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Automatisierte projektabhängige Filterung von technischen Regeln mit IDS

Citation Link: https://doi.org/10.15480/882.13541
Publikationstyp
Conference Paper
Date Issued
2024-09-18
Sprache
German
Author(s)
Buttgereit, Lennard  
Emara, Merna  
TORE-DOI
10.15480/882.13541
TORE-URI
https://hdl.handle.net/11420/49649
Start Page
374
End Page
381
Citation
35. Forum Bauinformatik, fbi 2024: 374-381
Contribution to Conference
35. Forum Bauinformatik, fbi 2024  
Publisher
Technische Universität Hamburg, Institut für Digitales und Autonomes Bauen
Peer Reviewed
true
Die deutsche Bauindustrie ist geprägt von einem komplexen Gefüge an technischen Regeln und Regularien. Am Bau Beteiligte müssen in der Regel eigenständig identifizieren, was davon auf sie in einem konkreten Bauprojekt zutrifft und was vernachlässigt werden kann. Dies, in Kombination mit der hohen Dynamik in Regelwerkentwicklung und -aktualisierung kann zu Unstimmigkeiten mit Behörden und langwierigen Genehmigungsverhandlungen führen. Vor allem trägt es aber auch zu einer empfundenen Überregulierung bei. Die nachfolgende Arbeit stellt ein Konzept für einen Dienst vor, der auf Grundlage von konkreten Projektinformationen automatisiert filtern kann, welche technischen Regeln, als ein Teil der Regulierung, zu beachten sind. Es basiert auf einem Register an Informationsanforderungen im Format von buildingSMARTs Information Delivery Specification, bei dem jeder Anwendungsbereich einer Regel eine eigene Informationsanforderung darstellt. Der Umfang des Registers ist aktuell auf die in der Musterverwaltungsvorschrift Technische Baubestimmungen gelisteten technischen Regeln festgelegt.
Subjects
Building Information Modeling (BIM)
Code Compliance
Technische Baubestimmungen
Technische Regeln
DDC Class
690: Building, Construction
624: Civil Engineering, Environmental Engineering
006: Special computer methods
Publication version
publishedVersion
Lizenz
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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Name

Automatisierte projektabhängige Filterung von technischen Regeln mit IDS.pdf

Type

Main Article

Size

534.31 KB

Format

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