傳染源是水，政府應該把治理的重點放到水源，而不是空氣上。 為了這個理論，Snow醫生已經和政府理論了很久，也寫了多篇研究論文，遺憾的是，空氣傳播理論更符合人們的直覺，沒有人愿意相信他。 這一次霍亂的「罪魁禍首」，那名只有五個月大的女嬰，死亡地點的不遠處，就是一個公用水泵，幾乎所有SOHO區的居民都會來這里打水。 Snow就是要通過這個死亡水泵，來證明他的理論。 他手里的武器，說得高大上一點，叫做數據收集和可視化，說得接地氣一點，就是一雙腿和一支筆。 他挨家挨戶的敲門，收集整個SOHO區死者所在的位置，然后繪制了下面這張著名的「死亡地圖」。
在地圖上，他把無關的信息去掉，用短黑線代表死亡人數，用一個小圓圈代表那個死亡水泵，水泵周圍布滿了黑線，其他區域則一片空白。下面是放大后的死亡地圖。
John Snow拿著這張圖找到政府，向他們說明自己的理論。 事情并沒有預期的那么順利，人們看到這張圖，說：這還是空氣傳播霍亂的證據呀，毒氣正是從水泵里飄出來的嘛。 Snow不服輸，他又畫了第二張地圖。 這次他走了更遠，把整個SOHO區按水泵的分布劃分成不同區域，每個區域的人到對應的水泵距離都是最近的。最后再看地圖，只有原來的那個水泵，像是一座孤島，周圍布滿了代表死亡的黑線。
更重要的是，當他把死亡地區用線圈起來的時候，一個更清晰的線索出現了： 如果霍亂靠水泵中散發的毒氣傳播，那么以水泵為中心的死亡區域應該是一個均勻擴散的圓形； 而在這幅地圖上，死亡區域的邊界并不是一個圓形，而是不規則的形狀，有的地方凸出來，有的地方凹進去，而這些凹凸，恰好就是人們在錯綜復雜的街道上步行打水的路線。
看到第二張地圖，英國政府終于醒悟：他們長久以來的努力方向徹底錯了，水才是霍亂的根源。 他們迅速轉變戰略方向，先是拆除了那座水泵的把手，向市民宣傳喝水之前一定要燒開，然后開始大力建立地下水道。 1866年之后，英國再沒有大規模爆發霍亂，各大報紙將靠一己之力說服整個政府的John Snow稱為霍亂終結者。 直到今天，在倫敦的Broadwick Street，依然佇立著一個水泵，它是當年那個「死亡水泵」的復刻品，與它隔街相望的，就是著名的JohnSnow酒吧。 這是倫敦人民對這位醫生的崇高致敬。
故事講完了，我們回看一下John Snow做的事情： ? 首先，他的思想很先進，在那個時代，沒有人想到用數據和科學論證的方法來研究傳染病，Snow是當之無愧的開拓者； ? 其次，他并沒有使用什么高深的工具，就是一支筆，和一張地圖。 ? 最后，也是最重要的，這個故事告訴我們，什么樣的數據才能產生價值：霍亂的死亡人數和水源的位置不是秘密，任何人都知道，但只有當你用一種人人看得懂的方式把數據呈現出來的時候，它才能真正解決問題。 今天的內容，我們正是用這個故事來回答一開始的問題：從簡單建模的BIM，到全生命周期管理的BIM之間，有那么長的路要走，我們的項目又在天天在要創新、要亮點。 去哪里找亮點？什么東西能支撐我們走到夢想實現的那天？ 我們的回答是：用最簡單的工具，挖掘不太復雜的數據，用可視化的方式解決具體的問題。 做到這一點，「半吊子」的BIM也能發揮出很大的價值。 下面我們說三個例子，它們不是設想，也不是雞湯，而是實實在在發生在項目里、我們認為值得講的事情。 案例一：用Revit管理商場貨架數據
這是設計公司Space Command的創始人Michael Kilkelly分享的方法，他用這個案例說明怎樣使用BIM把復雜的信息可視化。
可視化展現數據的工具很多，但如果你希望把跟物理環境相關的數據做可視化處理，Revit就是一個很好的選擇。 很多人把Revit當做單純的設計工具，卻忽略了它的數據可視化價值。 在這個案例中，Michael先是把模型簡化，因為他要做的是數據可視化，模型本身的精細度并不重要。 他使用一個立方體（也就是一個族），代表貨架上的某個商品，利用批量添加參數的功能，給每個商品中都建立一些共享參數，包括商品編號、所在排號、通道編號等參數，然后進一步添加商品屬性參數，比如銷售額、是否損壞、是否返修等參數。
下一步，按照商品的大小來定義這些方塊的尺寸，再按照它們在貨架中的實際位置來擺放這些商品，形成這樣一個庫房模型：
接下來是把數據插入到相應的共享參數里，這一步不是用笨拙的手動輸入方式，因為每個商品族都有唯一的編號，他寫了一個宏，自動遍歷Excel表，把表格中對應編號的數據和族自動匹配，再批量插入到每個族的對應參數里。（這一步的操作用Dynamo也可以實現）。 下一步，他在項目文件里為每一個關鍵參數加入顏色過濾器，所有的負值都是紅色，正值都是藍色，數值越大，顏色越深。
下面就是數據可視化了，Michael把它稱為「熱圖」（Heat Map）。 當你需要查看貨物返修情況的時候，只需要打開控制「返修數量」這個參數的過濾器，整個倉庫的商品返修情況就呈現在面前了。 對于商品價格、利潤率、用戶回頭率等信息，同樣可以用這種方式進行可視化。
做到這一步還不夠，這些數據很離散，一眼看不出問題所在。于是，他在商店模型中創建了房間分隔線網格，并在每個區域中添加一個房間對象。 Revit的房間非常靈活，不需要墻也可以定義房間。所以這里的房間只是為了方便篩選人為劃分的區域。
他確保每個網格方塊的大小大致相等，然后給每個房間都添加了參數，這些新的參數用于計算房間內貨物參數的總和。 利用公式和宏命令，可以很方便的把一個區域的商品參數求和，把結果填寫到房間的參數里去。 給這些房間的相應參數添加同樣的過濾器，就能得到這樣的可視化結果：
通過應用不同的過濾器，你可以直觀的看到不同區域的健康狀況，比如，哪些區域的貨物更容易損壞？哪些區域的商品更受歡迎，是不是應該把這些商品調整到更靠外的位置？ 當你鎖定一個出現問題的區域（也就是紅色比較深的區域），可以進一步深入到這個區域里面，查看具體哪些商品造成了這些問題。
因為整個數據的導入過程使用的是宏或者Dynamo，所以這個工作在后續表格更新的時候可以自動完成，你可以每周查看一次庫房的健康狀況熱圖，庫房管理這件事就這么用Revit實現了。 案例二，用翻模「勸架」 這是柏慕聯創的@胡林給我們講的一個案例。 項目是四川省美術家協會所在地，四川美術館。找到他們的時候，項目已經建完了，按說這時候用BIM再建一個模型已經完全沒有意義了。 不過，因為這個建筑是雙曲面外墻和異形結構，甲乙雙方在工程量核算的時候出現了矛盾：用傳統算量方法，甲方和乙方算出來的工程量不一致，異形結構又沒法現場測量尺寸，結算的事就一直擱置推進不下去。
BIM能不能解決矛盾呢？他們想了一個辦法：大家都搞正向設計，我們來一次徹底的逆向設計。 他們先是按照竣工圖翻了一個土建模型出來，然后搞來一臺3D激光掃描儀，把建筑掃成點云，放到Revit里。
接下來，他們把模型和點云結果進行匹配調整，保證最終的模型和點云嚴絲合縫地對到一起。
接下來就是常規的工程算量了。這份量拿到甲乙雙方的洽談桌上，是不是100%準確并不重要，重要的是，用這個辦法算的量，雙方都承認。 柏慕聯創就用了這么個辦法，把結算的麻煩事兒給解決了。 案例三，用管綜設計「倒垃圾」 這個湘雅五醫院深化設計的案例，來自我們的老朋友，湖南省建筑設計院有限公司的孫昱和謝鐘玲。
湖南院在這個項目中做了非常細致的深化設計，常見的工作內容我們按下不表，只說其中很特殊的一個問題：垃圾車路由。 湘雅五醫院采用的是自動箱式物流系統，有點像機場的行李運送系統。
棘手的問題是：系統里面的垃圾車道凈空需要3米，它還位于管線非常復雜的地下室夾層，一不小心就會和管線發生碰撞。 而且，垃圾車的路由會直接影響其他專業的排布，所以要盡早確定。 下面是初始的CAD路由圖，洋紅色的線代表垃圾車道路由，左上角紅色框是垃圾車入口，紅色圓圈是垃圾收集間。 看著這張CAD圖，誰也沒法決定，車道這么走到底對不對，該怎樣優化。
怎么辦呢？ 團隊通過BIM，首先把管道的空間盡可能優化，然后用參數過濾的方式，給不同凈高的管道區域賦予不同顏色，生成了下面這張圖。其中洋紅色代表凈高2.6米，綠色代表凈高3米，黃色代表凈高3.2米，青色代表凈高3.6米。
接下來就是簡單的看圖連線了：保持原來的垃圾車入口不變，在圖中尋找凈高滿足的區域，把垃圾收集間連到一起，最終的垃圾車道路由就這么確定了，團隊就這樣用可視化解決了棘手的難題。
總結 我們列舉的這三個案例，有這么幾個共通點： ? 它們并不酷炫，并不高大上，使用的也都是很基礎的工具 ? 它們沒有挖掘什么大數據，而是用小數據解決問題 ? 它們處理的數據本身不是秘密，只是用人人能看懂的方式把數據呈現出來 ? 它們并不是為了標新立異而存在，解決的都是那些即便沒有BIM，也本來就存在的問題 BIMBOX認為，這些案例被寫進他們的分享PPT里，才是真正的亮點，而且，這些亮點幾乎是其他項目、其他人無法抄襲，也無法復制的。 我們也希望今天的故事和案例，能打開你的思路，用可視化的方式去發現和解決自己項目的問題。 人們總在找新工具，希望新的軟件能帶來新的應用，希望通過購買，實現從翻模到信息化的大步跨越； 人們也在想破腦袋找「大亮點」，卻忽視那些每天都在身邊發生的「小問題」。 正如開頭的故事中，倫敦地圖每個人都能看，死亡人數每個人都能統計，可大家卻一直等，直到一個人愿意拿著最普通的筆，繪制出那張改變歷史的死亡地圖。 關于進化論，有這樣的爭論： 反對達爾文的人說，進化論是胡扯，眼睛就是最好的反例。眼睛這么復雜的器官，需要多個精密的組成部分同時發揮作用才有用，這在進化中是不可能發生的。
而支持進化論的人卻找出了大量化石，證明進化歷史上存在著大量的「半成品眼睛」，它們有的只是一層感光細胞，有的只能模糊的識別運動物體，但這些微弱的優勢讓它們的主人成功生存下來，讓它們的后代慢慢進化出精密的眼睛。
我們的時代，新技術還在進化過程中，生存往往比夢想重要一點點。 和高瞻遠矚的專家們描繪的數字化未來相比，這些解決小問題的案例只能稱為「半吊子BIM」，但我們卻認為，它們更值得歌頌。 也許就是這樣一個個小亮點，能決定一個企業要不要留下BIM部門，決定一個項目是否愿意為BIM付費。 活下來的，才有繼續進化的機會。 讓我們為半吊子BIM起立鼓掌。 BIMBOX之前出的兩個教程，一個是《revit數據可視化教程》，另一個是《Dynamo有限元可視化分析教程》，相信今天你更明白這兩個教程的價值，如果希望進一步學習，可以點擊下邊的鏈接了解，也可以直接掃描文末二維碼直達教程。 有態度，有深度，BIMBOX，咱們下次見！ |
