Jak AI wyciąga przedmiary i raporty z modelu BIM w Revit i Archicad?

Tak, AI może odpowiadać na pytania o model BIM, przygotowywać zestawienia ilościowe i zestawiać raporty kolizji. Warunek jest jeden: wcześniej trzeba wyciągnąć dane z modelu do formatu, który AI potrafi przetworzyć. Nie chodzi o to, żeby AI otwierał Revita albo Archicada, bo tego nie zrobi. Chodzi o to, żeby model eksportował dane do pliku IFC albo do bazy na serwerze firmy, a asystent odpytywał te dane. Kierownik budowy pisze w oknie czatu "ile belek stalowych HEB 200 jest na kondygnacji 3 i jakie mają łączne metry" i dostaje odpowiedź w kilkanaście sekund, bez uruchamiania programu.

Co naprawdę kryje się w pliku BIM i dlaczego to jest więcej niż rysunek DWG

W Revicie każdy element ma typ i zestaw parametrów. Ściana to nie tylko linia na planie: to obiekt z grubością, wysokością, listą warstw materiałowych, współczynnikiem przenikania ciepła i identyfikatorem GUID. Strop ma pole powierzchni netto i brutto, kubaturę i informację, do której kondygnacji (Level) należy. Drzwi mają typ rodziny, na przykład "DR_90x200_drewniane_wewnętrzne", szerokość w świetle, oznaczenie Type Mark i, jeśli projektant to wypełnił, link do karty producenta lub numer katalogowy.

Archicad robi to samo inaczej. Obiekty (okna, drzwi, schody, belki) mają właściwości (Properties) grupowane w zestawy (Property Group), a każdy element na rzucie trafia do warstwy i kondygnacji. Gdy projekt jedzie do BIMclouda, każda zmiana jest zapisana z datą, użytkownikiem i komentarzem: można cofnąć się do wersji sprzed dwóch tygodni i zobaczyć, kto zmienił dany element i na co.

IFC (Industry Foundation Classes) to wspólny mianownik obu środowisk. Revit eksportuje IFC, Archicad eksportuje IFC, Navisworks czyta IFC, Solibri też. Wewnątrz pliku są klasy obiektów: IfcWall, IfcSlab, IfcColumn, IfcBeam, IfcDoor, IfcWindow. Do każdej klasy przypisane są zestawy właściwości (IfcPropertySet) i zestawienia ilościowe (IfcElementQuantity). To właśnie te dane AI czyta: tabele z wartościami, nie rysunki.

Jak fizycznie podłączyć AI do Revita, Archicada i chmury: jakie API, co trzeba mieć, czego nie ma

Revit nie ma REST API w klasycznym sensie. Autodesk udostępnia API .NET do wtyczek działających wewnątrz otwartego programu. To znaczy, że do automatycznego wyciągania danych z pliku RVT bez uruchamiania Revita potrzebujecie albo własnego skryptu-wtyczki (Dynamo albo Python przez pyRevit), albo konta w chmurze Autodesk.

Autodesk Platform Services (APS, dawniej Forge) to REST API do plików trzymanych w Autodesk Construction Cloud. Jeśli firma trzyma modele w ACC, można przez API pobrać model, przetworzyć go przez Model Derivative API (konwersja do JSON z całą geometrią i metadanymi) i wyciągnąć parametry elementów. Do tego potrzebujecie: konta ACC z uprawnieniami Data Management, aplikacji zarejestrowanej na aps.autodesk.com (klucze client_id i client_secret) i tokenu OAuth. Autodesk nie udostępnia API do lokalnych plików RVT leżących na dysku sieciowym: bez ACC albo wtyczki nie macie REST API do pliku poza chmurą.

Archicad od wersji 24 ma wbudowany JSON API: lokalny serwer HTTP uruchamiany, gdy program jest otwarty z załadowanym projektem. Przez HTTP można odpytywać model: pobierać listę elementów, ich właściwości, kondygnacje, zestawienia. BIMcloud ma osobne REST API do zarządzania projektami i użytkownikami: wymagane konto z rolą BIMcloud Manager i klucz API z panelu serwera Graphisoft. Gdy projektanci zamkną program na noc, JSON API nie odpowiada: warto zaplanować eksport IFC jako kopię zapasową do odpytywania.

Najszersza droga, niezależna od obu producentów: eksport do IFC i parsowanie na własnym serwerze. Plik IFC to otwarty standard, biblioteka IfcOpenShell (Python, open source, bez opłat licencyjnych) czyta go bezpośrednio na serwerze firmy. Bez licencji Revit, bez licencji Archicad, bez połączenia z jakąkolwiek chmurą. Wyciągamy z niego to, co potrzebujemy, zamieniamy na JSON albo tabele w bazie i dajemy AI.

Do wdrożenia potrzebujecie: serwera z Pythonem (albo kontenera Docker), eksportu IFC z BIM-a i skryptu parsującego. Opcjonalnie: dostęp do APS, jeśli firma jest na ACC, albo otwartego Archicada z włączonym JSON API na stacji roboczej w biurze.

Jakie dane wyciągamy i w jakiej formie trafiają do AI

Typowy eksport IFC projektu budynku biurowego ma kilka tysięcy elementów. Z nich zbieramy:

• Zestawienie elementów z parametrami: typ, kondygnacja, kubatura, powierzchnia, materiał, klasa betonu. Przykład po parsowaniu: 847 segmentów ścian zewnętrznych na kondygnacji 2, łączna długość 312 mb, łączna powierzchnia netto 1 487 m².
• Zestawienie materiałów: ile cegły klinkierowej, ile betonu klasy C25/30, ile stali zbrojeniowej po kondygnacjach i typach elementów. To podstawa przedmiaru do wyceny.
• Raport kolizji z Navisworks albo Solibri: XML albo HTML z listą pozycji: numer kolizji, status (Active, Approved, Resolved), element A z nazwą i warstwą, element B z nazwą i warstwą, współrzędne punktu kolizji i kondygnacja. Czytamy go skryptem i zamieniamy na tabele.
• Uwagi BCF (BIM Collaboration Format): pliki BCFzip to XML z listą zagadnień: ID, tytuł, autor, data, status (Open, In Progress, Closed), opis, komentarze i zrzut ekranu. Każda uwaga jest przypisana do elementu albo lokalizacji w modelu.
• Różnice między wersjami: porównanie dwóch eksportów IFC po GUID elementów. Skrypt wypisuje, co dodano, usunięto i które parametry zmieniły wartość.

Dane lądują w JSON albo tabelach w bazie. AI odpytuje je przez narzędzie: nie "myśli" o IFC, tylko dostaje gotową tabelę i formułuje odpowiedź po polsku, dostosowaną do pytania.

Co AI robi z danymi BIM w praktyce: przedmiar, kolizje, zmiany, podwykonawca bez licencji

Typowo wygląda to tak, że kierownik budowy potrzebuje danych z modelu kilka razy dziennie: ile czego jest na danej kondygnacji, co zmieniło się od ostatniej rewizji, gdzie są nierozwiązane kolizje. Żeby to sprawdzić, normalnie trzeba uruchomić Revita, załadować plik (5-10 minut przy dużym projekcie), znaleźć widok albo zestawienie i może wyeksportować tabelę do Excela. W efekcie większość osób tego nie robi: dzwonią do projektanta albo liczą na oko.

Po integracji z AI kierownik pisze pytanie w oknie asystenta i dostaje odpowiedź w kilkanaście sekund.

Zestawienie ilościowe do wyceny. Podwykonawca instalacji tynkarskich pyta o powierzchnie ścian w pomieszczeniach technicznych na kondygnacji 1. AI wyciąga z bazy: lista pomieszczeń z kodem (np. 1.07 serwerownia, 1.09 UPS), kondygnacja, powierzchnia ścian do tynkowania (łącznie IfcWall z warstwą "Tynk wewnętrzny" z parametru Material), typ tynku z pola FinishType. Wynik: tabela z podsumowaniem, gotowa do wklejenia do arkusza kalkulacyjnego albo do programu kosztorysowego Norma. Zamiast godzin pracy z ekranem Revita: kilka minut.

Lista kolizji przed naradą koordynacyjną. Raport z Navisworks ma 340 pozycji. Przeglądanie ich ręcznie przed naradą zajmuje godzinę. AI czyta raport, grupuje kolizje po parach branż (instalacje sanitarne vs. konstrukcja, wentylacja vs. instalacje elektryczne, instalacje teletechniczne vs. konstrukcja), wypisuje 15 najpoważniejszych z lokalizacją i kondygnacją, resztę zestawia tabelą według priorytetu. Kierownik dostaje gotową agendę.

Co zmieniło się między wersjami modelu. Architekt wypuścił rewizję B2. Zamiast samodzielnego śledzenia zmian, AI porównuje dwa eksporty IFC: "W rewizji B2 zmieniono 23 elementy. 8 ścian na kondygnacji 2: nowe parametry ognioodporności REI60 zamiast EI30. 11 otworów drzwiowych: zmiana wymiaru z 90×200 na 100×210. 4 słupy żelbetowe: zmiana klasy betonu z C25/30 na C30/37. Usunięto 2 elementy, dodano 1 nowy balkon na kondygnacji 4." Zmiany opisane w kilka sekund po wgraniu obu eksportów.

Podwykonawca bez licencji. Firma elektryczna nie ma Revita ani Archicada i nie otworzy pliku RVT. Zamiast wysyłać im cały model, dajecie dostęp do asystenta AI z danymi z IFC branży MEP. Pyta: "Jakie są prowadnice kablowe na kondygnacji 1 i gdzie są ich punkty końcowe?" Dostaje odpowiedź z danych z modelu, bez konieczności kupowania licencji.

Stan uwag BCF przed naradą tygodniową. AI zestawia: 47 otwartych uwag, 12 przypisanych do branży konstrukcji, 8 przeterminowanych (data wymagana przekroczona o ponad 7 dni), 5 bez żadnej odpowiedzi od wyznaczonej osoby. Lista gotowa, nie trzeba ręcznie przeglądać pliku BCFzip.

Plik IFC zostaje na serwerze firmy, projekt nie jedzie w świat

Plik IFC projektu to własność firmy i jej klientów. W projektach komercyjnych zwykle są klauzule poufności w umowach z inwestorem. Wklejanie pliku do zewnętrznego chatbota jest problematyczne: nie wiadomo, jak serwis przechowuje przesłane pliki, czy są szyfrowane w spoczynku, czy mogą trafiać do procesu doskonalenia modelu.

Nasze podejście jest inne. IFC parsujemy skryptem IfcOpenShell na serwerze firmy, w sieci wewnętrznej albo na własnym VPS-ie. Z pliku wyciągamy tylko dane tekstowe: identyfikatory GUID, parametry numeryczne i tekstowe, ilości, koordynaty kolizji. Żadna geometria, żadne tekstury, żadne widoki nie opuszczają serwera. AI dostaje tabelę z wartościami, nie rysunek. Dane projektu zostają w firmie.

Jeśli firma korzysta z Autodesk Construction Cloud i jest wygodna z tym, że pliki są już po stronie Autodesk, można korzystać z APS API bezpośrednio. Ale nawet wtedy: odpytujemy przez własny kod na własnym serwerze. Nie wklejamy pliku do zewnętrznego czatu i nie prosimy o "przeanalizuj mi ten IFC" obcego asystenta.

Od czego zaczynacie

Realne wdrożenie zaczynamy od rozmowy o tym, gdzie są modele (lokalnie, ACC, BIMcloud), jaka jest jakość danych w modelu i które procesy są największym bólem: pytania o ilości, przygotowanie do narad, informowanie podwykonawców, śledzenie zmian między rewizjami.

Zdarza się, że model jest w BIM-ie, ale pola nie są wypełnione: projektant rysował, ale nie wpisywał Materials ani FinishType, nie przypisywał kondygnacji do elementów. AI nie wyczaruje danych, których tam nie ma. Dlatego pierwszym krokiem jest audyt modelu: co jest wypełnione, co brakuje i czy warto uzupełnić przed wdrożeniem. Czasem wystarczy jeden eksport IFC i kilkanaście minut analizy, żeby wiedzieć, z czym pracujemy.

Kolejny krok to skrypt parsujący i połączenie z asystentem AI w portalu firmy. Potem pilotaż z jedną osobą (kierownik budowy albo kosztorysant) na jednym projekcie, żeby zebrać pierwsze pytania i sprawdzić, czy odpowiedzi są trafne. Po pilotażu rozszerzamy na cały zespół i kolejne projekty.

Jeśli chcecie zobaczyć, jak wyglądałoby to na Waszym modelu: umówcie się na 15 minut rozmowy. Możemy też pokazać, jak tego rodzaju integracje działają u firm z podobnym stosem technologicznym: realne wdrożenia są dostępne na naszej stronie.