{"id":34304,"date":"2020-09-30T09:37:58","date_gmt":"2020-09-30T08:37:58","guid":{"rendered":"https:\/\/mascalagrimas.es\/dev-msi_old\/?p=34304"},"modified":"2020-09-30T09:37:58","modified_gmt":"2020-09-30T08:37:58","slug":"por-que-dynamo-vol-v-auditorias-de-metadata-o-informacion-no-grafica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mascalagrimas.es\/dev-msi_old\/por-que-dynamo-vol-v-auditorias-de-metadata-o-informacion-no-grafica\/","title":{"rendered":"\u00bfPor qu\u00e9 Dynamo? Vol. V: Auditor\u00edas de metadata o informaci\u00f3n no gr\u00e1fica"},"content":{"rendered":"\n

Como sab\u00e9is los modelos BIM son bases de datos<\/strong> que incluyen informaci\u00f3n gr\u00e1fica y no gr\u00e1fica. En toda base de datos es importante mantener una consistencia<\/strong> y una coherencia<\/strong> entre elementos para garantizar que los modelos se realizan de una forma correcta.<\/p>\n\n\n\n

La idea de comprobar que la definici\u00f3n geom\u00e9trica de un modelo es correcta est\u00e1 muy extendida. A trav\u00e9s del an\u00e1lisis de colisiones podemos detectar errores en los modelos por lo que respecta a informaci\u00f3n gr\u00e1fica o geom\u00e9trica, \u00bfpero que pasa con la informaci\u00f3n no geom\u00e9trica?<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo comprobamos la informaci\u00f3n no geom\u00e9trica?<\/h2>\n\n\n\n

Hay diversas maneras de comprobar que un par\u00e1metro est\u00e1 rellenado o no: podemos realizar tablas de planificaci\u00f3n, filtros en una vista, revisi\u00f3n manual del modelo par\u00e1metro a par\u00e1metro\u2026 Maneras hay muchas, pero todas las anteriores comparten algo entre s\u00ed, y es que en todas ellas se tarda mucho tiempo en comprobar que todo est\u00e1 correcto. Si adem\u00e1s tenemos en cuenta que en un proyecto puede haber diversos modelos o archivos que comprobar, la cantidad de tiempo que hay que invertir en comprobar todos los par\u00e1metros puede desesperarnos o bien empujarnos a no comprobarlo.<\/p>\n\n\n\n

De la misma manera que utilizamos los an\u00e1lisis de colisiones para comprobar y corregir errores a nivel geom\u00e9trico, deber\u00edamos usar las auditor\u00edas de metadata<\/strong> como herramienta que nos permita detectar errores<\/strong> a nivel de informaci\u00f3n no gr\u00e1fica, inconsistencia e incoherencia de datos o cualquier descuido que pueda desestructurar nuestra base de datos para poder corregirla.<\/p>\n\n\n\n

Antecedentes<\/h2>\n\n\n\n

En el siguiente proyecto se feder\u00f3 a trav\u00e9s de 7 modelos distintos con distintas zonas del proyecto e instalaciones. El proyecto corresponde a una parada del metro junto con un intercambiador.<\/p>\n\n\n\n

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Imagen 1. Modelos 3D del proyecto. Fuente propia.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n
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Imagen 2. Modelos 3D del proyecto. Fuente propia.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

La informaci\u00f3n<\/strong> que debe revisarse corresponde a par\u00e1metros de ubicaci\u00f3n y localizaci\u00f3n, estado en obra, descripciones, clasificaciones, unidades de medida, mediciones, etc.<\/p>\n\n\n\n

Revisar todos estos modelos hubiera llevado demasiado tiempo ya que supone entrar en todos los modelos y realizar una comprobaci\u00f3n visual<\/strong> de forma individual. Con la intenci\u00f3n de agilizar el proceso se opta por hacerlo a trav\u00e9s de automatizaciones<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Script<\/h2>\n\n\n\n

El script tiene 3 partes, una que recoge los elementos y los valores de los par\u00e1metros que nos interesa analizar, tratamiento de estos datos y volcado de los resultados a Excel.<\/p>\n\n\n\n

Para generar este script se han usado los siguientes paquetes:<\/p>\n\n\n\n