Automation in Construction· 2026Q1· Derleme
Yapı Projelerinde Enerji, Ekonomi ve Çevrenin Optimizasyonu İçin BIM ve Yapay Zeka: Sistematik Gözden Geçirme (2014–2026)
BIM and AI for optimising energy, economy, and environment in construction projects: Systematic review (2014–2026)
- 0atıf
- Q1SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
2014-2026 yılları arasındaki 57 çalışmanın sistematik bir incelemesi, Yapı Bilgi Modellemesi (BIM) ve Yapay Zeka'yı (AI) birleştiren araştırmaların yalnızca %9'unun inşaat proje yaşam döngüsü boyunca enerji, maliyet ve karbon emisyonlarını (3E ikilemi) aynı anda optimize ettiğini ortaya koymuştur.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- İncelenen 57 çalışmanın (2014-2026) yalnızca %9'u BIM ve AI kullanarak enerji, maliyet ve karbon emisyonlarını ortaklaşa optimize etmektedir.
- Temel temalar arasında BIM-BEM birlikte çalışabilirliği, AI destekli enerji tahmini, AI tabanlı HVAC kontrolü, yaşam döngüsü karbon değerlendirmesi ve 3E ortak optimizasyonu için dijital ikizler yer almaktadır.
- Belirlenen önemli boşluklar arasında parçalanmış araç zincirleri, tek boyutlu optimizasyon, Küresel Güney bağlamının eksikliği ve uçtan uca dijital ikiz boru hatlarının bulunmaması yer almaktadır.
- İnceleme, belirlenen boşluklara ve paydaş haritalamasına dayalı olarak yedi öncelikli araştırma yönü önermektedir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Buildings account for roughly 37% of global energy use and 40% of energy-related CO 2 emissions, yet Building Information Modelling (BIM) and artificial intelligence (AI) are seldom combined to address energy, economy, and environment (the 3E nexus) simultaneously. However, existing reviews have not systematically examined the joint application of BIM and AI to address 3E objectives across the full project lifecycle in a PRISMA 2020-compliant review. This paper synthesises 57 primary studies (2014–2026) from four databases, with within-rater screening agreement κ = 0.83 . Five themes structure the review: BIM–BEM interoperability, AI-driven energy prediction and multi-objective design optimisation, AI-based HVAC control, lifecycle carbon assessment, and digital twins for 3E co-optimisation. Most strikingly, only 5 of 57 studies (9%) address energy, cost, and carbon in a single workflow. Four gaps, namely fragmented IFC/gbXML toolchains, single-dimension optimisation, limited representation of Global South contexts, and the lack of an end-to-end digital twin pipeline, motivate seven prioritised research directions with stakeholder mapping and feasibility assessments.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Automation in Construction, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yapı ve İnşaat
Building and ConstructionEngineering