Flujo de Datos BIM con Herramientas Integradas
En la industria AEC, el éxito de un proyecto depende en gran medida de cómo gestionamos los datos y procesos asociados a las diversas fases de trabajo. Para muchos profesionales, uno de los mayores retos es lograr que las herramientas utilizadas hablen el mismo idioma. A menudo, los modelos BIM detallados acaban fragmentados o subutilizados, y el traspaso de información de un software a otro puede convertirse en un proceso tedioso.
En este artículo, exploraremos un flujo de trabajo diseñado para maximizar el aprovechamiento de los datos BIM, integrando herramientas como Navisworks, Speckle, Google Colab y Google Sheets. Este enfoque pretende mejorar la gestión de los datos, y dejar abierta la posibilidad para la visualización y el análisis de datos, brindando un mayor control y claridad sobre los proyectos.
¿Qué te contaré aquí?
La Metodología BIM como Eje Central del Proceso
El BIM es mucho más que una representación tridimensional de un proyecto; se trata de un sistema que centraliza la información de diseño, construcción y mantenimiento. Este modelo digital multidisciplinario actúa como el centro de datos que conecta todas las fases del ciclo de vida del proyecto.
Características Clave de Navisworks
Navisworks es un software de Autodesk que se utiliza para coordinar y consolidar la información entre diferentes modelos de información de construcción.
- Simulación 4D: Ofrece la posibilidad de enlazar modelos tridimensionales con cronogramas, anticipando así cómo evolucionará el proyecto a lo largo del tiempo.
- Resolución de Conflictos: Identifica inconsistencias entre elementos arquitectónicos, estructurales y mecánicos, evitando problemas en la obra.
- Generación de Informes: Proporciona reportes claros y personalizables que documentan el estado del proyecto.
Con estas herramientas, Navisworks no solo valida el modelo BIM, también te permite obtener información práctica para la ejecución del proyecto.
Gobernanza de Datos con Speckle
Speckle es la plataforma que actúa como el puente entre las distintas herramientas de diseño y análisis. Más allá de ser un repositorio, organiza y estructura la información para que sea reutilizable y siempre accesible.
Speckle destaca al integrar modelos y datos provenientes de distintas fuentes, creando un entorno colaborativo donde todos los actores del proyecto trabajan sobre una misma base de información.
Esto asegura que cualquier modificación se registre y sea visible para todos los involucrados, eliminando duplicidades y garantizando la transparencia.
Procesamiento y Análisis con Google Colab y Sheets
Una vez los datos han sido gobernados y organizados, llega el momento de analizarlos y aprovecharlos al máximo. En esta etapa, herramientas como Google Colab y Google Sheets son importantes, pero no excluyentes, para:
- Automatización de tareas: Scripts en Python permiten transformar y procesar los datos de forma eficiente.
- Análisis dinámico: Tablas interactivas y cálculos que ayudan en la toma de decisiones.
- Preparación para la visualización: Los datos se estructuran para ser utilizados en plataformas como Power BI.
Google Colab: Un Taller de Datos
Con soporte para Python, Google Colab permite procesar y transformar grandes volúmenes de datos de manera automatizada. Por ejemplo, es posible programar scripts que generen hojas de cálculo preestructuradas listas para alimentar plataformas como Power BI.
Conectando Speckle con Python
En primer lugar, para empezar a trabajar con Speckle, necesitas configurar la conexión a la API. Esto se realiza mediante una consulta GraphQL, que permite obtener datos estructurados de tu proyecto. A continuación, te muestro un fragmento de código en Python que puedes usar para hacer tu primera consulta a la base de datos de Speckle.
# Configuración para consultar Speckle
import requests
# Configuración de Speckle
HOST = "https://speckle.xyz/graphql"
TOKEN = "tu_token_aqui"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {TOKEN}", "Content-Type": "application/json"}
# Consulta básica a Speckle
QUERY = """
query {
project(id: "project_id") {
object(id: "object_id") {
children(limit: 10) {
objects {
data
}
}
}
}
}
"""
# Ejecutar la consulta
response = requests.post(HOST, json={"query": QUERY}, headers=HEADERS)
print(response.json())
¿Qué hace este código?
- Configuración inicial: Definimos la URL de la API de Speckle y nuestro token de autenticación. Este token es necesario para acceder a los datos de tus proyectos.
- Consulta GraphQL: En la consulta, solicitamos los objetos del proyecto mediante su ID y limitamos la cantidad de resultados a 10 para mantener la consulta simple.
- Ejecución de la consulta: Al ejecutar el código, la respuesta se imprime en formato JSON, lo que nos permitirá analizar los datos obtenidos.
Procesando los Datos Obtenidos
Una vez que hayas ejecutado la consulta, obtendrás una respuesta que contiene los datos de los objetos dentro de tu proyecto. En este punto, puedes comenzar a extraer y procesar esta información de forma sencilla para visualizarla o analizarla según tus necesidades.
# Procesar los datos obtenidos
data = response.json().get("data", {}).get("project", {}).get("object", {}).get("children", {}).get("objects", [])
# Extraer la información relevante
results = []
for obj in data:
obj_data = obj.get("data", {})
categoria = obj_data.get("properties", {}).get("Componente", {}).get("Categoría", "Desconocida")
results.append({"ID": obj_data.get("id"), "Categoría": categoria})
# Mostrar resultados
print(results)
En este caso, extraemos la categoría de cada objeto para organizar los datos de manera más comprensible.
Visualización Avanzada con Power BI
Cualquier flujo de trabajo optimizado culmina con una visualización que convierta datos complejos en información clara. Power BI facilita este proceso al crear dashboards visuales que resumen métricas esenciales: costes, avances y cronogramas.
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Un Lenguaje Visual para Decisiones Estratégicas
Un dashboard bien diseñado permite identificar tendencias, anticipar problemas y tomar decisiones en tiempo real. Además, fortalece la comunicación con stakeholders al presentar resultados de manera profesional y comprensible.
Conclusión
Optimizar el flujo de trabajo BIM no es una tarea sencilla, pero la combinación de herramientas como Navisworks, Speckle, Google Colab y Google Sheets puede marcar la diferencia. Desde la creación del modelo inicial hasta su visualización en plataformas avanzadas, cada etapa aporta valor al proyecto y reduce la posibilidad de errores.
Adoptar este enfoque integrado no solo mejora la eficiencia, sino que posiciona a los profesionales como referentes en el manejo de tecnologías de vanguardia en la industria AEC.
