Ottimizzazione di spazi a uso ufficio in un immobile esistente attraverso l’integrazione BIM -IoT : dall'acquisizione della nuvola di punti allo sviluppo di modelli BIM per l'integrazione con sensori IoT: implementazione del Digital Twin

With the advent of new construction technologies and high design standards, the management and maintenance phase of the built environment is becoming more central in the control of consumption and in the optimization of the built environment. The thesis is part of a research project whose objective is to develop a system capable of optimizing the management of existing office buildings through the data collected by temperature, humidity and CO2 sensors, installed in the rooms; then managing the connection of these with the 3D model and setting prediction algorithms, the intention is to obtain the Digital Twin of the properties concerned, in order to provide a clear and easily consultable visualization of the data collected and the trend of the same in relation to the use of the spaces. The thesis focuses on the first part of the process: starting from properly cleaned point clouds, the goal is to automate the modelling of the essential architectural elements and connect the model thus obtained to the installed sensors. After reporting the state of the art in the field of Digital Twins, Scan to BIM and IoT sensors, the paper presents the methodology developed and the tools identified to achieve the goal, highlighting the fundamental characteristics of each step, in order to make the project replicable regardless of the starting conditions or the software and tools used. The case study presented, relating to a plan of the SUPSI campus in Mendrisio, applies the methodology described, focusing on the steps of data acquisition of the state of affairs and modelling and comparing the results obtained through different applications. The thesis will not refer to the data-driven prediction part, nor to the actual extraction and filtering of data from sensors, focusing more on the BIM aspect of the OptiSpace project.

Con l’avvento di nuove tecnologie costruttive ed elevati standard di progettazione, la fase di gestione e manutenzione del costruito sta assumendo maggiore centralità nel controllo dei consumi e nell’ottimizzazione del costruito. La tesi si inserisce nel contesto di un progetto di ricerca il cui obiettivo è sviluppare un sistema in grado di ottimizzare la gestione di edifici esistenti a uso uffici attraverso i dati raccolti da sensori di temperatura, umidità e CO2, installati negli ambienti; gestendo poi il collegamento di questi con il modello 3D e impostando algoritmi di previsione, l’intenzione è quello di ottenere il Digital Twin degli immobili interessati, al fine di fornire una visualizzazione chiara e facilmente consultabile dei dati raccolti e dell’andamento degli stessi in relazione all’utilizzo degli spazi. La tesi si focalizza sulla prima parte del processo: partendo da nuvole di punti adeguatamente ripulite, l’obiettivo è automatizzare la modellazione degli elementi architettonici essenziali e collegare il modello così ottenuto ai sensori installati. Dopo aver riportato lo stato dell’arte in materia di Digital Twin, Scan to BIM e sensoristica IoT, l’elaborato presenta la metodologia sviluppata e gli strumenti individuati per raggiungere l’obiettivo, evidenziando le caratteristiche fondamentali di ciascuno step, al fine di rendere il progetto replicabile a prescindere dalle condizioni di partenza o dai software e dagli strumenti utilizzati. Il caso studio presentato, relativo a un piano del campus SUPSI a Mendrisio, applica la metodologia descritta, concentrandosi sugli step di acquisizione dei dati dello stato di fatto e di modellazione e confrontando i risultati ottenuti attraverso diversi applicativi. La tesi non farà riferimento alla parte di predizione basata sui dati, né all’effettiva estrazione e filtratura dei dati dai sensori, concentrandosi più sull’aspetto BIM del progetto OptiSpace.