What makes a good BIM design: quantitative linking between design behavior and quality

要約

建築エンジニアリングおよび建設 (AEC) 業界では、設計動作が設計品質にどのような影響を与えるかは依然として不明です。
この研究は、ビルディング インフォメーション モデリング (BIM) に基づいて、設計動作と設計品質の関係を初めて特定し、定量的に説明する新しいアプローチを提案します。
リアルタイム収集とログ マイニングが統合され、設計動作の生データが収集されます。
その後、特徴量エンジニアリングとさまざまな機械学習モデルが定量的なモデリングと解釈に利用されます。
結果は、さまざまなモデルで学習できる既存の定量化可能な関係を確認します。
Extremely Random Trees を使用した最もパフォーマンスの高いモデルは、テスト セットで R2 値 0.88 を達成しました。
デザイナーのスキル レベルやデザイン意図の変化に関連する行動の特徴は、デザインの品質に大きな影響を与えることが確認されています。
これらの発見は、設計プロセスへの理解を深め、より良い品質の BIM 設計を形成するのに役立ちます。

要約(オリジナル)

In the Architecture Engineering & Construction (AEC) industry, how design behaviors impact design quality remains unclear. This study proposes a novel approach, which, for the first time, identifies and quantitatively describes the relationship between design behaviors and quality of design based on Building Information Modeling (BIM). Real-time collection and log mining are integrated to collect raw data of design behaviors. Feature engineering and various machine learning models are then utilized for quantitative modeling and interpretation. Results confirm an existing quantifiable relationship which can be learned by various models. The best-performing model using Extremely Random Trees achieved an R2 value of 0.88 on the test set. Behavioral features related to designer’s skill level and changes of design intentions are identified to have significant impacts on design quality. These findings deepen our understanding of the design process and help forming BIM designs with better quality.

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