แนวทางการกำหนด LOD สำหรับงาน MEP เพื่อการใช้งานในประเทศไทย

/in ,

จากปัญหาความซับซ้อนของวิศวกรรมงานระบบประกอบ (mechanical, electrical and plumbing, MEP) อาคารที่มากกว่าในอดีตส่งผลต่อปัญหาการประสานงานตั้งแต่การออกแบบจนถึงการติดตั้งร่วมกับงานสถาปัตยกรรมและงานโครงสร้าง เทคโนโลยีแบบจำลองสารสนเทศ (Building Information Modeling, BIM) ได้ถูกนำมาประยุกต์เพื่อแก้ปัญหาการซ้อนทับของงาน และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานร่วมกันให้มีความรวดเร็วมากขึ้น โดยกระบวนการ BIM สามารถลดการทำงานที่ซ้ำซ้อน  และควบคุมกระบวนการต่างๆให้สอดคล้องและถูกต้อง ในประเทศที่พัฒนาแล้ว ระบบ BIM ได้มีการใชเพื่อลดขั้นตอนความผิดพลาดอย่างแพร่หลายโดยมีปัจจัยหลักที่ต้นทุนงานก่อสร้างที่สูงมากกว่าประเทศกำลังพัฒนาหลายเท่าตัว นอกจากนี้ยังมีมาตรฐานที่ได้ตกลงร่วมกันเพื่อง่ายต่อส่งการส่งต่อข้อมูลในรูปแบบของ open BIM ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดย Level of development (LOD) เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่มีความสำคัญต่อการกำหนดความละเอียดของรูปทรงเลขาคณิต (LOD-G) และความละเอียดของข้อมูล (LOD-I) ในรูปแบบของ BIM object ที่สามารถนำไปใช้งานระหว่างกระบวนการทำงานตั้งแต่การออกแบบจนถึงการส่งมอบงานบริหารทรัพยากรอาคาร โดย LOD-I มีประโยชน์ในการกำหนดข้อมูลที่จำเป็นในแต่ละกระบวนการทำงาน เช่น ข้อมูลการออกแบบจะอยู่ในทุกระดับของ LOD ทั่วไป หากแต่ข้อมูลผู้ผลิตอาจจะจำเป็นตั้งแต่ระดับ LOD-400 ขึ้นไป ตามแนวทางของ CIC Building Information Modeling Standard เป็นต้น

สำหรับประเทศไทย มาตรฐานและแนวทางการใช้งาน BIM

ถูกพัฒนาอย่างต่อเนื่องจากสถาปนิกโดย BIM แสดงให้เห็นถึงการประสานงานและประโยชน์ของการร่วมทำงานในกระบวนการออกแบบ โดยมุ่งเน้นการกำหนดระดับการพัฒนา (level of development, LOD)  ผ่านการกำหนดรูปแบบความละเอียดของรูปทรงเลขาคณิต (LOD-G) ถึง LOD-500 ซึ่งแสดงลักษณะวัสดุที่ชัดเจน เช่น กวีไกร (2562) ปรับปรุงระดับขั้นการพัฒนา (LOD, รูปที่1) ให้สอดคล้องกับการใช้งานตามประเภทของงาน ซึ่งเน้นไปทางงานสถาปนิกมากกว่างานระบบประกอบอาคาร (MEP) รวมไปถึงยังไม่ได้ออกแบบมาตรฐานชนิดของข้อมูลเท่าที่จำเป็นต่องาน FM เป็นเพียงแนวทางเริ่มต้นการกำหนด LOD เพื่อความเข้าใจที่ตรงกัน

รูปที่ 1 ตัวอย่าง Level of development [1]   

โดยหากนำ LOD ของงานสถาปัตยกรรมมาประยุกต์ใช้ร่มกับงาน MEP อาจจะก่อให้เกิดปัญหา เช่น

  1. LOD-500 ของสถาปนิกส่งผลกระทบต่อขนาดไฟล์แลกเปลี่ยน (data exchange) ที่เกินความจำเป็นสำหรับงาน MEP โดยไม่จำเป็น
  2. การใช้งานด้าน FM ยังไม่เกิดประโยชน์ชัดเจนโดยไม่มีการสร้างรูปแบบข้อมูลมาตรฐาน (Industry Foundation Classes, IFC) เพื่อเป็นภาษากลางการแลกเปลี่ยนข้อมูล เป็นต้น บทความนี้ นำเสนอแนวทางการพัฒนา LOD ที่เหมาะสมกับงาน MEP ตามกระบวนการทำงานแบบ design-bid-built ในประเทศไทย โดยประยุกต์จาก CIC Building Information Modeling Standard [2] และการกำหนด LOD จากมาตรฐานการใช้แบบจำลองสารสนเทศอาคาร (EIT Standard 010237-20) [3] โดยกำหนดข้อตอนการทำงานประกอบด้วย
    1. ขั้นแบบร่างเบื้องต้น (Schematic)
    2. ขั้นพัฒนาแบบรายละเอียด (Design Development)
    3. ขั้นแบบก่อสร้าง (Construction Document)
    4. ขั้นแบบสำหรับงานก่อสร้าง (Shop Drawing)
    5. ขั้นแบบรายละเอียดงานก่อสร้าง (As Built) เพื่อให้ง่านต่อความเข้าใจและเหมาะสมกับการทำงานในประเทศไทย โดยแต่ล่ะขั้นตอนจะประกอบด้วย
    – เนื้อหาการทำงาน
    – ระดับ LOD
  3. ความละเอียดของรูปทรงเลขาคณิต (LOD-G) และ
  4. ความละเอียดของข้อมูล (LOD-I) โดยการเปีนเทียบระหว่าง CIC Building Information Modeling Standard และ EIT Standard 010237-20 ดังตารางที่ 1

ตารางที่ 1 สรุปแนวทางการพัฒนา MEP LOD ประเทศไทย

จากตารางที่ 1 ทำการเทียบกระบวนการทำงานจากมาตรฐาน BIM วิศวกรรมสถานแห่งประเทศไทยกับ property การแบ่งระดับข้อมูลของ CIC Building Information Modeling Standard ประเทศฮ่องกง โดย

  1. ขั้นแบบร่างเบื้องต้น เกี่ยวข้องกับข้อมูลชนิด general property ประกอบด้วย การระบุตำแหน่งและลักษณะการวางบนพื้นที่เกี่ยวข้องกับงานระบบและระบุชนิดของอุปกรณ์และเครื่องจักร ให้เห็นรูปทรงเพียงสังเขป
  2. ขั้นพัฒนาแบบรายละเอียด ประกอบด้วย Design และ Classification property บอกข้อมูลการออกแบบขนาดและกำลังชองเครื่องจักรและอุปกรณ์งาน MEP โดยสามารถระบุชนิดของเครื่องจักรและอุปกรณ์
  3. ขั้นแบบก่อสร้างประกอบด้วย manufacturer property สามารถระบุรุ่นของเครื่องจักรตามข้อมูลผู้ผลิตให้เป็นไปตามขั้นตอนการออกแบบเพื่อใช้ประกอบการประมูลงานและยื่นขออนุมัติก่อนการติดตั้งจริง
  4. ขั้นแบบสำหรับงานก่อสร้างประกอบด้วยรายละเอียดแบบพร้อมติดตั้งจริง โดยเพิ่มเติมส่วน condition property แสดงค่าตัวแปรการทำงานของเครื่องจักรและอุปกรณ์ขนาดใหญ่เปรียบเทียบค่าจากการออกแบบและหลังการดำเนินการ commissioning ระบบเครื่องจักรและ
  5. ขั้นแบบรายละเอียดงานก่อสร้างประกอบด้วย Verification property เพื่องานบริการจัดการทรัพย์สิน ประกอบด้วยการยืนยันค่าตัวแปรจาก design, manufacturing, condition และ specification property ส่งต่อไปยังงาน FM ในรูปแบบของ Model Element หรือ open BIM data

ตัวอย่างการใช้ MEP-LOD-I จากอาคารตัวอย่าง

รูปที่ 2 อาคารตัวอย่าง

ตัวอย่างข้อมูลเครื่องส่งลมเย็นแบบ FCU (fan coil unit) จำนวน 10 เครื่องแบ่งออกเป็นโซนสูง (10 เมตร) รหัสเครื่อง FCU  4F-01 ถึง 4F-06 และโซนต่ำ (3 เมตร) รหัสเครื่อง FCU 3F-01 ถึง 3F-04 โดยใช้น้ำเย็นจากระบบเครื่องทำน้ำเย็นและควบคุมการทำงานของ FCU โดยเทอร์โมสตัทที่พื้นที่ (zone) สั่งการทำงานวาล์วน้ำเย็นแบบเปิดปิด ดังรูปที่ 3

ตัวอย่างการใช้งานข้อมูลจากผู้ผลิตระบบ FCU ดังตารางที่ 2 โดยสนใจค่า

  1. sensible capacity (kW) ใช้สำหรับประมาณการถ่ายเทความร้อนระหว่าง air-side และ water-side
  2. ค่าความเร็วลมของ FCU (L/s)
  3. ค่าอุณหภูมิลมจ่าย supply air ตามการออกแบบที่ภาระความเย็น 100%
  4. ค่าอุณหภูมิลมกลับ return air ตามการออกแบบที่ภาระความเย็น 100% จากค่าdesign property ตัวอย่างสามารถใช้ในการคำนวณหรือกรอกข้อมูลส่วน static information เพื่อให้ผู้รับเหมาใช้ตรวจสอบ
    1) manufacturer property เครื่อง FCU เป็นไปตามการออกแบบหรือไม่
    2) เป็นแนวทางการตรวจสอบ หรือรับแก้ไข condition property หลังการติดตั้งและทดสอบระบบ
    3) ส่งมอบไปยังผู้ดูแลอาคารหรือแผนก FM เพื่อใช้ประกอบการควบคุมระบบ building automation system ส่วนควบคุม FCU

รูปที่ 3 BIM MEP-LOD-I จากอาคารตัวอย่าง [4]

ตารางที่ 2 ข้อมูลผู้ผลิตตัวอย่างจากประเทศพัฒนาแล้ว [4]

รูปที่ 4 ตัวอย่างการกรอกข้อมูล design และ manufacturer property จากตารางที่ 2

จากรูปที่ 4 ขั้นตอนการดำเนินการ condition property โดยการตรวจสอบระหว่างการ commissioning ด้วย IoT (internet of things) sensor เช่น การตรวจสอบ FCU รหัส 3F-02 มีเงื่อนไขการออกแบบ (Design conditions) พื้นที่ 24 ⸰C /55% RH โดยสมมุติให้ลมในพื้นที่กลับมายังบริเวณลมกลับได้เหมาะสม มีค่า sensible load 7.9 kW (ค่าการออกแบบ) ที่ความเร็วลมจ่าย 1165 CFM (550 L/s) โดยมีการส่งเย็นที่อุณหภูมิ 12.5 ⸰C และมีอุณหภูมิลมกลับที่ FCU 24.6 ⸰C เมื่อทำการตรวจสอบระบบด้วย พบปัญหา (1) ปัญหาเทอร์โมสตัท โดยอุณหภูมิในพื้นที่ต่ำกว่าการออกแบบประมาณ 2 ⸰C เมื่อตรวจสอบจาก เทอร์โมสตัทของระบบ BAS พบค่าอุณหภูมิ set-point และค่าที่วัดได้ 24.5 ⸰C หากแต่ค่าความร้อนในเทอร์โมสตัททำให้วัดค่าได้สูงกว่าจริง 1.5 ⸰C  (2) การเกิด cooling fighting จากการตรวจอุณหภูมิลมกลับประมาณ 22.2 ⸰C และความชื้น 54.5 %RH และอุณหภูมิลมจ่าย 13.5 ⸰C สูงกว่าค่าการออกแบบ 1 ⸰C เป็นผลจาก FCU 3F-01 ที่ติดกันส่งลมเย็นมายัง FCU 3F-02 จึงทำให้เกิดความเย็นในพื้นที่ต่ำกว่าปกติทั้งที่อุณหภูมิการส่งลมเย็นของ FCU 3F-02 สูงกว่า 1 ⸰C กำหนดเงื่อนไข property เพื่อส่งต่อผู้ดูแลในกากำหนดค่า set-point ที่เหมาะสมสำหรับ FCU เนื่องจากพบปัญหาการเปลี่ยนแปลงอุปกรณ์และปัญหาของเทอร์โมสตัท

เอกสารอ้างอิง

  • กวีไกร ศรีหิรัญ (2562) การเปลี่ยนระดับความละเอียดของข้อมูลในแบบจำลองสารสนเทศอาคาร วารสารวิชาการสถาปัตยกรรมศาสตร์ ฉบับที่ 69 ปี (กรกฎาคม-ธันวาคม)
  • CIC Building Information Modeling Standard
  • มาตรฐานการใช้แบบจำลองสารสนเทศอาคาร (EIT Standard 010237-20) .
  • เด่นชัย วรเดชจำเริญ และ ดร. พุฑฒิพงษ์ มหาสุคนธ์ (2563). การพัฒนาแบบจำลองสารสนเทศอาคารแบบผสมผสานเพื่องานทดสอบเครื่องแฟนคอยล์ยูนิต แบบต่อเนื่อง บทความวิชาการ Air Conditioning Engineering Association of Thailand (ACAT) ฉบับที่ 86 . ฉบับที่ 4/2563

ทำไม BIM จึงจำเป็นต่อ Digital Twin ตอนที่ 1

/in ,

ปัจจุบัน การบำรุงรักษาทรัพย์สินจำพวกอาคารและโครงสร้างพื้นฐานที่เพิ่งก่อสร้างภายใน 5 ปีที่ผ่านมานั้น มักมีการติดตั้ง ioT ทั้งจากความตั้งใจของเจ้าของทรัพย์สิน และบางส่วนที่เป็นอุปกรณ์มาตรฐานในเครื่องจักรยุคใหม่ ซึ่งความนิยมของ ioT ที่เพิ่มขึ้นในปัจจุบัน จากทั้งราคาที่ถูกลง และความสามารถที่มากขึ้น ก็ทำให้เจ้าของทรัพย์สินสามารถนำ ioT ไปช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการสินทรัพย์ได้ในระดับหนึ่งโดยที่ไม่ต้องมี BIM ซึ่งบางองค์กรก็อาจนับว่าระบบดังกล่าวที่ไม่มี BIM ก็เป็น Digital Twin ได้เช่นกัน โดยในความเห็นของผู้เขียนนั้นยังเชื่อว่าการเติม BIM เข้าไปในระบบบริหารจัดการขององค์กรนั้น น่าจะเพิ่มประสิทธิภาพขึ้นไปได้อีก

Digital Twin คืออะไร

Digital Twin ถูกพูดถึงครั้งแรกๆ ในปี 2002 และมีงานวิจัยเกี่ยวกับ Digital Twin ต่อเนื่องมา หลายชิ้นโดยเฉพาะในวงการอุตสาหกรรมการผลิตพบว่างานวิจัยด้าน Digital Twin (1) มีการเติบโตในด้านปริมาณอย่างก้าวกระโดด พบว่าปัจจัยหลักที่สนับสนุน (Enabler) ที่ปรากฏในงานวิจัย Digital Twin ที่ถูกล่าวถึงมากที่สุดตามลำดับ ได้แก่ internet of things (ioT), Artificial Intelligence, Cloud Computing, Simulation, Big Data และ BIM

จาก Whitepaper ของ AVEVA (2) ได้อธิบายไว้ว่า Digital Twin คือเทคโนโลยีดิจิตัลที่ประกอบไปด้วย 4 ส่วน ได้แก่

  • Content: ได้แก่ แหล่งข้อมูล, แบบจำลอง, การวิเคราะห์ และความรู้
  • Context: ได้แก่ เครื่องมือเครื่องจักร, สถานที่, กระบวนการทำงาน และชนิดธุรกิจขององค์กร
  • Time: ได้แก่ ข้อมูลในอดีต, การทำงานในปัจจุบัน และแผนการในอนาคต
  • Perspective: คือทีมงานที่ใช้ข้อมูลสำหรับงานวิศวกรรม, กระบวนการการทำงาน, การปรับปรุงเพิ่มประสิทธิภาพ และการซ่อมบำรุง

เทคโนโลยี Digital Twin นี้สามารถนำไปใช้ประโยชน์ให้กับองค์กรได้ทุกช่วงเวลาของโครงการ ตั้งแต่ช่วงศึกษาความเป็นไปได้ การออกแบบ การก่อสร้าง การเปิดให้บริการ การซ่อมบำรุง รวมถึงการบูรณะปรับปรุง โดยในช่วงการออกแบบก่อสร้างนั้น Digital Twin สามารถช่วยให้การออกแบบก่อสร้างมีประสิทธิภาพและแม่นยำ ลดค่าใช้จ่ายการพัฒนาโครงการได้ประมาณ 8–10%

สำหรับการใช้ Digital Twin ทำงานในช่วงการเปิดให้บริการนั้น ถือว่าเป็นเครื่องมือสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน เพราะสามารถเข้าถึงข้อมูลของสภาพการทำงานของเครื่องจักร และสภาพแวดล้อมแบบ ณ ขณะนั้น (Real Time) ได้ด้วยการคลิก ไม่กี่ครั้ง รวมถึงสามารถทำให้ผู้บริหารโครงการเห็นภาพรวมของโครงการและสามารถเข้าใจได้อย่างรวดเร็ว และใช้ข้อมูลทั้งหมดเป็นฐานในการสร้างมูลค่าเพิ่มให้องค์กร เช่น การปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน, การบริหารจัดการการซ่อมบำรุง, และการบริหารจัดการแรงงาน ซึ่งฐานข้อมูลที่ใช้ส่วนใหญ่มาจากแบบจำลอง BIM (Building Information Modelling), อุปกรณ์ ioT, ระบบ ERP, แบบจำลองเหตุการณ์ (Simulation Model) ซึ่งสามารถบูรณาการข้อมูลจากทุกแผนกในองค์กร ให้สามารถทำงานร่วมกันได้ดังนี้

  • ioT และเซ็นเซอร์: ช่วยรับข้อมูลจาก Physical Twin (โลกจริง) เข้าสู่ Digital Twin เพื่อให้ผู้บริหารทรัพย์สิน สามารถติดตามสถานะปัจจุบัน พร้อมทั้งสามารถสั่งการเพื่อควบคุมอุปกรณ์ต่างๆ ในกรณีที่จำเป็นได้
  • Cloud Computing: จัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก และอาจเป็น Big Data และประมวลผลเพื่อใช้ ในการวิเคราะห์ที่เป็นประโยชน์ เช่น การรักษาความปลอดภัย การประหยัดพลังงาน เป็นต้น
  • Simulation: จำลองสถานการณ์ที่อาจเกิดขึ้น เพื่อให้ผู้บริหารทรัพย์สินมีความพร้อมรับมือกับปัญหา ที่อาจเกิดขึ้นได้ ทั้งปัญหาฉุกเฉิน เช่น ภัยพิบัติ และปัญหาประจำวัน เช่นการจราจรติดขัดในชั่วโมงเร่งด่วน
  • BIM: แบบจำลองที่แสดงรูปร่าง สัดส่วน ขนาด ตำแหน่ง ใกล้เคียงของจริง และบรรจุข้อมูลที่เกี่ยวข้อง สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์สิ่งที่เกี่ยวข้องได้ เช่น การวางแผนงาน การคาดการณ์ความสำเร็จของแผนงาน การตรวจนับทรัพย์สิน และการซ่อมบำรุงอาคาร

ตัวอย่างการใช้งาน Digital Twin

  • Promon Engenharia: เป็นองค์กรที่เป็นเจ้าของโรงไฟฟ้าขนาดใหญ่ในบราซิล หลังจากที่ใช้ Digital Twin ในการทำงาน สามารถลดเวลาการทำงานของวิศวกรไปได้ 15%
  • Ørsted: บริษัทพลังงานรายใหญ่ Ørsted บริหารกังหันลมนอกชายฝั่งจำนวน 1,000 ตัว ตรวจสอบข้อมูลอย่างต่อเนื่องหมายถึงการทดลองต่างๆ 1,000 รายการที่แตกต่างกันมีนวัตกรรมที่เป็นกระบวนการปรับแต่งอย่างต่อเนื่อง และเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น AI และบิ๊กดาต้า จะช่วยให้ Ørsted เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน และทำให้กลายเป็นองค์กรที่คาร์บอนเป็นกลาง (Carbon-neutral) ภายในปี 2568
  • Amsterdam Smart City: เป็นนครที่นำแนวคิด Digital Twin ไปใช้ในการบริหารเมืองด้วยการนำ Enabler ทั้งหลาย เช่น Database, ioT, เซ็นเซอร์, Big Data, Simulation มาบริหารจัดการเมือง เช่นการจัดการจราจร การจัดเก็บขยะ ส่งเสริมเศรษฐกิจให้เติบโตอย่างยั่งยืนและช่วยพัฒนาตลาดเศรษฐกิตรูปแบบใหม่ๆ ได้
  • PTV Optima: เดิม PTV เป็นบริษัทผู้ผลิตและจำหน่ายซอฟท์แวร์แบบจำลองจราจรแบบ Offline โดยในปัจจุบัน ได้ทำธุรกิจ Digital Twin ด้านการจราจรของเมือง โดยปรับรูปแบบเป็น Online ที่รับข้อมูลการจราจรของเมือง แบบ Real Time จากเซ็นเซอร์และ ioT จากนั้นทำการจำลองเหตุการณ์จราจรที่จะเกิดขึ้นในอนาคตอันใกล้อีก 30 – 60 นาทีข้างหน้า โดยใช้ Machine Learning (ML) เพื่อให้ผู้บริหารการจราจรของเมืองสามารถแก้ปัญหาได้ ก่อนที่ปัญหาจะหนักขึ้น ปัจจุบันมีการใช้งานใน 5 ประเทศ ได้แก่ ไต้หวัน (Taichung), สโลวีเนีย, ออสเตรีย (เวียนนา), ฝรั่งเศษ (ปารีส), อิตาลี (Piedmont)

อ้างอิง

(1) Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification,Werner Kritzinger et al., IFAC-PapersOnLine

Volume 51, Issue 11, 2018, Pages 1016-1022

(2) AVEVA White Paper

Click to access WhitePaper_AVEVA_EngineersWorkSmarterwithDT_22-08.pdf

E-book BIM Learning

/in ,

E-book BIM Learning

ปัจจุบันการใช้เทคโนโลยีแบบจำลองสารสนเทศอาคาร (Building Information Modeling – BIM) มีความแพร่หลายมากขึ้น เนื่องจากประโยชน์ที่ได้จากการใช้เทคโนโลยีดังกล่าวได้ช่วยให้เห็นภาพเสมือนของการออกแบบและก่อสร้าง ในรูปแบบแบบจำลอง 3 มิติ ซึ่งสามารถผนวกกับข้อมูลต่าง ๆ ในการออกแบบ ก่อสร้าง ใช้งาน ซ่อมแซมและบำรุงรักษา อันมีส่วนสนับสนุนในการดำเนินการด้านต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการนำส่งผลงาน และจัดการอาคารและสภาพแวดล้อมสรรค์สร้าง (Built environments) ทำให้ BIM เป็นหนึ่งในการพัฒนาของอุตสาหกรรมด้านสถาปัตยกรรม วิศวกรรม และการก่อสร้าง (Architectural, Engineering, and Construction – AEC) และการบริหารทรัพยากรอาคาร (Facility Management – FM)

Download eBook

เนื้อหาใน eBook เล่มนี้จะประกอบไปด้วย 3 บท ต่างๆดังนี้

1. ความพร้อมเชิงสมรรถนะส่วนบุคคล BIM Learning (Part I): Personal BIM Competency

2. ความรู้ ทักษะ และสมรรถนะ BIM Learning (Part II): Knowledge, Skills, and Competencies

3. หลักสูตร BIM Modeler สำหรับผู้เรียนระดับ ปวส. BIM Learning (Part III): BIM Modeler Training Program for High Vocational Certificate Students