BIM-Integrated Construction Operation Simulation Framework for Lean Construction Planning

Abstract

As construction projects become larger and more complex, traditional construction planning based on historical data and heuristic adjustment can no longer incorporate all managerial details such as productivity dynamics. The variation between plan and execution brings cost overruns and duration extension on construction site. In this regard, to minimize this variation, this paper presents a BIM-integrated simulation framework that can predict productivity dynamics at construction planning phase. Comparing to the traditional construction planning, the BIM-integrated simulation framework can establish more reliable plan. By using BIM, I could obtain building data for construction operation, so projects’ unique characteristics could be considered. Also, by using computer simulation, the framework can establish more reliable plan than before by simulating construction operation with consideration for diverse factors and performing construction work whenever input values ranging from the number of materials to the number of tower crane are changed. By integrating BIM and simulation, construction mangers can renew construction plan whenever BIM model is changed, then they can choose an optimal design option in accordance with optimal construction scheduling. With these expectations, I developed BIM-integrated construction operation simulation for lean construction planning. To develop the BIM-integrated simulation framework, BIM model was produced by using ‘Autodesk Revit 2015’. Then, I developed APIs for the framework with a research professor in Ewha Womans University; 1) preparing a BIM model to produce input data for the simulation; 2)developing a commands which can extract BIM data and interchange into simulation resource data. Afterwards, I considered critical factors affecting productivity at the operational level by textbook analysis, experts’ interview, and literature review. Next, the research developed simulation; 1) defining work procedures, 2) finding critical factors, 3) composing a construction simulation at operational level by using ‘Anylogic 7.1.2 University’. By implementing simulation which is fed on input data such as material quantity, length, type, and floor level from BIM, I obtained productivity dynamics, resource utilization, and processing time of each activities on construction site. This framework was tested with a structural steel model because steel erection work is one of the most important process affecting on the total construction budget and duration. By integrating BIM and Simulation, I obtained productivity dynamics, resource utilization, and processing time. Then, these simulation results can be utilized for scheduling, resource allocation, and production planning. The predicted schedule from the BIM-integrated simulation is verified by comparing the as-is mater schedule, the actual schedule, and the proposed schedule. In that case, while the as-is master schedule is established 14 weeks, the actual schedule is 5.81 weeks. At first, the simulated schedule predicted 3.32 weeks. The reasons why the simulated results is shorter than the actual schedule were analyzed that I did not consider the non-working days and queue time during simulation because it is qualitative factors which is difficult to define. Then, according to the previous research, I drew non-working days in Seoul, Korea, and queue time in steel erection work. By revising schedule based on these analysis, finally, the proposed schedule predicted 6.07 weeks. Although the proposed schedule became closer the actual schedule than before, the proposed schedule is longer than the actual schedule. This is because non-working days per week are only allocated at the end of the week and I applied the fixed non-working days weekly. In terms of re-allocation of queue time and non-working days, the variation between the actual and proposed schedule could be explained. In addition, to test the model’s reaction by changing input parameters, I conducted sensitivity analysis which can predict reliable construction plan whenever construction projects’ condition is changed. Shortly, productivity loss from increasing the number of materials could be recovered with adjusting other critical factors. Also, the number of tower crane was not that related to productivity, but it had impact on productivity when the level of erecting height was changed. Then, the closer the level of erecting height was the standard erecting level (1.0), the greater the productivity. This analysis can be utilized for allocating resources or variables by achieving the expected level of productivity. Consequently, the BIM-integrated simulation contributes to enable construction mangers to choose an optimal design in accordance with construction operational plan because it enables efficient construction planning whenever BIM is modified. Also, it contributes to develop construction technology by increasing BIM functionality and simulation applicability in construction management field. Plus, this framework can optimize material management by achieving just-in-time production plan, then ultimately reduce managerial costs and/or interest costs from excessive and/or lack of materials. Furthermore, managerial efficiency can be accomplished by reducing time, cost, and efforts to reproduce building data when construction managers establish execution plan. The results show that construction managers can expect significant improvement of predicting productivity dynamics reliably, which can contribute to increase reliability of scheduling, re-generate plan efficiently, optimize resource allocation, save cost for unnecessary buffers, and reduce material loss. However, the proposed BIM-integrated simulation framework was only applied steel erection work and the tested model only had 2 series of columns and beams. In this respect, the framework should be applied more diverse construction work, more complex projects, and lager projects for practical use. In the future, the researcher hopes to develop add-on program to integrate and re-visualize the simulated results into BIM environment. Furthermore, by achieving automation of generating construction plan through the BIM-integrated simulation, the functionality of the framework will increase.;건설 프로젝트가 대형화·복잡화됨에 따라, 기존 데이터를 통계적으로 분석한 실적자료와 실무자들의 경험적 보정(heuristic adjustment)을 통한 전통적인 방식의 생산계획은 실제 현장 공사수행 프로세스를 반영하지 못하고 있다. 이러한 생산계획과 실행의 차이는 자재 구매조달의 예측 불확실성을 높여, 자재 반입의 불확실성으로 인한 시공문제를 발생시킨다. 또한, 공급사슬 전체에 생산 및 공급의 목표수준을 달성하지 못하게 하여 손실을 발생시킨다. 다시 말하면, 시공현장의 생산계획 예측과 실시공의 오류가 발생하면, 계획과 현장의 생산량 차이가 가중되고 이는 건설프로젝트의 공기지연이나 공사비 손실을 야기한다. 건설산업은 일회성 수주산업이기 때문에 모든 프로젝트마다 설계조건·환경·인력구성 등이 다르다. 즉, 건설 프로젝트마다 특성이 상이하므로 기존 실적자료를 통해 건설공사 생산계획을 수립하는 것에는 한계가 있다. 그리고 건설 프로젝트는 야외작업으로 인한 불확실성이 내재하고 다양한 이해관계자가 참여하는 등 예측불가능하고 복잡한 특징이 있어, 실무자들의 경험적 보정의 불확실성 또한 증가하고 있다. 동시에, 발주자 요구사항의 잦은 변동으로 인해 프로젝트 정보가 변화할 때마다 시공계획을 수립하는 데는 한계가 있다. 본 연구는 적시 생산계획 달성을 통해 건설 현장과 공급사슬의 낭비를 최소화하기 위해 BIM 연동 시뮬레이션 기법을 활용하여 현장작업 기반(activity-based)의 시공현장 생산계획을 분석함으로써 신뢰도 높은 공사계획을 수립하였다. BIM에 구현된 건설 프로젝트 정보를 활용함으로써 프로젝트마다 고유한 특성을 고려하고, 건설현장 작업과정 시뮬레이션에서 BIM 정보를 활용하면서 다양한 생산성 영향요인을 복합적으로 고려하여 생산계획을 산출한다. 이처럼 BIM과 작업과정 시뮬레이션을 연동함으로써, 설계 및 시공 중 프로젝트 정보가 변동되더라도 효율적으로 생산계획을 수립할 수 있다. 먼저, 본 연구에서는 Autodesk Revit 2015 프로그램으로 BIM 모델을 구현하였다. BIM 모델에 통합된 프로젝트 정보를 BIM API를 활용하여 현장 작업과정 시뮬레이션에서 활용할 수 있는 데이터로 추출한다. 시뮬레이션에서 요구되는 건설정보에는 물량, 설치위치, 자재타입, 자재크기 등이 있다. 현장 작업과정 시뮬레이션을 구현하기 위해 선행연구 조사, 전문자 자문, 전문서적 고찰을 통해 시공현장의 작업과정을 정의하고 해당공종의 자원, 생산성 영향요인을 분석한다. 그리고 Anylogic 7.1.2 University 프로그램으로 현장 작업과정 시뮬레이션을 구성하였다. 앞서 추출한 BIM 정보를 시뮬레이션에서 활용하고 실행시킴으로써, 현장의 실시간 생산성 변동을 예측한다. 이를 활용하여 보다 신뢰도 높은 현장 생산계획을 산출하고 자재, 인력, 장비 등의 현장자원배치를 최적화하는 대안을 도출한다. 본 연구에서 구축된 BIM 연동 시뮬레이션 체계(framework)를 검증하기 위해 공사비 비중이 높고 전체 프로젝트 공기에 영향이 큰 철골공종에 대해 사례연구를 수행하였다. BIM 연동 시뮬레이션 방법을 통해 생산성 변동, 자원 이용률, 각 작업별 소요시간을 산출할 수 있었다. 이는 공기수립, 자원할당, 생산계획에 활용될 수 있다. 해당 체계의 검증을 위해 실제사례 프로젝트의 기존 마스터 일정계획, 실제 수행일정, 시뮬레이션을 통해 도출된 일정을 비교·분석하였다. 기존 마스터 일정계획은 14주, 실제 수행일정은 5.81주, 시뮬레이션으로 도출된 일정은 3.32주로 산출되었다. 실제 일정과 시뮬레이션 일정의 차이가 발생된 이유는 시뮬레이션에서 기후요소로 인한 비작업일과 작업 사이의 유휴시간을 고려하지 않았기 때문이다. 따라서, 선행연구를 통해 도출한 비작업일과 유휴시간을 반영하여 시뮬레이션 값을 보정한 결과 6.07주의 작업일이 산출되었다. 제안된 방법으로 산출한 작업일과 실행간의 차이가 발생한 이유는 비작업일을 매주 후반부에만 배치하여 작업불능일과 유휴시간이 겹치지 않았고, 설치계절에 상관없이 매주 작업불능일이 일정하다고 가정했기 때문이다. 즉, 본 연구에서 제안한 BIM 연동 시뮬레이션을 활용한 생산계획은 기존 방법보다 신뢰도가 높으며, 실행과의 차이는 비작업일과 유휴시간의 재배치로 설명될 수 있다. 본 연구에서는 건설 프로젝트 조건의 변화에 따라 생산계획 시뮬레이션을 수행해봄으로써 민감도 분석을 하였다. 일반적으로 동일평면 내 부재수가 증가할수록 생산성이 저하된다고 여겨졌지만, 부재수 증가에 따른 생산성 저하는 다른 영향요인의 조정을 통해 회복될 수 있다. 그리고 철골세우기 작업에서 타워크레인의 개수는 높이에 따른 작업 난이도의 차이가 크지 않으면 생산성에 영향이 거의 없음을 알 수 있었다. 또한, 기준 설치높이에 대한 난이도 1.0 (2층 철골 빔 설치)에 가까울수록 생산성은 증가한다. 이처럼, 민감도 분석을 통해 자원과 변수 할당을 통해 목표수준의 생산성 달성을 위한 자원 할당계획을 수립할 수 있을 것이다. 마지막으로, BIM 연동 시뮬레이션 체계는 BIM 모델이 변동될 때마다 현장 생산계획을 고려할 수 있으므로 최적 설계안을 선정하는데 기여할 수 있고, 건설 프로젝트 정보가 변할 때마다 효율적으로 생산계획을 재수립할 수 있다. 그리고 건설관리 분야에 BIM의 기능성과 시뮬레이션의 적용성을 확대함으로써, 건설기술 발전에 기여했다고 볼 수 있다. 또한, 적시(just-in-time) 생산계획을 통해 자재관리를 최적화할 수 있고 자재의 과부족으로 인한 자재관리비나 이자비용을 저감할 수 있다. 뿐만 아니라, 건설관리자는 시공 실행계획 수립을 위해 건물 정보를 재생산하기 위한 비용, 시간, 노력을 저감할 수 있다. 궁극적으로 시뮬레이션 예측 결과를 통해 해당 BIM 연동 시뮬레이션 체계가 기존 생산계획 수립방법보다 실제와 차이가 적은 신뢰도 높은 계획을 수립할 수 있었다. 또한, BIM 모델이 변동될 때마다 효율적으로 실행계획, 자원 할당계획을 재생산할 수 있을 것이다. 제안된 시스템은 2절주의 작은 규모의 철골공종에만 적용되었다는 한계점이 있으며, 앞으로 다양한 공종, 복잡하고 대규모의 프로젝트에 적용하는 검증이 요구된다. 추후 add-on 프로그램 개발을 통해 BIM에 시뮬레이션 결과를 통합하고 시각화한다면, 보다 직관적인 의사결정 지원 시스템으로 발전될 수 있을 것이다.