Datos BIMPropuesta de elementos de la calidad y método de control

  1. Ariza López, Francisco Javier 1
  2. Ariza López, Iñigo 2
  1. 1 Universidad de Jaén.
  2. 2 Universidad de Sevilla
    info

    Universidad de Sevilla

    Sevilla, España

    ROR https://ror.org/03yxnpp24

Revista:
Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica

ISSN: 1578-5157

Ano de publicación: 2016

Número: 17

Tipo: Artigo

DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

Outras publicacións en: Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica

Resumo

El objetivo de este trabajo es proponer un modelo de calidad para los datos BIM y también un método para su control de calidad. La propuesta del modelo de calidad se realiza basada sobre dos bases: la experiencia en el campo de los datos espaciales (ISO 19157) y la experiencia en el campo de los datos de producto (ISO 8000). La propuesta del método de control se realiza sobre el método desarrollado por el NIST (National Institute of Standards and Technology) de los Estados Unidos. Se presentan y desarrollan las bases estadísticas del método NIST y se incluyen ejemplos que permiten entender su aplicación en controles bien sobre variables, atributos o sobre variables y atributos de manera conjunta. Se realiza un análisis crítico de las dos propuestas. En el caso del modelo de calidad, se destaca su grado de inmadurez y la necesidad de contrastarlo en aplicaciones reales, y para el caso del método NIST su escaso grado de formalización.

Referencias bibliográficas

  • Anil, E.B., Tang, P., Akinci, B., & Huber, D. (2011): “Assessment of the quality of as-is building information models generated from point clouds using deviation analysis”. Proceedings of the IS&T/SPIE Electronic Imaging Science and Technology Conference, 3D Imaging Metrology, v.7864, p.78640F1-13. January, 2011.
  • Ariza-López, F.J. Rodríguez-Avi J. (2015): “Using International Standards to Control the Positional Quality of Spatial Data”. PE&RS, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing. En imprenta.
  • BYCB (2013): Building Information Modeling Site Safety Submission Guidelines and Standards (BIM Manual) versión 1.0. New York, New York City Buildings.
  • Clopper, C., and Pearson, E.S. (1934): “The use of confidence or fiducial limits illustrated in the case of the binomial”. Biometrika, v.26, p.404–413.
  • Cheok G., Filliben J., Lytle AM. (2008): NISTIR 7638. Guidelines for accepting 2D Building Plans. National Institute of Standards and Tecnology.
  • Cheok, G., Franaszek, M. (2009): NIST 7659. Phase III: Evaluation of Acceptance Sampling Method for 2D/3D Building Plans. National Institute of Standards and Tecnology.
  • Cheok, G., Franaszek, M., Filliben, J. (2009): Evaluation of an acceptance sampling method for 2d/3d building plans derived from 3D imaging data. National Institute of Standards and Tecnology, 1st december 2009, p.1-18.
  • DBB (2015): Level 3 Building Information Modelling - Strategic Plan. Digital Built Britain.
  • Elberink, S.O. (2010): “Quality measures for building reconstruction from airborne laser scanner data”. Paparoditis N., Pierrot-Deusellingny M., Mallet C., Tournaire O. (Eds). IAPRS, v.XXXVIII, Part 3A. Saint-Mandé, France, September 1-3, 2010.
  • Elberink, S.O., Vosselman, G. (2011): “Quality analysis on 3D building models reconstructed from airborne laser scanning data”. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v.66, n.2, p.157-165.
  • Huber, D., Akinci, B., Tang, P., Adan, A., Okorn B, Xiong X. (2010): “Using Laser Scanners for Modeling and Analysis in Architecture, Engineering and Construction”. Information Sciences and Systems (CISS), 44th Annual Conference. Pricenton, NJ, 17-19 March 2010.
  • ISO (1999): ISO 2859-1:1999. Sampling procedures for inspection by attributes -- Part 1: Sampling schemes indexed by acceptance quality limit (AQL) for lot-by-lot inspection. International Organization for Standardization.
  • ISO (2008): ISO 9001:2008 Quality management systems – Requirements. International Organization for Standardization.
  • ISO (2013a): ISO 19157:2013. Geographic information. Data quality. International Organization for Standardization.
  • ISO (2013b): ISO 3951-1:2013. Sampling procedures for inspection by variables -- Part 1: Specification for single sampling plans indexed by acceptance quality limit (AQL) for lot-by-lot inspection for a single quality characteristic and a single AQL. International Organization for Standardization.
  • R Development Core Team (2009): R, A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, R Foundation for Statistical Computing.
  • Sargent, I., Harding, J., Freeman, M. (2007): “Data Quality in 3D: Gauging Quality Measures From Users’ Requirements”. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v. 36, n.2/C43, p.8.
  • Scherer, R. (2015): Package ‘PropCIs’: Various confidence interval methods for proportions. Repository CRAN, Febr, 19, 2015. https://cran.r-project.org/web/packages/PropCIs/PropCIs.pdf (consultado 15-10-2015)
  • Tang, P., Anil, E.B., Akinci, B., Huber, D. (2011): “Efficient and Effective Quality Assessment of As-Is Building Information Models and 3D Laser-Scanned Data”. Proceedings of the ASCE International Workshop on Computing in Civil Engineering. June, 2011.
  • Tang, P., Huber, D., Akinci, B., Lipman, R., Lytle, A. (2010): “Automatic reconstruction of as-built building information models from laser-scanned point clouds: a review of related techniques”. Automation in construction v.19, n.7, p. 829-843.
  • UE (2014). Directiva 2014/24/UE del Parlamento Europeo y del Consejo, de 26 de febrero de 2014, sobre contratación pública y por la que se deroga la Directiva 2004/18/CE. http://eur-lex.europa.eu/legal-content/ES/TXT/?uri=celex:32014L0024 (consultado 15-10-2015)
  • Weygant, R.S. (2011): BIM Content Development (Standards, Strategies and Best Practices). John Wiley & Sons, Inc. Hoboken, NJ.
Fonte de datos: Dialnet