PROPUESTA METODOLÓGICA PARA ESTIMAR LOS BENEFICIOS ECONÓMICOS ASOCIADOS A LA COORDINACIÓN TECNOLOÓGICA BIM EN CODELCO

Abstract

Este trabajo postula un y propone una metodolog´ıa para generar un modelo que sea capaz de establecer y estimar los beneficios económicos asociados al uso del Building Information Modeling (BIM) en los proyectos de construcci´on industrial. En particular, el método propuesto busca relacionar el nivel de integración BIM alcanzada por los proyectos y la manera en que esta impacta en el crecimiento de los costos de construcción, proponiendo, de esta manera, una métrica que permite modelar la relación inversa entre dicho nivel de integración (madurez BIM) y el crecimiento de los costos de construcción. Dado que para generar el modelo que permite realizar la estimación de los sobrecostos según el nivel de madurez BIM se necesita tranformar la data de un proyecto de construcción en data útil para poder generar la relación que modele dicho comportamiento, este trabajo entrega herramientas para hacer la transformación de los datos que se desea analizar y para estimar los parámetros de interés. En particular, dichas herramientas fueron desarrolladas en el lenguaje de programción multipropósito Python.

This work postulates a novel method with the purpose of generating a model capable of estabish and predict the economic benefits associated with the use of Building Information Modeling (BIM) in indutrial building projects. Particularly, the proposed method aims to relate the level of BIM integration in a particular project and how this integration impacts the costs growth in the construction stage of the project. For this purpuse the method proposed also provides a metric which allows for the modeling of the inverse relation between the BIM level of integration of a project and its construction stage cost growth. Addtionally, and in order to generate the method proposed which will allow for the prediction of the cost growth according the the BIM level of integration (BIM maturity), one needs the appropriate tooling to transform raw data into useful data, and, to estimate the desired parameters. Accordingly, this work provides two scripts in order to perform this tasks. These scripts were developed with Python