GPT в Revit: поиск сотен тысяч лишних элементов

Мы — «Цифровой инженер»: разбираем стандарты ISO/ГОСТ для BIM/ТИМ, показываем, как их применять на практике, и делимся кейсами автоматизации в проектировании и стройке. Больше авторских разборов, меньше воды: архитектуры решений, ROI ИИ‑проектов, CDE, автопроверки моделей и обзоры инструментов. Наша цель — переводить сложную цифровизацию на язык понятных действий и выгод для бизнеса.

gptrevitbim

#авторскаярубрика #ИИ #BIM #Revit

Продвинутое применение ИИ. Пост 3. Предыдущий пост тут.

🔎 Как с помощью GPT я нашёл в Revit сотни тысяч лишних элементов

Представьте папку с 376 тысячами файлов: нужные документы, старые копии, что-то продублировано сотню раз. Хочется навести порядок, но сначала нужно понять, чего там вообще так много. Примерно такая история получилась у меня с моделью в Revit. Только вместо файлов — элементы модели, часть которых при обычной работе даже не видна.

🤖 Чтобы разобраться в содержимом модели, я с помощью ChatGPT разработал плагин для сканирования и подсчёта элементов, в том числе линий. Он показывает их количество, помогает найти скопления линий, а на графиках можно посмотреть, чего в проекте больше всего. Уже есть с чего начать проверку и очистку.

В одной небольшой детальке, собранной в группу, оказалось 659 линий. Вроде немного, но таких групп в модели было 177 штук. Умножаем — получаем 116 643 линии 🤯 Больше 116 тысяч только в этих повторяющихся группах! Причём они находились за границей обрезки вида, на планах их вообще не было видно. Зачем они там оставались — непонятно, но в модели всё это хранилось.

🗑 После проверки найденного мы удалили ненужное и очистили модель. Эти группы были только частью находок, а общий результат получился такой:

  • 📦 Было около 376 тысяч различных элементов в модели (двери, стены, линии и пр).
  • ➖ Удалили около 270 тысяч.
  • 📉 Осталось около 106 тысяч — больше чем втрое меньше.

На скорость работы, честно говоря, это по ощущениям сильно не повлияло, хотя и это тяжело измерить, но думаю глуков и тормозов должно быть меньше. Заметно помогло кое-что другое, об этом расскажу в следующем посте продолжении, там частично тоже ИИ помогла выйти на нужную мысль. Но сам факт: нашли и убрали около 270 тысяч лишних элементов, которые до этого находились в модели.

📊 Графики при этом полезны и для дальнейшей проверки: можно посмотреть, чего ещё много и на что обратить внимание. Конечно, большое количество не означает, что всё нужно удалять. GPT помог мне написать инструмент, который показывает, где искать, а дальше уже мы разбирались, что действительно нужно проекту, а что просто давно там лежит.

Общее количество элементов модели я определил с помощью отчета от Future BIM

Читайте так же