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Título: EVALUATING THE INTERPLAY BETWEEN BIM, LEAN AND SUSTAINABILITY CONCEPTS IN BUILDING DESIGN
Autor: PEDRO SAIEG FARIA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  ELISA DOMINGUEZ SOTELINO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 33696
Catalogação:  25/04/2018 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33696@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33696@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.33696

Resumo:
The main purpose of this study was to evaluate and validate how Building Information Modeling functionalities could interact with lean construction principles to support sustainable development in building design and deliver higher quality projects. To that end, first a brief introduction to each of these concepts was introduced, followed by an extensive and structured literature research looking for pairwise combination of these topics. The results of this review generated a matrix that brought up interactions, which were highlighted and explained. To further validate some of these interrelationships, a plug-in was proposed and implemented on a BIM enabled visualization environment to help the user decide the best design between alternatives, while considering his perspective on what generates value to the project. To illustrate and validate the usability and importance of the plug-in, the design of a warehouse with certain requirements was considered. Four design alternatives were modelled considering different types of superstructures along with the building envelope and varied types of materials. These models were exported as IFC files and then imported to the BIM environment. The plug-in then imported an external database and calculated general costs, CO2 emissions and thermal comfort indicators for each model based on data contained on elements and the imported database. Finally, it considered user weightings on each indicator and graphically displayed results indicating which of the options would be the best through a Multiple Attribute Decision Method. Even though the used models were hypothetical and more indicators would be required for more robust results, it was possible to verify that automated analysis considering indicators can optimize decision making tasks that otherwise would be inefficient and innacurate. This way, some of the perceived interactions were validated and the importance of integrating these concepts was confirmed.

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