適性虛擬啟發式融合分群優化整合AR與LiDAR 探究大規模建築工程中BIM及數位孿生分析應用(II);Integrating Adaptive Virtual Heuristic Fusion-Clustering Optimization with Ar and Lidar to Explore Bim and Digital Twin Practicability for Large-Scale Construction Projects(II)

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題名:	適性虛擬啟發式融合分群優化整合AR與LiDAR 探究大規模建築工程中BIM及數位孿生分析應用(II);Integrating Adaptive Virtual Heuristic Fusion-Clustering Optimization with Ar and Lidar to Explore Bim and Digital Twin Practicability for Large-Scale Construction Projects(II)
作者:	陳介豪
貢獻者:	國立中央大學土木工程學系
關鍵詞:	建築資訊建模;數位孿生;光達;點雲語意分割;基於投射軌辨識軌跡演算法;Building Information Modeling (BIM);Digital Twin (DT);Light Detection and Ranging (LiDAR) technology;Point Cloud Semantic Segmentation;Projection-based Trajectory Recognition Algorithms (PMR)
日期:	2025-07-31
上傳時間:	2025-08-07 16:43:03 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本研究以光達掃描與點雲語義分割技術為基礎，結合BIM與數位孿生技術，提出適用於台灣大型既有廠房的技術方案，將對建築與工程產業、社會及經濟發展產生深遠影響。在產業層面，本研究透過高效的點雲數據採集與處理技術，結合智慧型演算法與數位孿生應用，顯著提升建築專案管理的自動化與智慧化水準，有效降低人力成本與時間投入，並提升施工效率與品質，減少錯誤率。針對台灣既有廠房中管線頻繁更新與調整的需求，本研究技術解決資訊不足與圖紙偏離的問題，確保管道系統更新與BIM模型同步，提升管線管理的準確性與效率，推動施工與管理單位實現數位化與智慧化轉型。在社會層面，研究成果可保障重大基礎設施的按時完工與穩定運作，避免因資訊不全導致的工期延誤與預算超支問題，提升社會資源的利用效率。數位孿生技術在運作維護中的應用，不僅延長建築物的使用壽命，還能透過數據分析進行預測性維護，避免重大設備故障與停工，促進生產運作穩定，進一步促進社會和諧與進步。在經濟層面，本研究促進建築與工程行業數位化轉型，帶動相關技術與設備的研發與應用，創造新的經濟增長點，提升國家整體經濟實力與建築產業的經濟效益。數位孿生技術的全生命週期管理應用，有助於延續建築資產價值。此外，本研究所開發的虛擬啟發式優化演算法與數位孿生技術具備跨領域應用潛力，可延伸至工業製造、基礎設施管理等多個領域，推動相關技術創新與產業升級，促進跨領域協同發展，提升科技發展程度與經濟競爭力。本研究成果展現技術創新與應用實踐之廣泛價值，能有效解決大型既有廠房更新與維運過程中的實際問題，有益台灣建築與工程行業提升管理效率與國際競爭力，推動智慧城市建設與基礎設施運作管理，實現社會與經濟的可持續發展。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[土木工程學系 ] 研究計畫

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