BIM

Entwicklungen, Tests und private Projekte mit BIM

Beruflich benutze ich kommerzielle Software für meine Kunden als BIM-Manager. Privat als erasand beschäftige ich mich mit BIM und dem Fokus von Open-Source Software und Entwicklungen neuer Prozesse. Untenstehend sind meine aktuellen Projekte und deren Ziele.

Erkenntnisse

• Mit den Modellen können die Zusammenhänge fundierter und besser verständlich für Nicht-Baufachleute aufgezeigt werden.
• Die 3D Modelle können mit einem geringen Mehraufwand für Präsentations-Modell weiter verwendet werden.
• Durch den Einsatz von modellbasierten Informationen sind die gleichen Informationen in verschiedenen Phasen und Detaillierungsgraden verfügbar. Dies ermöglicht es sehr effizient Dokumente mit aktuellen Änderungen zu produzieren, auch wenn die hauptsächliche Planung abgeschlossen ist.
• Die Ableitung der Pläne aus dem Modell hat sich als eine sehr effektive Methode herausgestellt. Mit den modellbasierten Informationen muss zum Zeitpunkt der Dokumentenerstellung nur überlegt werden, wie die Informationen dargestellt werden sollen. Die Qualität und Detaillierung des Inhalts wird bestimmt bei der Bearbeitung und Pflege der Bauteildaten.
• Räumliche Zusammenhänge von mehreren Gewerken lassen sich sehr gut am Modell erklären. Mit dem Einsatz der modellbasierten Arbeitsweise konnte beim Lüftungskonzept dargelegt werden, dass die Fassade nicht tangiert wird.
• Die Ausschreibung und Ausführung verlief konventionell. Bei Sichtung der Revisions-Unterlagen war klar, dass auch die Produktionsplanung mit konventionellen Methoden gearbeitet hat. Laut Aussagen der Projektverfasser wurden auch viele Änderungen und Lösungen vor Ort entschieden.
• Die Erstellung der Revisionsplanung wurde wieder modellbasiert gemacht und die Planungsdaten aus der vorgängigen Planung wurden weiter verwendet. Die Einbindung der IFC-Modelle in die Webseite verlief ohne Schwierigkeiten.

DATEISTRUKTUR WERKZEUGE

Python Tools für die Verwaltung komplexer Datei-Strukturen

Ende 2020 bis Anfang 2021 half ich mit bei der Migration der Daten auf den SharePoint der Büro für Bauökonomie AG. Damit ich die grossen Datenmengen besser erfassen konnte, schrieb ich Hilfsprogramme in Python. Ende 2021 beschloss ich, diese Hilfsprogramme weiter zu entwickeln und alles zu dokumentieren. Daraus entstanden die Dateistruktur Werkzeuge mit grafischen Benutzeroberflächen.

PYTHON COACH

Coaching und Nachhilfe beim Programmieren

Seit Ende 2020 gebe ich für Python Nachhilfe. Hier eine Referenz der Nachhilfe-Plattform meet'n'learn:

Andreas hat mir bei einem Projekt in der Informatik geholfen. Andreas könnte mir mit seinem enormen Fachwissen (Programmiersprache Python) jederzeit super weiterhelfen. Er war während des ganzen Prozesses sehr geduldig und unterstützend. Nur dank ihm ist es mir gelungen, das Projekt zu realisieren. Ich bin super dankbar für seine geleistete Arbeit und sein grosses Wissen. Der Nachhilfeunterricht war sehr zufriedenstellend. Besten Dank!

HABLAMOS

Unterstützung für die Spanisch Schule - Zug

Ich supporte die Webseite von Hablamos, einer Spanisch Schule in Zug. Ich unterstütze Marisol Morocho auch in allen digitalen Belangen für die Administration.

LINUX

Open-Source zu Hause

2010 lernte ich Linux kennen, und seitdem lässt es mich nicht mehr los. Ich schätze die Verfügbarkeit von professioneller quelloffener Software. Ich nutze die Linux-Mint 64-bit Distribution mit dem Mate Desktop.
Hier ein paar hilfreiche Links für den Einstieg:

ONLINE TURTLE GRAFIKEN

Python Turtles mit Trinket

Ich habe Trinket im Internet entdeckt und ausprobiert. Damit habe ich folgende Grafiken programmiert:

DOKUMENTATION

Hilfen - Anleitungen - nützliche Seiten

INHALT

Python Links
dateiSTRUKTUR

PYTHON LINKS

Python Anleitungen

Das Python-Tutorial

Python Kurs

Python Referenzen

Python-Tutorial von W3 Schools

Python Tutorial von Tutorials-Point

Python auf einen Blick

Real Python Zusammenfassung

Anfänger Referenz Zusammenfassung

Siniansungs Python 3 Zusammenfassung

Python Zusammenfassung

Online Anwendungen mit Python

Django Framework: Django Girls Tutorial

Flask Framework: Erstellen einer Webanwendung mit Flask in Python 3

SQL Datenbanken

SQL lernen

SQL Grundlagen Zusammenfassung

DATEISTRUKTUR

Werkzeuge für komplexe Dateistrukturen

Die Programme des Projektes dateiSTRUKTUR dienen dazu, Dateistrukturen zu erfassen, zu dokumentieren, zu analysieren, zu vergleichen und zu bearbeiten. Sie sind als Kommandozeilen Anwendungen sowie als Desktop Applikation mit einer grafischen Oberfläche verfügbar.

Ablagen, Projekte, Bibliotheken, Sammlungen etc. werden heute vielfach hierarchisch in einer Verzeichnisstruktur mit Dateien aufgebaut. Die Werkzeuge der dateiSTRUKTUR helfen diese zu verwalten und zu aktualisieren. Mögliche Anwendungsfälle sind die Datenmigration mehrerer Projekte in ein neues System oder die private Fotosammlung mit Bildern aus mehreren Jahrzehnten.

Anwendung

In einem ersten Schritt wird die Dateistruktur erfasst und teilweise als JSON Datei abgespeichert. Für die Erfassung müssen die Dateien in einem Laufwerk, Verzeichnis oder Netzlaufwerk zur Verfügung stehen. Cloud-Ablagen werden nicht unterstützt.

Für die Dokumentationen werden die JSON-Dateien neu strukturiert, als JSON-Datei zwischengespeichert und dann als HTML-, Web HTML oder als CSV-Datei ausgegeben.

Es wurden bewusst diese beiden Formate gewählt: HTML-Dateien werden von allen gängigen Textverarbeitungen gelesen, mit dem Bootstrap Framework können interaktive HTML Dokumentationen erzeugt werden und alle gängigen Tabellenkalkulationen importieren CSV-Daten.

Zwei Dateistrukturen werden verglichen, indem von diesen die JSON-Dateien als Quell- und als Ziel-Daten für den Vergleich angegeben werden. Die Analyse wird im JSON-Format zwischengespeichert, und von dieser werden wieder HTML-, Web-HTMl- oder CSV-Dateien ausgegeben.

Bei der Analyse zu langer Dateipfade werden die Dateistrukturen erfasst und die Pfadlängen werden direkt bewertet.

Zur besseren Übersicht wurde die Anwendung mit mehreren Applikationen gelöst: erfassen - dokumentieren (dastruge.py), vergleichen - dokumentieren (dastrugv.py), pfadlängen prüfen (dastrugp.py).

Die Benutzeroberfläche ist ähnlich gestaltet, deshalb werden die Applikationen zusammen erklärt.

Funktionsübersicht

Modus
Unterscheidung zwischen Dateistrukturen erstellen oder laden.

Verzeichnis (Quell / Ziel) Dateistruktur
Die Wurzelverzeichnisse der Dateistrukturen angeben: Alle darin enthaltenen Dateien und Unterverzeichnisse werden erfasst.

(Quell / Ziel) JSON Dateistruktur
Der Speicherort und Namen der JSON-Dateien angegeben. Je nach Modus werden die JSON Datein gespeichert oder geladen.

Pfadlänge
Die maximale Anzahl der erlaubten Zeichen in einem Datei-/ Verzeichnispfad

HTML Dokument / Vergleich
Angabe, ob eine HTML-Datei erstellt werden soll, und falls ja mit Angabe des Speicherortes.

Web HTML Dokument / Vergleich
Angabe, ob eine Web HTML-Datei mit dem Bootstrap Framework erstellt werden soll, und falls ja mit Angabe des Speicherortes. Für die korrekte Darstellung dieser Dokumente wird zwingend eine Internetverbindung benötigt.

CSV Tabelle / Vergleich / erstellen
Angabe, ob eine CSV-Datei erstellt werden soll, und falls ja mit Angabe des Speicherortes.

Titel / Beschrieb
Angabe des Ttitels und des Beschriebes der HTML- und CSV Dokumentationen und Vergleiche.

Erstellen / Vergleich / Suche
Mit OK / Starten werden die angegebenen Dokumente erstellt, respektive die Analyse oder Bearbeitung ausgeführt.

Öffnen
Von den erstellten HTML- und CSV-Dateien respektive Einträgen können die Verzeichnisse zum schnellen Auffinden geöffnet werden. In der Auswahlbox rechts wird der gewünschte Datei-Manager für das Öffnen der Dateiverzeichnisse angegeben.

Programm
Info öffnet diese Webseite, Beenden schliesst die Applikation und Fenstergrösse übernehmen, speichert die aktuelle Ausdehnung des Applikationsfensters in den Einstellungen.

Weiterführende Informationen

Die Datei dastaldo.txt enthält technische Informationen, in den Python Modulen ist der Code mit Anmerkungen versehen und in den Test-Modulen ist der Aufbau der Daten dokumentiert.

Systemvoraussetzung

Windows
Unter dem Windows Betriebssystem muss die aktuelle Python Version installiert sein (3.x). Alle benötigten Module sind in der Standardinstallation enthalten.

Linux, Unix, Mac
Unter unixoiden Betriebssystemen muss ebenfalls die aktuelle Python Version (3.x) installiert sein. Das Python-Modul Tkinter muss verfügbar sein.

Download
Die ZIP-Datei des Projektes kann hier heruntergeladen werden:
Download dateiSTRUKTUR

Installation
Die entpackten Dateien und Verzeichnisse in ein Verzeichnis, z.B. DAST, verschieben.

Deinstallation
Die Applikation erzeugt keine Abhängigkeiten im Betriebssystem. Die Verzeichnisse mit den Dateien können einfach entfernt werden.

Quellcode / Lizenz

Der Quellcode ist auf Github öffentlich verfügbar und unterliegt der GPL v3 Lizenz.
Quellcode dateiSTRUKTUR
Wikipedia: GNU General Public License