Avoiding data duplication and enhancing data quality in SIMULTAN through rule-based taxonomy mapping

Abstract

Wenn zwei Softwaresysteme miteinander kommunizieren, wird häufig angenommen, dass sie sich auf die Struktur und Klassifikation der auszutauschenden Daten verständigen müssen. Je mehr Softwaresysteme am Datenaustausch beteiligt sind, desto komplexer wird die Einigung auf ein gemeinsames Schema. Im Kontext von Building Information Modeling (BIM) ist diese Aufgabe besonders herausfordernd - bedingt durch die Vielzahl an Software, unterschiedlichen Projektbeteiligten und sehr spezifischen Anforderungen. Das am weitesten verbreitete offene BIM-Datenmodell, IFC, bietet ein standardisiertes Schema, indem es eine umfassende Menge an Klassen und Attributen definiert. Dieser Ansatz basiert auf der Idee einer festen Ontologie, der alle beteiligten Systeme folgen müssen, und stellt nach wie vor die dominierende sowie einfachste Strategie zur Gewährleistung von Interoperabilität dar. Allerdings zeigt die Forschung, dass eine zu starre Ontologie zu Problemen führen kann, insbesondere aufgrund der komplexen und spezialisierten Anforderungen im Bauwesen.Diese Arbeit stellt einen alternativen Ansatz für den Datenaustausch im BIM-Kontext vor. Anstatt zu verlangen, dass Softwaresysteme einer gemeinsamen Ontologie folgen, liegt der Fokus auf der Definition von Beziehungen zwischen Ontologien unterschiedlicher Datenmodelle – mithilfe von Data-Mapping-Techniken. Bei jedem Datenaustausch werden die Elemente des Quellschemas zu denen des Zielschemas zugeordnet und bei Bedarf transformiert. Dieser Ansatz macht es überflüssig, alle Datenmodelle einem einheitlichen Schema unterzuordnen, um Interoperabilität zu erreichen.Die vorgestellte Data-Mapping-Methode wird anhand des offenen BIM-Datenmodells SIMULTAN sowie der Ontologien aus den kommerziellen Softwaretools RFEM6 und IDA-ICE demonstriert. Ziel der Arbeit ist es, Nutzer:innen die freie Wahl einer Ontologie innerhalb von SIMULTAN zu ermöglichen, ohne auf den Import und Export von Daten zu externen Softwarelösungen verzichten zu müssen. Die Umsetzung erfolgt als Erweiterung der SIMULTAN-Plattform. Zwar ist der Quellcode spezifisch für SIMULTAN, er dient jedoch als repräsentativer Proof-of-Concept für die Unterstützung beliebiger Ontologien im gesamten BIM-Kontext.Die Ergebnisse zeigen, dass die Einführung eines Data-Mapping-Schritts die Flexibilität des SIMULTAN-Modells deutlich erhöht - bei minimalem zusätzlichem Aufwand für die untersuchten Projekte, da die Zuordnungen kompakt definiert werden konnten. Darüber hinaus legen die Ergebnisse nahe, dass sich der Ansatz auf eine Vielzahl von Anwendungsfällen mit BIM-Ontologien übertragen lässt und möglicherweise die verbreitete Annahme in Frage stellt, dass starre Datenmodelle eine Voraussetzung für effektiven Datenaustausch in BIM seien.

When two software systems communicate, a common assumption is that they must agree on the structure and classification of the data to be exchanged. The agreement on a common schema becomes more complicated as the number of applications involved in the data exchange grows. In the context of Building Information Modeling (BIM), this task is particularly complex due to the large number of software tools, diverse stakeholders, and highly specific project requirements. The most widely adopted open BIM data model, IFC, offers a standardized schema by defining a comprehensive set of classes and attributes. This approach is based on the idea of a fixed ontology that all participating systems must conform to, which remains the dominant and most straightforward strategy for interoperability. However, research suggests that ontology rigidity leads to problems, which often arise due to the intricate and specialized nature of AEC domains.This thesis introduces an alternative approach to data exchange in BIM. Rather than requiring software systems to conform to a shared ontology, the focus is placed on defining the relationships between ontologies in different data models. This is achieved through data mapping techniques. During each data exchange, the elements of the source schema are mapped and, if necessary, transformed to match the target schema. This approach removes the need to fit all data models into a single, unified schema for the sake of interoperability. The proposed data mapping method is demonstrated using the open BIM data model SIMULTAN, along with ontologies from the commercial software tools RFEM6 and IDA-ICE. The goal of this thesis is to enable users to freely choose the ontology used within SIMULTAN while maintaining the ability to export and import data to and from external software systems. The implementation is realized as an extension to the SIMULTAN platform. Although the code is SIMULTAN specific, it serves as a representative proof of concept for supporting arbitrary ontologies in all applications of BIM in the AEC industry.The results show that introducing a data mapping step significantly increases the flexibility of the SIMULTAN model with minimal additional effort for the examined use cases, as the data mappings could be defined in a compact form. Furthermore, the findings suggest that this approach is applicable to a wide range of use cases involving BIM ontologies and offers an alternative to the assumption that rigid data models are necessary for effective BIM data exchange.