De mate van bruikbaarheid van de modellen staat gelijk aan de kwaliteit en bepaalt hiermee de waarde van een model. Dit waarborgen we door het maken van verschillende Solibri rulesets. We werken binnen FIMBLE met talloze ILS’en, BIM-protocollen en BIM-Requirements. Doordat modelleurs vaak met andere protocollen een model maken is controle extra belangrijk. Ik wil jullie meenemen in drie “Rules” (regels) uit de model-controle die we uitvoeren voor onze opdrachtgever Woonstad Rotterdam.

Regel 1: Regel koppelen aan Excel

De eerste ‘rule’ is een regel waarbij we gebruik maken van een koppeling met Excel. Dit is binnen Solibri een handige ingebouwde functie waarbij je Excellijsten kan inladen in Solibri.

Afbeelding 1 - Solibri Allowed Property Values

Veel opdrachtgevers stellen eisen aan de naamgevingen van levels. Dit is een eis die je met behulp van Solibri heel gemakkelijk kan controleren. We doen dit door een controle uit te voeren op het ‘Floor’ component in Ifc. Op de afbeelding 1 is te zien hoe onze controle er uit komt te zien.  Vanuit Excel kunnen we een lijst importeren met ‘Allowed Property Values’.

Omdat we voor veel verschillende opdrachtgevers werken maken we gebruik van een standaard Excelbestand waarin we onze lijsten kunnen vormgeven. De ruleset kunnen we dan generiek houden en per opdrachtgever de spreadsheet invullen. De ruleset heeft dan alleen nog een kleine update nodig.

Afbeelding 2 - Excellijst met verdiepingsnamen

Hier in afbeelding 2 is te zien hoe deze controle er in Excel uit ziet. Met deze regels volstaat het om op de knop te drukken en modellen automatisch te controleren of deze enkel levels bevatten die voldoen aan de naamgevingseisen van de opdrachtgever.

Dit type regel kan onder andere ook gebruikt worden voor zaken als bestandsnamen, materialen, gebouwnaam of elke andere gewenste eigenschap volgens een vastgestelde lijst van opties.

Regel 2: Controle op classificatie

De tweede regel waarin ik jullie ga meenemen is een interessante rule omdat deze een combinatie is van twee functies in Solibri namelijk: rulesets en classificaties.

Het nadeel van de Solibri rulesets is dat ze vrij ingewikkeld zijn en de Solibri classificaties zijn echt handwerk. Daarom gebruiken we bij FIMBLE het beste van beide tools. Rulesets die gebruik maken van een classificatie. Zo heb je het overzicht van een classificatie en het gemak van een ruleset in een. Ik zal hieronder een voorbeeld geven.

Voor Woonstad Rotterdam modelleren wij rooms en area's voor verschillende type huizen die samen een complex vormen. Voor complexen waar een bedrijf onroerend goed (BOG) in zit moet zowel de oppervlaktebepalingen NVO, BVO als VVO gemodelleerd worden. Maar voor een complex waar geen BOG in zit moet een NVO en een GO gemodelleerd worden. We willen graag met een ruleset controleren of het complex alleen het juiste type ruimtes bevat. Het vinden van de juiste regel kan hierdoor nogal een klus zijn.

Wat veel makkelijker is, is om een classificatie te maken met daarin de voorwaarden voor wat goed en wat fout is. Vervolgens kunnen we een regel toepassen die controleert of alle elementen als ‘goed’ geclassificeerd worden.

We hebben van Woonstad Rotterdam een eenhedenlijst ontvangen waarin is terug te vinden welke complexnummers wel of geen BOG bevatten. Hier kunnen we bijvoorbeeld in zien dat complex 12345 een BOG bevat. Dit stelt ons in staat om voorwaarden op te stellen aan wat goed is en wat niet. Woningen met een BOG moeten een VVO bevatten oftewel: “Als een space een VVO is en de modelnaam bevat het complexnummer 12345 dan is dit goed”.

Door in Excel een aantal lijsten te filteren is het nu erg gemakkelijk om lijsten te maken met een ‘goed’ waarde. Net als bij de rulesets kan je ook bij classificaties een Excellijst importeren.

Afbeelding 3 - Classificaties importeren vanuit Excel

Door onderaan nog een lege regel toe voegen wordt automatisch alles wat niet voldoet aan de eisen daarboven ‘fout’.

Nu is de laatste stap nog dat er automatisch gecontroleerd moet worden dat er geen ruimtes zijn die als ‘fout’ geclassificeerd worden zodat we niet voor ieder model alle classificaties moeten af gaan. Alleen wanneer iets ‘fout’ is willen we de classificaties bekijken. Dit kunnen we doen met de volgende regel in afbeelding 4.

Afbeelding 4 - Solibri controle classificaties

Alle ‘Space’ componenten moeten in de eerder gemaakte classificatie als ‘goed’ geclassificeerd worden. Dit type regel is ook te gebruiken voor tal van andere toepassingen.

Regel 3: Regel op basis van verhoudingen

Deze regel is ontstaan uit de eis dat we in ieder model rondom algemene ruimtes een afwerklaag moeten modelleren. Dit betekent dat we voor vierkante ruimte zes afwerklagen gaan modeleren: vier wanden, één vloer en één plafond afwerking. Dit is een eis die moeilijk met een ruleset te controleren is omdat er te veel variabelen zijn. Een ruimte kan de gekste vormen hebben en daardoor steeds meer afwerklagen krijgen.

Afbeelding 5 - Voorbeeld met illustratie van verschillende afwerklagen

Om deze eis goed te kunnen controleren begin ik met het classificeren van afwerklagen en algemene ruimtes. Om vervolgens een goed beeld te krijgen in Solibri geef ik een doorzichtige kleur aan de afwerklagen en een kleur aan de ruimtes. Op deze manier kan ik snel zien of er correct gemodelleerd is.

Afbeelding 6 - Solibri visuele classificatie controle

In dit voorbeeld op afbeelding 6 is in één oogopslag te zien dat er links inderdaad één algemene ruimte is gemodelleerd met daaromheen 6 afwerklagen. Rechts gaat er iets fout. Of er zijn geen afwerklagen gemodelleerd terwijl dat wel moet omdat de ruimte een algemene ruimte is. Of de ruimte is niet goed gemodelleerd en had géén algemene ruimte moeten zijn.

Deze classificatie is erg waardevol, maar we willen ook een globale controle in onze ruleset inbouwen zodat we direct weten of deze eis goed verwerkt is in het model. Hiervoor gebruiken we de regel die gebruik maakt van verhoudingen. We stellen hierbij dat de verhouding tussen het aantal algemene ruimtes en afwerklagen op zijn minst een verhouding van 1:6 moet zijn.  Hiermee ondervangen we al negen van de tien situaties. In de situatie waarbij een ‘false negative’ uit de ruleset naar voren komt is dit snel visueel te controleren zoals bijvoorbeeld een algemene ruimte in de vorm van een driehoek met maar vijf afwerklagen. Als we deze regel draaien krijgen we een foutmelding terug te zien in afbeelding 7. Er zitten in dit model namelijk te weinig afwerklagen in verhouding tot het aantal algemene ruimtes.

Afbeelding 7 - Solibri controle met algemene rulesets

De mogelijkheden zijn natuurlijk nog veel breder maar hopelijk heb ik je aandacht gegrepen en wil jij meer weten over het maken van Solibri rulesets of wil jij ook een ruleset op maat hebben? Neem dan contact met ons op om te kijken wat de mogelijkheden zijn.

Projecten gerelateerd aan deze blog

Overige gerelateerde blogs