Januari 2021
De toetser getoetst
BIM Bot gevalideerd op toetsing Milieuprestatie Gebouwen
bim Bots zijn door tno ontwikkeld als een geautomatiseerde oplossing om vast te stellen of bim-modellen voldoen aan het bouwbesluit. Voor het uitvoeren van elke specifieke controle is een aparte bim Bot nodig waarbij de verschillende varianten onderling kunnen communiceren. Geheel conform de ‘huidige stand der techniek’ gaan de bim Bots gebruikmaken van machine learning om deze controles sneller en nauwkeuriger uit te voeren.
Vanaf 1 januari 2022 zal de nieuwe wet Kwaliteitsborging stapsgewijs worden ingevoerd. Naar verwachting hebben de veranderingen tot en met 2024 alleen betrekking op eenvoudige bouwwerken, maar vanaf 2025 zullen alle gebouwen moeten geloven aan de strengere regelgeving. Het doel van de wet is om bouwbedrijven te dwingen hun werk beter te toetsen. Bijvoorbeeld op mogelijke constructiefouten, maar ook op zaken als brandveiligheidsnormen en de milieuprestaties. Wanneer dergelijke fouten reeds in de ontwerpfase zijn te ontdekken en te elimineren, ontstaan immers minder problemen voor de gebruiker, minder kosten voor het bouwbedrijf om bouwfouten te herstellen en kunnen onafhankelijk toetsers hun werk sneller doen omdat het bouwbedrijf zelf al de nodige controles heeft uitgevoerd.
Arbeidsintensieve controle
De nieuwe wet heeft onder meer gevolgen voor de aannemer omdat hij hiermee verantwoordelijk wordt gesteld voor de gevolgen van alle gebreken in de bouw die hij zelf heeft veroorzaakt. Dit betekent dat hij verplicht is eventuele gebreken te herstellen; ook wanneer de gebruiker of klant deze pas later ontdekt. De gebruiker kan hiervoor 5 procent van de aanneemsom bij de notaris parkeren. Dat werd voorheen ook al gedaan, maar het verschil is nu dat de notaris het geld niet automatisch uitkeert wanneer het gebouw gereed is, maar pas wanneer de klant aangeeft dat alles in orde is en eventuele gebreken verholpen zijn. Het wordt voor een aannemer dus nóg belangrijker dat hij het ontwerp vooraf grondig kan controleren op alle relevante aspecten zodat hij mogelijke problemen al in de ontwerpfase kan oplossen. Rob Roef, clustermanager digitalisering bij tno Bouw & Infra: ‘Een zeer relevant aspect van de werkzaamheden, maar tevens ook een zeer arbeidsintensief en langdurig karwei. Niet alleen door de vele aspecten die moeten worden gecontroleerd, maar tevens omdat de benodigde expertise vaak bij verschillende specialisten aanwezig is. Zij zullen hun resultaten dus moeten koppelen en de invloed onderling bepalen om tot een eindconclusie te komen.’
Met de nieuwe wet wordt het voor de aannemer nóg belangrijker dat hij het ontwerp vooraf grondig kan controleren
Bouw Informatie Model
Een mogelijke oplossing voor dit probleem vindt zijn oorsprong in bim. Het Bouw Informatie Model is een digitaal model van het gebouw dat gedurende de ontwerpfase door de uiteenlopende partijen van een project wordt gevuld met data, variërend van maatvoering en materialen tot aan vermogens en debieten. Hiermee zijn al veel gegevens beschikbaar waarmee een controleur aan de slag kan. Maar ook dan nog blijft het een tijdrovende en tevens foutgevoelige bezigheid. Niet alleen vanwege de omvang van de hoeveelheid data en de mogelijke onderlinge verbanden, maar vooral omdat in de zogenaamde ‘ifc’ vaak niet alle benodigde informatie beschikbaar is. IJsbrand van Straalen, senior scientist bij tno en expert bouwregelgeving: ‘ifc staat voor Industry Foundation Classes en betreft een open bim-standaard voor het uitwisselen van bim-informatie tussen softwareapplicaties onderling. Iedereen die meebouwt aan het bim zet hierin de voor hem of haar relevante gegevens. Dat betekent in de praktijk dat lang niet alle mogelijkheden worden ingevuld die voor een controle echter wel van belang zijn.’ ‘Softwarematig is het niet moeilijk mensen te dwingen alle gegevens in te vullen, maar de kans bestaat dat bedrijven dan afhaken. Gegevens opzoeken of genereren die ze voor hun eigen proces niet nodig hebben en die ‘alleen maar’ worden gebruikt voor een controle, betekent immers een heleboel extra tijd die zich nergens terug verdient.’ Hij vervolgt: ‘Voor de controleur betekent het ontbreken van de informatie vervolgens dat hij zijn kennis en inzicht moet gebruiken om zijn werk toch goed te kunnen doen. Hem rest niets anders dan de informatie die hij wél heeft, zodanig te combineren dat hij toch een conclusie kan trekken over de kwaliteit van een bepaald thema. Wat Rob Roef al zei: een tijdrovend karwei.’
Het wordt steeds belangrijk om het ontwerp vooraf grondig te controleren op alle relevante aspecten, zodat mogelijke problemen al in de ontwerpfase kunnen worden opgelost.
BIM Bots
Om het voor de controleur eenvoudiger te maken, is het dus zaak een volgende digitale stap te nemen en de controles te automatiseren. In dit kader is tno enkele jaren geleden aan de slag gegaan met het ontwikkelen van zogeheten bim Bots. Het gaat hier om een intelligent, online systeem dat autonoom handelingen uitvoert op basis van bim-data. Door deze systemen vervolgens te laten samenwerken ontstaat een netwerk van bim Bots dat een bijdrage kan leveren bij de totstandkoming van zogenaamde ‘Asset lifecycle information management’ van gebouwen. Van Straalen is vanaf het begin als inhoudelijk expert betrokken bij het automatisch toetsen van het bouwbesluit op basis van bim Bots dat tno bij het ministerie van Binnenlandse Zaken heeft uitgevoerd. ‘Dit betekent dat de bim Bots veel breder zijn in te zetten dan alleen het uitvoeren van controle. Zij kunnen ook ondersteunen bij het uitvoeren van berekeningen, simulaties en analyses, en zo bijdragen aan de juiste interpretatie van data, het optimaliseren van het ontwerp, maar inderdaad ook het voorkomen en elimineren van fouten. Inmiddels zijn we dermate ver in de ontwikkeling dat er vorig jaar een eerste ‘Proof of concept’ is opgezet. Hierbij zijn de bim Bots ingezet om een ontwerp automatisch te toetsen op de eisen die worden gesteld aan de Milieuprestaties Gebouwen (mpg). Dit project is begin 2020 afgerond.’
Milieuprestaties Gebouwen
De mpg geeft aan wat de belasting op het milieu is van de materialen die in een gebouw worden toegepast. Deze milieubelasting is te bepalen door een lca (levenscyclusanalyse) uit te voeren die resulteert in elf indicatoren. Deze worden vervolgens teruggebracht tot één waarde en betreffen de zogenaamde ‘schaduwkosten’ per eenheid van het product (kg, m3, m2). Voor Nederland worden de kenmerken van materialen uit de lca’s verzameld in de Nationale Milieu Database (nmd). Zij hoeven dus niet steeds door elke partij voor elk materiaal opnieuw te worden berekend. Van Straalen: ‘Met deze gegevens is uiteindelijk de mpg van een gebouw te berekenen. Dit gebeurt door de schaduwkosten van alle materialen in het hele gebouw bij elkaar op te tellen en deze te delen door én de levensduur én het bruto oppervlak van het gebouw. Hiermee wordt de mpg uitgedrukt in de schaduwkosten per vierkante meter bruto vloeroppervlak per jaar. Om hierin volledig te zijn, moet je van het hele gebouw weten hoeveel er van welk materiaal is toegepast, wat de verwachte levensduur is en wat het bruto vloeroppervlak. Dat zijn dan ook de gegevens die de bim Bot zelfstandig gaat vaststellen.’
1. De opzet van de ‘Proof of concept’.
Proof of concept
De workflow die de bim Bot moet doorlopen om tot de mpg te komen (figuur 1) start met het inlezen van – op internationale open standaarden gebaseerde – bim-bestanden en het interpreteren van de gegevens. Omdat tno deze open, internationale ifc-standaard (iso 16739-1: 2018) gebruikt, zijn alle gegevens van producten en materialen op een leveranciersneutrale manier op te slaan en te gebruiken bij het vormen van een realistisch 3D-ontwerp. Van Straalen: ‘Voor het beoordelen van de mpg wordt in de eerste stap een bim-model naar de cloud geüpload of direct gelinkt vanuit de omgeving van de gebruiker. Daarbij wordt hij door de – eveneens door tno mede-ontwikkelde – open source bim Server ingelezen om zo de ifc-data op een gestructureerde wijze te kunnen opslaan en interpreteren: wat staat er in de ifc en welke producten zijn allemaal al meegegeven aan de verschillende elementen.’ In de tweede stap wordt elk materiaal in het ontwerp geïdentificeerd en vastgesteld hoeveel van dit materiaal is toegepast. Om de bijbehorende volumes van bijvoorbeeld kozijnen, deuren en dakgoten te bepalen, wordt gebruikgemaakt van open source Voxeltechnologie (Voxels is een samenvoeging van volume en pixels). Elk onderdeel van het ontwerp wordt omgezet in Voxels om zo het volume van het desbetreffende onderdeel te kunnen bepalen. Vooral voor complexe vormen biedt deze technologie voordelen. In de derde stap komt het meest onderscheidende onderdeel van een bim Bot naar voren omdat hier een algoritme wordt toegepast waarmee de meest waarschijnlijke productbeschrijving is vast te stellen. Van Straalen: ‘Een modelleur zal in het bim-model niet altijd voor elk onderdeel (kunnen) aangeven uit welk materiaal het bestaat. Via een zogeheten mapping-algoritme kan de bim Bot echter op basis van een aantal aanwijzingen toch een betrouwbare inschatting doen van deze beschrijving zodat uiteindelijk een match te maken is met een product uit de Nationale Milieu Database.’ De ontwikkeling van dit algoritme was een grote uitdaging in het project, maar volgens tno de moeite waard. Immers, de bim Bot-technologie kan juist híermee bim-modellen toetsen zonder al te strenge eisen te stellen aan de manier waarop het bim-model is opgebouwd. Dit in tegenstelling tot de huidige, meest gehanteerde methode waarbij bim-modellen worden gecontroleerd op duidelijk, vooraf afgesproken regels. Een prima manier, maar niet iedereen kan zich hieraan in alle gevallen houden. Van Straalen: ‘De aanpak van de bim Bot heeft dus grote voordelen en resulteert in veel minder ‘end-user-stress’ omdat de modelleurs van bim-modellen zich soms echt in een keurslijf moeten hijsen om te voldoen aan alle ‘Informatie Levering Specificaties’ van hun opdrachtgevers.’
De bim Bot is een -veelbelovende tool voor toekomstig -gebruik
Mapping-algoritme
Op hoofdlijnen werkt dit algoritme als volgt:
Er wordt vastgesteld of een categorie bekend is en of er een nl/Sfb-code is meegegeven. In een ifc-property zijn vaak alleen de eerste twee codes van de nl/Sfb beschikbaar, maar dit geeft toch al voldoende informatie om de eerste set kandidaat productkaarten uit het totaal te filteren waarmee de bim Bot verder kan gaan.
In de tweede stap wordt bepaald of de geometrie van het onderdeel overeenkomt met de geometrie van de mogelijke productkaarten. Daarbij wordt ook gekeken naar de nmd-schalingsinformatie. Dit is, heel kort door de bocht, een soort vermenigvuldigingsfactor voor het materiaalgebruik. Een holle buis heeft daarbij een andere schalingsdimensie dan een massieve pijp.
Tot slot wordt er een tekstuele vergelijking gemaakt tussen de productnaam die de modelleur heeft ingegeven en de productnamen zoals die op de nog resterende nmd-productkaarten staan gegeven. Via een separaat algoritme worden de productkaarten met de meest nauwkeurige tekstuele match geselecteerd.
Tot slot wordt uit de nog resterende productkaarten de best passende geselecteerd. In deze Proof of Concept kregen de nmd-productkaarten met de laagste milieukosten indicator (mki) score voorrang.
Van Straalen: ‘Het mapping-algoritme slaat haar resultaten op in een zogeheten mapping-database die naar wens interactief is aan te passen. Deze resultaten dienen tevens als basis voor machine learning processen. Hoe meer controles de bim Bot doorloopt, hoe beter hij in staat zal zijn – op basis van de terugkoppeling van de verschillende gebruiker – om gelijksoortige modellen te herkennen, beslissingen te nemen en hierdoor uiteindelijk tot een conclusie kan komen. Ook wanneer bim Bots worden samengevoegd zal dit effect optreden wat uiteindelijk leidt tot steeds betere resultaten in termen van snelheid en betrouwbaarheid.’
2. De werking van het algoritme op hoofdlijnen.
Berekening MPG
Het eindresultaat in de vorm van een mpg-berekening is de laatste stap van het traject dat de Proof of concept omvat. Hiervoor wordt gebruikgemaakt van de rekenregels en vervolgens de rekenstappen die zijn opgesteld door sbk. De bevindingen worden automatisch omgezet naar een mpg-rapport waarin een afbeelding van het gebouw is opgenomen, evenals de berekende mpg-waarde en de top-10 van producten uit het ontwerp die de grootste bijdrage leveren. Tevens is in het rapport een lijst opgenomen van alle producten met bijbehorende hoeveelheden uit het ontwerp en de tijd die het systeem nodig heeft gehad om het bestand in te lezen en te verwerken tot resultaten, zoals weergegeven in dit rapport. Roef: ‘Omdat dit nog een Proof of concept is, zullen de uitkomsten mogelijk nog niet helemaal correct zijn. Ze zijn daarom gevalideerd door het hele proces nogmaals handmatig te doorlopen. Daarnaast hebben we een marktconsultatie uitgevoerd om zo een indruk van dit rapport te krijgen en de betrouwbaarheid en de bruikbaarheid ervan te kunnen beoordelen.’
Conclusie
De vergelijking tussen de berekeningen van de bim Bot en de handmatige berekeningen geeft aan dat de bim Bot een veelbelovende tool is voor toekomstig gebruik. Van Straalen: ‘De Proof of concept heeft aangetoond dat de bim Bot in staat is om op basis van een bim-model een volledig automatische toets te doen op de mpg. Het belangrijkste voordeel ten opzichte van de handmatige berekening is de snelheid waarmee de bim Bot dit kan: afhankelijk van de grootte en de complexiteit van een bim, één tot enkele uren in plaats van één tot enkele dagen.’ Daarbij zijn de fouten die de bim Bot maakt steeds verder terug te brengen door machine learning. Roef: ‘Uiteraard zijn we nog niet klaar met de ontwikkelingen van de bim Bots, maar dit eerste Proof of concept geeft in elk geval aan dat we op de goede weg zijn en dat een dergelijke technologie inderdaad een belangrijke meerwaarde kan bieden voor de aannemer die door de nieuwe wetgeving steeds meer verantwoordelijkheid krijgt. Zéker wanneer ook de ontwikkelingen op het vlak van bim gewoon doorgaan en partijen steeds beter in staat zullen zijn om de juiste informatie aan een bim-model mee te geven om dit vervolgens zo compleet mogelijk te maken.’
Tekst: ing. M. de Wit-Blok, freelance journaliste.
Fotografie: Industrie