Please use this identifier to cite or link to this item:
https://hdl.handle.net/11147/13892
Title: | Analysis of building information modeling (BIM) performance using big data from a construction project | Other Titles: | Bir inşaat projesine ait büyük verinin kullanımı ile yapı bilgi modellemesi (YBM) performansının analizi | Authors: | Bostan, Berkay Batuhan | Advisors: | Çavka, Hasan Burak | Keywords: | BIM BIM performance Big data Construction projects Artificial intelligence |
Publisher: | 01. Izmir Institute of Technology | Abstract: | This study aims to propose a systematical approach for evaluating BIM performance from a main contractor's perspective based on big data from a construction project. Retrospective case study is used as the research approach. Data is collected through interviews with the main contractor firm, and data from the logged project information in project databases including ACONEX and Microsoft Excel files. A framework containing performance metrics, specifically tailored to evaluate BIM performance based on big data, is developed from the combined analysis of literature review, interviews with main contractor, and overview of the project data. Collected project data and interview data are analyzed using the developed framework. Results of the data analysis are verified through follow-up interviews with the main contractor firm. Findings of the study suggest that it is possible to evaluate the BIM performance through analysis of collected BIM big data using the proposed systematical approach. Several performance problems were identified during the data analysis. Follow-up interviews revealed that identified performance problems from the data analysis largely coincided with the real-life experiences and accurate data entry is the key criterion for the analysis to yield correct results. The proposed framework should be tested in wider range of studies and may serve as a foundation for a future benchmarking system. Future work should focus on refining performance metrics, establishing a BIM big data database for benchmarking, exploring data's potential to be used for real-time performance assessment, and implementation of emerging Artificial Intelligence (AI) techniques for the analysis of big data. Bu çalışma, bir inşaat projesine ait büyük veriye dayanarak YBM performansını ana yüklenicinin bakış açısından değerlendirmek için sistematik bir yaklaşım önermeyi amaçlamaktadır. Araştırma yaklaşımı olarak retrospektif vaka çalışması seçilmiştir. Kullanılan veri, ana yüklenici firma ile yapılan röportajlar yoluyla ve proje boyunca ana yüklenici tarafından ACONEX ve Microsoft Excel veri setleri gibi çeşitli yollarla proje veri tabanlarına kaydedilen proje bilgilerinin elde edilmesi yoluyla toplanmıştır. Literatür taraması, ana yüklenici ile görüşmeler ve verilerin ön incelemesi sonucu, büyük veriye dayanarak BIM performansını değerlendirmek için özel olarak uyarlanmış performans metriklerinden oluşan bir değerlendirme çerçevesi geliştirilmiştir. Toplanan ham proje verileri ve görüşme verileri, geliştirilen çerçeve kullanılarak analiz edilmiştir. Veri analizi sonuçları, ana yüklenici firma ile yapılan ek röportajlar yoluyla doğrulanmıştır. Bulgular, toplanan BIM büyük verisinin, önerilen sistematik yaklaşım kullanılarak analizi yoluyla BIM performansının değerlendirmenin mümkün olduğunu göstermektedir. Veri analizi sırasında çeşitli performans sorunları tespit edilmiştir. Ana firma ile yapılan görüşmeler, tespit edilen performans sorunlarının büyük ölçüde gerçek yaşam deneyimleri ile örtüştüğünü göstermiş ve aynı zamanda verilerin doğru ve gerçek durumu yansıtır şekilde girilmesinin analizlerin doğru sonuç vermesi için temel kriter olduğunu ortaya koymuştur. Önerilen yaklaşım, daha geniş bir vaka yelpazesinde test edilmelidir ve aynı zamanda gelecekte oluşturulacak bir kıyaslama sisteminin temelini oluşturabilir. Gelecekteki çalışmalar, performans metriklerini iyileştirmeye, kıyaslama için bir BIM büyük verisi veri tabanı oluşturmaya, verilerin gerçek zamanlı performans değerlendirmesi için kullanılması potansiyelini keşfetmeye ve büyük verilerin analizi için, günümüzde giderek gelişen ve uygulaması yaygınlaşan Yapay Zeka (AI) tekniklerinin uygulanmasına odaklanmalıdır. |
Description: | Thesis (Master)--İzmir Institute of Technology, Architecture, Izmir, 2023 Includes bibliographical references (leaves. 105-112) Text in English; Abstract: Turkish and English |
URI: | https://hdl.handle.net/11147/13892 |
Appears in Collections: | Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
10563545.pdf | Master Thesis | 11.04 MB | Adobe PDF | View/Open |
CORE Recommender
Page view(s)
172
checked on Nov 18, 2024
Download(s)
288
checked on Nov 18, 2024
Google ScholarTM
Check
Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.