Fernanda Almeida Machado

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo

FERNANDA ALMEIDA MACHADO

BIM E INTERNET DAS COISAS PARA O MONITORAMENTO DO CONSUMO DE ENERGIA DA EDIFICAÇÃO

CAMPINAS 2018

FERNANDA ALMEIDA MACHADO

BIM E INTERNET DAS COISAS PARA O MONITORAMENTO DO CONSUMO DE ENERGIA DA EDIFICAÇÃO

Dissertação de Mestrado apresentada a Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo da Unicamp, para obtenção do título de Mestra em Arquitetura, Tecnologia e Cidade, na área de Arquitetura, Tecnologia e Cidade.

Orientador(a): Prof(a). Dr(a). Regina Coeli Ruschel

ESTE EXEMPLAR CORRESPONDE À VERSÃO FINAL DA DISSERTAÇÃO DEFENDIDA PELA ALUNA FERNANDA ALMEIDA MACHADO E ORIENTADA PELA PROFA. DRA. REGINA COELI RUSCHEL.

ASSINATURA DO ORIENTADOR(A)

______

CAMPINAS 2018

Agência(s) de fomento e nº(s) de processo(s): CAPES, 01-P-01881-2016

Ficha catalográfica Universidade Estadual de Campinas Biblioteca da Área de Engenharia e Arquitetura Luciana Pietrosanto Milla - CRB 8/8129

Machado, Fernanda Almeida, 1989- M18b MacBIM e Internet das Coisas para o monitoramento do consumo de energia da edificação / Fernanda Almeida Machado. – Campinas, SP : [s.n.], 2018.

MacOrientador: Regina Coeli Ruschel. MacDissertação (mestrado) – Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo.

Mac1. Modelagem da informação da construção. 2. Internet das coisas. 3. Monitoramento. 4. Energia - Consumo. 5. Manutenção. I. Ruschel, Regina Coeli, 1958-. II. Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo. III. Título.

Informações para Biblioteca Digital

Título em outro idioma: BIM and Internet of Things for building energy consumption monitoring Palavras-chave em inglês: Building information modeling Internet of things Performance monitoring Energy - Consumption Maintenance Área de concentração: Arquitetura, Tecnologia e Cidade Titulação: Mestra em Arquitetura, Tecnologia e Cidade Banca examinadora: Regina Coeli Ruschel [Orientador] Vanessa Gomes da Silva Sergio Scheer Data de defesa: 27-02-2018 Programa de Pós-Graduação: Arquitetura, Tecnologia e Cidade

UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo

BIM E INTERNET DAS COISAS PARA O MONITORAMENTO DO CONSUMO DE ENERGIA DA EDIFICAÇÃO

FERNANDA ALMEIDA MACHADO

Dissertação de Mestrado aprovada pela Banca Examinadora, constituída por:

Prof(a). Dr(a). Regina Coeli Ruschel Presidente e Orientadora/UNICAMP

Prof(a). Dr(a). Vanessa Gomes da Silva UNICAMP

Prof. Dr. Sergio Scheer UFPR

A Ata da Defesa com as respectivas assinaturas dos membros encontra-se no processo de vida acadêmica do aluno.

Campinas, 27 de fevereiro de 2018

Aos meus pais, com todo amor.

AGRADECIMENTOS

Agradeço à minha estimada orientadora Profa. Regina Ruschel por me guiar com tranquilidade, competência e todo o incentivo nessa caminhada. Regina, obrigada por tudo, especialmente pelos conselhos, conversas e cafés. Você é uma pessoa inspiradora.

Com muito carinho aos meus pais Paulo e Mariluce, por serem meus exemplos e meu combustível em todos os desafios e paixões que crio na vida. Queridos, sem vocês nada seria possível.

Às irmãs de coração que o Mestrado me deu o desfrute de conhecer, Paula (Xu) e Lorena (Senhora), pelos momentos incríveis de cumplicidade e amizade verdadeira. Meninas, estaremos sempre juntas e o LAMPA jamais será o mesmo.

Aos queridos amigos que encontrei nessa trajetória e tornaram os meus dias mais leves. Cadu, Rafaella, Giseli, Marcella, Ana Paula e Renata, obrigada pelos divertidos momentos, que certamente deixarão saudade. Louise, Paula, Fernanda, Cinthia e Dani, só me resta agradecer pelo acolhimento, companheirismo e risadas diárias.

Aos amigos de longa data, em especial à Mariana Farias, Fernanda Brandão e Laís Farias, minha família NIB, pela compreensão e apoio todo tempo. À Aline e à Janaína, pela força e incentivo. Às irmãs Lisiak, Gabriela, Fabiana, Micaela, Adrielly e Bárbara pela amizade. Aos queridos Saramandeiros que amo e estão sempre comigo. À Ticiane, Thaylla e Carol, que sempre me fizeram acreditar na minha capacidade. E por fim, às minhas amigas de infância, que mesmo longe, estão sempre perto.

Agradeço ao Programa de Pós-Graduação da Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo (PPG-ATC) da UNICAMP pela excelência e por todo o auxílio proporcionado. Aos professores, em especial à Profa. Stelamaris, à Profa. Vanessa e à Profa. Doris pelos breves mas agradáveis momentos entre os intervalos de pesquisa. À Secretaria da FEC- UNICAMP, em especial ao Eduardo, pela gentileza e competência, sempre caminhando juntos. Ao Setor de Gerenciamento de Facilities da FEC-UNICAMP, em especial ao Alberto Fontolan, pela disponibilidade e suporte aos experimentos no laboratório. À Coordenaria de Projetos (CPROJ) pelo Modelo de Registro BIM fornecido e apoio a todas as dúvidas sobre o objeto de estudo. À Profa. Ana Lúcia Harris e à Ana Cuperschmid pela presteza e atenção em ajudar no desenvolvimento da pesquisa, disponibilizando materiais para teste. Ao Cássio Dezotti, pelo comprometimento ao realizar a Iniciação Científica, afora o companheirismo e simpatia.

Finalmente, agradeço à CAPES pelo suporte por meio da bolsa de Mestrado concedida, e ao PIBIC pelo apoio à Iniciação Científica para desenvolvimento da pesquisa.

Registro novamente o meu obrigada, afinal tudo na vida é fruto de uma construção coletiva.

RESUMO

No Brasil, o vetor de crescimento do consumo de energia em edificações comerciais e públicas apresenta projeção acentuada até meados de 2050. Essa projeção de crescimento pode ser mitigada por meio da adoção de medidas de eficiência energética, considerando condicionantes ambientais, físicas e de padrões de usos da edificação. Iniciativas tecnológicas que subsidiam estas medidas de eficiência devem ser acompanhadas por ações de intervenção no comportamento. Nesse sentido, o emprego de Sistemas de Eco-feedback, que exploram recursos de frequência, representação e contextualização na exibição de informações de consumo, pode propiciar uma abordagem centrada no usuário. As informações de consumo são usualmente extraídas do ambiente construído monitorado, mediante o uso de Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) e de Sensoriamento. Devido à edificação tratar-se de um organismo complexo associado a uma quantidade massiva de dados, aprimorar o monitoramento de desempenho orientado ao consumo requer a convergência de paradigmas como a Internet das Coisas (IoT) e a Modelagem da Informação da Construção (BIM). Logo, o objetivo desta pesquisa é integrar informações de consumo de energia adquiridas por meio da IoT ao Modelo BIM, visando o monitoramento de desempenho. Trata-se da primeira dissertação brasileira a abordar a Interface BIM/IoT. A abordagem enfatiza a fase de Operação e Manutenção (O&M) e busca auxiliar proprietários e gerentes de facilities na criação de estratégias operacionais e de eficiência energética em edificações. A pesquisa incorporou os procedimentos metodológicos da Design Science Research, que conduziram: (i) à definição de uma estratégia macro de implementação de um Sistema de Eco-feedback; (ii) à identificação dos propósitos de BIM e IoT na integração; e (iii) à atribuição de classes de problemas aos estudos existentes que abordam BIM e IoT, considerando agentes envolvidos, séries e usos do Modelo BIM. Esta construção teórica fundamentou o desenvolvimento da solução BIM-IoT, enquadrada nas classes de problemas que abordam a Sensibilidade à Eficiência Energética e a Qualidade Ambiental Interna. A solução foi implementada e avaliada no laboratório de pesquisa de um edifício institucional, como prova de conceito. Em relação às principais contribuições da pesquisa, o Modelo BIM tornou-se dinâmico, com o potencial de proporcionar contextualização semântica e espacial às informações de consumo de energia exibidas em tempo real. A associação deste Modelo BIM Dinâmico à estratégia de eco-feedback para o setor de serviços, pode auxiliar, facilitar e incrementar o monitoramento de desempenho, além de fomentar mudança de comportamento. Esta mudança está associada ao próprio Monitoramento de Desempenho que, além de viabilizar a manutenção preditiva da edificação, serve de parecer e/ou indicador de qualidade de soluções de projeto.

Palavras-chave: Modelagem da Informação da Construção. Internet das Coisas. Interface BIM/IoT. Monitoramento de Desempenho. Consumo de Energia. Operação e Manutenção. Manutenção de Registros. Manutenção de Ativos. Utilização em Tempo Real.

ABSTRACT

The energy use in the Brazilian commercial and public building sectors are expected to have a sharp increase until the middle of 2050. This increase may be mitigated by adopting building energy efficiency measures that take into consideration environmental and physical factors and building use patterns. Technological initiatives that aim at improving those measures must be accompanied by behavioral intervention actions. The adoption of Eco- feedback Systems that explore resources such as frequency, representation, and contextualization in usage information exhibition, can provide user-centered support. Consumption data is usually extracted from the monitored built environment, through the use of Information and Communication Technologies (ICTs) and Sensing Technology. Due to the complexity of buildings and its association with a massive amount of data, improving consumption-oriented performance monitoring requires the convergence of paradigms such as the Internet of Things (IoT) and the Building Information Modeling (BIM). This study aims at integrating energy consumption data collected through IoT into the BIM Model with the goal of Performance Monitoring. This is the first Brazilian Master's thesis to approach BIM/IoT Interfacing. Such approach emphasizes the Operation and Maintenance (O&M) phase and can help owners and facilities managers enhance operational and energy efficiency strategies in buildings. The adoption of Design Science Research (DSR) guided: (i) defining a macro strategy for Eco-feedback Systems implementation; (ii) identifying BIM and IoT main purposes in the integration; and (iii) attributing classes of problems to existing studies that approach BIM/IoT Interfacing, also considering BIM Model Series and Uses, and the agents involved. The BIM-IoT prototype fitted into the Energy Efficiency Awareness and Indoor Environmental Quality classes of problems. As a proof of concept, it was implemented and evaluated in a research laboratory of an institutional building. Regarding the main research contributions, the BIM Model became dynamic with the potential of providing semantic and spatial contextualization for energy consumption information exhibited in real- time. The association between Dynamic BIM Model and the eco-feedback strategy created for the service sector may support, facilitate and enhance Performance Monitoring, besides encouraging behavior change. The change is related to the Performance Monitoring itself that upholds building predictive maintenance and serves as a reference and/or a quality indicator of design solutions.

Keywords: Building Information Modeling. Internet of Things. BIM/IoT Interfacing. Performance Monitoring. Energy Consumption. Operation and Maintenance. Record Keeping. Assets Maintenance. Real-time Utilization.

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

Figura 1 - Ambientes de Aplicação de Eco-feedback...... 34 Figura 2 - Motivações de Usuários para Aplicação de Eco-feedback ...... 35 Figura 3 - Componentes-chave de um Sistema de Eco-feedback ...... 36 Figura 4 - Canais de Comunicação de Eco-feedback ...... 37 Figura 5 - Componentes-chave do Sistema: Ambiente Residencial Familiar ...... 38 Figura 6 - Componentes-chave do Sistema: Ambiente Residencial Estudantil ...... 38 Figura 7 - Componentes-chave do Sistema: Ambiente Comercial e/ou Institucional ...... 39 Figura 8 - Tipos de Artefatos Relativos a Sistemas de Eco-feedback ...... 39 Figura 9 - Estratégia Macro de Definição de um Sistema de Eco-feedback ...... 40 Figura 10 - Marcos de Implementação BIM ...... 43 Figura 11 - Impactos da Implementação BIM por Fase do Ciclo de Vida ...... 44 Figura 12 - Categorias de Software BIM ...... 46 Figura 13 - Nº de Dissertações e Teses Brasileiras sobre BIM por Ano ...... 50 Figura 14 - Evolução da Internet ...... 51 Figura 15 - Paradigma IoT como Convergência de Perspectivas ...... 55 Figura 16 - Arquitetura Orientada a Serviço para IoT ...... 56 Figura 17 - Nº de Dissertações e Teses Brasileiras sobre IoT por Ano ...... 58 Figura 18 - Percentual e Nº de Publicações sobre a Integração BIM/IoT ...... 64 Figura 19 - Radar de Artefatos no Contexto da Integração BIM/IoT ...... 65 Figura 20 - Síntese de Séries e Usos do Modelo BIM: Planejamento/Programa e Projeto ...... 66 Figura 21 - Síntese de Séries e Usos do Modelo BIM: Construção e Comissionamento (Parte 1) ...... 69 Figura 22 - Síntese de Séries e Usos do Modelo BIM: Construção e Comissionamento (Parte 2) ...... 69 Figura 23 - Síntese de Séries e Usos do Modelo BIM: Operação e Manutenção (Parte 1) ...... 73 Figura 24 - Síntese de Séries e Usos do Modelo BIM: Operação e Manutenção (Parte 2) ...... 74 Figura 25 - Países que Sediam as Instituições Pioneiras na Abordagem BIM/IoT ...... 79 Figura 26 - Sensores e Medidores Inerentes ao Contexto de Aplicação ...... 81 Figura 27 - Síntese de Especificações da Camada de Sensoriamento ...... 81 Figura 28 - Síntese dos Tipos de Artefatos com Ênfase em Gestão de Energia ...... 82 Figura 29 - Elementos Principais da Constructive Research ...... 85

Figura 30 - Delineamento Metodológico da DSR ...... 86 Figura 31 - Síntese de Requisitos da Estratégia Adotada ...... 96 Figura 32 - Esquema de Relação e Integração: Sistemas de Eco-feedback, BIM e IoT ...... 96 Figura 33 - Modelo Proposto ...... 100 Figura 34 - Método Proposto ...... 102 Figura 35 - Modelo de Registro BIM adquirido: Anexos FEC UNICAMP ...... 103 Figura 36 - Arquitetura da Solução BIM-IoT Proposta para Instanciação ...... 105 Figura 37 - Ciclos de Projeto, Desenvolvimento e Avaliação da Solução BIM-IoT ...... 106 Figura 38 - Esquema de Implementação da Solução BIM-IoT ...... 107 Figura 39 - Componentes de Hardware Utilizados ...... 108 Figura 40 - Aferição de Tensão da Rede Elétrica com Multímetro DT830D da TOZZ ...... 110 Figura 41 - Diagrama Esquemático de Hardware do Protótipo na Protoboard ...... 111 Figura 42 - Configuração dos Canais de Recepção do Thingspeak ...... 114 Figura 43 - Exportação via MySQL Connector/ODBC no Autodesk Revit 2017 ...... 116 Figura 44 - Estrutura das Tabelas Primárias de Monitoramento no MySQL ...... 117 Figura 45 - Gráficos Utilizados para Ratificar Transmissão de Dados no ThingSpeak ...... 118 Figura 46 - Estrutura de Dados no Formato JSON Produzida no ThingSpeak ...... 119 Figura 47 – Recorte do Diagrama de Relacionamento entre Tabelas ...... 121 Figura 48 - Tabelas de Monitoramento de Dados Ambientais (Acima) e de Consumo da Luminária 01 (Abaixo) Relacionadas por FK com Tabela de Ambientes do Modelo BIM (Centro) ...... 121 Figura 49 - Interface Web: Consumo de Energia do Sistema de Iluminação do LAMPA ..... 124 Figura 50 - Interface Web: Dados Ambientais de Umidade e Temperatura do LAMPA ...... 124 Figura 51 - Consultas Semânticas no MySQL: Consumo de Energia da Luminária 01 ...... 125 Figura 52 - Consultas Semânticas no MySQL: Dados Ambientais do LAMPA ...... 125 Figura 53 - Protótipo após Introdução do CI TC4051 para Testes Funcionais ...... 127 Figura 54 - Valores de Medição dos Sensores SCT-013-020 após Uso do CI TC4051 ...... 128 Figura 55 - Protótipo em Instanciação Piloto no LAMPA (1º Ciclo): NodeMCU, Sensor DHT22 e Conectores Jack P2 na Placa de Circuito Impresso (Esquerda) e Sensores SCT- 013-020 (Direita) ...... 129 Figura 56 - Protótipo em Instanciação Piloto no LAMPA (1º Ciclo): Fixação de Protótipo e Fonte de Alimentação na Divisória e Cabos dos Sensores SCT-013-020 junto às Canaletas ...... 129 Figura 57 - Experimento Controlado (1º Ciclo) ...... 130

Figura 58 - Template de Vista 2D Dedicado a Monitoramento de Desempenho ...... 137 Figura 59 - Vistas 3D de Luminárias e Canaletas (Esquerda) e Rooms 3D (Direita) Dedicadas a Monitoramento de Desempenho ...... 137 Figura 60 - Interface do Dynamo e Estrutura Lógica do Script de Integração BIM-IoT ...... 139 Figura 61 - Sublistas de Informações Geradas no Dynamo...... 140 Figura 62 - Informações de Monitoramento em Room 2D e Room 3D (ThingSpeak) ...... 143 Figura 63 - Informações de Monitoramento em Circuito B e Luminária 3 (ThingSpeak) ..... 144 Figura 64 - Informações de Monitoramento em Room 2D e Room 3D (MySQL) ...... 145 Figura 65 - Informações de Monitoramento em Circuito A e Luminária 2 (MySQL) ...... 146 Figura 66 – Agrupamento de Propriedades Estáticas (Colunas A e B) e Dinâmicas (Colunas C a G) em Tabela de Monitoramento de Desempenho ...... 146 Figura 67 - Sobreposição Gráfica nos Objetos BIM ...... 147 Figura 68 - Interface do Autodesk Revit 2017 ...... 149 Figura 69 - Interface Adequada para Monitoramento de Desempenho ...... 151 Figura 70 - Testes Funcionais de Execução Periódica no Dynamo ...... 152 Figura 71 - Cenário Real de Monitoramento: Sistema de Iluminação Ligado (Parte 1) ...... 154 Figura 72 - Cenário Real de Monitoramento– Sistema de Iluminação Ligado (Parte 2) ...... 155 Figura 73 - Cenário Real de Monitoramento – Sistema de Iluminação Desligado (Parte 1) . 156 Figura 74 - Cenário Real de Monitoramento – Sistema de Iluminação Desligado (Parte 2) . 157 Figura 75 - Detalhamento de Componentes-chave da Solução BIM-IoT desenvolvida ...... 159 Figura 76 - Lógica da Integração BIM-IoT no Dynamo ...... 208

LISTA DE QUADROS

Quadro 1 - Síntese da RSL de Eco-feedback: definição da amostra ...... 34 Quadro 2 - Mapeamento de Componentes-chave dos Sistemas da amostra ...... 36 Quadro 3 - Séries e Usos do Modelo BIM ...... 45 Quadro 4 - Conjunto de Ferramentas BIM por Fase e Finalidade ...... 47 Quadro 5 - Características e Atributos de Objetos Concentrados por Domínio de Aplicação . 54 Quadro 6 - Tecnologias Facilitadoras da IoT ...... 57 Quadro 7 - Síntese da RSL de Integração de BIM e Internet das Coisas: definição da amostra ...... 63 Quadro 8 - Integração BIM/IoT: Planejamento/Programa e Projeto ...... 65 Quadro 9 - Integração BIM/IoT: Construção e Comissionamento...... 67 Quadro 10 - Integração BIM/IoT: Operação e Manutenção...... 72 Quadro 11 - Integração BIM/IoT: Demolição e Descarte ...... 77 Quadro 12 - Categoria de Domínio de Aplicação e Camadas de Tecnologia IoT ...... 80 Quadro 13 - Tipos de Tecnologia BIM e Tipos de Artefato ...... 80 Quadro 14 - Integração BIM/IoT: Classes de Problemas, Descrição e Referências ...... 83 Quadro 15 - Integração BIM/IoT: Classes de Problemas, Agentes, Fases e Artefatos ...... 84 Quadro 16 - Matriz de Controle de Leitura (Amperímetro x Protótipo) ...... 91 Quadro 17 - Matriz de Controle de Influência ...... 91 Quadro 18 - Materiais Recomendados por OpenEnergyMonitor ...... 93 Quadro 19 - Responsabilidades de Monitoramento de Desempenho por Agente ...... 95 Quadro 20 - Configurações das Propriedades Compartilhadas de Monitoramento ...... 136 Quadro 21 - Séries e Usos do Modelo na Solução BIM-IoT desenvolvida ...... 161 Quadro 22 - Protocolo para RSL: Sistemas de Eco-feedback ...... 188 Quadro 23 - Protocolo para RSL: BIM e IoT ...... 196 Quadro 24 - Comparação de Recursos entre Arduíno UNO e NodeMCU ...... 206

LISTA DE TABELAS

Tabela 1 - Exemplo de Calibração da Luminária 01 ...... 126 Tabela 2 - Exemplo de Correção da Calibração da Luminária 01 ...... 126 Tabela 3 - Matriz de Controle de Influência Aplicada ...... 131

LISTA DE ABREVIATURA E SIGLAS

AECO - Arquitetura, Engenharia, Construção e Operação API – Interface de Programação de Aplicativos BAS – Sistema de Automação Predial BEN – Balanço Energético Nacional BIM – Modelagem da Informação da Construção BLE – Bluetooth Low-Energy BMS – Sistema de Gestão Predial CA – Corrente Alternada CAD – Desenho Auxiliado por Computador CAFM – Computer Aided Facility Management CAPES – Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Ensino Superior CBIC – Câmara Brasileira da Indústria da Construção CI – Circuito Integrado CIP – Contribuição para Custeio do Serviço de Iluminação Pública CMMS – Computerized Maintenance Management System

CO2e – Dióxido de Carbono Equivalente COBie – Construction Operations Building Information Exchange COFINS – Contribuição para o financiamento da Seguridade Social CPFL – Companhia Paulista de Força e Luz CPROJ – Coordenadoria de Projetos DSR - Design Science Research DSN – Data Source Name DXF – Data eXchange Format EIR – Requisitos de Informação da Entidade Contratante EPE – Empresa de Pesquisa Energética ERP – Planejamento de Recursos da Empresa FEC – Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo FK – Chave Estrangeira FM – Gerenciamento de Facilities FP – Fator de Potência HTTP – Protocolo de Transferência de Hipertexto

IBICT – Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia ICMS – Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços IDE – Ambiente de Desenvolvimento Integrado IFC – Industry Foundation Classes IoE – Internet da Energia IoM – Internet da Mídia IoP – Internet das Pessoas IoS – Internet de Serviços IoT – Internet das Coisas IP – Internet Protocol ITU – International Telecommunication Union JSON – Notação de Objetos JavaScript LAMPA - Laboratório de Arquitetura, Metodologia de Projeto e Automação M2M – Máquina-a-Máquina MMA – Ministério do Meio Ambiente MME – Ministério de Minas e Energia NFC – Comunicação por Campo de Proximidade ODBC – Open Database Connectivity O&M – Operação e Manutenção OS – Ordem de Serviço PIS – Programa de Integração Social PLM – Gerenciamento do Ciclo de Vida do Produto RA – Realidade Aumentada RFID – Identificação por Radiofrequência RSL – Revisão Sistemática da Literatura RSSF – Rede de Sensores Sem Fio SAAS – Software como Serviço SCO – Objeto Inteligente de Construção SIG – Sistema de Informação Geográfica SO – Objeto Inteligente SOA – Arquitetura Orientada a Serviço SQL – Linguagem de Consulta Estruturada TIC – Tecnologia da Informação e Comunicação TCP/IP – Internet Protocol Suite

UI – Interface do Usuário UNICAMP – Universidade Estadual de Campinas USC – University of Southern California UUI – Universal Unique Identifier UWB – Banda Ultralarga VPL – Linguagem de Programação Visual XML – Linguagem de Marcação Extensível WWW – Rede Mundial de Computadores

SUMÁRIO

1 INTRODUÇÃO ...... 19

1.1 JUSTIFICATIVA ...... 22

1.2 OBJETIVOS ...... 24

1.3 ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO ...... 24

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA ...... 26

2.1 SISTEMAS DE ECO-FEEDBACK ...... 27

2.1.1 Conceituação ...... 27 2.1.1.1 Ambientes de Aplicação e Motivações do Usuário ...... 28 2.1.1.2 Componentes-chave ...... 29 2.1.2 Revisão Sistemática da Literatura ...... 33 2.1.2.1 Condução da Revisão Sistemática ...... 33 2.1.2.2 Análise dos Resultados ...... 34 2.1.2.3 Sistematização de uma Estratégia de Eco-feedback ...... 40

2.2 INTEGRAÇÃO DE BIM E INTERNET DAS COISAS ...... 41

2.2.1 Conceituação ...... 41 2.2.1.1 Evolução da Modelagem da Informação da Construção (BIM) ...... 41 2.2.1.2 Internet das Coisas (IoT) ...... 51 2.2.1.3 BIM e IoT ...... 59 2.2.2 Revisão Sistemática da Literatura ...... 63 2.2.2.1 Condução da Revisão Sistemática ...... 63 2.2.2.2 Análise dos Resultados ...... 64 2.2.2.3 Discussão ...... 77 2.2.3 Identificação dos Artefatos e Configuração de Classes de Problemas ...... 82

3 MATERIAIS E MÉTODO ...... 85

3.1 DESIGN SCIENCE RESEARCH ...... 85

3.2 DELINEAMENTO DA PESQUISA ...... 86

3.2.1 Identificação do Problema ...... 87 3.2.2 Conscientização do Problema ...... 87 3.2.3 Revisão Sistemática de Literatura ...... 87 3.2.4 Identificação dos Artefatos e Configuração de Classes de Problemas ...... 88 3.2.5 Proposição de Artefatos para resolução do problema ...... 88 3.2.6 Projeto, Desenvolvimento e Avaliação do Artefato Selecionado ...... 89

3.2.7 Explicitação das Aprendizagens ...... 92 3.2.8 Generalização para uma Classe de Problemas ...... 93

3.3 MATERIAIS ...... 93

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ...... 94

4.1 PROPOSIÇÃO DE ARTEFATOS PARA RESOLUÇÃO DO PROBLEMA ...... 94

4.1.1 Eco-feedback e BIM-IoT: uma correlação ...... 94 4.1.2 Artefatos Propostos ...... 98

4.2 PROJETO, DESENVOLVIMENTO E AVALIAÇÃO DO ARTEFATO ...... 105

4.2.1 Projeto e Desenvolvimento: 1º Ciclo ...... 107 4.2.1.1 Camada de Sensoriamento ...... 107 4.2.1.2 Camada de Rede ...... 111 4.2.1.3 Camada de Serviço ...... 113 4.2.1.4 Camada de Interface ...... 122 4.2.2 Avaliação: 1º Ciclo ...... 125 4.2.3 Projeto e Desenvolvimento: 2º Ciclo ...... 132 4.2.3.1 Camada de Serviço ...... 132 4.2.3.2 Camada de Interface ...... 148 4.2.4 Avaliação: 2º Ciclo ...... 151

5 APRENDIZAGENS E GENERALIZAÇÃO ...... 158

5.1 EXPLICITAÇÃO DAS APRENDIZAGENS ...... 158

5.2 GENERALIZAÇÃO PARA UMA CLASSE DE PROBLEMAS ...... 168

6 CONCLUSÃO ...... 171

REFERÊNCIAS ...... 176

APÊNDICE A – DOCUMENTOS DA RSL DE ECO-FEEDBACK...... 187

APÊNDICE B – PRODUÇÃO CIENTÍFICA SOBRE IOT NO BRASIL ...... 193

APÊNDICE C – DOCUMENTOS DA RSL DE INTEGRAÇÃO DE BIM E IOT ...... 195

APÊNDICE D – AVALIAÇÃO DE PLACAS DE MICROCONTROLADOR ...... 204

APÊNDICE E – LÓGICA DA INTEGRAÇÃO BIM-IOT NO DYNAMO ...... 207

1 INTRODUÇÃO

No Brasil, a eletricidade corresponde a cerca de 17% do consumo final de energia. O Balanço Energético Nacional (BEN) de 2016 estratifica esse percentual por classes de consumo e indica maior demanda do setor industrial (31,9%), seguido pelos setores residencial (21,3%) e de serviços1 (21,7%) (MME; EPE, 2016a). Essas estimativas atribuem às edificações residenciais, comerciais e públicas a responsabilidade por 43% do consumo de energia elétrica do país.

A série de estudos da Demanda de Energia 2050 (MME; EPE, 2016b) identifica projeções relativas ao impacto no consumo de energia das edificações no período entre 2013 e 2050. Essas projeções apontam uma evolução na participação da eletricidade enquanto fonte de energia nacional. Tratando-se da participação setorial no consumo, observam-se vetores de crescimento da demanda total de energia no setor de serviços (sobretudo no segmento comercial2) e de redução desta demanda no setor residencial3.

De acordo com o Ministério de Minas e Energia (MME) e a Empresa de Pesquisa Energética (EPE) (MME; EPE, 2016b), a estrutura de análise do impacto futuro do consumo de energia em edificações deve abarcar três condicionantes: (i) ambientais; (ii) construtivas; e (iii) inerentes aos padrões de uso. As condicionantes ambientais abrangem fatores relativos às zonas bioclimáticas, associadas à localização da edificação. As condicionantes construtivas envolvem aspectos referentes à estrutura da edificação, considerando fatores como o ambiente construído (variáveis de impacto do entorno) e o projeto propriamente dito. Por fim, as condicionantes inerentes aos padrões de uso compreendem padrões e hábitos de consumo dos usuários da edificação, incluindo a aquisição de equipamentos e seus modos de utilização.

Sendo assim, entende-se que há margem para ações de redução das projeções de consumo, através da incorporação de medidas de eficiência energética que considerem as condicionantes destacadas (MME; EPE, 2016b). As medidas de eficiência energética voltadas para as condicionantes inerentes aos padrões de uso da edificação têm se mostrado relevantes

1 O setor de serviços é constituído pelas classes de consumo comercial e pública (CBCS et al., 2014). 2 É constatado o crescimento da demanda de energia a uma taxa média anual de 4,3% entre 2013 e 2050 (MME; EPE, 2016b). 3 A redução no setor residencial está correlacionada a fatores como a substituição de lenha por gás natural, ganhos de eficiência na iluminação e no uso de energia solar para aquecimento térmico. Por outro lado, considerando a participação das fontes na matriz de consumo final, constata-se o aumento de uso da eletricidade em detrimento do uso da lenha e do GLP (MME; EPE, 2016b), contexto que também requer ações mitigadoras.

na literatura. Essa relevância pode ser associada às barreiras típicas relativas à adoção de retrofits físicos, que envolvem limitações econômicas, arquitetônicas (ex. patrimônio histórico) e de custo benefício (ex. edifícios certificados) (PISELLO; ASDRUBALI, 2014). Gulbinas et al. (2014) classificam as iniciativas de atuação sobre os padrões de uso em três categorias principais: a automação4, o upgrade de equipamentos e a mudança de comportamento.

Em relação às duas primeiras categorias, Jain, Taylor e Culligan (2013) observam que a instalação e/ou utilização de tecnologias de economia de energia devem ser acompanhadas pelo comportamento eficiente do usuário, de modo que as reduções de consumo possam ser asseguradas. Haas, Auer e Biermayr (1998) explanam que ambas as categorias podem induzir ao denominado efeito rebote, no qual os ganhos inerentes às tecnologias de eficiência energética são reduzidos ou anulados devido à contra produtividade de comportamento do consumo de energia por parte dos usuários. Por outro lado, a terceira categoria, que enfatiza a mudança de comportamento, representa uma abordagem de conservação que potencializa a eficácia das soluções inerentes às tecnologias de eficiência energética. Essa abordagem deve adequar-se aos contextos do indivíduo e do coletivo, visando atender à problemática de desperdício de energia diretamente na fonte – o usuário (GULBINAS et al., 2014).

Observa-se que os programas de eficiência energética baseados no comportamento têm se colocado entre as estratégias mais rentáveis do mercado (ALCOTT; MULLAINATHAN, 2010). Pisello e Asdrubali (2014) destacam que este tipo de estratégia é caracterizado por vantagens intrínsecas, já que seus desdobramentos não impactam na estrutura da edificação e funcionam com métodos de baixo custo e impacto físico quase nulo.

As iniciativas dedicadas às intervenções no comportamento exploram interfaces diferenciadas, como o uso de prompts, justificativas, informações declaradas, prêmios, modelagem social, dissonância cognitiva, gamificação, comprometimento, configurações de objeto e feedbacks (ANDERSON; LEE, 2016). Essas iniciativas seguem uma tendência já fundamentada por Darby (2006), ao constatar que as tentativas de alterar o padrão de fornecimento e o consumo de recursos devem considerar, a princípio, as interfaces utilizadas entre o fornecedor, a tecnologia e o consumidor.

4 As soluções de automação se mostram efetivas nos esforços de conservação de energia, entretanto, em muitos casos, em detrimento do conforto e das rotinas dos usuários (KRIOUKOV et al., 2011).

Considerando as interfaces mencionadas, o feedback se posiciona empiricamente entre as mais efetivas. Entende-se que prover os consumidores com um feedback adequado de consumo é um passo necessário para a redução do desperdício de recursos (DARBY, 2006; ALAHMAD et al., 2010; GULBINAS et al., 2014). Nesse âmbito, destaca-se o eco-feedback, definido como um sistema de sensoriamento que fornece aos usuários diversos meios de visualização da informação de consumo, com o objetivo de promover mudanças de comportamento tendo em vista a redução de impactos ambientais (FROEHLICH; FINDLATER; LANDAY, 2010; BARRETO et al., 2014).

Os Sistemas de Eco-feedback propiciam o monitoramento de desempenho do consumo por período determinado (ABRAHAMSE et al., 2007; FISCHER, 2008; ANDERSON; LEE, 2016). Seus formatos de exibição podem ser traduzidos em imagens reflexivas e/ou expressados em correlações significativas, como a exposição da quantidade de emissões de

Dióxido de Carbono (CO2) equivalente a uma determinada quantidade utilizada de energia elétrica (BARRETO et al., 2014; ANDERSON; LEE, 2016). No campo de aplicação voltado para a energia, o eco-feedback transforma este consumo que usualmente é “abstrato, invisível e intocável” em um processo “coerente, compreensível e conciso” (FISCHER, 2008), proporcionando o preenchimento de gaps de conhecimento (BUCHANAN; RUSSO; ANDERSON, 2014).

Nota-se que a efetividade de um sistema como o eco-feedback está relacionada a seu modo de apresentação (ANDERSON; LEE, 2016). Prazeres e Clarke (2005) e Srivastav et al. (2009) observam que o formato de visualização possui um papel relevante como método para interpretação e conceituação de dados de consumo. Jain, Taylor e Culligan (2013) estendem esta pertinência à representação da informação, que também possui um impacto significativo no comportamento.

Além da importância dos componentes de visualização e representação da informação, Holmes (2007) aborda outra questão que pode proporcionar uma diferença considerável no resultado dos feedbacks: o impacto psicológico relativo à exibição de dados em tempo real. Nessa perspectiva, Anderson e Lee (2016) apontam que quanto maior se configura o delay entre um feedback e o comportamento do usuário, menos efetivo esse feedback tende a ser.

1.1 JUSTIFICATIVA

Ante o apresentado, é possível compreender que o ambiente físico monitorado pode auxiliar na comunicação e resolução de problemas, por meio do uso de sistemas de coleta de dados e visualização de informações em tempo real (LEE; CHOI; LERTLAKKHANAKUL, 2011). Os displays de monitoramento empregados no contexto da edificação comumente apresentam essas informações de modo convencional: em tabelas numéricas, gráficos ou textos simples. Este conjunto de abstrações e representações facilita a compreensão e o estudo de tendências dentro de um horizonte temporal definido, mas é limitado ao estabelecer correlações entre valores para tomadas de decisão efetivas. Além disso, o conjunto mencionado de abstrações e representações é usualmente vinculado a plantas bidimensionais e distante de uma ambientação 3D (ATTAR et al., 2010, ATTAR et al, 2011; HAILEMARIAM et al., 2010).

Esse vínculo às plantas bidimensionais se justifica devido às edificações existentes terem sido concebidas, principalmente, através de métodos tradicionais de projeto, sem qualquer correspondência com modelos 3D para visualização (HAILEMARIAM et al., 2010). Diante do surgimento de aplicações tridimensionais elaboradas e enriquecidas em dados, empregadas na construção e na gestão do ciclo de vida das edificações, tornou-se atrativa a possibilidade de sincronizar sistemas de monitoramento, baseado em sensores, com os modelos produzidos (HAILEMARIAM et al., 2010; ISIKDAG, 2015).

Nesse contexto, identifica-se a potencialidade de utilizar a Modelagem da Informação da Construção (BIM) para proporcionar aos usuários um aumento de sensibilidade do comportamento, principalmente associado ao consumo. O BIM pode ser definido como “uma tecnologia de modelagem e um conjunto associado de processos para produzir, comunicar e analisar modelos de construção” (EASTMAN et al., 2014, p.13). Estes modelos são representações digitais tridimensionais visualmente precisas da edificação, e consistem em estruturas de dados que oferecem a capacidade de rastrear atributos dos objetos que os compõem (SABOL, 2013).

Por outro lado, constata-se no âmbito das edificações uma quantidade massiva de dados - associados ao comportamento e funcionamento de seus objetos – que devem ser coletados em tempo real, analisados e utilizados (ATTAR et al., 2010; ATTAR et al., 2011; KAHN; HORNBAEK, 2011). Logo, entende-se a relevância de integrar BIM – que agrega os objetos e seus atributos no modelo da informação da construção - e Internet das Coisas (IoT)

– que monitora e interconecta esses objetos em rede. A IoT pode ser conceituada como uma infraestrutura de rede global que interconecta objetos físicos e virtuais, com o propósito de explorar dados capturados e suas capacidades de comunicação (CASAGRAS, 2009), além de contextualizá-los e correlacioná-los com o mundo real (GREENGARD, 2015).

Succar, Saleeb e Sher (2016) abordam que uma potencial integração de BIM e IoT deve consistir no uso do modelo BIM como uma interface, sendo esta beneficiada por dados fornecidos através de uma rede de equipamentos, sensores e dispositivos móveis. Attar et al. (2010) e Attar et al. (2011) percebem que essa integração pode ser utilizada para revelar padrões de consumo e atividades correlatas. Os autores também observam que uma abordagem de apresentação e visualização de informações de desempenho centrada no usuário ainda é inexplorada. As diferentes partes interessadas (ex. proprietário, gerentes de facilities, ocupantes, técnicos da edificação) possuem perspectivas, demandas e conhecimentos distintos relativos a um domínio ou aplicação. Este cenário indica desafios de usabilidade relativos a como os dados coletados de uma edificação podem ser agrupados e apresentados a um tipo específico de usuário.

Considera-se, na presente pesquisa, atender a proprietários e gerentes de facilities como partes interessadas de uma edificação do setor de serviços, cujo consumo de energia tende a crescer no Brasil. Compreende-se o potencial de coletar, processar e analisar dados de consumo de energia em tempo real por meio da IoT, extrair informações e integrá-las ao Modelo BIM, bem como promover a visualização destas informações seguindo uma estratégia de eco-feedback. Fazendo-se uso do Modelo BIM, pode-se estabelecer a relação entre os objetos do ambiente físico monitorado, bem como suas informações de consumo, e seus objetos virtuais correspondentes. Estas informações, oriundas do monitoramento de desempenho, devem ser adequadas à estratégia de eco-feedback inerente ao setor de serviços – contexto de aplicação definido – para proporcionar a representação efetiva do consumo de energia.

Desse modo, os campos temáticos abordados nessa pesquisa envolvem Sistemas de Eco-feedback, Internet das Coisas e Modelagem da Informação da Construção, que conduzem às seguintes questões: a. Que requisitos de uma estratégia de eco-feedback podem ser adequados e aplicados aos usuários de diferentes ambientes de aplicação?

b. Como a IoT pode ser utilizada para fomentar conscientização e subsidiar tomadas de decisão em relação à mitigação do consumo de energia?; c. Quais são os propósitos de BIM no contexto de integração com a IoT visando a gestão do consumo de energia na fase de Operação e Manutenção da edificação?; d. Como realizar a integração mencionada tendo em vista uma estratégia de eco-feedback?

1.2 OBJETIVOS

O objetivo desta pesquisa é integrar informações de consumo de energia adquiridas por meio da IoT ao Modelo BIM, visando o Monitoramento de Desempenho.

Os objetivos específicos envolvem:

1. Identificar, avaliar e interpretar os artefatos existentes na literatura, conforme March e Smith (1995) e Dresch, Lacerda e Antunes Júnior (2015), relativos a Sistemas de Eco- feedback e à Integração de BIM e Internet das Coisas;

2. Caracterizar as relações entre BIM, IoT e Bancos de Dados;

3. Caracterizar as relações entre a integração BIM-IoT e estratégias de eco-feedback;

4. Propor artefatos – constructo, modelo, método e instanciação - que considerem como aspectos principais o Monitoramento de Desempenho do consumo de energia e a visualização de informações centrada no usuário.

1.3 ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO

A estrutura da dissertação é constituída por 6 Capítulos, conforme discriminado a seguir.

O Capítulo 1 apresenta a Introdução da pesquisa, contemplando a justificativa acerca do problema de pesquisa, os objetivos geral e específicos a serem alcançados e a estrutura da dissertação.

O Capítulo 2 aborda a Fundamentação Teórica, organizada em subseções que abarcam Conceituação, Revisão Sistemática da Literatura (RSL), Identificação de Artefatos e Configuração de Classes de Problemas sobre os principais campos temáticos da pesquisa: Sistemas de Eco-Feedback e a Integração de BIM e Internet das Coisas.

O Capítulo 3 explicita os Materiais e Métodos empregados, abrangendo o conceito e o delineamento da Design Science Research (DSR), bem como a adequação de seus procedimentos às etapas desta pesquisa.

O Capítulo 4 exibe os Resultados e Discussão da pesquisa, explanando em seções a Proposição de Artefatos para Resolução do Problema e o Projeto, Desenvolvimento e Avaliação do Artefato Selecionado.

O Capítulo 5 apresenta as Aprendizagens e Generalização, com a explicitação das aprendizagens adquiridas no decorrer da pesquisa e a generalização das proposições realizadas para uma classe de problemas, propiciando o avanço do conhecimento científico.

O Capítulo 6, por fim, indica a Conclusão, abarcando as contribuições da pesquisa para os campos teórico e prático, assim como as potencialidades de trabalhos futuros.

Além dos capítulos evidenciados, a dissertação possui 5 Apêndices. O Apêndice A contém os Documentos produzidos na RSL de Sistemas de Eco-feedback, referentes a Protocolo, Formulário e Condução de Busca. O Apêndice B contém as diretrizes de Pesquisa Bibliográfica utilizadas para Dissertações e Teses sobre Internet das Coisas no Brasil. O Apêndice C contêm os Documentos produzidos na RSL de Integração de BIM e Internet das Coisas, referentes a Protocolo, Formulário e Condução de Busca. O Apêndice D contém a análise comparativa entre placas de microcontrolador para subsidiar a definição de materiais do protótipo BIM-IoT proposto. O Apêndice E contém a discriminação da lógica de integração entre BIM e IoT utilizada no Dynamo.

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Este capítulo apresenta a fundamentação teórica e o consequente enquadramento da pesquisa, contemplando as temáticas de Sistemas de Eco-feedback e Integração de BIM e Internet das Coisas. Para cada temática, realizou-se uma Conceituação e uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL), sendo o emprego de ambas fundamentado no Capítulo 3 – Materiais e Métodos.

A Conceituação de Sistemas de Eco-feedback, mediante Análise Exploratória, abrange a introdução de conceitos sobre eco-feedback, ambientes de aplicação, motivações do usuário e componentes-chave de um sistema. A Conceituação da Integração de BIM e Internet das Coisas, mediante Análise Exploratória, consiste na introdução de conceitos e perspectivas sobre BIM e IoT, componentes essenciais, tecnologias facilitadoras e sinérgicas, e a integração propriamente dita.

As RSLs de cada temática estruturam um arcabouço teórico-prático constituído por artefatos existentes próximos ao contexto do problema e das questões de pesquisa apresentados anteriormente. Compreende-se como artefatos aqueles tipificados por March e Smith (1995) em constructos, modelos, métodos e instanciações. Os constructos constituem uma conceituação utilizada para descrever os problemas dentro de um domínio e especificar suas respectivas soluções, de modo que sejam definidos os termos empregados na descrição e na concepção das tarefas. Os modelos são um conjunto de proposições ou declarações que expressam as relações entre os constructos, visualizados como uma descrição ou representação de uma configuração ou estrutura real. Os métodos são um conjunto de passos utilizados para executar tarefas, e baseiam-se nos constructos e modelos elaborados para determinada solução. Por fim, as instanciações referem-se à concretização de um artefato, ou articulação de diversos artefatos, no sentido de produzir resultados em um determinado contexto. Elas abarcam a operacionalização de constructos, modelos e métodos, demonstrando sua viabilidade e eficácia.

2.1 SISTEMAS DE ECO-FEEDBACK

2.1.1 Conceituação

Tradicionalmente, as estratégias de eficiência energética em edificações estão voltadas para melhorias físicas ativas e passivas, relacionadas à otimização do desempenho de sistemas de envoltória bem como aparelhos de consumo de energia (PISELLO; ASDRUBALI, 2014). Os primeiros esforços de pesquisa que se dedicaram a abordar a redução da demanda de energia centrando-se nos papéis e atitudes dos usuários, datam da década de 1970, e estabelecem que o feedback tem efeitos mensuráveis em combinação com outros procedimentos (DARBY, 2006).

Diferente dos retrofits físicos, usualmente invasivos, os feedbacks empregam investimentos baixos e intervenções técnicas que proporcionam a sensibilidade do potencial de economia de energia e dinheiro a longo prazo, através de ações pessoais (PISELLO; ASDRUBALI, 2014; JAIN; TAYLOR; PESCHIERA, 2012). Froehlich, Findlater e Landay (2010) definem o eco-feedback como uma tecnologia que fornece feedback sobre comportamentos individuais e em grupo, com o objetivo de reduzir impactos ambientais. Trata-se de uma tecnologia considerada persuasiva (SNOW; VIAS; BRERETON, 2015), já que é projetada essencialmente com o objetivo de mudar o comportamento do usuário e/ou atuar como fonte de aprendizado, meio de empoderamento e conhecimento compartilhado, e meio de incentivo à competição (JAIN; TAYLOR; CULLIGAN, 2013). Ademais, é diretamente beneficiada pelos avanços e rupturas nos campos da tecnologia da informação e de redes de sensores (JAIN; TAYLOR; CULLIGAN, 2013; MA et al., 2016), que permitem o acesso rápido a uma infinidade de dados relativos à infraestrutura ocupada. Assim, os usuários podem compreender como interagem com os edifícios que utilizam e habitam (JAIN; TAYLOR; PESCHIERA, 2012).

Apesar das tecnologias de eco-feedback abarcarem diversos tipos de consumo, é constatada sua maior concentração no campo do consumo de energia elétrica, quadro que enfatiza a relevância de seus impactos e como seus dados podem ser prontamente capturados (FROELICH; FINDLATER; LANDAY, 2010). Para a maioria dos usuários, o consumo e a economia de energia elétrica são efeitos colaterais da realização de atividades diárias, contrapondo a ideia da gestão de energia como uma prática explícita (BARTRAM, 2015).

O eco-feedback pode ampliar a visibilidade do uso da energia e estabelecer conexões entre ações e desdobramentos, para dar suporte às tomadas de decisão. Além disso, outros benefícios tangíveis envolvem a correlação entre consumo de energia e custo; e a identificação de equipamentos e/ou aparelhos mais verdes (BUCHANAN; RUSSO; ANDERSON, 2014). Por outro lado, os dados exibidos por si só não cativam os usuários. Demanda-se adaptações (ex. acessibilidade ou simplificação de informações) que considerem como fatores o conhecimento, as motivações e o comportamento dos potenciais grupos alvo (FISCHER, 2008; BARTRAM, 2015), constatação que implica nos ambientes de aplicação de cada sistema (KAMILARIS et al., 2015).

2.1.1.1 Ambientes de Aplicação e Motivações do Usuário

Historicamente, as estratégias de conservação energética baseadas no comportamento têm concentrado esforços no contexto das edificações residenciais (GULBINAS; TAYLOR, 2014; CASADO-MANSILLA et al., 2016). Pisello e Asdrubali (2014) observam que os usuários de edificações residenciais familiares são estritamente responsáveis por suas demandas de energia, oriundas de hábitos e atitudes diárias; e, portanto, diretamente responsáveis pela cobrança econômica de energia, proveniente das contas periódicas. De acordo com Barreto et al. (2014), as famílias destacam a importância em reduzir os custos de suas vidas diárias, visando economizar dinheiro, evitar gastos desnecessários e minorar níveis de consumo. Revela-se, nesse sentido, a demanda de saber mais sobre o quanto se consome, e como os comportamentos e ações se relacionam ao consumo exibido nas tarifas de serviço, buscando um senso de controle. A preocupação pelo meio ambiente apresenta-se de modo secundário e alinhada a outras responsabilidades, como educar, tornar-se modelo ou disciplinar os filhos nos termos de práticas de consumo, e/ou adotar um estilo de vida diferenciado. É relevante destacar que há diversidade de motivações entre os membros de uma mesma família e entre famílias com diferentes conformações.

Por outro lado, os usuários de edificações residenciais estudantis não costumam pagar diretamente por seu consumo de energia; contexto semelhante ao identificado em edificações comerciais e institucionais (JAIN; TAYLOR; CULLIGAN, 2013). Nesse âmbito, constata-se a demanda de explorar o eco-feedback além do nível individual de conscientização para escalas maiores – aplicado em comunidades ou grupos (CASADO-MANSILLA et al., 2016), já que o desempenho de sua exposição é distinto (KAMILARIS et al., 2015). É relevante compreender como gerar impacto no comportamento, considerando esta ausência de

responsabilidade financeira direta pelo consumo. Ademais, é essencial entender como os usuários interagem com sistemas de eco-feedback na presença de forças sociais e organizacionais, que são frequentemente ausentes no contexto residencial familiar (GULBINAS; TAYLOR, 2014).

Existem questões desafiadoras em espaços semi-públicos, leia-se cenários coletivos, com a despreocupação generalizada relativa ao consumo de energia e à falta de motivação em reduzi-lo (CASADO-MANSILLA et al., 2016). Como exemplo, tem-se a compensação de fatores como conforto, eficiência energética e produtividade em ambientes de trabalho (KHOSROWPOUR et al., 2016), ou a negligência no consumo de aparelhos coletivos, quando comparado aos próprios aparelhos pessoais (SCHWARTZ et al., 2013). As razões para a despreocupação apontada envolvem: hábitos, demandas de trabalho, esquecimento, inconveniência e baixo potencial para economizar (KAMILARIS et al., 2015). E, embora haja negligência, observa-se que os usuários não possuem feedback sobre a energia consumida nem são municiados por diretrizes sobre como utilizar os aparelhos de modo eficiente (CASADO-MANSILLA et al., 2016).

Logo, fornecer eco-feedback nesses cenários deve tornar-se uma ferramenta valiosa para gerentes de facilities e proprietários motivarem, intrinsecamente, os usuários a reduzir o consumo (JAIN; TAYLOR; CULLIGAN, 2013). Nesse caso, deve-se considerar não somente motivações financeiras visando essa redução em edificações residenciais estudantis, comerciais e/ou institucionais, como também a agregação de motivações que envolvem conscientização sobre o meio ambiente e impactos de responsabilidade social (JAIN; TAYLOR; CULLIGAN, 2013; KAMILARIS et al., 2015).

2.1.1.2 Componentes-chave

A relação entre o consumo e o engajamento do usuário com um sistema de eco- feedback é inversamente proporcional, ou seja, quanto maior é o engajamento, menor é o consumo (JAIN; TAYLOR; PESCHIERA, 2012; GULBINAS et al., 2014). Diante dessa premissa, além de considerar aspectos específicos de cada ambiente de aplicação, o eco- feedback deve oferecer informações diversas e contextualizadas, utilizando uma variedade de estilos de apresentação, e meios dedicados aos usuários, que as tornem significativas (BUCHANAN; RUSSO; ANDERSON, 2014).

Nesse âmbito, o sistema de eco-feedback pode ser estratificado em componentes- chave, consistindo em um ciclo que envolve a captura e o processamento de dados e a entrega

de informações (JAIN; TAYLOR; CULLIGAN, 2013). A captura é viabilizada por tecnologias de sensores que coletam os dados do ambiente físico. Esses dados são agregados, transmitidos e processados para entrega ao usuário.

À entrega de informações, entende-se como os canais de comunicação do sistema (KAMILARIS et al., 2015) que são caracterizados pela acessibilidade e pelos meios de apresentação do eco-feedback (FISCHER, 2008; FROEHLICH; FINDLATER; LANDAY, 2010). Segundo Bartram (2015), o feedback do consumo de energia é entregue mais frequentemente em 4 tipos de plataformas: em contas mensais aprimoradas; dashboards; e aplicativos móveis e/ou dispositivos locais especializados, tais como monitores internos incorporados ou ambientais. Kamilaris et al. (2015) sinalizam como canais promissores o e- mail, considerado um método de entrega efetivo, e as aplicações locais e na web.

Além dos canais de comunicação, o design e a representação da informação podem ter impactos significativos no desempenho5 de um eco-feedback. Logo, a exibição das informações deve ser considerada como mais um componente-chave e abarcar: (i) a frequência na qual o sistema é atualizado; (ii) as unidades de medição e/ou outra representação do consumo que sejam mais apropriadas para a aplicação; e (iii) os tipos de exibição dessa informação – como seus níveis de granularidade ou a habilidade do usuário em realizar comparações (FISCHER, 2008; FROEHLICH; FINDLATER; LANDAY, 2010).

A frequência é um meio de cativar a atenção dos usuários e gradativamente afetar seus hábitos de consumo (KAMILARIS et al., 2015), sendo uma característica relacionada ao nível de tecnologia incorporado em cada sistema (KHOSROWPOUR et al., 2016). Gulbinas et al. (2014) sugerem que o eco-feedback que se aproxima do tempo real possui o potencial de efetividade maior, devido à característica de propiciar tanto o aprendizado como o senso de auto eficácia. Essa sugestão é ratificada por Fischer (2008) que observa, nos sistemas que oferecem maior frequência de atualização (diariamente ou mais), melhor desempenho. Em Snow, Vyas e Brereton (2015), é possível observar, no ambiente residencial familiar, que gráficos exibidos em tempo real são úteis tanto na identificação do consumo de energia relativo a aparelhos específicos, como no suporte à análise do consumo em uma variedade de escalas (ex. minuto, dia, mês e por circuito). Por sua vez, Kamilaris et al. (2015) constatam,

5 O desempenho de um sistema de eco-feedback é mensurado por sua capacidade de gerar redução no consumo de energia de seus usuários (FISCHER, 2008).

no ambiente corporativo, que os usuários apresentam maior satisfação com a frequência semanal, no caso de instruções, a qual consideram como efetiva e não incomodativa.

A representação da informação do consumo em sistemas de eco-feedback tem utilizado unidades de medição de três formas principais: (i) unidades diretas de energia, como o quilowatt-hora (kWh) ou o Watts; (ii) unidades de externalidade ambiental, como emissões de CO2 ou a correlação com árvores derrubadas; e (iii) unidades monetárias, como dólares (JAIN; TAYLOR; CULLIGAN, 2013). Em relação às unidades diretas de energia, Jain Taylor e Culligan (2013) atestam o kWh como padrão e representação de unidade mais comum utilizada em sistemas de eco-feedback. Embora haja recorrência, Schwartz et al. (2013) apontam que usuários, em sua maioria, não são familiares com o significado e o uso do kWh como unidade de exibição. Segundo Jain, Taylor e Culligan (2013), essa limitação deve estar relacionada à origem científica e à qualidade abstrata desse tipo de unidade, observação estendida às unidades de externalidade ambiental, como no caso das emissões equivalentes de

CO2.

Se a intenção comunicativa é motivar a compreensão e consciência do consumo de energia, então as métricas de consumo e seus dados associados são essenciais. Nesse sentido, a coordenação de vários modelos mentais é fundamental para que o sistema de eco-feedback se torne abrangente. Isto porque os usuários conceitualizam o consumo com maior consistência quando possuem a capacidade de mover-se facilmente entre sistemas de referência, correlacionando os usos e as atividades do cotidiano (BARTRAM, 2015).

Khosrowpour et al. (2016) enfatizam que há maior relevância nos tipos de exibição da informação que na sua frequência de entrega. Jain, Taylor e Peschiera (2012) classificam como tipos de exibição: (a) a comparação normativa; (b) a comparação histórica; (c) a instrução; (d) a desagregação; (e) o incentivo e (f) a informação.

O eco-feedback por comparação normativa é fundamentado na premissa de que um usuário é influenciado por ações de outros em sua rede social. Assim, estabelece-se a influência social como uma ferramenta que pode ser utilizada para reduzir o consumo de energia, por meio da motivação oriunda da comparação entre indivíduos (JAIN et al., 2013; JAIN; TAYLOR; PESCHIERA, 2012; GULBINAS; TAYLOR, 2014). Gulbinas e Taylor (2014) alertam para as divergências entre cenários residenciais e comerciais no emprego deste tipo de eco-feedback, sugerindo que os hábitos de conservação de energia se estruturam mais facilmente entre usuários de edificações comerciais expostos a feedbacks de redes organizacionais, que entre usuários de edificações residenciais expostos a feedbacks de redes

sociais. Ainda, os autores constatam, em edificações comerciais, que quando a informação de consumo de energia é apresentada de modo socialmente e organizacionalmente contextualizado, os usuários são efetivamente capazes de reduzir desperdícios através de medidas comportamentais. Esses desperdícios são comumente atribuídos a aparelhos que são deixados ligados em edificações não residenciais. Por sua vez, Kamilaris et al. (2015) observam que o modo como a comparação normativa é aplicado também é um fator importante, já que as competições pela economia de energia devem ser estimuladas entre escritórios ou departamentos, no intuito de proteger a privacidade dos indivíduos.

O eco-feedback por comparação histórica consiste no rastreamento de desempenho do consumo de energia no decorrer do tempo, e aumenta potencialmente a habilidade dos usuários em realizar um impacto positivo (GULBINAS et al., 2014). Contribui, portanto, para ações de auto monitoramento (JAIN; TAYLOR; PESCHIERA, 2012; KAMILARIS et al., 2015), como meio de suporte àqueles que procuram por uma referência do próprio desempenho (FISCHER, 2008).

O eco-feedback por instrução consiste em sugestões de intervenção e é efetivo na mudança de comportamento, de atitudes e de intenções (GULBINAS et al., 2014; KAMILARIS et al., 2015). Mediante recomendações específicas relativas aos níveis de consumo de cada aparelho e/ou aplicação, os usuários podem criar estratégias efetivas de conservação para maximizar economias (GULBINAS et al., 2014).

O eco-feedback por desagregação é baseado na exibição de informações de energia no nível de granularidade do aparelho ou aplicação individual (GULBINAS et al., 2014; JAIN; TAYLOR; PESCHIERA, 2012). É um tipo de eco-feedback relevante por atender às demandas levantadas por Fischer (2008), em relação à necessidade de ferramentas de interface que permitem a conexão direta entre ações específicas ou aparelhos e o consumo. De acordo com Jain, Taylor e Peschiera (2012), fornecer essa granularidade também viabiliza que os usuários aumentem a auto eficácia associada com as mudanças de comportamento.

O eco-feedback por incentivo envolve o fornecimento de prêmios financeiros ou não financeiros aos usuários (JAIN; TAYLOR; PESCHIERA, 2012). Trata-se de um tipo de eco- feedback baseado no princípio de que as intervenções emocionais e de suporte podem ser mais efetivas para influenciar os usuários, quando o comportamento anti-ambiental destes já se tornou hábito (KAMILARIS et al., 2015). Por fim, o eco-feedback por informação apresenta dados de modo simples. Gulbinas e Taylor (2014) observam que este tipo de feedback sobre o uso de energia pessoal e isolado não é suficiente para impactar

significativamente no comportamento. Além disso, Casado-Mansilla et al. (2016) constatam que os usuários não são capazes de saber em tempo real se a ação desempenhada por eles é ambientalmente adequada ou não.

Diante dos conceitos apresentados, é possível identificar na meta análise de Fischer (2008) os tipos de eco-feedback considerados mais efetivos. Dentre os estudos de caso destacados, aqueles que ofereceram opções múltiplas de feedback para a escolha do usuário foram considerados casos de sucesso. Entre as opções múltiplas estão os tipos de exibição por comparação histórica e normativa. Ademais, aqueles casos que propiciaram atividades de auto monitoramento e automedição obtiveram melhor desempenho. Acrescenta-se os sistemas que ofereceram alto nível de granularidade das informações, permitindo a exibição até a escala do aparelho e/ou aplicação. Pode-se relacionar essas características ao tipo de exibição por desagregação.

De acordo com Kamilaris et al. (2015), o ideal é oferecer diversas combinações de eco-feedback, já que o emprego de tipos múltiplos de exibição é a melhor opção para gerar respostas positivas, ativar diferentes motivações, crenças ou normas inerentes aos usuários ou grupos alvo.

2.1.2 Revisão Sistemática da Literatura

Esta subseção explana os resultados da RSL aplicada com o objetivo de identificar, avaliar e interpretar os artefatos existentes na literatura que fornecem ao usuário eco- feedbacks de consumo de energia. Para esta RSL foram elaboradas como questões de pesquisa: (1) quais são os artefatos desenvolvidos com ênfase no emprego de sistemas de eco- feedback de consumo de energia; (2) quais são os ambientes de aplicação, motivações dos usuários e componentes-chave destes artefatos; e (3) como esses sistemas são concebidos para atender a diferentes ambientes de aplicação (ex. residencial, comercial, institucional). O protocolo que cadenciou esta RSL está apresentado no Apêndice A.

2.1.2.1 Condução da Revisão Sistemática

O Quadro 1 apresenta o histórico de ações de extração das fontes e aplicações de filtros de inclusão e exclusão dos estudos, como estabelecido no protocolo apresentado no Apêndice A. Assim, a amostra para análise dos resultados abrange o total de 18 publicações em periódicos, com registros iniciados em 2011 e tendências de crescimento.

Quadro 1 - Síntese da RSL de Eco-feedback: definição da amostra

PARÂMETROS DE BUSCA APLICAÇÕES DE BUSCA WEB OF Bases de Dados COMPENDEX ASCE LIBRARY SCOPUS SCIENCE Termos de Busca Eco-feedback Campo de Busca Subject/Title/Abstract Anywhere Topic Title/Abstract/Keywords Tipo de Publicação Journal Article N/A Article Article Resultado 25 0 23 27 Eliminação por repetições na mesma 5 0 0 0 base Total de publicações por base 20 0 23 27 Total de publicações 70 publicações Eliminação por repetição entre bases 43 publicações Publicações resultantes 27 publicações Eliminação por critérios de exclusão 9 publicações Total da amostra 18 publicações Fonte: A autora.

2.1.2.2 Análise dos Resultados

Este tópico corresponde às questões levantadas e resultados obtidos acerca da RSL de Sistemas de Eco-feedback que consideram o consumo de energia na indústria da Arquitetura, Engenharia, Construção e Operação (AECO). As 18 publicações da amostra foram tabuladas em 4 categorias: (i) ambientes de aplicação; (ii) motivações do usuário; (iii) componentes- chave do sistema; e (iv) tipos de artefatos.

A primeira categoria abrange os ambientes de aplicação mais recorrentes da amostra, conforme apresentado na Figura 1.

Figura 1 - Ambientes de Aplicação de Eco-feedback

Fonte: A autora.

As edificações residenciais familiares são as mais abordadas, seguidas das edificações residenciais estudantis. Além do contexto residencial, foram identificadas publicações que se referem a edificações comerciais e/ou institucionais. Apenas 6% da amostra corresponde à categoria não se aplica, e/ou não foi indicada. Esses resultados ratificam as constatações de Gulbinas e Taylor (2014) e Khosrowpour et al. (2016), que observam nos estudos existentes sobre conservação de energia, baseadas no comportamento, maior ênfase nos ambientes residenciais. Por outro lado, constata-se que os ambientes residenciais estudantis, comerciais e institucionais, que possuem perfis de usuário semelhantes, corresponderam juntos a 55% da amostra.

Como já explanado na Conceituação, a relevância do ambiente de aplicação está associada ao comportamento do usuário. Logo, as distinções no comportamento em determinado ambiente de aplicação desdobram-se na segunda categoria (Figura 2). As motivações de usuários apresentadas apontam o uso de Sistemas de Eco-feedback para atender a duas questões majoritárias: impactos econômico (redução de custo) e ambiental. Na amostra, 5 dos 18 estudos evidenciaram as motivações de usuários antes de uma intervenção.

Figura 2 - Motivações de Usuários para Aplicação de Eco-feedback

Fonte: A autora.

A terceira categoria envolve o mapeamento de componentes-chave de um sistema de eco-feedback, classificados de acordo com Jain, Taylor e Culligan (2013) e Kamilaris et al. (2015) em um ciclo que envolve: captura e processamento de dados, e entrega de informações (canais de comunicação). Na presente pesquisa, devido às constatações de Fischer (2008) e Froehlich, Findlater e Landay (2010), integrou-se a exibição de informações como mais um componente-chave do ciclo, conforme a Figura 3.

Figura 3 - Componentes-chave de um Sistema de Eco-feedback

Captura de Processamento Dados de Dados

Exibição de Entrega de Informações Informações

Fonte: A autora.

Por meio da leitura analítica, foi possível estratificar o componente de exibição de informações nos subcomponentes: (i) unidade (ex. monetária, de energia direta, de externalidade ambiental); (ii) frequência (ex. tempo real, diária, semanal); e (iii) tipo (ex. comparação histórica, comparação normativa, desagregação). Assim, seguindo a classificação mencionada, o Quadro 2 apresenta o mapeamento de componentes-chave e subcomponentes identificados nas publicações da amostra.

Quadro 2 - Mapeamento de Componentes-chave dos Sistemas da amostra

SISTEMAS DE ECO-FEEDBACK EXIBIÇÃO REFERÊNCIAS CAPTURA PROCESSAMENTO ENTREGA UNIDADE FREQUÊNCIA TIPO Barreto et al. (2014) SIM X SIM SIM SIM SIM Bartram (2015) X X X X X X Buchanan, Russo e Anderson (2014) X X X X X X Casado-Mansilla et al. (2016) SIM SIM SIM SIM SIM SIM Gulbinas e Taylor (2014) SIM SIM SIM X SIM SIM Gulbinas et al. (2014) SIM SIM SIM SIM SIM SIM Jain et al. (2013) SIM SIM SIM SIM SIM SIM Jain, Taylor e Culligan (2013) SIM SIM SIM SIM SIM SIM Jain, Taylor e Peschiera (2012) SIM SIM SIM SIM SIM SIM Jeong et al. (2015) SIM X SIM SIM SIM SIM Kamilaris et al. (2015) SIM SIM SIM SIM SIM SIM Khosrowpour et al. (2016) SIM SIM SIM SIM SIM SIM Ma et al. (2016) SIM SIM SIM SIM SIM SIM Makonin et al. (2016) SIM SIM SIM SIM SIM SIM Pisello e Asdrubali (2014) X X X X X X Schwartz et al. (2013) SIM SIM SIM SIM SIM SIM Snow, Vyas e Brereton (2015) X X SIM X SIM SIM Spagnolli et al. (2011) SIM SIM SIM SIM SIM SIM Fonte: A autora.

O componente de captura abrange usualmente uma infraestrutura de sensores e/ou registradores de dados. Na amostra, as especificações identificadas indicaram os usos de: Watt’sWatts (Transdutores de Corrente e HOBO U30), iBoard Pro (Arduíno Mega e Sensores), BizWatts (Monitores Plug Load), BeAware, ACme, TinyOS Telos B, DENT PowerScout. O uso do Watt’sWatts foi apontado em 4 publicações.

Os dados coletados são compartilhados com o componente de processamento de dados. Na amostra, as especificações abarcaram os usos de MySQL, SQL Webserver, CouchDB, Amazon Web Service, BeAware, PowerMeterClock, Lighttpd Webserver e Dell Power Edge 2970 Cloud Server. O uso do MySQL foi destacado em 5 publicações. A ação de compartilhamento dos dados coletados também pode ser compreendida como um quinto componente do sistema.

O componente de entrega de informações envolve os canais de comunicação utilizados para promover a exibição de informações. Na amostra, 15 publicações indicaram e discriminaram o componente. O gráfico da Figura 4 aponta a preferência pela entrega de eco- feedback em interfaces web. Destacaram-se, também, o uso de e-mails e o emprego de interfaces locais por meio de monitores físicos. É relevante destacar que metade destes estudos fizeram uso de mais de um canal de comunicação.

Figura 4 - Canais de Comunicação de Eco-feedback

Fonte: A autora.

O componente de exibição de informações abarca três subcomponentes: unidade, frequência e tipo de exibição. Na amostra, esse componente se mostrou imprescindível nas publicações que abordaram como assunto principal a representação da informação.

O subcomponente de unidade de exibição foi indicado e discriminado em 13 publicações. O kWh foi mencionado em 11 estudos, sendo exibido como unidade única em 3

estudos e em combinação com outras unidades (ex. emissões de CO2 equivalente, custo, galões de água, árvores, Watts) nos demais. O subcomponente de frequência de exibição foi indicado e evidenciado em 15 publicações, sendo a frequência em tempo real a mais recorrente entre elas. O subcomponente de tipo de exibição foi indicado e especificado em 15 publicações. Os tipos mais presentes nos estudos foram os eco-feedbacks por comparação normativa e por comparação histórica.

Atendendo às questões levantadas na RSL, os gráficos das Figura 5, Figura 6 e Figura 7 sintetizam o mapeamento dos componentes-chave supracitados por ambiente de aplicação.

Figura 5 - Componentes-chave do Sistema: Ambiente Residencial Familiar

Unidade de Frequência de Captura Processamento Entrega Tipo de Exibição Exibição Exibição

Interface Tempo BeAware BeAware kWh Informativo Local Real

DENT PowerMeter Interface Watts Histórico Power Clock Web Scout Custo Dell Objeto eco- Instrutivo PowerEdge consciente $ 2970 Cloud Server CO2 Desagregação

MySQL Árvores Incentivo Lighttpd Webserver Galões de Água

Fonte: A autora.

Figura 6 - Componentes-chave do Sistema: Ambiente Residencial Estudantil

Unidade de Frequência Captura Processamento Entrega Tipo de Exibição Exibição de Exibição

Watt’s Interface Tempo MySQL kWh Histórico Watts Web Real

SQL E-mail Watts Semanal Instrutivo Webserver

Posters Árvores Desagregação

Galões QR Code Incentivo de Água

Bulbo- Normativo hora

Fonte: A autora.

Figura 7 - Componentes-chave do Sistema: Ambiente Comercial e/ou Institucional

Unidade de Frequência de Captura Processamento Entrega Tipo de Exibição Exibição Exibição

Interface Tempo iBoard Pro CouchDB kWh Histórico Web Real

Amazon Interface BizWatts Watts Semanal Instrutivo WebServices Local

ACme Custo MySQL E-mail Normativo Sensor $ Motes

Posters Nº de TinyOS Cafés TelosB

Flyers

QR Code

Objeto eco- consciente

Fonte: A autora.

Finalmente, realizou-se a tipificação dos artefatos da amostra, apresentada no gráfico da Figura 8. Como critérios de tipificação dos artefatos adotou-se: (1) a instanciação como o experimento prático do sistema de eco-feedback; (2) o método como o fluxo de procedimentos do sistema de eco-feedback; (3) o modelo como a estrutura do sistema eco- feedback; e (4) o conjunto de constructos como o vocábulo do sistema de eco-feedback. Somente em 3 publicações da amostra não foram explicitados quaisquer artefatos.

O gráfico transparece o número de artefatos identificados, sendo relevante enfatizar que mais de um artefato foi encontrado por publicação.

Figura 8 - Tipos de Artefatos Relativos a Sistemas de Eco-feedback

Fonte: A autora.

A maioria dos artefatos elaborados são de instanciação, situação que destaca que a ênfase dos estudos relativos a sistemas de eco-feedback está voltada para a aplicação prática e o desenvolvimento de protótipos ou produtos, considerando variáveis socioculturais e econômicas.

2.1.2.3 Sistematização de uma Estratégia de Eco-feedback

Diante dos resultados da RSL, é possível estabelecer uma estratégia macro de definição de um sistema de eco-feedback a ser empregado, de modo a assegurar sua adequação a diferentes contextos de aplicação. Como estruturado na Figura 9, a sistematização desse processo demanda: (1) a definição do ambiente de aplicação, no momento em que o comportamento do usuário varia de acordo com o contexto o qual está inserido; (2) a identificação das motivações do usuário, correlacionadas ao ambiente definido, que vão influenciar diretamente na representação da informação do sistema; e (3) o detalhamento dos componentes-chave do sistema de eco-feedback, considerando os componentes envolvidos na captura, compartilhamento e processamento de dados, bem como entrega e exibição das informações.

Desse modo, a adoção dos procedimentos supracitados na estratégia macro apresentada caracteriza a abordagem do sistema de eco-feedback como mista, por compreender tanto o aspecto social, centrado nas motivações do usuário em um determinado ambiente de aplicação, como o aspecto tecnológico, centrado nas questões funcionais do sistema.

Figura 9 - Estratégia Macro de Definição de um Sistema de Eco-feedback

Identificação das Motivações do Usuário • Residencial Familiar • Captura • Residencial Estudantil • Compartilhamento • Comercial • Redução de Custo • Processamento • Institucional • Impacto Ambiental • Entrega • Outro (…) • Educação/Aprendizado • Exibição • Senso de Controle • Conscientização Detalhamento dos Definição do Ambiente • Outra (…) Componentes-Chave do de Aplicação Sistema

Fonte: A autora.

2.2 INTEGRAÇÃO DE BIM E INTERNET DAS COISAS

2.2.1 Conceituação

A Conceituação desta subseção está dividida nos seguintes tópicos: (i) a Evolução da Modelagem da Informação da Construção (BIM); (ii) Internet das Coisas (IoT); e (iii) BIM e IoT.

2.2.1.1 Evolução da Modelagem da Informação da Construção (BIM)

A Modelagem da Informação da Construção (BIM) consiste em um conjunto de políticas, processos e tecnologias que interagem entre si (SUCCAR, 2009) para produzir metodologias de gestão da produção e da informação da edificação por todo o seu ciclo de vida6 (PENTTILA, 2006). A espinha dorsal desse conjunto é constituída por modelos da informação da construção. Como campo de pesquisa ativo, a ênfase de BIM está na resolução de problemas relativos a requisitos chave da indústria da AECO: compartilhamento, gestão, intercâmbio e colaboração eficientes de dados e informações. Para tanto, possui raízes em duas esferas distintas, porém muito próximas: no Desenho Auxiliado por Computador (CAD) e na Representação da Informação de Produtos da Edificação (ISIKDAG, 2015). Além disso, é calcada em duas bases tecnológicas: a modelagem paramétrica baseada em objetos e a interoperabilidade (EASTMAN et al., 2014).

A modelagem paramétrica baseada em objetos representa objetos através de regras e propriedades, que determinam atributos geométricos e não geométricos, permitem definições de comportamento e atualizações automáticas, conforme ação do usuário ou mudança de contexto. As ferramentas BIM possuem objetos base predefinidos representativos da indústria da AECO, que constituem bibliotecas extensíveis, modificáveis ou complementáveis nas dimensões 2D e 3D (EASTMAN et al., 2014). A configuração de modelos da informação da construção abrange estruturas topológicas numerosas e complexas desses objetos, que representam virtualmente características físico-funcionais da edificação e viabilizam a aquisição, interpretação e análise de dados e informações geométricas e não geométricas pelo usuário e por um conjunto de aplicações (NBIMS, 2006; EASTMAN et al., 2014).

6 O ciclo de vida da edificação compreende seis fases: (i) Planejamento e Programa; (ii) Projeto; (iii) Construção; (iv) Comissionamento; (v) Operação e Manutenção; e (vi) Descarte. Considerando-se os anos relativos à edificação, diversos agentes tornam-se responsáveis pelas fases mencionadas, como: projetistas; fornecedores de equipamentos e materiais; prestadores de serviço e subempreiteiras; gerentes de facilities; e o consumidor ou usuário final (NIST, 2006).

A interoperabilidade reside em “um mapeamento das estruturas internas de dados das aplicações envolvidas em relação a um modelo universal, independente de fabricantes” (SCHEER; AYRES FILHO, 2009, p.595). Seu emprego na indústria desdobra-se no estabelecimento de novos fluxos e demandas de trabalho (EASTMAN et al., 2014).

O principal padrão que atende a um protocolo internacional de intercâmbio, para a indústria da AECO, é o Industry Foundation Classes (IFC). O IFC é um schema aberto, independente de fornecedores e/ou desenvolvedores, concebido para facilitar a transferência e integração de dados entre modelos e sistemas de informação que atuam sobre a gestão da edificação (SABOL, 2013; EASTMAN et al., 2014). Entre os schemas interoperáveis, o IFC é classificado como um formato público de intercâmbio de modelos de dados e informações de produtos. As demais categorias contemplam: (i) ligações diretas e proprietárias entre ferramentas, que proporcionam conexão integrada (binária) entre duas aplicações (através de middleware7 ou interface proprietária); (ii) formatos de arquivos proprietários, desenvolvidos por empresas para relacionar-se com outros aplicativos e aplicações, a exemplo do Data eXchange Format (DXF) da Autodesk; e (iii) formatos baseados em Linguagem de Marcação Extensível (XML), uma extensão para o HTML, que permitem a criação de schemas definidos pelo usuário (ANDRADE; RUSCHEL, 2009; EASTMAN et al., 2014).

Além destas categorias de intercâmbio, destaca-se a existência do schema aberto Construction Operations Building Information Exchange (COBie), concebido para atuar em modelos da informação e facilitar a captura, organização e registro de dados visando a fase de Operação e Manutenção (O&M) da edificação e a integração com ferramentas digitais de Sistemas de Gerenciamento de Facilities (EAST, 2013; ROJAS et al., 2009; SABOL, 2013).

Marcos de Implementação

A efetivação de BIM na indústria da AECO é realizada de forma gradativa e pode ser mensurada por meio de marcos de implementação (Figura 10). Esses marcos indicam potencialidades organizacionais de atender a requisitos mínimos inerentes à modelagem baseada em objeto, à colaboração baseada em modelo, e à integração baseada em rede. A transição entre os marcos desdobra-se em mudanças significativas e/ou transformadoras, que refletem: (i) nas políticas, envolvendo guias, protocolos e mandates; (ii) nos processos, incluindo recursos, atividades e fluxos de trabalho, produtos e serviços, liderança e

7 Middleware é uma camada de software posicionada entre o sistema operacional e uma dada aplicação, com o propósito principal de superar a heterogeneidade de uma infraestrutura distribuída, através de sua homogeinezação (ISSARNY; CAPORUSCIO; GEORGANTAS, 2007).

gerenciamento; e (iii) nas tecnologias, compreendendo software, hardware e rede. A superação e consolidação desses estágios conduzem a um cenário variável, em constante evolução, denominado post-BIM (SUCCAR, 2010).

Figura 10 - Marcos de Implementação BIM

Fonte: Traduzido de Succar (2010).

Os estágios e consequentes marcos de implementação BIM estão discriminados a seguir, de acordo com Succar (2010) e Succar, Williams e Sher (2012).

O pre-BIM é definido como um ponto inicial fixo, que representa o momento de uma organização antes de implementar BIM.

O estágio 1, modelagem baseada em objeto, demanda: (i) nas tecnologias, a adoção de ferramentas BIM (ex. Autodesk Revit, ArchiCAD, Vectorworks) e requisitos decorrentes de hardware e rede; (ii) nos processos, fluxos de trabalho baseados no modelo e, portanto, novas funções BIM (ex. Gerente BIM); e (iii) nas políticas, a adoção de padrões de modelagem (ex. definições de nomenclatura, criação de bibliotecas de objetos, padronização de propriedades, níveis de desenvolvimento) e protocolos de intercâmbio de arquivos.

O estágio 2, colaboração baseada em modelo, requer a atuação em projetos multidisciplinares e colaborativos. Para tanto, demanda: (i) nas tecnologias, a adoção de ferramentas BIM de compartilhamento de modelos (ex. TrimbleConnect, TeklaBIMSight, Solibri Model Viewer) e middleware (ex. EcoDomus); (ii) nos processos, o crescimento de fluxos de trabalho baseados no modelo BIM e modelos de negócio centrados em colaboração, além da incorporação de novas funções BIM (ex. Gerente da Informação); e (iii) nas políticas, o crescimento de acordos contratuais centrados em colaboração e programas educacionais, bem como a adoção de protocolos de colaboração e padrões de modelagem.

O estágio 3, integração baseada em rede, demanda: (i) nas tecnologias, a incorporação de soluções de compartilhamento baseado em rede (ex. Servidores BIM, Software como Serviço - SaaS) e o crescimento da integração em tempo real baseada em rede, através de

sistemas distribuídos; (ii) nos processos, a implementação de processos integrados em relação a toda a cadeia de suprimentos e o crescimento de fluxos de trabalho interdisciplinares, em todas as fases de ciclo de vida da edificação; e (iii) nas políticas, a adoção de padrões aderentes à integração de processos relativa à cadeia de suprimentos, protocolos e acordos contratuais, além do crescimento de programas educacionais interdisciplinares.

O impacto de cada marco de implementação BIM em relação às fases do ciclo de vida da edificação é evidenciado na Figura 11, e indica a transição de um modelo sequencial de resolução de problemas e tomadas de decisão para um modelo integrado.

Finalmente, superado o estágio 3, encontra-se o post-BIM, que representa objetivos voltados para o emprego de ferramentas e conceitos virtualmente integrados no contexto da edificação (SUCCAR, 2010). Este cenário tende a ser subsidiado por Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC), aptas a ampliar as capacidades de gestão das fases de seu ciclo de vida (UNDERWOOD; ISIKDAG, 2011; SABOL, 2013; ISIKDAG, 2015).

Figura 11 - Impactos da Implementação BIM por Fase do Ciclo de Vida

BIM Estágio PROJETO eixo-y: quantidade relativa Requisitos e Especificações [P] de detalhes incorporados ao de Dados Históricos em [O] CONSTRUÇÃO Modelo BIM em cada Fase do Ciclo de Vida do Projeto Modelagem encoraja o [C] OPERAÇÃO rastreamento rápido

[P] [C] e [C] [P] [C] [O] e [O] [C] Intercâmbio de Dados Intercâmbio de Dados

BIM Estágio PROJETO eixo-y: quantidade relativa Requisitos e Especificações de detalhes incorporados ao CONSTRUÇÃO de Dados Históricos em [O] [P] Modelo BIM em cada Fase do Ciclo de Vida do Projeto Colaboração instiga o [C] rastreamento rápido OPERAÇÃO

[PC] Intercâmbio de Dados [C] [O] e [O] [C] Intercâmbio de Dados

BIM Estágio PROJETO eixo-y: quantidade relativa Requisitos e Especificações CONSTRUÇÃO de detalhes incorporados ao de Dados Atuais em [O] Modelo BIM em cada Fase do Ciclo de Vida do Projeto

Integração impõe [C] construção simultânea OPERAÇÃO

[PCO] [CO] Intercâmbio Intercâmbio de Dados de Dados

Fonte: Traduzido de Succar (2009).

Séries e Usos do Modelo e Ferramentas BIM

O cenário de evolução de BIM subsidiado por TICs é evidenciado em Succar, Saleeb e Sher (2016), que atribuem classificações de Séries e Usos do Modelo BIM associadas ao domínio de construção. Os usos identificam e coletam Requisitos de Informação da Entidade Contratante (EIR) que necessitam ser incorporados e/ou entregues no modelo.

Os referentes autores, além de sinalizarem o emprego de BIM para modelagens genéricas e/ou customizadas, configuram 7 Séries ou Categorias de Usos: (i) Captura e Representação, que envolve o uso de ferramentas BIM e equipamentos especializados para capturar e representar edificações e ambientes; (ii) Planejamento e Projeto, que abrange o uso de ferramentas BIM para concepção, planejamento e projeto; (iii) Simulação e Quantificação, que compreende o uso de ferramentas BIM para conduzir diversos tipos de simulações e estimativas baseadas no modelo; (iv) Construção e Fabricação, que inclui o uso de ferramentas BIM para propósitos específicos de construção e fabricação; (v) Operação e Manutenção, que abarca o uso de ferramentas BIM para operar, gerenciar e manter um empreendimento; (vi) Monitoramento e Controle, que contém o uso do modelo BIM para monitorar o desempenho da edificação e/ou controlar seus espaços, sistemas e equipamentos; e (vii) Ligação e Extensão, que proporciona o vínculo do modelo BIM e seus objetos com outros bancos de dados. Observa-se que as categorias não são necessariamente associadas e/ou limitadas a uma só fase do ciclo de vida da edificação. Além disso, os usos do modelo BIM podem integrar-se aos demais em uma mesma categoria ou em categorias distintas (Quadro 3).

Quadro 3 - Séries e Usos do Modelo BIM

SÉRIES DE USO DO MODELO BIM COD. USOS DO MODELO BIM Levantamento Topográfico; Escaneamento a Laser; Fotogrametria; Design Captura e Representação 2000 Generativo; Documentação e Detalhamento; Representação As-Constructed; Manutenção de Registro; Comunicação Visual... Planejamentos (ex. Urbano, Concepção, Construção, Operação, Demolição); Planejamento e Projeto 3000 Programa; Análise (ex. Enxuta); Projeto Autoral; Seleção e Especificação... Análises (ex. Local, Solar, Espacial, Estrutural, Termo Acústica, Lumínica); Simulação e Quantificação 4000 Avaliações (ex. ACV, Risco e Perigo); Simulações (ex. Realidade Virtual, Realidade Aumentada, Fogo e Fumaça); Checagem de Interferências; Estimativa de Custo... Impressão 3D; Pré-Fabricação (ex. Módulos Arquitetônicos, Peças Mecânicas); Construção e Fabricação 5000 Concreto Pré-Moldado; Logística de Construção... Entrega e Comissionamento; Compras, Manutenção e Rastreamento de Ativos; Operação e Manutenção 6000 Inspeção Predial; Relocação e Gestão de Espaços... Automação Predial; Monitoramento de Desempenho; BIM em Campo; Utilização em Monitoramento e Controle 7000 Tempo Real... Vínculos (ex. Especificação de Produtos Online, Planejamento de Recursos da Empresa - ERP); Integração (ex. Gerenciamento de Facilities - FM); Sobreposição Ligação e Extensão 8000 (ex. Sistema de Informação Geográfica – SIG, Gerenciamento do Ciclo de Vida do Produto – PLM); Interface (ex. Internet das Coisas);Extensão (ex: Serviços Web)... Fonte: Adaptado e Traduzido de Succar, Saleeb e Sher (2016).

Como evidenciado na discriminação das Séries de Uso, os Usos do Modelo BIM estão diretamente associados ao emprego de um extenso conjunto de ferramentas. De modo geral, Tobin (2008) e Ruschel et al. (2013) observam que este conjunto compreende ferramentas de autoria e integração. As ferramentas de autoria estão associadas à modelagem, simulação e/ou análise de modelos BIM. As ferramentas de integração estão associadas à integração de múltiplos modelos BIM para colaboração e/ou compartilhamento entre aplicativos e agentes. A Câmara Brasileira da Indústria da Construção (CBIC, 2016), por sua vez, apresenta uma classificação discriminada deste conjunto associada às principais plataformas da indústria de software (ex. Autodesk, Nemetchesk, Bentley, Trimble), e agrupa as aplicações por etapas (pré-obra, obra e pós-obra) e finalidades (Figura 12).

Figura 12 - Categorias de Software BIM

Fonte: Baseado em Succar, Williams e Sher (2012) e CBIC (2016).

Destaca-se que as ferramentas podem deter funcionalidades de atuação em mais de uma etapa e/ou finalidade de aplicação (Quadro 4).

Quadro 4 - Conjunto de Ferramentas BIM por Fase e Finalidade

ETAPA FINALIDADE. FERRAMENTAS BIM Desenvolvimento de Modelos e Autodesk Revit, Tekla Structures, ArchiCAD, Vectorworks, Allplan, Scia Engineering, Visualização AECOsim Building, Dynamo, A360, TrimbleConnect... Coordenação e Verificação de Solibri, Autodesk Revit, Tekla Structures, Navisworks, VicoSoftware, AECOsim Códigos Building, BIM 360 Glue, Dynamo, A360, TrimbleConnect... Navisworks, Robot, Simulation CFD, Autodesk Revit, Tekla Structures, Vico Software, Simulação Scia Engineering, AECOsim Energy Simulator, Dynamo, Insight 360... Vico Software , Navisworks, Dynamo, Tekla Structures, Autodesk Revit, ArchiCAD,

OBRA

- Quantificação Vectorworks, Solibri, Allplan, Scia Engineering,TQS, TrimbleConnect...

PRÉ Orçamento EADOC, ArchiCAD, Vectorworks, Dynamo, ProjectWise, TrimbleConnect... Planejamento 4D Autodesk Revit, Tekla Structures, TrimbleConnect, Synchro... Autodesk Revit, Advance Steel, Advance Concrete, Tekla Structures, Trimble Detalhamento Connect, ArchiCAD, Vectorworks, BIMx, BlueBeam, AllPlan, Scia Engineering, ProStructures... Fabrication (MEP), Advance Steel, Advance Concrete, Tekla Structures, Pipe Design Fabricação 3D, Vulcan, ProjectWise... ReCap, Point Layout, BIM 360 Field, BIM360 Layout, BIM 360 Glue, Soluções de Layout e Verificação Layout e Verificação, BIMx, ProjectWise...

OBRA Execução no Campo BIM360Field, Estações Totais, Vico Software, BIMx, ProjectWise... Administração da Construção BIM 360 Field, Tekla Structures, Vico Software, TrimbleConnect, BIMx, ProjectWise... Comissionamento e Entrega Navisworks, BIM 360 Field, Tekla Structures, Vico Software, TrimbleConnect...

Operação, Gestão de Ativos e Building Ops, Manhatan, AllFM, AssertWise, Archibus, IBM Maximo/Tririga,

OBRA - Gestão de Manutenção EcoDomus FM, Maint3D, ArchiFM...

PÓS Fonte: Adaptado de CBIC (2016).

Benefícios

Após a compreensão acerca de definições, marcos de implementação, séries e usos do modelo e ferramentas BIM associadas, é possível destacar os benefícios significativos que os agentes da indústria de AECO podem obter em áreas potenciais de aplicação de BIM.

Eastman et al. (2014) destacam que na relação de proprietários com arquitetos e engenheiros, as contribuições de BIM podem envolver: (i) a garantia de que os requisitos e qualidade de projeto sejam alcançados; (ii) o aprimoramento de soluções de sustentabilidade e eficiência energética da edificação; (iii) a certificação de indicadores de qualidade e desempenho da edificação; e (iv) a melhoria de comunicação. Já na relação de proprietários com projetistas, engenheiros e empreiteiros: (i) a garantia de estimativas mais confiáveis e precisas; e (ii) a redução de erros no canteiro de obras e custos de construção. Por sua vez, na relação de proprietários com empreiteiros e fabricantes: (i) a comunicação visual do cronograma; (ii) o registro de atividades de projeto; e (iii) o aumento da qualidade de projetos e a redução do tempo de trabalho no canteiro de obras. Finalmente, as contribuições voltadas para proprietários, e sua relação com gerentes de facilities, podem abarcar: (i) o aumento da

confiabilidade dos custos; (ii) o aprimoramento da gestão e do monitoramento da edificação; e (iii) o suporte às demais atividades de Gerenciamento de Facilities (FM)8.

Gerenciamento de Facilities e Consumo de Energia

Tendo em vista a ênfase desta pesquisa em consumo de energia, as contribuições de BIM nesse aspecto estão associadas a FM, área a qual identifica-se crescente interesse de aplicação pela indústria da AECO. O interesse envolve gerir modelos da informação desde as fases de projeto e construção até a fase de Operação e Manutenção (O&M) da edificação (BECERICK-GERBER et al., 2012).

Devido a energia não tratar-se de um custo fixo, a gestão de energia é relevante (FERREIRA, 2004). Identificada na literatura como um dos principais tipos de gestão relativos a FM (MOTA, 2017)9, a gestão de energia envolve o processo de analisar a eficiência do consumo de energia em uma edificação e identificar se seu custo é competitivo. De acordo com Ferreira (2004), esse processo deve envolver dados simulados de desempenho e sua comparação com o consumo real para determinar, mediante auditoria, o potencial de consumo que se pode economizar. Este contexto conduz ao Monitoramento de Desempenho Energético da edificação, que segundo a ISO 50001 (ABNT, 2011) consiste em resultados mensuráveis relacionados à eficiência energética, uso e consumo de energia.

Segundo Becerick-Gerber et al. (2012), os sistemas tradicionais de gerenciamento da edificação (Sistema de Gestão Predial – BMS e/ou Sistema de Automação Predial – BAS) que possuem módulos de gestão de energia, detêm capacidades de medir o consumo real periodicamente. Entretanto, estes sistemas usualmente são programados e dependem de terceiros para inserir e atualizar informações geométricas e não geométricas da edificação (ex. adição de um novo pavimento ou objetos). Além disso, não há interconectividade entre representações gráficas em parte desses sistemas, existindo o isolamento de objetos, sem níveis de detalhe adequados, em relação ao contexto da edificação. Segundo os autores, a interface desses sistemas com BIM é um meio de resolução destes problemas, não somente pela Visualização 3D, como pela prevenção da entrada repetitiva e inconsistente de informações. Ademais, de acordo com os autores, o uso de BIM para Monitoramento e

8 Gerenciamento de Facilities é uma profissão multidisciplinar (SPRINGER, 2004) que abrange diversas disciplinas para assegurar a funcionalidade do ambiente construído, através da integração de pessoas, lugares, processos e tecnologias (IFMA, 2016). 9 9 Mota (2017) identifica 10 principais tipos de gestão relativos a Gerenciamento de Facilities na literatura: gestão estratégica, gestão do espaço, gestão da informação, gestão do risco, gestão de recursos humanos, gestão de operação, gestão do imóvel, gestão de ativos, gestão ambiental e gestão de energia.

Controle de Energia é menos desenvolvido em relação a outras aplicações, e a integração do modelo BIM com informações decorrentes de sensores e medidores pode proporcionar o monitoramento do consumo em tempo real e o controle automatizado da edificação. Este Uso do Modelo BIM é relativo a Monitoramento de Desempenho, indicado anteriormente no Quadro 3 (p.45). Em relação ao Monitoramento de Desempenho, Eastman et al. (2014) destaca que o modelo BIM deve atender aos requisitos de um escopo genérico em relação às disciplinas de Arquitetura, Estrutura e Sistemas Prediais e deve garantir minimamente em seus objetos propriedades com atributos geométricos e funcionais.

Em relação à integração do modelo BIM com informações decorrentes de sensores e medidores (BECERICK-GERBER et al., 2012), Eastman et al. (2014) reforçam que o modelo BIM proporciona uma interface natural com sensores e operações remotas de FM e detém a capacidade de dar suporte às atividades supracitadas. Os autores afirmam que BIM é uma plataforma ideal para seu desenvolvimento, ainda que parte destas capacidades não estejam desenvolvidas. Observa-se que essa abordagem conduz a outro tipo de gestão de FM: a gestão da informação, que contempla o denominado e-FM e envolve inovações tecnológicas que integram sistemas de gerenciamento e automatizam processos. Esse contexto abarca edifícios inteligentes10, sensores de monitoramento, ferramentas gráficas, bancos de dados baseados em rede, dentre outros serviços (SMITH, 2003).

Diante da potencial integração de sensores e do modelo BIM, agregando-se os mencionados tipos de gestão de FM, Becerick-Gerber et al. (2012) enumera como impactos desta abordagem no consumo de energia: (i) o controle de consumo mediante automação; (ii) a aplicação de sugestões de redução de consumo aos usuários; (iii) o rastreamento histórico de consumo de energia para cada ambiente/zona/usuário e associação destes dados com seus objetos, para análise e previsão; e (iv) a relação entre custos e atividades visando economia de energia. Além disso, seu uso como modelo comportamental da edificação pode subsidiar cenários de what-if, para simulação e análise de soluções de eficiência energética, aplicação efetiva também destacada por Sabol (2013).

Em conjunto com a atuação de BIM em outros tipos de gestão de FM, os desdobramentos apresentados em caso de implementação devem contribuir para a redução do custo total da edificação e o melhor retorno aos usuários (SABOL, 2013; TEICHOLZ, 2013).

10 Segundo Loftness et al. (2004), os edifícios inteligentes são aqueles que vão apoiar dinâmicas tecnológicas e organizacionais contínuas em condições físicas, ambientais e configurações organizacionais, visando a melhoria de desempenho individual e coletivo, e a saúde, conforto e motivação humanas.

Pesquisas no Brasil

Objetivando a compreensão do nível de desenvolvimento científico sobre o assunto no Brasil, foram mapeadas e identificadas 103 dissertações e teses, publicadas entre 2003 e 2016. Estes números evidenciam a atualidade e apontam o crescente interesse pela temática (Figura 13). Nesse caso, aplicou-se os mesmos procedimentos utilizados em Machado, Ruschel e Scheer (2017) para delimitação, levantamento e atualização da amostra.

Figura 13 - Nº de Dissertações e Teses Brasileiras sobre BIM por Ano

Fonte: A autora.

Entre os contextos de aplicação das publicações, foram identificados estudos associados às fases de Planejamento/Programa e Projeto (ex. Estudo de Viabilidade, Concepção e Desenvolvimento de Projetos, Soluções de Sustentabilidade, Colaboração, Coordenação e Compatibilização de Projetos, Gestão de Projetos, Documentação, Verificação de Regras); Construção e Comissionamento (ex. Extração de Quantitativos, Estimativa de Custos, Orçamentação, Simulação 4D, Planejamento e Controle Logístico); Operação e Manutenção (ex. Gestão da Manutenção, Gestão de Espaços, Gestão da Informação); e Demolição ou Descarte (Gestão de Resíduos). A estas fases foram atribuídas 6 das 7 Séries de Usos do Modelo BIM, conforme Succar, Saleeb e Sher (2016): Captura e Representação, Planejamento e Projeto, Simulação e Quantificação, Construção e Fabricação, Operação e Manutenção, e Ligação e Extensão, esta última restrita à Integração de BIM e Sistemas FM. Além disso, foram identificadas abordagens sobre classes de problemas relativas a BIM no Ensino, Implementação de BIM nas Esferas Pública e Privada, Soluções de Interoperabilidade e Mineração de Dados. As pesquisas concentram-se em áreas do conhecimento associadas, principalmente, à Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo.

Entretanto, nenhum estudo desta amostra aborda como assunto principal a Integração de BIM e Internet das Coisas, inerente à Série de Ligação e Extensão, nem tanto qualquer uso atribuído à Série de Monitoramento e Controle ou questões similares relativas a Monitoramento de Desempenho, ênfases desta pesquisa. Essa constatação indica que a presente pesquisa representa avanço científico em relação aos demais estudos nacionais sobre BIM, por tratar-se da primeira dissertação brasileira sobre BIM e Internet das Coisas, e desdobrar-se, também, em abordagens relativas à Série de Monitoramento e Controle.

2.2.1.2 Internet das Coisas (IoT)

A IoT é um paradigma que abarca diferentes tecnologias e pode ser apresentado como mais uma fase de desenvolvimento e evolução da internet e de componentes de rede (BUCKLEY, 2006; VERMESAN et al., 2011; PERERA et al., 2013). A referente evolução, explanada na Figura 14, foi iniciada no final da década de 60, a partir da conexão entre dois computadores. Após a introdução da Internet Protocol Suite (TCP/IP) na década de 80, moveu-se em direção à criação da Rede Mundial de Computadores (WWW). A Rede, cujo desdobramento foi a conexão entre um amplo número de computadores, tornou-se disponível no início da década de 90, popularizando a Internet e estimulando seu crescimento (OLIFER, N.; OLIFER, V., 2005). Então, a Internet Móvel emergiu com a interconexão de dispositivos móveis. Este cenário foi acrescido tanto pelas redes sociais, que envolveu a conexão entre usuários e suas identidades na rede, como, mais recentemente, tecnologias de virtualização e computação em nuvem (CASALEGGIO ASSOCIATI, 2011; ISIKDAG, 2015). Por fim, está se partindo para a 5ª fase, a IoT, que contempla a conexão entre usuários, usuários e objetos, e objetos e objetos (Máquina-a-Máquina – M2M) do cotidiano, através de sua comunicação via internet (ITU, 2005; EUROPEAN COMISSION, 2008; PERERA et al., 2013).

Figura 14 - Evolução da Internet

Rede Internet Internet Móvel Disp. Móveis + Pessoas + PCs Internet das Coisas Dispositivo Dispositivo Pessoas Dispositivo Hospedeiro Móvel Hospedeiro Móvel Hospedeiro Móvel Hospedeiro

Hospedeiro Web Hospedeiro Hospedeiro Web Hospedeiro Hospedeiro Web Hospedeiro

Hospedeiro Hospedeiro Hospedeiro Hospedeiro Dispositivo Dispositivo Dispositivo Pessoas Móvel Móvel Móvel

Objetos interconectados

Fonte: Adaptado e Traduzido de Perera et al. (2013).

Aspira-se, com a IoT, extrapolar os domínios do desktop tradicional (GUBBI et al., 2013). Por isso, entre as fases relatadas, esta deve se apresentar como uma evolução ainda mais pervasiva que as demais, e introduzir um nível disruptivo de inovação na área das TICs (EUROPEAN COMISSION, 2008; EUROPEAN COMISSION, 2010; ATZORI; IERA; MORABITO, 2010). Pretende-se viabilizar uma rede de objetos interconectados que não somente coleta dados do ambiente físico (detecção) e interage com o mundo real (atuação/comando/controle), como também utiliza os protocolos de rede existentes para fornecer serviços de transferência, análise, aplicação e comunicação de informações, com ou sem intervenção humana (EUROPEAN COMISSION, 2010; VERMESAN et al., 2011; GUBBI et al., 2013). Essa interconexão deve desdobrar-se na criação de ambientes inteligentes, envolvendo o conceito de computação ubíqua11 (GUBBI et al., 2013), de modo a impactar substancialmente na qualidade de vida, seja em aspectos da vida cotidiana, seja no comportamento de seus usuários (EUROPEAN COMISSION, 2008; 2010).

Perspectivas da IoT

Durante a última década, a IoT tem despertado interesse significativo, tanto por parte da academia como por parte da indústria, devido às potencialidades que pode ofertar dentro deste cenário estruturado em ambientes inteligentes (EUROPEAN COMISSION, 2008; PERERA et al., 2013).

O termo Internet das Coisas foi primeiramente empregado por fundadores do MIT Auto-ID Lab (ASHTON, 2009; EUROPEAN COMISSION, 2010). A definição inicial adotada referiu-se à IoT como objetos interoperáveis e de endereço único12 conectados através da Tecnologia de Identificação por Radiofrequência (RFID)13, em um contexto aplicado à gestão da cadeia de suprimentos (PERERA et al., 2013; GUBBI et al., 2013). Este conceito foi ampliado para outras áreas de domínio, e a referente perspectiva orientada a objetos foi adotada similarmente por instituições relevantes, como as Nações Unidas (ATZORI; IERA; MORABITO, 2010). Mais tarde, a IoT foi formalmente introduzida pela International

11 A computação ubíqua é definida como um campo da ciência da computação que visa a elaboração de ambientes físicos invisivelmente ligados a sensores, atuadores, displays e elementos computacionais, perfeitamente embarcados nos objetos do cotidiano e conectados através de uma rede contínua (WEISER, 1999). 12 Endereço único é a nomenclatura atribuída para qualquer objeto que tenha uma maneira única de identificação, e, portanto, de verificação (Universal Unique Identifier – UUI). Assim, todos os objetos com endereço único devem ser capazes de trocar informação e, se necessário, processar informação ativamente (EUROPEAN COMISSION, 2008; EUROPEAN COMISSION, 2010; LI; XU; ZHAO, 2014). 13 A tecnologia RFID faz uso de leitores e marcadores RFID para monitorar objetos em tempo real, através de processamento remoto (PERERA et al., 2013).

Telecommunication Union (ITU, 2005) através do relatório ITU Internet, o primeiro sobre o assunto (EUROPEAN COMISSION, 2010). O relatório abordou que novas tecnologias como o RFID e a computação inteligente seriam as bases para a promessa de um mundo de dispositivos interconectados e na rede. Além disso, sugeriu, de modo mais abrangente, que a IoT é fundamentada em avanços tecnológicos sólidos e visões associadas à ubiquidade, e deve, portanto, conectar objetos de modo sensorial e inteligente, através da combinação de desenvolvimentos tecnológicos que envolvam: a detecção de itens, os sensores e as redes de sensores sem fio, os sistemas embarcados, a miniaturização e a nanotecnologia (ITU, 2005).

Como seu desenvolvimento encontra-se em estado inicial, ainda existem diversas definições de padrão para a IoT (EUROPEAN COMISSION, 2008; PERERA et al., 2013; LI; XU; ZHAO, 2014). A origem semântica do termo consiste na composição de duas palavras e conceitos: “Internet” e “Coisas”. A “Internet” pode ser definida como uma rede global de redes de computadores interconectados, baseada em protocolos de comunicação padrão. Por sua vez, “Coisas” são objetos não precisamente identificáveis. Logo, semanticamente, a Internet das Coisas detém como significado ser uma infraestrutura dinâmica de rede global de objetos interconectados, unicamente endereçáveis, com capacidades de autoconfiguração baseada em padrões e protocolos de comunicação interoperáveis (EUROPEAN COMISSION, 2008; 2010).

Atzori, Iera e Morabito (2010) identificam que as definições de IoT seguem linhas divergentes, e as categorizam nas seguintes perspectivas: “Orientada a Objetos”, “Orientada a Internet”, e “Orientada a Semântica”.

A perspectiva “Orientada a Objetos”, já destacada no conceito do MIT Auto-ID Lab, ressalta a integração de objetos genéricos a uma estrutura comum. É uma perspectiva voltada para a inteligência aumentada desses objetos14 e sua associação com o desenvolvimento completo da IoT (ATZORI; IERA; MORABITO, 2010). Esses objetos, físicos e virtuais, têm identidades e atributos, e, ao integrar-se à rede de informação, operam como participantes ativos em ambientes inteligentes, para conexão e comunicação dentro dos contextos social, ambiental e do usuário (EUROPEAN COMISSION, 2008; EUROPEAN COMISSION, 2010; VERMESAN et al., 2011). O Quadro 5 exibe as características e atributos dos objetos nesse contexto de integração e atuação.

14 Os Objetos Inteligentes (SOs) são caracterizados como pequenos computadores com sensores ou atuadores, e dispositivos de comunicação embarcados, que possibilitam uma ampla gama de aplicações (DUNKELS; VASSEUR, 2008).

Quadro 5 - Características e Atributos de Objetos Concentrados por Domínio de Aplicação

DOMÍNIOS OBJETOS Podem ser entidades do mundo real ou entidades virtuais Possuem identidade, existem meios para identificá-los automaticamente São ambientalmente seguros Características Fundamentais (Domínio 1) Respeitam a privacidade e segurança de outros objetos ou pessoas com os quais interagem Utilizam protocolos para comunicar-se entre si e com a infraestrutura São envolvidos na troca de informação entre os mundos físico/real e digital/virtual Podem utilizar serviços que atuam como interfaces para objetos Características comuns de todos os objetos, Podem competir com outros objetos em recursos, serviços e assunto para pressões mesmo os mais básicos seletivas (Domínio 2) Podem ter sensores anexados, de forma que possam interagir com o ambiente Podem comunicar-se com outros objetos, dispositivos computacionais e com pessoas Características de objetos sociais Podem colaborar na criação de grupos ou redes (Domínio 3) Podem iniciar comunicação Podem realizar tarefas com autonomia Características de objetos considerados Podem negociar, entender e adaptar-se ao ambiente autônomos Podem extrair padrões do ambiente ou aprender a partir de outros objetos (Domínio 4) Podem tomar decisões através da capacidade de raciocínio Podem seletivamente evoluir e propagar informações Características de objetos que são capazes de auto replicação ou controle Podem criar, gerir e destruir outros objetos (Domínio 5) Fonte: Traduzido de European Comission (2010).

A perspectiva “Orientada a Internet” aborda que o desenvolvimento da IoT será possível por meio da simplificação do atual IP, tanto para adequá-lo a qualquer objeto, como para tornar os objetos endereçáveis e alcançáveis em qualquer localização (DUNKELS; VASSEUR, 2008; ATZORI; IERA; MORABITO, 2010).

A terceira vertente aborda a perspectiva “Orientada a Semântica”, baseada na ideia de que o número de objetos envolvidos na IoT, heterogêneos em termos de funcionalidade, tecnologia e campos de aplicação, está destinado a tornar-se extremamente alto (EUROPEAN COMISSION, 2008; EUROPEAN COMISSION, 2010; ATZORI; IERA; MORABITO, 2010). Existe uma estimativa de que de 50 a 100 bilhões de dispositivos estarão conectados à Internet em 2020 (EUROPEAN COMISSION, 2010), o que torna questões relacionadas a como representar, armazenar, interconectar, pesquisar e organizar a informação, gerada pela IoT, complexas e desafiadoras (ATZORI; IERA; MORABITO, 2010).

Além das três perspectivas referenciadas, é possível identificar na literatura visões mais abrangentes. Atzori, Iera e Morabito (2010) sugerem que o paradigma IoT deve se estruturar a partir da convergência das perspectivas mencionadas, de acordo com a Figura 15.

Figura 15 - Paradigma IoT como Convergência de Perspectivas

Perspectiva RFID Orientada ao Objeto

UID Objetos do Cotidiano Spimes NFC Sensores e WISP Itens Atuadores Inteligentes Sem fio

Conectividade para Qualquer Coisa

Objetos Comunicadores Internet Tecnologias das semânticas IPSO Coisas (IP para Objetos Raciocínio Inteligentes) sobre Dados Middleware Internet 0 Semântico Ambientes de Inteligente Execução Semântica Web das Coisas Perspectiva Perspectiva Orientada a Internet Orientada a Semântica

Fonte: Traduzido de Atzori, Iera e Morabito (2010).

Por outro lado, Vermesan et al. (2011) observam que a contribuição da IoT é destacada por dois fatores: o valor crescente da informação criada pelo número de interconexões de pessoas e objetos, e a transformação dessa informação em conhecimento para o benefício da sociedade. Os autores abordam que a IoT deve possibilitar que pessoas e objetos se conectem a qualquer hora, em qualquer lugar, com qualquer coisa e qualquer um, utilizando, de forma ideal, qualquer padrão ou rede, e qualquer serviço. Atualmente, a internet e o ambiente físico são quase independentes, com pessoas sendo a interface entre ambos. A IoT, por sua vez, viabilizará um mundo no qual objetos físicos e entidades, bem como dados virtuais e ambientes, podem interagir entre si no mesmo espaço e tempo, de modo significativo.

Dessa forma, a IoT deve ser considerada como uma extensão da interação existente entre humanos e aplicações, através de uma nova dimensão de comunicação e integração de objetos (EUROPEAN COMISSION, 2010). Por fim, as diferenças nas perspectivas, por vezes substanciais, surgem do fato de agentes, negócios e entidades de pesquisa tratarem a IoT de acordo com seus interesses, finalidades e contextos específicos (ATZORI; IERA; MORABITO, 2010).

Componentes Essenciais

Os componentes requisitados para efetivar a IoT estão organizados em uma Arquitetura Orientada a Serviço (SOA). A SOA trata um sistema complexo como um conjunto bem definido de objetos simples ou subsistemas, no sentido de que estes podem ser reutilizados ou mantidos individualmente (XU, 2011). A IoT envolve 4 camadas com distintas funcionalidades em sua SOA, conforme apresentado na Figura 16: (i) Camada de Sensoriamento; (ii) Camada de Rede; (iii) Camada de Serviço; e (iv) Camada de Interface (LI; XU; ZHAO, 2014).

Figura 16 - Arquitetura Orientada a Serviço para IoT

Camada de Sensoriamento Camada de Rede CamadaTexto de Serviço Camada de Interface

Marcadores RFID Implementação Barramento Lógica de Negócio de Serviço de Serviço

RFID Rede Divisão Aplicação RSSF Social de Serviço Frontend Sensores Inteligentes Contrato Leitores Protocolos de Inter-rede Integração RFID Aquisição de de Nuvem de Serviço Dados Coletados Interfaces

Repositório Rede Composição de Serviço RSSF WLAN Aplicação API Móvel de Serviço

Dispositivos BLE

Bluetooth Fonte: Traduzido de Li, Xu e Zhao (2014).

A Camada de Sensoriamento é integrada por componentes de hardware e software, que são capazes de detectar automaticamente o ambiente e trocar dados entre dispositivos. Os componentes de hardware abrangem sensores, atuadores e dispositivos de comunicação embarcada (GUBBI et al., 2013; LI; XU; ZHAO, 2014). Li, Xu e Zhao (2014) sintetizam como funções desta camada: detecção, atuação, identificação, interação e comunicação.

A Camada de Rede conecta todos os objetos e os permitem tornar-se sensíveis ao ambiente. Através de sua infraestrutura, há o compartilhamento de dados que subsidia tanto sua gestão como processamento. A Camada de Serviço é baseada na tecnologia middleware, que abarca tanto os armazenamentos sob demanda de usuários e aplicações, como as ferramentas computacionais para análise de dados (LI; XU; ZHAO, 2014).

Por fim, a Camada de Interface consiste em métodos de interação com usuários e aplicações, e envolve ferramentas de visualização e interpretação, que podem ser acessadas de

modo amplo em diferentes plataformas e concebidas para diversas finalidades (GUBBI et al., 2013; LI; XU; ZHAO, 2014).

Tecnologias Facilitadoras

A consolidação da IoT está inter-relacionada com a integração de tecnologias, funcionalidades e funções implantadas por diversos conjuntos de sistemas, e engloba aspectos de engenharia elétrica, ciências da computação, gestão de tecnologia de sensores e psicologia (PERERA et al., 2013; EUROPEAN COMISSION, 2010). As tecnologias que contribuem diretamente para o desenvolvimento da IoT são denominadas facilitadoras (EUROPEAN COMISSION, 2010). Perera et al. (2013) as classificaram como: (i) tecnologias de identificação, captação e comunicação; (ii) middleware; e (iii) aplicações. A SRI Consulting Business Intelligence, por sua vez, ampliou este espectro e apontou tanto as tecnologias facilitadoras, como aquelas sinérgicas – que detêm o potencial de agregar valor ao conceito da IoT (EUROPEAN COMISSION, 2010) – conforme apresentado no Quadro 6.

Quadro 6 - Tecnologias Facilitadoras da IoT

COMPONENTES ESSENCIAIS TECNOLOGIAS SINÉRGICAS Tecnologias que contribuem diretamente para o desenvolvimento da IoT Tecnologias que podem agregar valor à IoT Interfaces M2M e Protocolos de Comunicação Eletrônica Geo-marcação/Geo-memorização Microcontroladores Biometria Comunicação sem Fio Visão Mecânica Tecnologia RFID Robótica Tecnologias de Captação de Energia Realidade Aumentada Sensores Mirror Worlds Atuadores Telepresença e Autonomia Ajustável Tecnologia de Localização Gravadores de Vida e Caixas Pretas Pessoais Software Interfaces tangíveis ao usuário Tecnologias limpas

Fonte: Traduzido de European Comission (2010).

Li, Xu e Zhao (2014) relacionaram o desenvolvimento das tecnologias facilitadoras, mercados potenciais e desafios emergentes, com as fases de evolução da IoT. Os autores apontam o início da consolidação da IoT em 2017, por meio da incorporação avançada de sensores, da conectividade sem fio mais veloz e do emprego de análises preditivas. Essa estimativa tem consonância com o Gartner Hype Cycle 2015, que aponta que a IoT já superou o considerado pontapé inicial de inovação e encontra-se na gama relativa ao pico de grandes expectativas. Conforme Gartner (2015), a IoT deve levar de 5 a 10 anos para ser adotada convencionalmente pelo mercado.

Finalmente, Gubbi et al. (2013) categorizaram as aplicações trabalhando com escalas: pessoal e habitação (escala de um indivíduo ou habitação); empresa (escala de uma comunidade); utilidades (escala regional ou nacional); e móvel (que usualmente se espalha em outros domínios devido à natureza de conectividade e escala). Os autores reiteram que as aplicações podem desdobrar-se em atividades que percorrem as referidas escalas. Cada domínio de aplicação possui demandas técnicas a serem atendidas, que abrangem: tamanho da rede, caracterização dos usuários, demanda de energia, conectividade da internet, modo de gerenciamento de dados, dispositivos IoT e requisitos de largura de banda.

Pesquisas no Brasil

Objetivando a compreensão do nível de desenvolvimento científico sobre o assunto no Brasil, foram mapeadas e identificadas 161 dissertações e teses, publicadas entre 2010 e 2016. Estes números evidenciam a atualidade e apontam o crescente interesse pela temática (Figura 17). Nesse caso, aplicou-se o delineamento de Pesquisa Bibliográfica (GIL, 2010) para levantamento quantitativo e discriminação dos estudos, conforme explanado no Apêndice B.

Figura 17 - Nº de Dissertações e Teses Brasileiras sobre IoT por Ano

Fonte: A autora.

Diante deste procedimento, é possível apreender que os esforços de instituições brasileiras direcionados para a IoT tem maior ênfase na resolução de classes de problemas computacionais e de infraestrutura. Em vista disto, as pesquisas concentram-se, majoritariamente, em áreas do conhecimento associadas às Engenharias (Elétrica, Eletrônica, Mecânica e correlatas), Ciência da Computação e Informática.

Em termos de domínios de aplicação, identificou-se recorrência significativa de pesquisas enquadradas e/ou associadas a Assistência Médica (ex. Detecção de Quedas,

Observação de Pacientes). Além disso, foram mapeados estudos com contextos de aplicação relacionados a Agricultura Inteligente, Varejo, Cidades Inteligentes (ex. Detecção de Smartphones, Tráfego), Medição Inteligente (ex. Redes Inteligentes), Controle Industrial (ex. Monitoramento de Temperatura, Localização em Ambientes Internos), Logística e Domótica e Automação Residencial (ex. Controle Remoto de Aparelhos). Afora os contextos de aplicação, foram identificados estudos com abordagens relativas a modelos de negócio para implementação da IoT em organizações.

Entre os domínios de aplicação no contexto da IoT, aqueles que apresentam interdisciplinaridade com AECO consistem em Cidades Inteligentes, Medição Inteligente, Controle Industrial, Logística e Domótica e Automação Residencial. Destes, os que podem contribuir diretamente para medidas de eficiência energética na escala do edifício envolvem: Medição Inteligente, Controle Industrial e Domótica e Automação Residencial.

2.2.1.3 BIM e IoT

Considerando os domínios de aplicação inerentes ao ambiente construído, a integração de BIM e IoT pode consistir no uso do modelo BIM como uma interface, beneficiada por dados fornecidos através de uma rede de equipamentos, sensores e dispositivos móveis. Os desdobramentos decorrentes dessa integração apontam para: (i) o uso do modelo BIM em tempo real, visando a exibição de dados coletados através de tecnologias de sensoriamento; (ii) o uso do modelo BIM para rastreamento de ativos, visando a localização de ativos fixos e/ou móveis por meio de tecnologias de leitura e marcação; e (iii) o uso do modelo BIM para automação predial, visando o monitoramento e controle da edificação (SUCCAR; SALEEB; SHER, 2016).

A integração de dados adquiridos por meio da IoT e de objetos BIM inerentes a um modelo torna-se fundamental para proporcionar a representação em tempo real de informações contextualizadas e correlacionadas com a edificação (ISIKDAG, 2015). Underwood e Isikdag (2011) e Isikdag (2015) sugerem uma nova caracterização, a qual o BIM evolui para um modelo integrado, de informação distribuída, sempre atualizado e aberto para inserção de novas informações. Por sua vez, Sabol (2013) destaca que as potencialidades propiciadas pelas TICs devem posicionar o modelo BIM como um portal visual tridimensional, habilitado a oferecer acesso tanto a informações estáticas (ex. data de instalação) como dinâmicas (ex. estado atual) em objetos da edificação – fornecendo feedbacks mais intuitivos de análise.

Essas transformações iminentes do modelo BIM apontam para novas capacidades que devem ser incorporadas, fazendo-se uso de tecnologias facilitadoras, como: RSSF, Computação em Nuvem, Serviços Web e Web Semântica (UNDERWOOD; ISIKDAG, 2011), Tecnologia RFID e Tecnologia de Realidade Aumentada (RA) (SABOL, 2013).

A RSSF, que possui a capacidade de coletar e produzir grandes montantes de dados, pode contribuir para a atribuição de informações do ambiente físico diretamente na geometria virtual da edificação, por meio das propriedades de objetos do modelo BIM (SABOL, 2013; EASTMAN et al., 2014; SUCCAR; SALEEB; SHER, 2016). De modo semelhante, pode-se afiliar identificadores inerentes à Tecnologia RFID, empregada, por exemplo, na gestão de ativos (SABOL, 2013). Em ambos os contextos, Sabol (2013) sinaliza a demanda pelo aprimoramento de métodos de visualização, análise e avaliação de informações.

A Computação em Nuvem, como uma tecnologia que envolve a virtualização de ambientes de ampla capacidade de armazenamento, deve proporcionar ao modelo BIM residir em um centro de dados disponível e acessível via web (UNDERWOOD; ISIKDAG, 2011; ISIKDAG, 2015). Ademais, há a possibilidade desta tecnologia dar suporte a análises intensivas, através da recepção de dados em tempo real e de seu potencial em integrar-se à computação móvel (SABOL, 2013). Ainda no contexto web, as Arquiteturas Orientadas a Serviços e os Serviços Web oferecem oportunidades de gerar combinações e relações entre dados; e tornar a informação da edificação dinâmica – em tempo real, precisa e atualizada. Agregada a este cenário, a Web Semântica deve proporcionar que consultas sobre as novas informações, inerentes a múltiplas fontes de dados, possam ser respondidas caso estejam suportadas por ontologias e em conformidade com padrões semânticos da web (UNDERWOOD; ISIKDAG, 2011; ISIKDAG, 2015).

Finalmente, a Tecnologia de Realidade Aumentada associada ao modelo BIM pode proporcionar a exibição de informações de consumo projetadas na edificação, a visualização de informações relativas à infraestrutura, a exibição de listas de registros de ativos durante eventuais inspeções prediais, dentre outras atividades características de O&M (SABOL, 2013). Essas aplicações são possíveis devido à RA consistir na combinação visual de dados ou informações virtuais com o ambiente real, viabilizando experiências ampliadas ao usuário (WANG et al., 2013).

A relevância de incorporar as capacidades apresentadas pode ser evidenciada pela compreensão de que o modelo BIM traz benefícios significativos ao exibir informações semânticas sobre elementos construtivos, associadas às suas representações geométricas.

Ainda assim, apesar das informações extraídas do modelo serem expressivas, há estagnação após Construção e Comissionamento (UNDERWOOD; ISIKDAG, 2011; CHEN et al., 2014). Isikdag (2015) exemplifica que é possível verificar aspectos geométricos de objetos BIM (ex. dimensões e materiais de composição), bem como registros de ativos (ex. datas de instalação, manutenção, garantia) inerentes a O&M. Entretanto, não é possível informar o estado atual de um objeto somente utilizando o modelo (ex. se uma porta está aberta). Logo, a transformação do modelo BIM em dinâmico é notadamente evolutiva.

A indústria de software dedicada a BIM apresenta soluções em desenvolvimento que exploram as tecnologias facilitadoras. Entretanto, as ferramentas que objetivam atender à Interface BIM/IoT estão em fases iniciais de aplicação e/ou exigem programação via Interface de Programação de Aplicativos (API). Esse contexto abarca ferramentas BIM como EcoDomus FM, Dasher 360 e Maint 3D, referenciados no Quadro 4 (p.47).

O EcoDomus FM é um middleware de Gerenciamento de Facilities que atua como repositório central de dados da edificação. A plataforma, empregada para auxiliar proprietários através da integração de BIM com BMS, BAS, Sistema de Informação Geográfica (SIG), Computer Aided Facility Management (CAFM) e Computerized Maintenance Management System (CMMS)15 na web, é utilizada em edificações (ex. School of Cinematic Arts) do campus da University of Southern California (USC), tanto para operação predial inteligente como monitoramento de manutenção em tempo real (KENSEK, 2015a; ECODOMUS, 2010; ECODOMUS, 2017). A EcoDomus, nesse caso, desenvolveu uma solução customizada para vincular os modelos BIM nativos do Autodesk Revit às informações da plataforma existente de O&M da USC, proporcionando uma capacidade visual mais precisa e interativa. Essa interface integra-se ao Sistema de Gestão Predial Honeywell EBI, por meio de API, para exibição das informações oriundas de sensores e medidores instalados no ambiente físico (KENSEK, 2015a). O setor de gerenciamento de facilities da USC observa que a solução proporciona acesso único a dados e documentos, informações de desempenho em tempo real e gráficos 3D de objetos do sistema, contextualizados em relação às edificações como um todo (ECODOMUS, 2010).

15 Soluções CAFM são sistemas digitais criados para apoiar os gerentes de facilities a organizar e manter as informações de um empreendimento, incluindo aplicativos que auxiliam na gestão de processos de negócios. Possuem áreas de aplicação em gestões de espaços, ativos, operação, imóvel, projetos e orçamento, dentre outras (COX, 2004). Já as Soluções CMMS automatizam as funções de solicitação e execução de trabalhos, coleta de dados, armazenamento e relatórios necessários durante cada etapa em processos de operações de manutenção. Os gerentes de facilities utilizam dados CMMS para monitorar o desempenho e melhorar as funções de manutenção, além de planejar estratégias e táticas organizacionais (BARLOW, WHITE, 2004).

O Dasher 360 (Demo) integra-se ao Autodesk Forge16 e é oriundo do Project Dasher - um conjunto de estudos aplicados em um edifício comercial de escritórios da Autodesk, no Canadá, que fez uso de uma plataforma web em desenvolvimento baseada no modelo BIM para fornecer informações em tempo real de desempenho (MOGK, 2015; AU 2017). Inicialmente, os estudos foram centralizados na captura e tratamento de dados, e análise de informações, adquiridos por meio de uma rede de diferentes tipos de sensores (HAILEMARIAM et al., 2010; 2011). Posteriormente, empregou-se um conjunto de técnicas de visualização orientadas ao usuário (ex. sobreposições gráficas, linhas do tempo, dashboards), contemplando comportamento e uso, para exibição destas informações. O modelo BIM foi migrado para uma ferramenta front-end na web (atual Dasher 360) para integração e visualização, através do schema IFC (ATTAR et al., 2010) e/ou formatos proprietários (AU, 2017). Nesse contexto, foi necessário acesso a diversos APIs oferecidos pelo Autodesk Forge (AU, 2017). Attar et al. (2010) e Hailemariam et al. (2010) observam que a partir de uma ligação semântica de objetos do mundo real a objetos virtuais pertencentes ao modelo BIM, aspectos voltados para a localização de objetos, agregação e visualização de informações associadas à geometria podem ser atendidas de modo relevante. Este cenário torna possível maiores insights no significado das informações, tendo em vista a redução da lacuna entre os dados sensoriados do ambiente físico e o modelo mental do usuário, proveniente de um contexto real.

A ferramenta front-end Maint 3D, documentada em Nguyen (2016), é uma interface de visualização para FM e IoT na web. A plataforma oferece uma API de linguagem em JavaScript, que permite integração com RSSF. Uma aplicação piloto – realizada em um edifício comercial de escritórios da Tyréns, na Suécia – envolveu o uso do modelo BIM da edificação, através de schema IFC, integrado à RSSF Yanzi, à plataforma IBM Watson IoT e ao Microsoft Power BI Analytics. Essa aplicação permitiu a compreensão dos benefícios resultantes da integração de BIM e informações oriundas da RSSF na operação da edificação. Nguyen (2016) classifica os valores percebidos pela aplicação em duas perspectivas: (i) dos indivíduos, que apontam benefícios na visualização e no acesso às informações em tempo real, e como estas funcionalidades influenciam positivamente no conforto e na produtividade das atividades diárias; e (ii) da organização, que destaca melhorias no gerenciamento de

16 O Autodesk Forge é uma plataforma proprietária de desenvolvimento, baseada na nuvem, que possui uma infraestrutura robusta de criação de elementos de projeto, fabricação e soluções de monitoramento de dados; integração com aplicativos, sistemas e processos organizacionais existentes; e exploração de dados (AUTODESK FORGE, 2017).

espaços e emergências, na produtividade dos indivíduos, e no controle relativo à eficiência energética.

Observa-se que as ferramentas discriminadas possuem ênfase na fase de O&M do ciclo de vida da edificação. Reitera-se que o emprego destas ferramentas pode abarcar diversos usos do modelo BIM inerentes às séries de Captura e Representação, Operação e Manutenção, Monitoramento e Controle, e Ligação e Extensão.

2.2.2 Revisão Sistemática da Literatura

Esta subseção explana os resultados da RSL aplicada com o objetivo de identificar, avaliar e interpretar os artefatos existentes na literatura que integram BIM e IoT. Para esta RSL foram elaboradas como questões de pesquisa: (1) quais são os artefatos desenvolvidos com ênfase na integração BIM-IoT; (2) em que fases do ciclo de vida da edificação há maior recorrência destes artefatos; (3) quais são as séries e os usos do modelo BIM utilizados para viabilizar estes artefatos; (4) que TICs são utilizadas na integração; e (5) que soluções são empregadas na fase de Operação e Manutenção visando a gestão do consumo de energia. O protocolo que cadenciou esta RSL está apresentado no Apêndice C.

2.2.2.1 Condução da Revisão Sistemática

O Quadro 7 apresenta o histórico de ações de extração das fontes e aplicações de filtros de inclusão e exclusão dos estudos, como estabelecido no protocolo apresentado no Apêndice C. Assim, a amostra para análise dos resultados abrange o total de 32 publicações em periódicos, com registros iniciados em 2010 e tendências de crescimento.

Quadro 7 - Síntese da RSL de Integração de BIM e Internet das Coisas: definição da amostra

PARÂMETROS DE BUSCA APLICAÇÕES DA BUSCA Bases de Dados COMPENDEX ASCE LIBRARY WEB OF SCIENCE SCOPUS Campo de Busca Subject/Title/Abstract Anywhere Topic Title/Abstract/Keywords Tipo de Publicação Journal Article N/A Article Article Resultado 56 4 67 86 Eliminação por repetição na mesma 27 1 32 44 base Total de publicações por base 29 3 35 42 Total de publicações 109 publicações Eliminação por repetição entre bases 62 publicações Publicações resultantes 47 publicações Eliminação por critérios de exclusão 15 publicações Total da Amostra 32 publicações Fonte: A autora.

2.2.2.2 Análise dos Resultados

Este tópico corresponde às questões levantadas e resultados obtidos acerca da RSL de Integração de BIM e Internet das Coisas. Inicialmente, as publicações da amostra foram agrupadas por fases do ciclo de vida da edificação, baseadas em NIST (2006), e sintetizadas da seguinte forma: Planejamento/Programa e Projeto; Construção e Comissionamento; Operação e Manutenção; e Demolição e Descarte. Além disso, foi empregado um agrupamento para as publicações atemporais. Ressalta-se que os estudos continuados de um mesmo grupo de autores foram analisados em conjunto.

Seguindo os critérios estabelecidos, observa-se que as abordagens sobre a integração BIM/IoT começaram a ser publicadas em periódicos a partir de 2010 (Figura 18). Constata-se que a integração BIM/IoT tem maior destaque na fase de Operação e Manutenção da edificação entre 2013 e 2015. Por outro lado, há interesse crescente pela integração BIM/IoT em Construção e Comissionamento, tendo em vista o predomínio de publicações nesta etapa em 2016. Por sua vez, o levantamento geral de artefatos aponta os tipos “modelo” e “instanciação” como as criações mais recorrentes no contexto da integração BIM/IoT, considerando todas as fases do ciclo de vida da edificação (Figura 19). Esse cenário sinaliza maior desenvolvimento científico em estruturas de relacionamento precisas (modelo) e, consequentemente, a necessidade de provas de conceito e testes de aplicação de protótipos (instanciação).

Figura 18 - Percentual e Nº de Publicações sobre a Integração BIM/IoT

Fonte: A autora

Figura 19 - Radar de Artefatos no Contexto da Integração BIM/IoT

Fonte: A autora.

BIM e IoT no Planejamento/Programa e Projeto

O agrupamento de estudos inerentes a Planejamento/Programa e Projeto (Quadro 8) abrange 4 publicações e a integração de BIM e IoT atende a 3 classes de problemas: Sensibilidade à Eficiência Energética, Planejamento de Sistemas Inteligentes e Concepção e Autoria de Projetos. A síntese de Séries e Usos do Modelo BIM identificados nesta fase, conforme Succar, Saleeb e Sher (2016), é apresentada na Figura 20 e envolve 5 séries distintas associadas a 13 usos aplicados ao modelo.

Quadro 8 - Integração BIM/IoT: Planejamento/Programa e Projeto

Classes de Problemas Séries de Usos do Modelo BIM Usos do Modelo BIM Referências Captura e Representação (2000) Manutenção de Registros (2070) Planejamento e Projeto (3000) Autoria de Projeto (3040) Consumo de Energia (4090) Sensibilidade à Eficiência Simulação e Quantificação (4000) Análise de Sustentabilidade (4220) Crosbie, Dawood e Dean Energética Avaliação do Ciclo de Vida (4250) (2010)* Automação Predial (7010) Monitoramento e Controle (7000) Monitoramento de Desempenho (7030) Ligação e Extensão (8000) Interface BIM/IoT (8050) Planejamento de Sistemas Planejamento e Projeto (3000) Autoria de Projeto (3040) Suh, Kim e Chung Inteligentes Simulação e Quantificação (4000) Análise Espacial (4200) (2015) Concepção (3010) Planejamento e Projeto (3000) Autoria de Projeto (3040) Consumo de Energia (4090) Kensek Concepção e Autoria de Simulação e Quantificação (4000) Análise de Iluminação (4120) (2014) Projetos Análise Solar (4190) Kensek Automação Predial (7010) (2015b) Monitoramento e Controle (7000) Utilização em Tempo Real (7040) Ligação e Extensão (8000) Interface BIM/IoT (8050) *Estudos que abordam mais de uma fase do ciclo de vida da edificação. Fonte: A autora

Figura 20 - Síntese de Séries e Usos do Modelo BIM: Planejamento/Programa e Projeto

Fonte: A autora.

Observa-se a ênfase desta fase na série de Planejamento e Projeto, destacando-se o uso do modelo BIM em Autoria de Projeto, associado a uma diversidade de aplicações inerentes a Simulação e Quantificação. A série de Ligação e Extensão, referente ao uso da Interface BIM/IoT, contribui em etapas inicias de projeto e cenários de retrofit, e relaciona-se com Monitoramento e Controle.

A classe de problemas relativa a Sensibilidade à Eficiência Energética é abordada por Crosbie, Dawood e Dean (2010). Os autores elaboram um método de produção e uso de modelos BIM para identificar estratégias de projeto e/ou operação, baseadas em desempenho. As aplicações potenciais do estudo contemplam uma mesma edificação em todo o seu ciclo de vida e cenários de retrofit, já que ambos os contextos viabilizam a comparação entre perfis preditivos (simulação) e reais (monitoramento) de energia da edificação para tomadas de decisão (controle) e otimização do consumo.

A classe de problemas relativa a Planejamento de Sistemas Inteligentes é abordada por Suh, Kim e Chung (2015). Os autores apresentam diretrizes de elaboração de sistemas de sensores baseados em rede para habitações inteligentes de idosos. As diretrizes contemplam a integração colaborativa de projetos arquitetônicos e de sistemas de TI utilizando o modelo BIM (ex. inclusão de bibliotecas de componentes de redes de sensores para modularização e convergência de tecnologias). Assim, o objetivo é contribuir para a redução de interferências espaciais e a ampliação da eficácia de monitoramento e controle aplicados a saúde, segurança, conveniência e consumo dos idosos.

A classe de problemas relativa a Concepção e Autoria de Projetos é abordada em Kensek (2014, 2015b), que explora o conceito de sistemas inteligentes em projetos de edifícios sustentáveis. A autora apresenta em seus estudos soluções bidirecionais, e em tempo

real, de interação entre protótipos físicos (maquetes) e modelos BIM, através da conexão destes com sensores e atuadores mediados por placas de microcontrolador (Arduino UNO). As interações foram viabilizadas através do uso de ambientes de Linguagem de Programação Visual (VPL) (Dynamo) e de linguagem nativa para a plataforma .NET (Microsoft Visual Studio), que podem atuar como middleware mediante acesso à API da ferramenta BIM de autoria (Autodesk Revit). As aplicações almejam considerar, desde as etapas iniciais de projeto, o comportamento interativo de componentes de fachada (brises, painéis e aberturas) em relação à intensidade de iluminação natural incidente.

BIM e IoT na Construção e Comissionamento

O agrupamento de estudos inerentes a Construção e Comissionamento (Quadro 9) abrange 11 publicações e a integração BIM/IoT atende a 3 classes de problemas: Gestão de Saúde e Segurança no Ambiente de Trabalho, Detecção e Rastreamento de Objetos Inteligentes, e Visualização, Interação e Comunicação entre Agentes no Ambiente de Trabalho. A síntese de Séries e Usos do Modelo BIM identificados nesta fase é apresentada na Figura 21 e Figura 22, e inclui 7 séries distintas associadas a 18 usos aplicados ao modelo.

Observa-se ênfase desta fase nas seguintes séries: Construção e Fabricação, associada ao uso na Logística de Construção; Operação e Manutenção, aplicada no Rastreamento de Ativos; e Monitoramento e Controle, referente à Utilização em Tempo Real e em Campo. Essas aplicações apresentam recorrência no canteiro de obras e ambientes de trabalho associados. Ainda, os usos destacados estão correlacionados à série de Ligação e Extensão, por meio do emprego da Interface BIM/IoT e da Extensão em Serviços Web.

Quadro 9 - Integração BIM/IoT: Construção e Comissionamento Continua Classes de Problemas Séries de Usos do Modelo BIM Usos do Modelo BIM Referência Automação Predial (7010) Monitoramento e Controle (7000) Monitoramento de Desempenho (7030) Arslan et al. (2014) Utilização em Tempo Real (7040) Riaz et al. Interface BIM/IoT (8050) Ligação e Extensão (8000) (2014) Gestão de Saúde e Extensão em Serviços Web (8070) Segurança no Ambiente de Construção e Fabricação (5000) Logística de Construção (5050) Trabalho Operação e Manutenção (6000) Rastreamento de Ativos (6030) BIM em Campo (7020) Costin, Teizer e Schoner Monitoramento e Controle (7000) Utilização em Tempo Real (7040) (2015) Interface BIM/IoT (8050) Ligação e Extensão (8000) Extensão em Serviços Web (8070)

Quadro 9 - Integração BIM/IoT: Construção e Comissionamento Continua Classes de Problemas Séries de Usos do Modelo BIM Usos do Modelo BIM Referência Construção e Fabricação (5000) Logística de Construção (5050) Operação e Manutenção (6000) Rastreamento de Ativos (6030) BIM em Campo (7020) Fang et al. Monitoramento e Controle (7000) Utilização em Tempo Real (7040) (2016) Interface BIM/IoT (8050) Ligação e Extensão (8000) Extensão em Serviços Web (8070) Captura e Representação (2000) Representação As-Constructed (2030) Gestão de Saúde e Planejamento e Projeto (3000) Planejamento da Construção (3020) Segurança no Ambiente de Trabalho Simulação e Quantificação (4000) Avaliação de Risco e Perigo (4150) Construção e Fabricação (5000) Logística de Construção (5050) Rastreamento de Ativos (6030) Park, Kim e Cho Operação e Manutenção (6000) Inspeção Predial (6040) (2016) BIM em Campo (7020) Monitoramento e Controle (7000) Utilização em Tempo Real (7040) Interface BIM/IoT (8050) Ligação e Extensão (8000) Extensão em Serviços Web (8070) Captura e Representação (2000) Representação As-Constructed (2030) Pré-Fabricação de Concreto (5040) Construção e Fabricação (5000) Logística de Construção (5050) Detecção e Rastreamento Operação e Manutenção (6000) Rastreamento de Ativos (6030) Niu et al. de Objetos Inteligentes BIM em Campo (7020) (2015)* Monitoramento e Controle (7000) Utilização em Tempo Real (7040) Interface BIM/IoT (8050) Ligação e Extensão (8000) Extensão em Serviços Web (8070) Representação As-Constructed (2030) Captura e Representação (2000) Comunicação Visual (2090) Planejamento e Projeto (3000) Planejamento da Construção (3020) Simulação em RA (4030) Simulação e Quantificação (4000) Detecção de Interferências (4040) Wang et al. Construção e Fabricação (5000) Logística de Construção (5050) (2013) Operação e Manutenção (6000) Rastreamento de Ativos (6030) BIM em Campo (7020) Monitoramento e Controle (7000) Utilização em Tempo Real (7040) Ligação BIM/ERP (8020) Ligação e Extensão (8000) Interface BIM/IoT (8050) Visualização, Interação e Comunicação entre Construção e Fabricação (5000) Logística de Construção (5050) Agentes no Ambiente de BIM em Campo (7020) Monitoramento e Controle (7000) Lee et al. Trabalho Utilização em Tempo Real (7040) (2012) Interface BIM/IoT (8050) Ligação e Extensão (8000) Extensão em Serviços Web (8070) Planejamento da Construção (3020) Planejamento e Projeto (3000) Análise do Processo Lean (3060) Construção e Fabricação (5000) Logística de Construção (5050) Operação e Manutenção (6000) Rastreamento de Ativos (6030) Dave et al. BIM em Campo (7020) (2016) Monitoramento e Controle (7000) Utilização em Tempo Real (7040) Interface BIM/IoT (8050) Ligação e Extensão (8000) Extensão em Serviços Web (8070)

Quadro 9 - Integração BIM/IoT: Construção e Comissionamento Conclusão Classes de Problemas Séries de Usos do Modelo BIM Usos do Modelo BIM Referência Construção e Fabricação (5000) Logística de Construção (5050) Operação e Manutenção (6000) Rastreamento de Ativos (6030) Visualização, Interação e Li et al. Comunicação entre BIM em Campo (7020) (2016a) Monitoramento e Controle (7000) Agentes no Ambiente de Utilização em Tempo Real (7040) Li et al. Trabalho (2016b) Interface BIM/IoT (8050) Ligação e Extensão (8000) Extensão em Serviços Web (8070) *Estudos que abordam mais de uma fase do ciclo de vida da edificação. Fonte: A autora.

Figura 21 - Síntese de Séries e Usos do Modelo BIM: Construção e Comissionamento (Parte 1)

Fonte: A autora.

Figura 22 - Síntese de Séries e Usos do Modelo BIM: Construção e Comissionamento (Parte 2)

Fonte: A autora.

A classe de problemas relativa a Gestão de Saúde e Segurança no Ambiente de Trabalho é discutida em cinco estudos. Arslan et al. (2014) e Riaz et al. (2014) são estudos continuados, de um mesmo grupo de autores, que apresentam soluções integradas RSSF-BIM. As aplicações visam à saúde e segurança de usuários em espaços confinados e zonas

perigosas no canteiro de obras, através do monitoramento e controle de informações ambientais (ex. temperatura e umidade) e da emissão de alertas por meio de automação predial. O acesso às informações é distribuído em uma ferramenta BIM de autoria como interface local (Autodesk Revit) e/ou aplicativos móveis para uso por gerentes de saúde e segurança do trabalho e por fiscais de obra. Apesar de instanciadas no contexto da construção, os autores sugerem que as soluções sejam estendidas e aplicadas no gerenciamento de facilities. Por sua vez, Costin, Teizer e Schoner (2015), Fang et al. (2016) e Park, Kim e Cho (2016) desenvolvem abordagens visando o rastreamento de pessoal no canteiro de obras. Os dois primeiros estudos elaboram soluções integradas RFID-BIM com ênfase na localização interna de pessoal em tempo real, para monitoramento remoto do canteiro de obras e visualização contextualizada através do modelo BIM. Costin, Teizer e Schoner (2015) destacam a coleta de dados, visualização e análise das informações de rastreamento para verificação de conformidade com normas de contratação e controle de violação de zonas de segurança da construção. Os autores utilizam uma ferramenta BIM de autoria (Autodesk Revit) e pagers. Por sua vez, Fang et al. (2016) apontam o uso da aplicação para alerta de pessoal em zonas perigosas ou sinalização inerente à logística de materiais. Os autores elaboram uma interface web para visualização do modelo BIM com acesso distribuído em diversos dispositivos, fazendo-se uso da tecnologia de computação em nuvem. Park, Kim e Cho (2016) também criam um sistema automatizado de monitoramento de segurança em tempo real, com acesso em campo via aplicativo, entretanto utilizam a tecnologia Bluetooth Low-Energy (BLE) em sua solução integrada com BIM. Os autores limitam-se às condições físicas do local de construção, nas quais as aplicações envolvem: reconhecimento e registro de perigos potenciais; detecção de incidentes através do rastreamento de recursos de construção; e armazenamento e comunicação de informações relevantes às partes interessadas via nuvem. O modelo BIM é utilizado para identificar riscos de segurança e visualizar as informações extraídas da coleta de dados por sensores. Os atores envolvidos mais beneficiados são os gerentes e inspetores de segurança.

A classe de problemas relativa a Detecção e Rastreamento de Objetos Inteligentes é apresentada em Niu et al. (2015), que define os conceitos e as propriedades de Objetos Inteligentes de Construção (SCOs) - autonomia, consciência e capacidade de interação com o entorno. Representados virtualmente em BIM, as potenciais aplicações dos SCOs abrangem: logística e gestão da cadeia de suprimentos; gestão de segurança; guia de procedimentos de fluxos de trabalho (ex. pré-fabricação); e gerenciamento de facilities.

A classe de problemas relativa a Visualização, Interação e Comunicação entre Agentes no Ambiente de Trabalho abarca 5 estudos. Wang et al. (2013) explanam conceitualmente a utilização integrada de modelos BIM e tecnologia de RA para aprimorar a visualização de informações. As aplicações desta integração visam o suporte à interação e comunicação efetiva entre os agentes, abarcando: interdependência; análise e gerenciamento de interferências no canteiro; aprimoramento da relação entre o físico e o virtual para as equipes de obra; controle; rastreamento e gestão do fluxo de materiais com soluções integradas RFID- BIM; e visualização do projeto durante a produção. Lee et al. (2012) apresentam um sistema de navegação em tempo real para torres de grua, no qual o modelo BIM é integrado a sensores para auxiliar na visualização do canteiro e no manuseio do equipamento. As aplicações beneficiam a logística da construção e as atividades em campo, auxiliando os escritórios de controle e os operários responsáveis pelas atividades. Dave et al. (2016) apresentam vetores de aprimoramento dos sistemas de gerenciamento da produção. Os autores explanam como a IoT pode ser utilizada para viabilizar a comunicação automatizada do modelo proposto com a gestão de recursos e os sistemas de controle de produção da construção. Nesse âmbito, o BIM (aplicado à Simulação 4D) atua como recurso ideal de visualização simultânea para entrega de informações aos trabalhadores em todas as etapas da produção. Por fim, Li et al. (2016a) e Li et al. (2016b) são estudos continuados. O primeiro estudo apresenta um modelo conceitual RFID-BIM para a reestruturação dos processos de construção de habitações pré-fabricadas, baseado em uma análise SWOT praticada para aprimorar a gestão da produção em Hong Kong. O segundo estudo aplica uma análise para reconhecer os fatores de risco associados às partes interessadas do processo de pré-fabricação, fundamentada no modelo conceitual proposto anteriormente. A solução é apontada como estratégia para facilitar a comunicação dos agentes no processo e mitigar riscos inerentes a cronogramas críticos.

BIM e IoT na Operação e Manutenção

O agrupamento inerente a Operação e Manutenção (Quadro 10) abrange 17 publicações e atende a 7 classes de problemas: Sensibilidade à Eficiência Energética, Instrumentação e Monitoramento da Integridade Estrutural, Operações de Resposta a Emergência contra Incêndio, Planejamento de Sistemas Inteligentes, Qualidade Ambiental Interna, Detecção e Rastreamento de Objetos Inteligentes e Visualização, Interação e Comunicação entre Agentes no Ambiente de Trabalho. A síntese de Séries e Usos do Modelo BIM identificados nesta fase é apresentada nas Figura 23 e Figura 24, e envolve 7 séries distintas associadas a 28 usos aplicados ao modelo.

Destaca-se a ênfase desta fase na série de Monitoramento e Controle, relativa aos usos em Automação Predial, Monitoramento de Desempenho e Utilização em Tempo Real de Modelos de Registro BIM, sendo estes associados a uma diversidade de usos inerentes à série de Simulação e Quantificação. Reitera-se que os usos evidenciados também apresentam-se correlacionados à série de Ligação e Extensão, por meio do emprego de Interface BIM/IoT e Extensão em Serviços Web.

Quadro 10 - Integração BIM/IoT: Operação e Manutenção Continua Classes de Problemas Séries de Uso do Modelo Uso do Modelo Referência Crosbie, Dawood e Dean Verificar classificações no Quadro 2 (Planejamento e Projeto) (2010*) Consumo de Energia (4090) Simulação e Quantificação (4000) Análise de Iluminação (4120) Análise Térmica (4230) Osello et al. Automação Predial (7010) Monitoramento e Controle (7000) (2013) Monitoramento de Desempenho (7030) Interface BIM/IoT (8050) Ligação e Extensão (8000) Extensão em Serviços Web (8070) Análise Térmica (4230) Sensibilidade à Eficiência Simulação e Quantificação (4000) Gokçe e Gokçe Energética Consumo de Energia (4090) (2013) Automação Predial (7010) Gokçe e Gokçe Monitoramento e Controle (7000) Monitoramento de Desempenho (7030) (2014a) Interface BIM/IoT (8050) Gokçe e Gokçe Ligação e Extensão (8000) (2014b) Extensão em Serviços Web (8070) Automação Predial (7010) Monitoramento e Controle (7000) Monitoramento de Desempenho (7030) Lee, Cha e Park Utilização em Tempo Real (7040) (2016) Interface BIM/IoT (8050) Ligação e Extensão (8000) Extensão em Serviços Web (8070) Captura e Representação (2000) Representação As-Constructed (2030) Simulação e Quantificação (4000) Análise Estrutural (4210) Rio, Ferreira e Poças- Monitoramento de Desempenho (7030) Martins Monitoramento e Controle (7000) Utilização em Tempo Real (7040) (2013) Instrumentação e Ligação e Extensão (8000) Interface BIM/IoT (8050) Monitoramento da Rastreamento de Ativos (6030) Integridade Estrutural Operação e Manutenção (6000) Inspeção Predial (6040) Zhang e Bai Monitoramento de Desempenho (7030) Monitoramento e Controle (7000) (2015) Utilização em Tempo Real (7040) Ligação e Extensão (8000) Interface BIM/IoT (8050) Captura e Representação (2000) Manutenção de Registros (2070) Análise de Acessibilidade (4010) Simulação e Quantificação (4000) Operações de Resposta a Análise Espacial (4200) Li et al. Emergência contra Rastreamento de Ativos (6030) Operação e Manutenção (6000) (2014) Incêndio Inspeção Predial (6040) Monitoramento e Controle (7000) Utilização em Tempo Real (7040) Ligação e Extensão (8000) Interface BIM/IoT (8050)

Quadro 10 - Integração BIM/IoT: Operação e Manutenção Conclusão Classes de Problemas Séries de Uso do Modelo Uso do Modelo Referência Captura e Representação (2000) Comunicação Visual (2090) Tomasi et al. Interface BIM/IoT (8050) Planejamento de Sistemas Ligação e Extensão (8000) (2015) Inteligentes Extensão em Serviços Web (8070) Boyes Ligação e Extensão (8000) Interface BIM/IoT (8050) (2015) Captura e Representação (2000) Manutenção de Registros (2070) Manutenção de Ativos (6010) Operação e Manutenção (6000) Marzouk e Abdelaty Inspeção Predial (6040) (2014a) Monitoramento de Desempenho (7030) Marzouk e Abdelaty Monitoramento e Controle (7000) (2014b) Qualidade Ambiental Utilização em Tempo Real (7040) Interna Ligação e Extensão (8000) Interface BIM/IoT (8050) Análise de Iluminação (4120) Análise Solar (4190) Habibi Simulação e Quantificação (4000) Análise Térmica (4230) (2016)* Estudos de Ventilação (4260) Operação e Manutenção (6000) Rastreamento de Ativos (6030) Gai, Azadmanesh e Detecção e Rastreamento Rezaeian de Ligação e Extensão (8000) Interface BIM/IoT (8050) (2015) Objetos Inteligentes Niu et al. Verificar classificações no Quadro 3 (Construção e Comissionamento) (2015)* Simulação em RA (4030) Simulação e Quantificação (4000) Simulação em Realidade Virtual (4240) Visualização, Interação e Operação e Manutenção (6000) Inspeção Predial (6040) Comunicação entre Automação Predial (7010) Lee e Akin Monitoramento e Controle (7000) Agentes no Ambiente de Utilização em Tempo Real (7040) (2011) Trabalho Integração BIM/FM (8030) Ligação e Extensão (8000) Interface BIM/IoT (8050) Extensão em Serviços Web (8070) *Estudos que abordam mais de uma fase do ciclo de vida da edificação. Fonte: As autoras.

Figura 23 - Síntese de Séries e Usos do Modelo BIM: Operação e Manutenção (Parte 1)

Fonte: A autora.

Figura 24 - Síntese de Séries e Usos do Modelo BIM: Operação e Manutenção (Parte 2)

Fonte: A autora.

A classe de problemas relativa a Sensibilidade à Eficiência Energética é abordada em 6 estudos. Em Osello et al. (2013), os autores elaboram uma infraestrutura baseada na web para exibir informações de consumo de energia para os usuários, extraídas da coleta de dados por sensores ambientais. O modelo BIM e soluções de interoperabilidade são utilizados para processar dados e promover a visualização contextualizada de informações, abarcando aplicações tanto para simulações de consumo de energia como para gerenciamento de facilities. Os estudos de Gokçe e Gokçe (2013, 2014a, 2014b) apresentam um sistema desenvolvido para processar dados e analisar informações de desempenho de múltiplas fontes para monitoramento e controle inteligente da edificação, visando a redução do consumo de energia na fase de O&M. Ademais, Gokçe e Gokçe (2014b) acrescentam dados simulados de energia adquiridos desde o projeto, para efeito comparativo com as informações extraídas da coleta de dados do ambiente físico – no sentido de subsidiar estratégias de operação da edificação. É uma lógica semelhante à utilizada por Crosbie, Dawood e Dean (2010) ao conceber seu modelo de operação, conforme explicitado anteriormente no tópico de Programa/Planejamento e Projeto (p.66). Por fim, Lee, Cha e Park (2016) explanam uma plataforma integrada de monitoramento e controle para aprimorar a eficiência energética dos edifícios. Para tanto, sensores, medidores e sistemas de automação são responsáveis por coletar e transmitir dados em tempo real, habilitando a extração de informações de consumo. O modelo BIM, por sua vez, é utilizado como meio eficaz de visualizar estas informações vinculadas à localização da edificação.

A classe de problemas relativa a Instrumentação e Monitoramento da Integridade Estrutural é abordada por dois estudos. Rio, Ferreira e Poças-Martins (2013) exploram meios de modelar sistemas de manutenção da integridade estrutural associados aos dados de

comportamento estrutural coletados da edificação (ex. segurança, integridade, desempenho e detecção de danos), utilizando BIM como padrão de gerenciamento de informações. Para tanto, definem, instanciam e avaliam o uso do schema IFC de uma edificação institucional no processo de integração do modelo BIM com o ambiente físico, para receber e exibir as informações dinâmicas, extraídas da coleta de dados, em ferramentas BIM de integração e visualização (ex. Solibri Model Viewer). Além disso, avalia-se o emprego do schema em ferramentas de análise estrutural. Por sua vez, Zhang e Bai (2015) apresentam um sistema sem fio de escaneamento de condições estruturais baseado em tecnologia de sensores de deformação, BIM e RFID. O objetivo do sistema é permitir o escaneamento da deformação estrutural sem contato e apontá-lo no elemento estrutural correspondente do modelo BIM, de modo a fornecer sinais de alerta para os engenheiros e os demais tomadores de decisão. As aplicações do estudo abarcam monitoramento, prognóstico e gerenciamento da saúde de infraestruturas civis, especialmente para inspeção rápida de condições estruturais pós-risco.

A classe de problemas relativa a Operações de Resposta a Emergência contra Incêndio é abordada por Li et al. (2014) e trata de uma solução BLE-BIM, na qual o modelo é integrado a um sistema de rastreamento de socorristas e ocupantes para: (i) análise espacial e de acessibilidade; (ii) fornecimento de informações geométricas das áreas sensoriadas; e (iii) atuação como interface do usuário para monitoramento e visualização em tempo real. As aplicações visam facilitar o trabalho de equipes de emergência.

A classe de problemas relativa a Planejamento de Sistemas Inteligentes é contemplada por dois estudos. Tomasi et al. (2015) apresentam uma solução de convergência RSSF-BIM utilizando a tecnologia de Banda Ultralarga (UWB) para posicionamento de sensores em ambientes internos. O intuito é auxiliar no desenvolvimento da RSSF, contexto no qual os autores destacam que a geometria e informações relevantes disponíveis no modelo BIM podem beneficiar tarefas relacionadas à IoT nas fases de planejamento e comissionamento da RSSF – caso a interoperabilidade entre as ferramentas funcione. As aplicações devem beneficiar desenvolvedores, especialistas e usuários BIM. Por sua vez, Boyes (2015) define segurança e privacidade, com ênfase na vulnerabilidade de uso do modelo BIM, enquanto base centralizada de informações de registros da edificação, integrado a tecnologias facilitadoras da IoT para gerenciamento de facilities.

A classe de problemas relativa a Qualidade Ambiental Interna agrega as abordagens de Marzouk e Abdelaty (2014a, 2014b), estudos continuados, e Habibi (2016). O primeiro grupo de autores apresenta uma solução RSSF-BIM para monitorar as condições térmicas e a

concentração de partículas em suspensão de estações de metrô. O modelo BIM é utilizado para aprimorar a visualização de informações extraídas da coleta de dados de temperatura e umidade, pela RSSF, e de concentração de partículas, por dispositivos específicos de medição. As aplicações visam beneficiar operadores das estações, ampliando o conhecimento destes em relação aos espaços que tendem a ter problemas de conforto térmico. Ademais, influenciam diretamente na manutenção de ativos, principalmente de equipamentos HVAC, por fornecer informações necessárias para ações preventivas. Por sua vez, Habibi (2016) elabora um sistema de monitoramento em tempo real para atingir condições de conforto ótimas – nos contextos de desempenho e satisfação dos usuários. Esse sistema explora o uso do modelo BIM em simulações preditivas para extrair informações ambientais de referência. Essas informações, são comparadas com informações oriundas da coleta de dados por RSSF e visualizadas graficamente em MATLAB, através de monitores LCD. As aplicações visam influenciar no comportamento dos usuários e aprimorar estratégias existentes de operação em cenários de retrofit.

A classe de problemas relativa a Detecção e Rastreamento de Objetos Inteligentes é atendida por Gai, Azadmanesh e Rezaeian (2015) e Niu et al. (2015). Gai, Azadmanesh e Rezaeian (2015) apresentam uma abordagem híbrida para aplicação em ambientes internos. As informações inerentes ao modelo BIM são utilizadas para gerar a localização espacial 3D de sensores de rastreamento. Niu et al. (2015), conforme apresentado no tópico de Construção e Comissionamento (p.70), explana/aplica os SCOs.

A classe de problemas relativa a Visualização, Interação e Comunicação entre Agentes é atendida por Lee e Akin (2012), que apresentam a problemática de O&M em coletar diversos tipos de dados para localizar e diagnosticar adequadamente equipamentos e instalações. Os autores desenvolvem um sistema para fornecer informações extraídas dessa coleta just-in-time, baseado no modelo BIM (geometria e informações do empreendimento), nas ferramentas de FM (informações de manutenção), no Sistema de Automação Predial (BACnet) e na tecnologia de RA – para aprimorar a eficiência do trabalho de campo com a integração e visualização de uma gama de informações em tempo real.

BIM e IoT na Demolição e Descarte

A fase de Demolição e Descarte (Quadro 11) agrega somente uma publicação, cuja integração de BIM e IoT atende à classe de problemas relativa a Detecção e Rastreamento de Objetos Inteligentes. Ness et al. (2015) propõem um sistema conceitual de reuso de elementos estruturais de aço a partir de uma solução RFID-BIM, que permite o monitoramento das peças

por todo o ciclo de vida, até o momento da desconstrução. A aplicação do sistema visa beneficiar empresas de estruturas metálicas na gestão da informação para reuso destas peças em novas edificações. O benefício se estende às tomadas de decisão mais sustentáveis, quando a especificação deste material de reuso é realizada em projeto e sua instalação influencia na logística de construção. Destaca-se, nesse âmbito, o uso do modelo para Sobreposição BIM/PLM (Ligação e Extensão) – cuja ênfase está voltada para o gerenciamento do ciclo de vida de um produto e seus impactos.

Quadro 11 - Integração BIM/IoT: Demolição e Descarte

Classes de Problemas Séries de Uso do Modelo Usos do Modelo Referência Planejamento e Projeto (3000) Seleção e Especificação (3090) Análise de Sustentabilidade (4220) Simulação e Quantificação (4000) Detecção e Rastreamento Avaliação do Ciclo de Vida (4250) Ness et al. de Objetos Inteligentes Operação e Manutenção (6000) Rastreamento de Ativos (6030) (2015) Interface BIM/IoT (8050) Ligação e Extensão (8000) Sobreposição BIM/PLM (8060) Fonte: A autora.

BIM e IoT Atemporal

Por fim, tem-se Underwood e Isikdag (2011) – única publicação atemporal da amostra – que aborda a evolução do modelo BIM mediada por TICs. Os autores apontam, principalmente, como a integração de RSSF ao modelo deve contribuir para uma relação BIM/IoT mais consistente.

2.2.2.3 Discussão

Diante da sumarização de resultados da RSL, é possível compreender os principais propósitos da integração de BIM e IoT e suas variações de aplicação, a depender da fase do ciclo de vida da edificação. Em relação à IoT, pode-se afirmar que trata-se de uma convergência de tecnologias de sensoriamento, informação e comunicação responsáveis pela aquisição, processamento e agregação dos dados coletados do ambiente físico em tempo real, para sua transformação em informação e conhecimento. Por sua vez, em relação ao BIM, considera-se 3 atribuições gerais: a primeira associada à Camada de Serviço da IoT e as demais associadas à Camada de Interface da IoT. São atribuições do BIM:

1. atuar como estrutura virtual de dados da edificação, no sentido de dar suporte à classificação e associação de dados sensoriados do ambiente físico com dados geométricos e não geométricos armazenados em objetos virtuais, e auxiliar na geração e extração de informações contextualizadas semanticamente;

2. subsidiar simulações de desempenho e análises preditivas, para confrontar dados sensoriados do ambiente físico com dados de simulação de desempenho, e fundamentar linhas de base (referência) para o estabelecimento de regras e estratégias de projeto e operação da edificação;

3. exercer o papel protagonista de visualizador da informação, proporcionando a contextualização semântica e espacial das informações integradas.

O agrupamento dos estudos nas 4 fases do ciclo de vida subsidiou a identificação dos usos do modelo BIM mais recorrentes para as atribuições retratadas. Nas fases de Planejamento/Programa e Projeto, destacam-se os usos do modelo BIM em análises de iluminação, insolação e consumo de energia (Série de Simulação e Quantificação) para subsidiar concepção e autoria de projeto. A integração BIM/IoT atua nas etapas iniciais do processo e/ou em cenários de retrofit, viabilizando o diálogo entre protótipos físicos e virtuais, além de possibilitar análises espaciais para o planejamento de sistemas inteligentes. Nas fases de Construção e Comissionamento, destacam-se os usos do modelo em campo e em tempo real (Série de Monitoramento e Controle), voltado para o rastreamento de ativos (Série de Operação e Manutenção) e logística de construção (Série de Construção e Fabricação). A integração BIM/IoT envolve estes usos agregados às tecnologias RSSF, RFID e BLE e assegura a informação distribuída por meio da extensão em serviços web (Série de Ligação e Extensão). Na fase de Operação e Manutenção, a ênfase está na Série de Monitoramento e Controle por meio de usos associados à automação predial, monitoramento de desempenho e utilização do modelo BIM em tempo real. A tecnologia RSSF assume protagonismo neste contexto. Por outro lado, são constatados diversos tipos de simulações preditivas para estabelecer linhas de referência da edificação, e novamente identifica-se a relevância da informação distribuída entre agentes via web. Finalmente, na fase de Demolição e Descarte destaca-se o uso do modelo integrado ao gerenciamento do ciclo de vida de um produto, visando o reuso, e o rastreamento deste produto por meio de tecnologias como o RFID.

Por fim, a Figura 25 apresenta os países pioneiros na temática de Integração BIM/IoT, considerando a instituição de vínculo do primeiro autor de cada estudo. Foram mapeados 12 países, com destaque em número de publicações para o grupo de instituições sediadas nos Estados Unidos.

Figura 25 - Países que Sediam as Instituições Pioneiras na Abordagem BIM/IoT

Fonte: A autora.

Diante da caracterização e análise geral da amostra de estudos da RSL que abordaram a Integração de BIM e Internet das Coisas, buscou-se mapear as soluções específicas empregadas na fase de Operação e Manutenção, visando a gestão do consumo de energia, escopo desta pesquisa. Nesse âmbito, 9 publicações inerentes às classes de Sensibilidade à Eficiência Energética e Qualidade Ambiental Interna foram foco de leitura analítica integral: Crosbie, Dawood e Dean (2010), Osello et al. (2013), Gokçe e Gokçe (2013, 2014a, 2014b), Lee, Cha e Park (2016), Marzouk e Abdelaty (2014a, b) e Habibi (2016). Desta leitura, extraiu-se informações considerando: as categorias de domínio de aplicação (ASIN; GASCON, 2012), e as camadas de tecnologia da IoT (LI, XU, ZHAO, 2014) (Quadro 12); tipos de tecnologia BIM (SUCCAR, 2009) e tipos de artefato (MARCH; SMITH, 1995) (Quadro 13). Os itens não identificados foram sinalizados com a sigla N/I.

Nas categorias de domínio de aplicação, observa-se o emprego recorrente de Domótica e Automação Residencial, para atender à demanda da coleta de dados ambientais. Identifica- se, também, o emprego de Medição Inteligente aplicada às redes inteligentes de coleta de dados de energia. Ambos influenciaram no resultado de levantamento dos principais sensores/medidores utilizados, os quais os sensores de umidade e temperatura se destacaram dos demais. No caso dos atuadores, foram mapeadas aplicações em climatização, iluminação e eletricidade (Figura 26).

Quadro 12 - Categoria de Domínio de Aplicação e Camadas de Tecnologia IoT

CATEGORIAS DE DOMÍNIO DE APLICAÇÃO CAMADAS DE TECNOLOGIA IOT

REFS.

REDE

GERAL

SERVIÇO

APLICADO

INTERFACE

MEDIDORES

ATUADORES

SENSORES E SENSORES

SENSORIAMENTO Crosbie, Dawood e Dean Medição Rede N/I N/I BMS N/I N/I N/I (2010) Inteligente Inteligente Domótica e Preservação Temperatura IEEE Aplicativo Automação de Arte e Umidade Iluminação 802.15.4 Osello et al. RSSF Móvel Residencial Bens Iluminação Eletricidade ZigBee LinkSmart (2013) BMS Interface Medição Rede Ocupação Calefação EnOcean Web Inteligente Inteligente Eletricidade BACnet Domótica e Preservação Temperatura Automação de Arte e Umidade Ferramenta Residencial Bens CO2 IEEE Aplicativo Gokçe e Gokçe ETL Iluminação Iluminação RSSF 802.15.4 Móvel (2013) Oracle Eletricidade Calefação BMS IEEE 802.11 Interface (2014a, 2014 b) Medição Rede Database Água 6lowPAN/IPv6 Local Inteligente Inteligente 11g Gás Aquecimento Centro de Lee, Cha e Park Medição Rede Interface Eletricidade Eletricidade BMS BACnet Operação (2016) Inteligente Inteligente Web de Energia RSSF Microsoft Domótica e Preservação Marzouk e Abdelaty Temperatura Dispositivo ZigBee Excel Interface Automação de Arte e N/I (2014a, b) e Umidade de Gobetwino Microsoft Local Residencial Bens Medição Access Dispositivos Temperatura de Cortina, Domótica e Preservação Rhinoceros Habibi Umidade Janela e ZigBee Interface Automação de Arte e RSSF Firefly (2016) Iluminação Proteção Ethernet Local Residencial Bens Galapagos Som Externa Refrigeração Fonte: A autora.

Quadro 13 - Tipos de Tecnologia BIM e Tipos de Artefato Continua TIPOS DE TECNOLOGIA BIM TIPOS DE ARTEFATO

REFS.

REDE

DADOS

MODELO

MÉTODO

SOFTWARE

HARDWARE

CONSTRUCTO

INSTANCIAÇÃO Crosbie, Dawood e Dean Arquitetura N/I N/I N/I N/I N/I Sim N/I (2010) Sistemas Prediais Autodesk Revit Ecotect Analysis Osello et al. Arquitetura N/I Radiance N/I N/I Sim N/I Sim (2013) Sistemas Prediais Daysim Trnsys Arquitetura Gokçe e Gokçe Autodesk Revit N/I N/I Sistemas Prediais Sim Sim Sim Sim (2013, 2014a, 2014b) IES Plug-in Sensores Lee, Cha e Park N/I Autodesk Revit N/I Arquitetura N/I Sim N/I Sim (2016) Arquitetura Marzouk e Abdelaty Autodesk Revit Estrutura N/I N/I N/I Sim Sim Sim (2014a, b) Revit Database Link Sistemas Prediais Sensores

Quadro 13 - Tipos de Tecnologia BIM e Tipos de Artefato Conclusão TIPOS DE TECNOLOGIA BIM TIPOS DE ARTEFATO

REFS.

REDE

DADOS

MODELO

MÉTODO

SOFTWARE

HARDWARE

CONSTRUCTO

INSTANCIAÇÃO Autodesk Revit Ecotect Habibi IES-VE N/I N/I Arquitetura N/I Sim N/I Sim (2016) IES-MarcoFlo Radiance Daysim Fonte: A autora.

Figura 26 - Sensores e Medidores Inerentes ao Contexto de Aplicação

Fonte: A autora.

Na esfera das camadas de tecnologia IoT, as especificações foram variadas. Na Camada de Sensoriamento, foi identificado o maior uso de RSSF (Figura 27).

Figura 27 - Síntese de Especificações da Camada de Sensoriamento

Fonte: A autora.

Na camada de Rede, foram identificados protocolos de comunicação e aquisição de dados, sendo explicitadas as preferências pelo ZigBee e pelo IEEE 802.15.4. Na Camada de Serviço, mapeou-se uma diversidade de ferramentas de banco de dados, sem recorrências.

Finalmente, na Camada de Interface, as proposições voltaram-se, principalmente, para visualizações em interface local (ex. monitor LCD), interface web e aplicativos móveis, sendo constatadas variações na representação da informação.

No âmbito dos tipos de tecnologia BIM, foi possível identificar os software da amostra em três categorias distintas: (i) ferramenta de desenvolvimento e visualização de modelos; (ii) ferramenta de simulação; e (iii) solução para interoperabilidade. A única ferramenta de desenvolvimento e visualização de modelos mapeada foi o Autodesk Revit, utilizada para consultar, explorar e localizar virtualmente as informações da edificação (ex. Arquitetura, Estrutura, Sistemas Prediais). O modelo BIM produzido no Autodesk Revit integrou-se às ferramentas de simulação de desempenho (ex. Ecotect Analysis, Radiance, Daysim). Ademais, foi constatado o uso do Revit Database Link como solução de interoperabilidade para a criação de vínculo bidirecional entre o modelo BIM e bancos de dados externos.

Os tipos de artefatos identificados, com ênfase em gestão de energia, indicam maior presença de modelo e instanciação (Figura 28), ratificando a ênfase em explicitação de estruturas de relacionamento precisas e a necessidade de provas de conceito e testes de aplicação de protótipos, dentro destes cenário de integração de BIM e IoT.

Figura 28 - Síntese dos Tipos de Artefatos com Ênfase em Gestão de Energia

Fonte: A autora.

2.2.3 Identificação dos Artefatos e Configuração de Classes de Problemas

Entre as fases evidenciadas, foram mapeadas 9 classes de problemas que tendem a resoluções provenientes da integração BIM/IoT (Quadro 14). As classes que mais concentraram investigações científicas, independente dos tipos de artefato apresentados ou das fases do ciclo de vida a que estão associadas, foram Sensibilidade à Eficiência Energética e Visualização, Interação e Comunicação entre Agentes no Ambiente de Trabalho – com 6 abordagens em cada. Nesse âmbito, também destacou-se Gestão de Saúde e Segurança no

Ambiente de Trabalho, com 5 abordagens. Por outro lado, constatou-se Operações de Resposta a Emergência contra Incêndio como a única classe da amostra com apenas um esforço de pesquisa. Diante destas constatações, surgiu como aspecto de análise o número de classes de problemas com estudos continuados de um mesmo grupo de autores, indicando potencial de liderança. São elas: Sensibilidade à Eficiência Energética, Concepção e Autoria de Projetos, Gestão de Saúde e Segurança no Ambiente de Trabalho, Visualização, Interação e Comunicação entre Agentes no Ambiente de Trabalho e Qualidade Ambiental Interna.

Quadro 14 - Integração BIM/IoT: Classes de Problemas, Descrição e Referências

Classes de Problemas Descrição Referências Elaboração de estratégias baseadas em desempenho Crosbie, Dawood e Dean (2010), Osello Sensibilidade à Eficiência visando a redução do consumo de energia da et al., (2013), Gokçe e Gokçe (2013, Energética edificação 2014a, 2014b) e Lee, Cha e Park (2016) Planejamento e Projeto Integrado de Redes de Planejamento de Sistemas Sensores e Arquitetura visando ambientes inteligentes Suh, Kim e Chung (2015), Tomasi et al. Inteligentes Elaboração de Soluções de Segurança e Privacidade (2015) e Boyes (2015) visando ambientes inteligentes Simulação e Monitoramento de parâmetros ambientais para assegurar a qualidade em ambientes internos Marzouk e Abdelaty (2014a, 2014b) e Qualidade Ambiental Interna visando satisfação dos usuários e desempenho de Habibi (2016) energia Integração de modelos físicos e virtuais via Concepção e Autoria de monitoramento e controle para suporte à concepção e Kensek (2014, 2015b) Projetos autoria de projetos Monitoramento de Condições Ambientais no Ambiente Arslan et al. (2014), Riaz et al. (2014), Gestão de Saúde e Segurança de Trabalho Rastreamento e Monitoramento de Costin, Teizer e Schoner (2015), Fang et no Ambiente de Trabalho Pessoal, Fluxos de Trabalho e Logística no Canteiro al. (2016) e Park, Kim e Cho (2016) de Obras Atribuição de inteligência e novas propriedades a Detecção e Rastreamento de Niu et al. (2015), Gai, Azadmanesh e objetos para aplicações nas diversas fases do ciclo de Objetos Inteligentes Rezaeian (2015) e Ness et al. (2015) vida da edificação Visualização, Interação e Aplicação de TICs nas diversas atividades de Canteiro Wang et al. (2013), Lee et al. (2012), Comunicação entre Agentes no de Obras e de O&M para ampliar eficiência e Dave et al. (2016), Li et al. (2016a, Ambiente de Trabalho produtividade 2016b) e Lee e Akin (2011) Instrumentação e Instrumentação e Monitoramento da integridade Rio, Ferreira e Poças-Martins (2013) e Monitoramento da Integridade estrutural para suporte às atividades de manutenção Zhang e Bai (2015) Estrutural da edificação Operações de Resposta a Solução de Rastreamento em ambientes internos para Li et al. (2014) Emergência contra Incêndio operações de resposta a emergência contra incêndio Fonte: A autora.

Já no Quadro 15, considerando a ótica da DSR conforme Dresch, Lacerda e Antunes Júnior (2015), observou-se que apenas 2 classes de problemas sinalizaram linhas de pesquisa mais desenvolvidas: Sensibilidade à Eficiência Energética e Gestão de Saúde e Segurança no Ambiente de Trabalho. Essa lógica consistiu no fato de ambas as classes agregarem todos os tipos de artefato da DSR – constructo, modelo, método e instanciação. Já Concepção e Autoria de Projetos apresentou-se como a classe cuja linha de pesquisa é menos desenvolvida, por contemplar apenas os artefatos de método e instanciação. As demais classes apresentaram desenvolvimento mediano.

Quadro 15 - Integração BIM/IoT: Classes de Problemas, Agentes, Fases e Artefatos

Classes de Problemas Agentes Envolvidos Fases do Ciclo de Vida Artefatos Constructo Ocupantes, Projetistas, Sensibilidade à Eficiência Planejamento/Programa e Projeto Modelo Inspetores Prediais, Gerentes de Energética Operação e Manutenção Método Facilities, Proprietários Instanciação Ocupantes, Projetistas, Constructo Planejamento de Sistemas Planejamento/Programa e Projeto Desenvolvedores, Integradores, Método Inteligentes Operação e Manutenção Gerentes de Facilities, Vigilantes Instanciação Modelo Ocupantes, Projetistas, Gerentes Qualidade Ambiental Interna Operação e Manutenção Método de Facilities Instanciação Método Concepção e Autoria de Projetos Projetistas Planejamento/Programa e Projeto Instanciação Constructo Gerentes de Obra, Gerentes de Gestão de Saúde e Segurança no Modelo Saúde e Segurança no Trabalho, Construção e Comissionamento Ambiente de Trabalho Método Gerentes de Contrato Instanciação Operários, Gerentes de Projeto, Gerentes da Produção, Gerentes Construção e Comissionamento Constructo Detecção e Rastreamento de de Obra, Gerentes de Saúde e Operação e Manutenção Modelo Objetos Inteligentes Segurança no Trabalho, Demolição e Descarte Instanciação Fornecedores, Gerentes de Facilities, Vigilantes Gerentes de Projeto, Operários, Empreiteiros, Subempreiteiros, Visualização, Interação e Constructo Gerentes da Produção, Gerentes Construção e Comissionamento Comunicação entre Agentes no Modelo de Obra, Gerentes de Contrato, Operação e Manutenção Ambiente de Trabalho Instanciação Fornecedores, Gerentes de Facilities Constructo Instrumentação e Monitoramento da Gerentes de Facilities Operação e Manutenção Modelo Integridade Estrutural Instanciação Modelo Operações de Resposta a Primeiros Atendentes, Operação e Manutenção Método Emergência contra Incêndio Comandantes de Incidentes Instanciação Fonte: A autora.

Por sua vez, em relação às fases do ciclo de vida da edificação as quais às classes de problemas estão associadas, observou-se que 4 das 9 classes atenderam a mais de uma fase: Sensibilidade à Eficiência Energética; Planejamento de Sistemas Inteligentes; Detecção e Rastreamento de Objetos Inteligentes; e Visualização, Interação e Comunicação entre Agentes no Ambiente de Trabalho. Essas classes apontaram para a interação e/ou continuidade de usos do modelo BIM entre os agentes projetistas, fornecedores, agentes que atuam no canteiro de obras e gerentes de facilities. As demais classes explanaram aplicações específicas de uma só fase do ciclo e consistiram em investigações isoladas envolvendo agentes de determinado contexto. Constata-se, no campo da integração BIM/IoT, uma gama de agentes potencialmente beneficiados por este vetor de evolução inerente ao post-BIM.

3 MATERIAIS E MÉTODO

Este capítulo apresenta os materiais e métodos utilizados, abrangendo a introdução dos conceitos e do delineamento da Design Science Research (DSR), bem como a adequação de seus procedimentos metodológicos às etapas desta pesquisa.

3.1 DESIGN SCIENCE RESEARCH

A Design Science Research, também denominada Constructive Research, é uma abordagem metodológica prescritiva orientada à solução de problemas específicos do mundo real, por meio da construção e avaliação de artefatos (LACERDA et al., 2013; DRESCH; LACERDA; ANTUNES JÚNIOR, 2015). Lukka (2003) apresenta os principais elementos dessa abordagem metodológica para a Constructive Research na Figura 29.

Figura 29 - Elementos Principais da Constructive Research

Relevância prática do Conexão com a teoria problema e da solução prévia

Construção (solução para o problema inicial)

Funcionamento Contribuição teórica prático da solução do estudo

Fonte: Adaptado de Lukka (2003)

Esses elementos consistem em: (i) enfatizar os problemas do mundo real que possuam relevância para serem solucionados na prática; e (ii) conectar-se a um conhecimento teórico prévio; para (iii) produzir uma construção inovadora que solucione o problema inicial definido; que resulte (iv) no funcionamento prático da solução, a partir da tentativa de implementação da construção desenvolvida; e (v) na contribuição teórica do estudo, a partir das descobertas empíricas realizadas (LUKKA, 2003).

Tendo em vista o contexto apresentado, justifica-se a escolha da DSR para o presente trabalho por três motivos: o tipo do problema abordado, o caráter da pesquisa a ser desenvolvida e o tipo do resultado pretendido. O tipo do problema abordado é real e possui relevância para ser solucionado na prática, como explicitado no Capítulo 1 - Introdução. O

caráter da pesquisa a ser desenvolvida é de inovação tecnológica, por fazer uso integrado de Modelagem da Informação da Construção e Internet das Coisas. O tipo do resultado pretendido consiste na proposição e construção de artefatos para resolução do problema: (i) constructo, o que os vocábulos da integração BIM-IoT significam; (ii) modelo, como os vocábulos estão interligados; (iii) método, os passos para realizar a integração; e (iv) instanciação, a operacionalização dos demais artefatos através da implementação de um protótipo de integração BIM-IoT, visando Monitoramento de Desempenho.

3.2 DELINEAMENTO DA PESQUISA

Logo, a partir do objetivo apresentado - integrar informações de consumo de energia adquiridas por meio da IoT ao Modelo BIM, visando Monitoramento de Desempenho - foi adotado o delineamento exibido na Figura 30.

Figura 30 - Delineamento Metodológico da DSR

Formalização das Questão de faces do problema e Fontes pesquisa requisitos do artefato bibliográficas

Fontes bibliográficas Proposição de Revisão Sim Ident. dos artefatos Identificação do Conscientização do artefatos para Sistemática da e config. de classes problema problema solucionar o Literatura de problemas problema Início do processo Não

Projeto do artefato selecionado

Artefato em seu estado funcional Novos insights Desenvolvimento do artefato

Avaliação do artefato

Artefato Generalização para Conclusão e Sim Não avaliado uma classe de explicitação das problemas aprendizagens Fontes bibliográficas Fim do processo

Resultados, decisões e limitações da pesquisa Fonte: Adaptado de Dresch, Lacerda e Antunes Júnior (2015)

A seguir, é apresentado o detalhamento das etapas do delineamento metodológico, apropriando-se para a pesquisa de mestrado em questão.

3.2.1 Identificação do Problema

O problema de pesquisa identificado foi apresentado no Capítulo 1 – Introdução desta dissertação, e pode ser expressado nas questões de pesquisa apresentadas na Página 22.

3.2.2 Conscientização do Problema

Além dos aspectos levantados acima, na Subseção 3.2.1 – Identificação do Problema, para compreender os principais campos temáticos da pesquisa – Sistemas de Eco-feedback, BIM e IoT – foram realizadas, mediante Análise Exploratória, as Conceituações apresentadas no Capítulo 2 – Fundamentação Teórica.

3.2.3 Revisão Sistemática de Literatura

A Revisão Sistemática da Literatura é um mecanismo para identificar, avaliar e interpretar, com rigor científico, toda pesquisa relevante e disponível relativa a uma determinada questão, tópico ou fenômeno de interesse específico (KITCHENHAM, 2004). Seu emprego nessa pesquisa representou uma etapa do delineamento da DSR proposto por Dresch, Lacerda e Antunes Júnior (2015) e estruturou um arcabouço teórico-prático constituído por artefatos existentes próximos ao contexto do problema e das questões de pesquisa, envolvendo como tópicos: Sistemas de Eco-Feedback e a Integração de BIM e Internet das Coisas. Para atender à identificação das fontes primárias, foi empregado, em ambos os tópicos, um protocolo de busca fundamentado em Kitchenham (2004), que discrimina: objetivos; questões de pesquisa; critérios restritivos de busca; termos de busca; listagem de bases de dados consultadas; tipo e idioma das fontes; critérios de inclusão, exclusão e qualidade; explanação do processo de seleção da fontes; estratégias de extração da informação; e sumarização dos resultados.

Conforme apresentado no Capítulo 2 – Fundamentação Teórica, esse protocolo aplicado em Sistemas de Eco-feedback, teve por objetivo identificar, avaliar e interpretar os artefatos existentes na literatura que fornecem ao usuário eco-feedbacks do consumo de energia. Nesse sentido, foram elaboradas como questões de pesquisa: (i) quais são os artefatos desenvolvidos com ênfase no emprego de Sistemas de Eco-feedback de consumo de energia; (ii) quais são os ambientes de aplicação, motivações dos usuários e componentes-chave destes artefatos; e (iii) como esses sistemas são concebidos para atender a diferentes ambientes de aplicação (ex. residencial, comercial, institucional).

Por sua vez, esse protocolo empregado na Integração de BIM e Internet das Coisas, teve por objetivo identificar, avaliar e interpretar os artefatos existentes na literatura que integram BIM e IoT. Nesse sentido, foram elaboradas como questões de pesquisa: (i) quais são os artefatos desenvolvidos com ênfase na integração BIM-IoT; (ii) em que fases do ciclo de vida da edificação há maior recorrência destes artefatos; (iii) quais são os usos do modelo BIM utilizados para viabilizar estes artefatos; (iv) que TICs são utilizadas na integração; e (v) que soluções são empregadas na fase de O&M visando a gestão do consumo de energia.

Como instrumentos de controle da RSL, foram elaborados dois relatórios de condução de busca. Estes relatórios, conforme estrutura apresentada por Biolchini et al. (2005), abarcaram a discriminação das fontes levantadas, assim como descreveram as fases de seleção preliminar e final destas fontes, e a fase de extração de resultados. Todos os documentos produzidos durante a aplicação de ambas as RSLs (protocolos e relatórios de condução de busca) estão apresentados no Apêndice A, referente a Sistemas de Eco-feedback, e no Apêndice C, referente à Integração de BIM e Internet das Coisas.

3.2.4 Identificação dos Artefatos e Configuração de Classes de Problemas

Essa etapa foi subsidiada pelos resultados de ambas as Revisões Sistemáticas de Literatura. Assim, buscou-se apontar padrões e identificar problemas similares entre os artefatos para sistematização de estratégias ou construção de classes; bem como discriminar os agentes beneficiados pelas soluções desenvolvidas. No âmbito de contribuições e lacunas, foram avaliadas as classes que detêm soluções próximas do contexto desta pesquisa. Os resultados desta etapa estão apresentados no Capítulo 2 – Fundamentação Teórica.

3.2.5 Proposição de Artefatos para resolução do problema

Considerando a realidade da pesquisa e seu contexto de atuação, a proposição foi fundamentada na identificação de artefatos, estruturação de classes de problemas e formalização de soluções existentes inerentes às RSLs de Sistemas de Eco-feedback e da Integração de BIM e Internet das Coisas.

Inicialmente, foram determinados o ambiente de aplicação e o grupo alvo das proposições; definida a estratégia de eco-feedback a ser empregada; e clarificada a correlação entre os componentes-chave de um Sistema de Eco-feedback, as camadas da Arquitetura Orientada a Serviço da IoT e os propósitos de BIM, em um cenário de integração visando Monitoramento de Desempenho.

Realizados estes procedimentos, foram propostos artefatos enquadrados na tipificação de March e Smith (1995), que consistiram em: (i) constructos, conjunto de vocábulos de significados associados aos dados sensoriados do ambiente físico monitorado, à estrutura virtual de dados da edificação, aos servidores web e de bancos de dados, à interface de entrega de informações ao usuário, bem como à interface de exibição dessas informações; (ii) modelo, conjunto de declarações que expressam como esses constructos se relacionam, ou seja, a representação da integração entre os dados sensoriados e os dados virtuais inerentes à edificação, abarcando a entrega e a exibição desta integração ao usuário, assim como a incorporação da estratégia de eco-feedback definida; (iii) método, conjunto de passos empregados na execução dos procedimentos da integração indicada, baseado nos constructos e modelo; e (iv) instanciação, operacionalização dos demais artefatos no ambiente de instanciação, através da implementação de um protótipo de integração BIM-IoT, visando o Monitoramento de Desempenho.

Os artefatos caracterizados como abstratos (constructo, modelo e método) foram apresentados por meio de elementos textuais e representações gráficas (ilustrações, diagramas e fluxos). Estes subprodutos fundamentaram a seleção do artefato de instanciação para Projeto, Desenvolvimento e Avaliação, assim como suas diretrizes de implementação.

3.2.6 Projeto, Desenvolvimento e Avaliação do Artefato Selecionado

Os procedimentos associados a Projeto, Desenvolvimento e Avaliação do Artefato selecionado, seguiram as camadas propostas por Dresch, Lacerda e Antunes Junior (2015): (i) espaço do design, relativa a projeto; (ii) camadas do artefato em construção, inerentes ao desenvolvimento; e (iii) uso do artefato, voltada para implementação e avaliação do mesmo. Em correspondência à camada de espaço do design, foi apresentado o conjunto de requisitos e possíveis soluções para o problema. Por sua vez, as camadas do artefato em construção indicaram a viabilidade, utilidade, representação e construção do protótipo BIM-IoT, visando Monitoramento de Desempenho. Por fim, a camada de uso do artefato explicitou sua preparação para implementação no ambiente físico, considerando tanto a instanciação piloto como a instanciação definitiva.

De modo geral, esses procedimentos contemplaram o contexto de aplicação, as características e mecanismos internos do protótipo. Devido à iteratividade dos procedimentos, decidiu-se por sua efetivação em 2 Ciclos. Dessa forma, o 1º Ciclo de Projeto, Desenvolvimento e Avaliação abrangeu:

1. Elaboração de uma Tecnologia de Sensoriamento para atribuir inteligência embarcada aos objetos alvo e coletar dados para Monitoramento de Desempenho do ambiente de instanciação;

2. Elucidação de requisitos, escolha e configuração de servidores web, bancos de dados e ferramentas BIM adequados para a integração BIM-IoT proposta;

3. Aquisição e uso do Modelo de Registro BIM da edificação, na qual o ambiente de instanciação está lotado, como estrutura virtual de dados da edificação;

4. Integração dos dados agregados, oriundos da Tecnologia de Sensoriamento e do Modelo de Registro BIM, para extração das informações de Monitoramento de Desempenho;

5. Emprego da estratégia de eco-feedback definida para entrega e exibição das informações de Monitoramento de Desempenho em gráficos dinâmicos e tabelas textuais e numéricas;

6. Implementação do protótipo BIM-IoT para instanciação piloto; e

7. Avaliação do 1º Ciclo.

A Avaliação do 1º Ciclo foi realizada através de Testes (Funcionais e Estruturais) durante o desenvolvimento e, no momento de instanciação piloto do protótipo BIM-IoT, por meio de Avaliação Experimental (Experimento Controlado) e Avaliação Descritiva baseada em Cenários (HEVNER; MARCH; PARK, 2004).

De acordo com Hevner, March e Park (2004), os Testes Funcionais consistem na execução das interfaces do artefato para identificação de falhas e defeitos. Esses testes foram efetuados durante o processo de desenvolvimento da Tecnologia de Sensoriamento, para assegurar medições precisas de monitoramento, abarcando a calibração de sensores e a validação de componentes de hardware.

O procedimento de calibração dos sensores visou ampliar a precisão das medições de consumo de energia no ambiente de instanciação. A aferição de medições foi realizada com uso do Amperímetro de Modelo ET-3711 da Minipa, para CA, e com o Multímetro DT830D da TOZZ, para tensão da rede elétrica. Estabeleceu-se a margem de erro de 10% de equivalência entre as leituras do protótipo BIM-IoT e do amperímetro, conforme indicado pelo fabricante dos sensores empregados na solução. Na existência de desvios de leitura acima dessa margem de erro, foram realizada retificações em procedimentos anteriores (ex. hardware e software). A Matriz de Controle de Leitura utilizada é apresentada no Quadro 16.

Quadro 16 - Matriz de Controle de Leitura (Amperímetro x Protótipo)

LEITURA NO LEITURA NO MARGEM DE APLICAÇÃO DESCRIÇÃO VALIDAÇÃO AMPERÍMETRO PROTÓTIPO ERRO XA – XP = Margem Componente Luminária 01 XA XP Prosseguir de Erro < 10% XA – XP = Margem Circuito A YA YP Retificar de Erro > 10% Fonte: A autora.

A validação de componentes de hardware correspondeu à verificação comparativa de desempenho das medições do protótipo, antes e depois de seus usos, fundamentada em faixas ideais de operação dos equipamentos medidos. Na existência de valores registrados pelos sensores superiores e/ou inferiores a essas faixas, os procedimentos anteriores passaram por retificação (ex. hardware e software), sendo necessária, também, nova calibração dos sensores e aferição correspondente de medições com uso de amperímetro e multímetro.

Os Testes Funcionais foram empregados nas soluções de software, durante o processamento de dados oriundos da Tecnologia de Sensoriamento nos bancos de dados. O intuito foi avaliar a viabilidade de cada banco de dados em agrupar e consultar os dados armazenados, para a extração de informações em diversos níveis de frequência, tipo e unidade estabelecidos pela estratégia de eco-feedback definida. Os Testes Estruturais também foram empregados nas soluções de software, e consistiram na cobertura de métricas definidas para a implementação do protótipo. O intuito foi avaliar características de entrada de dados e saída de informações inerentes a cada banco de dados.

O Experimento Controlado consiste na verificação de qualidades e na demonstração do comportamento do artefato em um determinado ambiente controlado (HEVNER; MARCH; PARK, 2004). Dessa forma, durante a instanciação piloto, procurou-se avaliar se a solução desenvolvida estava obtendo influência do ambiente externo nas medições. Para tanto, foram selecionados equipamentos para o monitoramento das interferências. Novamente, as faixas ideais de operação dos equipamentos medidos foram utilizadas como controle, conforme Matriz de Controle de Influência apresentada no Quadro 17.

Quadro 17 - Matriz de Controle de Influência

PROTÓTIPO BIM-IOT EQUIPAMENTO ESTADO CONTROLE TEM INFLUÊNCIA? Maior que Faixa de Operação Sim Circuito A Ar-Condicionado Ligado / Ligado Adequado à Faixa de Não Operação Maior que 0 Sim Circuito B Cafeteira Desligado / Ligado Igual a 0 Não Fonte: A autora.

A Avaliação Descritiva baseada em Cenários, também realizada durante a instanciação piloto, consistiu na análise do protótipo BIM-IoT como solução de Monitoramento de Desempenho. Além disso, considerou os benefícios agregados pelo Modelo de Registro BIM enquanto estrutura virtual de dados da edificação e fonte automatizada de alimentação dos bancos de dados externos, para contextualização semântica. Por sua vez, o 2º Ciclo de Projeto, Desenvolvimento e Avaliação abarcou os seguintes procedimentos:

1. Adaptação do Modelo de Registro BIM adquirido para atuar como protagonista de entrega e exibição das informações de Monitoramento de Desempenho;

2. Integração das informações adquiridas por meio da IoT, no 1º Ciclo, no Modelo de Registro BIM adaptado e inserido em um ambiente BIM nativo, utilizando-se uma solução de interoperabilidade;

3. Emprego da estratégia de eco-feedback definida para entrega e exibição das informações de Monitoramento de Desempenho no Modelo de Registro BIM; e

4. Implementação do protótipo BIM-IoT para instanciação piloto; e

5. Avaliação do 2º Ciclo.

A Avaliação do 2º Ciclo foi realizada através de Testes Funcionais durante o desenvolvimento e, mediante implementação, por meio da Avaliação Descritiva baseada em Cenários. Os Testes Funcionais foram efetuados durante o processo de desenvolvimento de scripts na solução de interoperabilidade utilizada. Durante a instanciação piloto, empregou-se a Avaliação Descritiva baseada em Cenários. Por um lado, observou-se se os diferentes modos de exibição das informações, previstos pela estratégia de eco-feedback, foram integralmente incorporados pela solução desenvolvida. Por outro lado, avaliou-se a capacidade da solução de monitorar o desempenho a que se propôs, indicando benefícios, potencialidades e limitações da integração BIM-IoT.

Os resultados desta etapa e da etapa anterior são apresentados no Capítulo 4 – Resultados e Discussão.

3.2.7 Explicitação das Aprendizagens

As aprendizagens adquiridas foram explicitadas nesta etapa, destacando-se benefícios angariados e limitações identificadas pelo fluxo de trabalho praticado no decorrer da pesquisa.

As contribuições para os campos teórico e prático foram pontuadas e embasadas nas conceituações, RSLs, avaliações dos artefatos propostos e reflexões geradas pela retomada das questões de pesquisa e seu desenvolvimento. Além disso, se apontou as potencialidades de trabalhos futuros.

3.2.8 Generalização para uma Classe de Problemas

Por fim, avaliou-se se os artefatos propostos podem ser generalizados e adequados para uma classe de problemas, proporcionando o avanço do conhecimento científico. Além de fundamentar-se a generalização, identificou-se as potenciais aplicações das proposições em outros domínios de aplicação. Esta etapa, e a anterior, são apresentadas no Capítulo 5 – Aprendizagens e Generalização.

3.3 MATERIAIS

A elaboração da Tecnologia de Sensoriamento foi fundamentada nas diretrizes do OpenEnergyMonitor (2017), sistema de código aberto, baseado nas plataformas Arduino e Raspberry Pi, que apresenta a capacidade de monitorar o consumo e a geração de energia elétrica, bem como dados ambientais de umidade e temperatura. Considerou-se, inicialmente, as recomendações de materiais apresentadas no Quadro 18, sendo estas avaliadas de acordo com suas características e disponibilidade no mercado brasileiro. Os materiais definitivos utilizados, incorporados conforme recomendações e/ou substituídos por componentes correlatos, foram explicitados no decorrer da Seção 4.2 – Projeto, Desenvolvimento e Avaliação do Artefato do Capítulo 4 – Resultados e Discussão.

Quadro 18 - Materiais Recomendados por OpenEnergyMonitor

COMPONENTES DE HARDWARE DESCRIÇÃO Placa de Hardware e Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) para Placa de Microcontrolador Arduíno Prototipagem e Programação Adaptador de Corrente Alternada CA-CA 9V Transformador com Saída 9V Resistores de 100kOhm Componente Eletrônico para Divisor de Tensão Resistores de 10kOhm Resistores de 470kOhm Componente Eletrônico para PullUp e PullDown Resistores Burden de 18Ohms e/ou 33Ohms Componente Eletrônico Conversor de Corrente em Tensão Capacitores Eletrolíticos de 10uF Componente Eletrônico de Armazenamento de Carga Elétrica Sensores da Família SCT-013 Sensor Transformador de Corrente para Medição de Corrente Alternada Sensor DS18B20 Sensor Digital para Medição de Temperatura Protoboard e Jumpers Base e Fios de Ligação para Prototipagem Fonte: Baseado em OpenEnergyMonitor (2017).

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO

Este capítulo abarca as etapas do delineamento da pesquisa que envolvem: a Proposição de Artefatos para Resolução do Problema apresentado e o Projeto, Desenvolvimento e Avaliação do artefato escolhido como solução a ser instanciada.

4.1 PROPOSIÇÃO DE ARTEFATOS PARA RESOLUÇÃO DO PROBLEMA

O desenvolvimento desta etapa da pesquisa foi subsidiado pela Identificação dos Artefatos e Configuração das Classes de Problemas apresentadas no Capítulo 2 – Fundamentação Teórica, e visou a proposição de soluções, considerando o objetivo pretendido. Dessa forma, esta seção subdivide-se: (i) na definição da estratégia de eco- feedback a ser empregada e sua correlação com a integração BIM-IoT; e (ii) na proposição de artefatos considerando os aspectos abordados anteriormente.

4.1.1 Eco-feedback e BIM-IoT: uma correlação

Inicialmente, foi definida a estratégia de eco-feedback e então, estabelecida sua correlação com a integração de BIM e Internet das Coisas. A estratégia de eco-feedback consistiu na definição do ambiente de aplicação, na identificação das motivações de seus usuários, bem como no detalhamento dos componentes-chave da solução, seguindo a estratégia macro da Figura 9 (p.40).

Como ambiente de aplicação, foi estabelecida a adoção de uma edificação institucional de ensino, enquadrada no setor de serviços e na categoria de proprietários que constroem para posteriormente ocupar. Nesse âmbito, se escolheu uma edificação pertencente à Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo (FEC) da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), diante do perfil estabelecido e da facilidade de acesso às suas instalações para projeto, desenvolvimento e avaliação da solução a ser instanciada. Como grupo alvo da pesquisa, selecionou-se as partes efetivamente envolvidas no desempenho de uma edificação institucional de ensino: o proprietário, no caso a UNICAMP, e o gerente de facilities da FEC. O proprietário UNICAMP foi definido, no lugar da FEC, devido à centralização do monitoramento e controle de custos e consumo de energia pela universidade.

Em um cenário de monitoramento de desempenho, o grupo alvo pode abranger como agentes: o proprietário, o gerente de facilities, o usuário final e/ou o técnico da edificação (Quadro 19) (GOKÇE; GOKÇE, 2013, 2014a, 2014b). Reitera-se que as motivações do grupo estão intrinsecamente associadas às suas responsabilidades em uma edificação e/ou dentro de uma instituição. No caso desta pesquisa, como o cenário apresentado se restringiu ao proprietário e ao gerente de facilities, incorporou-se para estes agentes as motivações relativas a níveis de conforto, e impactos ambientais e econômicos de consumo de energia, conforme as responsabilidades discriminadas por Gokçe e Gokçe (2013, 2014a, 2014b).

Quadro 19 - Responsabilidades de Monitoramento de Desempenho por Agente

AGENTES RESPONSABILIDADES

Análise do consumo global de energia e das emissões de CO2 equivalente do empreendimento

Análise do consumo de energia e das emissões de CO2 equivalente de uma determinada organização e/ou PROPRIETÁRIO departamento, zona ou usuário Geração de contas de consumo e auditoria dos custos do empreendimento Monitoramento e análise dos dados de desempenho do edifício em relação a uma determinada organização GERENTE DE e/ou departamento, zona, usuário, sistema predial e/ou intervalo de tempo FACILITIES Manutenção do nível ótimo de conforto do usuário

Monitoramento do consumo de energia e das emissões de CO2 equivalente relevantes USUÁRIO FINAL Visualização dos custos de consumo de energia em tempo real Solicitação de conforto ao usuário Comparação do desempenho real e pretendido dos sistemas prediais (ex. HVAC) para realização de TÉCNICO manutenção preventiva Fonte: Traduzido e Adaptado de Gokçe e Gokçe (2013, 2014a, 2014b)

As motivações do grupo alvo conduziram às classes de problemas relativas a Sensibilidade à Eficiência Energética e Qualidade Ambiental Interna. Portanto, os contextos de aplicação da IoT nessa proposição envolveram a Medição Inteligente, que consiste nas redes inteligentes de coleta de dados de energia, e a Domótica e Automação Residencial, que contempla a coleta de dados ambientais para monitoramento de condição. Estes contextos de aplicação apontam a consonância desta pesquisa com os estudos anteriormente avaliados (Quadro 12, p.80 e Quadro 13, p.80 e p.81). Devido a este cenário inicial delineado, partiu-se para o detalhamento dos componentes-chave do sistema – conforme sintetizado e destacado na Figura 31. Observou-se uma associação entre as 3 temáticas abordadas na pesquisa – Sistemas de Eco-feedback, BIM e IoT (Figura 32) – estruturada pelos componentes-chave captura e processamento de dados, entrega e exibição de informações (Figura 3, p.36). Além destes, verificou-se um quinto componente no sistema, inicialmente não contemplado, que representa o compartilhamento de dados (p.37).

Figura 31 - Síntese de Requisitos da Estratégia Adotada

Identificação das Motivações do Usuário • Edificação Institucional • Captura • Compartilhamento • Impacto Econômico • Processamento • Impacto Ambiental • Entrega • Conforto Ambiental • Exibição

Detalhamento dos Definição do Ambiente Componentes-Chave do de Aplicação Sistema

Fonte: A autora.

Figura 32 - Esquema de Relação e Integração: Sistemas de Eco-feedback, BIM e IoT

Fonte: A autora.

Logo, identificou-se a existência de uma relação entre os componentes-chave de um Sistema de Eco-feedback e as camadas da IoT, apresentadas por Li, Xu e Zhao (2014), sendo 1:1 entre Componentes de Captura, Compartilhamento e Processamento, e as Camadas de Sensoriamento, Rede e Serviço, respectivamente, e de n:1 entre os Componentes de Entrega e Exibição e a Camada de Interface. Já BIM se relaciona com a IoT por meio das Camadas de Serviço e Interface, sendo que a Estrutura Virtual de Dados se relaciona com Serviço e a

Visualização 3D e os Dados de Simulação de Desempenho com a Interface. Na correlação entre BIM e IoT, levou-se em consideração as atribuições do Modelo BIM na integração, identificadas na RSL de Integração de BIM e Internet das Coisas (p.77).

Sendo necessário um sistema de sensoriamento para coletar dados ambientais e de consumo de energia, e identificada sua ausência nas edificações da FEC-UNICAMP, definiu- se uma Tecnologia de Sensoriamento associada a Componentes de Captura/Camada de Sensoriamento. É relevante reiterar que, no contexto do consumo de energia em edificações comerciais e institucionais, os sistemas de iluminação, condicionamento de ar e os equipamentos de escritório são as principais fontes de consumo de eletricidade (CBCS et al., 2014), sendo a escolha de um destes suficiente para realizar uma prova de conceito, através da instanciação da proposição.

Por sua vez, a respeito de Componentes de Compartilhamento/Camada de Rede, associou-se servidores web. Em conjunto com os servidores web, foram estabelecidos os servidores de bancos de dados associados a Componentes de Processamento/Camada de Serviço. Ademais, atribuiu-se a Componentes de Processamento/Camada de Serviço o propósito de armazenar e tratar a Estrutura Virtual de Dados da edificação, oriunda do Modelo BIM, para contextualização semântica. A respeito da associação da Visualização 3D a Componentes de Entrega/Camada de Interface, determinou-se o uso de uma ferramenta BIM de modelagem. Além da ferramenta BIM de modelagem, foram deliberados componentes de entrega secundários como meios complementares de interação com o usuário, abrangendo gráficos dinâmicos e tabelas na web.

Finalmente, para associação de Componentes de Exibição/Camada de Interface, adotou-se o detalhamento de unidades, frequência e tipos de exibição, abarcando: (i) as unidades monetária (R$), de energia direta (Watts, Watts/h e kWh); de externalidade ambiental (kgCO2e/kWh) e relativas a dados ambientais (%; ºC); (ii) a frequência de exibição de informações em tempo real; e (iii) os tipos de exibição informativa, instrutiva, por comparação histórica, por comparação normativa e por desagregação. Nessa proposta, não foi realizada associação de Dados de Simulação de Desempenho com a Camada de Interface.

Considerando a proximidade de motivações entre usuários pertencentes aos ambientes de aplicação comerciais/institucionais e residenciais estudantis, o detalhamento apresentado considerou a combinação de componentes-chave destes ambientes, conforme as soluções de estudos da RSL de Eco-feedback mapeadas nas Figura 5 e Figura 6 (p.38), e Figura 7 (p.39).

Explicita-se que as associações Componente/Camada aqui apresentadas foram doravante referidas apenas como Camada nas demais seções.

4.1.2 Artefatos Propostos

Além dos aspectos abordados até então, inerentes à definição da estratégia de eco- feedback e sua correlação com BIM e IoT, as proposições dos artefatos para resolução do problema embasaram-se nas análises acerca dos artefatos viáveis, próximos do contexto apresentado, identificados em ambas as Revisões Sistemáticas da Literatura, e envolveram como soluções constructo, modelo, método e instanciação.

Considerando constructos como uma conceituação utilizada para descrever problemas dentro de um domínio e especificar suas respectivas soluções, definiram-se os constructos para a integração BIM-IoT, visando Monitoramento de Desempenho, como: (i) Dados Sensoriados do Ambiente Físico; (ii) Estrutura Virtual de Dados da Edificação; (iii) Servidores Web e de Banco de Dados; e (iv) Interfaces de Entrega e Exibição.

Os Dados Sensoriados do Ambiente Físico são dados detectados e capturados de objetos reais sob monitoramento, inerentes ao ambiente físico, através de tecnologias de sensoriamento (ex. RSSF, RFID, BLE). Esses dados devem ser armazenados, periodicamente, em Bancos de Dados tanto para processamento como para relação com a Estrutura Virtual de Dados da Edificação.

A Estrutura Virtual de Dados da Edificação é o schema acrescido de dados da edificação, oriundo do Modelo de Registro BIM, que abrange o conjunto de dados virtuais precisos inerentes às diversas disciplinas (ex. Arquitetura, Estruturas, Sistemas Prediais) que constituem uma instalação e seus objetos. Essa estrutura deve ser manipulada no nível das propriedades dos objetos BIM correspondentes aos objetos reais sob monitoramento. Sua extração é realizada mediante uso de schemas neutros ou baseados em linguagem web (ex. IFC, XML), ou através de conexões ODBC/DSN com Bancos de Dados. Estes dados devem ser armazenados, conforme ação do usuário, em Bancos de Dados tanto para processamento como para relação com os Dados Sensoriados do Ambiente Físico.

Os Servidores Web e de Bancos de Dados comportam as bases centralizadoras do processamento de dados, sendo responsáveis pelo armazenamento, manipulação e tratamento desta coleção nos bancos de dados, para extração de informações estruturadas e interligadas

entre si. Os Servidores Web e de Bancos de Dados atuam em conjunto na leitura e escrita de dados.

Para o estabelecimento de correlações entre o real e dinâmico, e o virtual e estático, os Dados Sensoriados do Ambiente Físico e a Estrutura Virtual de Dados da Edificação devem ser armazenados em servidores de Linguagem de Consulta Estruturada - SQL (ex. SQL Server, MySQL, Oracle, MS Access). Os Dados Sensoriados do Ambiente Físico também podem ser armazenados em servidores NoSQL (ex. MongoDB, CouchDB) ou servidores inerentes aos Portais de Integração17 (ex. ThingSpeak, Xively, Plotly, Autodesk Fusion Connect), para posterior correlação com a Estrutura Virtual de Dados da Edificação através de soluções de interoperabilidade. Em relação à Estrutura Virtual de Dados da Edificação, demanda-se um filtro de redução sobre estes dados, visando sua associação com os Dados Sensoriados do Ambiente Físico.

A Interface de Entrega é a conexão de entrega das informações extraídas de bancos de dados aos usuários, podendo abarcar diversos canais de comunicação. Na perspectiva de um Modelo de Registro BIM como canal de comunicação, a integração de informações demanda o uso de APIs e pode envolver como soluções de interoperabilidade: a. a entrega em navegadores web e/ou aplicativos, através do uso majoritário de schemas neutros (ex. IFC, DXF) oriundos do Modelo BIM e APIs de linguagens de desenvolvimento web (ex. HTML, CSS, JavaScript)18; b. a entrega em ambientes BIM nativos associados a add-ins, com a possibilidade de criação de Interfaces do Usuário (UIs), por meio do uso majoritário de formato proprietário e APIs de linguagens da plataforma .NET da Microsoft; e c. a entrega em ambientes BIM nativos, através do uso majoritário de formato proprietário e ferramentas de linguagem de programação visual e/ou add-ons de linguagens de programação não nativas (ex. IronPython).

Na perspectiva dos demais canais de comunicação, empregados tradicionalmente, como gráficos interativos e/ou tabelas disponibilizados na web para visualização de

17 Os Portais de Integração são definidos como websites que contêm interfaces para: (i) facilitar a integração M2M; (ii) permitir a visualização de dados obtidos dos sensores; (iii) facilitar a integração do usuário com atuadores; (iv) fornecer um serviço baseado nos dados adquiridos a partir dos sensores; e (v) atualizar recursos web com base nos dados adquiridos a partir dos sensores (ISIKDAG, 2015). 18 As ferramentas BIM apresentadas como soluções BIM-IoT da indústria de software dedicada a BIM, na Seção de Integração de BIM e Internet das Coisas (p. 65) do Capítulo 2 – Fundamentação Teórica, são inerentes a esta categoria de entrega do Modelo BIM.

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informações, as soluções de entrega podem contemplar tanto APIs de linguagens de desenvolvimento web como gerenciadores de bancos de dados.

A Interface de Exibição abarca os modos de exibição das informações entregues aos usuários, considerando as diversas unidades (ex. monetária, energia direta, externalidade ambiental), frequências (ex. tempo real, diária, mensal, anual) e tipos de exibição (ex. informativo, instrutivo, histórico, normativo) para atender à compreensão, demanda e responsabilidades do grupo alvo definido.

Por sua vez, o modelo proposto, conforme apresentado na Figura 33, foi concebido como uma estrutura esquemática de relações entre os constructos conceituados acima.

Figura 33 - Modelo Proposto

Fonte: A autora.

Explicita-se na estrutura as relações entre os Dados Sensoriados do Ambiente Físico e a Estrutura Virtual de Dados da Edificação, bem como o papel dos Servidores Web e de Bancos de Dados no processamento dos dados e geração das informações. Além disso, explana-se os potenciais meios de interação com os usuários do ambiente de aplicação, através das Interfaces de Entrega e Exibição das informações extraídas, contextualizadas semanticamente no Modelo de Registro BIM e organizadas de acordo com o grupo alvo.

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Diante do modelo proposto, foi possível determinar, através de um mapa de processos (Figura 34), o método que deve ser empregado para a execução dos procedimentos de integração de BIM e Internet das Coisas, associado a uma estratégia de eco-feedback, para Monitoramento de Desempenho da edificação.

Por fim, a operacionalização dos constructos, modelo e método convergiu para a proposição do artefato de instanciação, que consistiu em uma solução BIM-IoT aplicada, enquadrada à estratégia de eco-feedback definida. Esta solução envolveu a construção de um protótipo, considerando as características internas e o contexto anteriormente discutidos. A caracterização do cenário de instanciação abrangeu: a. Atualização e Manutenção de um Modelo de Registro BIM; b. Habilidades Fundamentais de BIM, por parte dos usuários inerentes ao grupo alvo definido – proprietários e gerentes de facilities; e c. Monitoramento de Desempenho em um Ambiente BIM Nativo (associado ou não a um add-in) enquadrado na estratégia de eco-feedback definida.

A atualização e manutenção de um Modelo de Registro BIM é requerida devido a demanda recorrente, e dinâmica, de reestruturação e expansão da infraestrutura física de Instituições de Ensino. Assim, definiu-se o emprego de um Modelo de Registro BIM adquirido junto à Coordenadoria de Projetos (CPROJ) da FEC-UNICAMP, composto por duas edificações anexo da FEC. Estas edificações possuem 3 pavimentos constituídos por salas administrativas de professores e funcionários, e laboratórios de pesquisa (Figura 35).

Originalmente, o Modelo de Registro BIM adquirido continha a modelagem das disciplinas de Arquitetura, Estruturas e Sistemas Prediais, representadas como construídas. As disciplinas de Sistemas Prediais limitaram-se às instalações sanitárias, elétricas (somente disposição de luminárias) e de climatização (apenas locação de aparelhos de ar-condicionado de janela e de unidades split).

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Figura 34 - Método Proposto

Fonte: A autora.

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Figura 35 - Modelo de Registro BIM adquirido: Anexos FEC UNICAMP

Fonte: Adaptado de CPROJ.

Entre os ambientes lotados nas edificações anexo, delimitou-se o Laboratório de Arquitetura, Metodologia de Projeto e Automação (LAMPA) como espaço físico de instalação do protótipo. O laboratório de pesquisa, localizado no 1º Pavimento da Edificação Anexo 01 tem 21,84m² de área útil, sendo compartimentado por alvenaria de bloco de concreto e divisórias laminadas, laje aparente e piso Paviflex. Além disso, o laboratório possui, em sua configuração, um único acesso por porta de abrir em uma das divisórias e 3 esquadrias maxim-ar dispostas na alvenaria. Seu sistema de iluminação é internamente dividido em 2 circuitos de luminárias acionados por 2 interruptores simples: o Circuito A e o Circuito B, ambos com três luminárias em série de sobrepor. Os bens patrimoniais pertencentes ao laboratório de pesquisa agregam: mobiliário (3 estações de trabalho, 4 mesas simples, 1 mesa de reunião, 2 gabinetes, 1 gaveteiro e 1 armário baixo) e equipamentos (1 aparelho de ar-condicionado de janela, 1 cafeteira, 1 projetor datashow, 1 impressora multifuncional e 6 computadores).

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Diante da delimitação do LAMPA como ambiente de instanciação, determinou-se o monitoramento de desempenho do consumo de energia de seu sistema de iluminação, devido à facilidade de acesso à fiação elétrica através das canaletas aparentes e maior evidência de visualização no Modelo BIM. Além disso, determinou-se a coleta de dados ambientais de umidade e temperatura, visando atividades futuras de monitoramento de desempenho relativas aos níveis de conforto dos usuários.

Para realização das atividades de atualização e manutenção do Modelo de Registro BIM, estabeleceu-se a demanda do grupo alvo por habilidades fundamentais de BIM e familiaridade com a ferramenta escolhida. Como atividades, considerou-se a reorganização e/ou adição de novos objetos BIM (modelagem de dados geométricos); a criação de propriedades nos objetos BIM, para consequente inserção ou atualização de dados (modelagem de dados não geométricos); e a criação de tabelas e vistas dedicadas para as atividades de Monitoramento de Desempenho. Os dados envolvem dados semânticos estáticos (ex. registros de ativos), inseridos manualmente, e informações dinâmicas (ex. consumo de energia em tempo real), inseridas automaticamente após identificação manual dos objetos BIM sob monitoramento. Reitera-se que, no âmbito dos dados semânticos estáticos, pode-se incorporar propriedades de schemas como COBie e/ou IFC para a inserção dos registros. Já em relação às informações dinâmicas, as propriedades devem ser criadas pelos usuários, de acordo com uma determinada estratégia de exibição, e armazenadas nos objetos BIM como instância. Adiante, sugere-se um conjunto de propriedades dinâmicas.

Finalmente, a definição de gerenciamento e visualização das informações em um Ambiente BIM Nativo está relacionada aos itens anteriormente explanados, ou seja, atribuída à facilidade de acesso direto ao Modelo de Registro BIM para atualização e manutenção, pelo grupo alvo da pesquisa. Com o cenário de instanciação determinado, concebeu-se as diretrizes iniciais de construção do protótipo, que apontam o Projeto, Desenvolvimento e Avaliação da solução BIM-IoT estruturados em uma arquitetura de 4 camadas (Figura 36), conforme explanado de modo genérico por Li, Xu e Zhao (2014) (Figura 16, p.56).

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Figura 36 - Arquitetura da Solução BIM-IoT Proposta para Instanciação

Camada de Sensoriamento Camada de Rede Camada de Serviço Camada de Interface

Implementação Barramento Lógica de Negócio ThingSpeak/Apache ThingSpeak/Apache

RSSF Divisão ThingSpeak ThingSpeak/Apache ThingSpeak API RSSF Portal Web ThingSpeak 802.11 NodeMCU (Plataforma IoT na Nuvem) Integração Wi-Fi ThingSpeak/Apache Banco de Dados Autodesk Apache HTTP WebServer Revit SCT-013 DHT22 MySQL Composição phpMyAdmin ThingSpeak/Apache Dynamo/Add-in Connector ODBC/DSN Fonte: Adaptado de Li, Xu e Zhao (2014).

Na Camada de Sensoriamento, definiu-se a elaboração de uma Rede de Sensores Sem Fio para o LAMPA, fundamentada nas recomendações do OpenEnergyMonitor (2017). Estabeleceu-se o uso do protocolo IEEE 802.11 (Wi-Fi) para comunicação e transmissão dos dados sensoriados para servidores web associados à Camada de Rede – o Apache HTTP WebServer e o ThingSpeak. Estes servidores ficaram responsáveis, em conjunto com os servidores de bancos de dados associados – MySQL e ThingSpeak – por processar estes dados na Camada de Serviço. Além do processamento dos dados sensoriados do LAMPA, determinou-se o processamento da Estrutura Virtual de Dados da edificação, oriunda do Modelo de Registro BIM, através de uma conexão ODBC/DSN. Considerou-se também, mediante solução de interoperabilidade (Dynamo e/ou Add-in), a inserção das informações extraídas dos bancos de dados no Modelo de Registro em um Ambiente BIM Nativo (Autodesk Revit), para contextualização semântica e visualização 3D na Camada de Interface. Por fim, salvo o Modelo de Registro BIM, deliberou-se a agregação de meios de visualização complementares, consistindo em uma Interface Web, para acesso a gráficos dinâmicos, e um gerenciador de banco de dados (phpMyAdmin) para consultas semânticas a tabelas textuais e/ou numéricas.

4.2 PROJETO, DESENVOLVIMENTO E AVALIAÇÃO DO ARTEFATO

Ante as proposições apresentadas, o Projeto, Desenvolvimento e Avaliação da solução BIM-IoT consistiu em 2 ciclos iterativos (Figura 37), explanados nessa seção. O 1º Ciclo abarcou as 4 camadas da arquitetura supracitada (Figura 36), com ênfase em soluções da IoT para sensoriamento, compartilhamento e processamento de dados, bem como visualização das

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informações extraídas como resultado destes procedimentos; e de uso do Modelo de Registro BIM como estrutura virtual de dados da edificação para contextualização semântica. O 2º Ciclo, por sua vez, envolveu somente as Camadas de Serviço e Interface, dando continuidade aos resultados do 1º Ciclo através de soluções de processamento de dados, inserção e visualização de informações no Modelo de Registro, em um ambiente BIM nativo, para contextualização semântica e visualização 3D.

Figura 37 - Ciclos de Projeto, Desenvolvimento e Avaliação da Solução BIM-IoT

1º Ciclo de Projeto, Desenvolvimento e Avaliação 2º Ciclo de Projeto, Desenvolvimento e Avaliação Estrutura Virtual de Portal Web Ambiente BIM Dados da Edificação

LINK

ODBC/DSN GET CAMADA INTERFACE DE CAMADA

GET SET/OVERRIDE

BANCOS DE DADOS MIDDLEWARE BIM QUERY

MySQL ThingSpeak Dyno Browser Dynamo Dyno Studio CAMADA SERVIÇO DE CAMADA

GET POST GET POST

SERVIDORES

Apache HTTP ThingSpeak

WebServer (Plataforma IoT na Nuvem) CAMADA REDE DE CAMADA

802.11 Wi-Fi

REDE DE SENSORES SEM FIO

CAMADA SENSORIAMENTO DE CAMADA SCT-013 NodeMCU DHT22

Fonte: A autora.

Conforme explanado, a solução foi implementada no LAMPA e sua instanciação consistiu no esquema de localização apresentado na Figura 38.

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Figura 38 - Esquema de Implementação da Solução BIM-IoT

Legenda: Luminárias 1, 2 e 3 equivalentes às notações L1, L2 e L3 respectivamente (Circuito A) e Luminárias 4, 5 e 6 equivalentes às notações L4, L5 e L6 respectivamente (Circuito B). Fonte: A autora.

4.2.1 Projeto e Desenvolvimento: 1º Ciclo

Esta subseção apresenta o Projeto e Desenvolvimento do 1º Ciclo e descreve as soluções empregadas em cada camada do protótipo sequencialmente, visando a documentação dos procedimentos. Destaca-se que os procedimentos foram executados de modo iterativo.

4.2.1.1 Camada de Sensoriamento

O Projeto e o Desenvolvimento da Camada de Sensoriamento contemplaram a tecnologia de Rede de Sensores Sem Fio e consistiram em proporcionar inteligência embarcada aos objetos do sistema de iluminação, assim como ao ambiente do LAMPA.

Projeto

Para o contexto de aplicação definido, foram consideradas inicialmente as recomendações do OpenEnergyMonitor, apresentadas na Seção Materiais (p.93) do Capítulo 2 – Materiais e Métodos, em relação aos componentes de hardware necessários para o sensoriamento de dados ambientais e do sistema de iluminação. Os materiais recomendados foram avaliados e, em sua maioria, incorporados no projeto, sendo aqueles substituídos ou adaptados indicados a seguir. Em definitivo, utilizou-se: (i) Placa de Microcontrolador NodeMCU; (ii) Adaptador CA-CA 9V; (iii) Resistores de 10k Ohm, 100k Ohm, 120k Ohm e

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470k Ohm; (iv) Capacitores de 10uF; (v) Sensores da Família SCT-013; (vi) Sensor DHT22; e (vii) Protoboard e Jumpers.

Devido à demanda pela introdução de componentes que proporcionassem a comunicação desses dados através de uma rede sem fio, realizou-se a substituição do Arduino (ARDUINO, 2017) por outra placa de microcontrolador: o NodeMCU19 (Figura 39a). A avaliação dos recursos de ambas as placas, que justificaram esta substituição, está disponibilizada no Apêndice D. Destaca-se que a programação do NodeMCU também pode ser realizada na IDE desenvolvida para Arduino, permitindo o acesso a seu extenso repertório de bibliotecas. Assim, a versão 1.8.4 da IDE foi adotada como ambiente de programação de software. Entre os 10 modelos de sensores de Corrente Alternada (CA) da família SCT-01320 (Figura 39b), que divergem em faixa de operação, foi adquirido o SCT-013-020 (até 20A) da YHDC, devido à sua disponibilidade no Brasil e precisão ao medir valores menores de corrente. Essa definição dispensou os resistores burden como componentes, uma vez que são utilizados somente com o modelo SCT-013-000 (até 100A). Realizou-se, também, a substituição do sensor DS18B20, módulo de temperatura, pelo sensor DHT2221 da AOSONG (Figura 39c). O DHT22, módulo de umidade e temperatura, foi adquirido, além de sua disponibilidade e possibilidades de medição, devido à simplicidade de montagem e implementação.

Figura 39 - Componentes de Hardware Utilizados

a-Placa de Microcontrolador b-Modelo de Sensor da Família c-Modelo de Sensor NodeMCU SCT-013 DHT22

Fonte: NodeMCU (2017), YHDC (2017) e AOSONG (2017).

19 O NodeMCU é uma placa de código aberto e de baixo custo, pré-fabricada com o chip ESP8266. Esse chip possui 3 protocolos de comunicação Wi-Fi (802.11/b/g/n) que facilitam a prototipagem em IoT e a tecnologia máquina-a-máquina (M2M) (NODEMCU, 2017). 20 Os sensores de CA da família SCT-013 são transformadores não-invasivos, capazes de medir cargas de até 100 Ampères (A). O recurso não-invasivo é a principal vantagem na utilização destes sensores, por permitir a medição de corrente sem demandar acesso ao circuito interno e/ou a adaptação do sistema de iluminação (YHDC, 2017). 21 O sensor DHT22 é um módulo de umidade e temperatura que possui internamente um sensor capacitivo de umidade, um termistor (para o cálculo de temperatura), além de um conversor analógico-digital para o envio de dados. Sua faixa de medição para umidade é de 0% a 99.9% e para temperatura é de -40ºC a 80ºC. Por sua vez, a precisão de medição consiste em 5% para umidade e +/- 0,5 °C para temperatura (AOSONG, 2017).

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Desenvolvimento

A montagem física inicial do protótipo envolveu a interconexão dos componentes supracitados (Figura 39) a uma protoboard, por meio de jumpers. No que se refere ao software implantado no NodeMCU, foram definidas 3 bibliotecas na IDE do Arduino: (i) a EmonLib, que agrega funções de cálculo para extração de valores (ex. potências real e aparente, fator de potência, etc.) e calibração dos sensores SCT-013-020; (ii) a DHT.h, que realiza a leitura de valores de umidade e temperatura e os converte em porcentagem (%) e grau Celsius (ºC), respectivamente; e (iii) a WiFi.Client, utilizada para conectar o NodeMCU à rede Wi-Fi disponível e viabilizar a comunicação e transmissão dos dados com os servidores.

No âmbito da eletricidade, a biblioteca EmonLib demandou a calibração dos sensores SCT-013-020 para executar suas funções. Assim, foram realizados testes funcionais de calibração apresentados a seguir, na Subseção 4.2.2 – Avaliação: 1º Ciclo. Esses sensores foram empregados no monitoramento das 6 luminárias de modelo Lumicenter CAA-01-S23 existentes no LAMPA, que comportam 2 lâmpadas de especificação TLD 32W/850-NG (Made in Brazil C Super 85 B8) em cada. Após esses procedimentos, foi possível calcular a Potência Aparente, equivalente a S, das luminárias monitoradas em Volt-Ampère (VA), conforme a função:

S[VA] = I[A].V[V]

onde, I é igual à Corrente Elétrica em Ampère (A) e V é igual à Tensão Elétrica em Volts (V). Para calcular o valor da potência ativa em Watts (W), foi necessário multiplicar o valor da potência aparente pelo Fator de Potência (FP) da lâmpada. No contexto do laboratório, as lâmpadas possuem FP de valor 0,85. Inicialmente, os cálculos das funções da biblioteca foram realizados atribuindo-se como constante de tensão o valor de 220V, correspondente à tensão média da rede elétrica. Entretanto, durante os testes funcionais de calibração dos sensores, verificou-se oscilações significativas nos valores de tensão da rede com o Multímetro DT830D da TOZZ (Figura 40).

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Figura 40 - Aferição de Tensão da Rede Elétrica com Multímetro DT830D da TOZZ

Fonte: A autora.

A introdução do adaptador CA-CA de 9V como componente de hardware ampliou a precisão dos cálculos através da medição da tensão real da rede (em substituição ao valor correspondente à tensão média). Devido à entrada analógica do NodeMCU aceitar somente um pico de tensão de 3.3V, foi necessário criar um circuito divisor de tensão para evitar danos ao microcontrolador. Assim, o protótipo em desenvolvimento passou a adquirir os valores precisos de medição de corrente alternada e tensão da rede elétrica e extrair valores em tempo real de potência ativa de cada luminária monitorada do laboratório.

No âmbito dos dados ambientais, a biblioteca DHT.h realizou as conversões de valores de umidade em porcentagem por meio da função readHumidity() e de temperatura em grau Celsius (ºC) por meio da função readTemperature(). Por sua vez, a biblioteca WiFi.Client viabilizou a conexão sem fio entre o NodeMCU e o roteador do laboratório. A conexão foi ratificada através de verificação na Porta Serial da IDE, comparando-se o Internet Protocol (IP) do roteador ao IP no qual o NodeMCU foi conectado.

Após a validação do protótipo para coletar e agregar dados, e de sua conexão com a rede Wi-Fi do laboratório de pesquisa, procurou-se otimizá-lo e aprimorá-lo para aplicação real. Tendo em vista que o NodeMCU possui apenas uma entrada analógica, somente um equipamento (ex. uma luminária) estaria apto a ser medido por microcontrolador. Assim, identificou-se a possibilidade de solucionar esta limitação com a expansão das portas analógicas do NodeMCU, através da introdução do Circuito Integrado (CI) TC4051. O CI TC4051 é um multiplexador/demultiplexador analógico de 8 canais, que demanda 3 portas digitais e 1 porta analógica do NodeMCU. Seu código de implementação é simples e seu uso aplicado apresenta interferências mínimas entre os sensores. Para ratificação de sua introdução como novo componente de hardware no protótipo, foram realizados testes funcionais de avaliação de desempenho do CI TC4051 – apresentados a seguir, na Subseção 4.2.2 – Avaliação: 1º Ciclo.

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Com a aplicação do CI TC4051, o NodeMCU pôde ser ampliado para 8 portas analógicas, solução eficaz e de baixo custo que proporcionou a um único microcontrolador monitorar todo o sistema de iluminação do LAMPA – 6 luminárias no total, distribuídas em 2 circuitos – bem como seus dados ambientais de umidade e temperatura. Finalmente, visando a instalação do protótipo, foi necessário realizar a extensão de cabos dos sensores SCT-013- 020. Este conjunto finalizado está apresentado no diagrama esquemático da Figura 41.

Figura 41 - Diagrama Esquemático de Hardware do Protótipo na Protoboard

Legenda: (1) NodeMCU; (2) Sensor DHT22; (3) CI TC4051; (4) Módulo para medir Tensão: resistores de pullup e pulldown, capacitor para filtro, conector e associação de resistores atuando como divisor de tensão; (5) Módulo para medir Corrente replicado 6 vezes: capacitor para filtro, resistores de pullup e pulldown, e conector. Fonte: A autora.

Por conseguinte, enfatiza-se como produto da Camada de Sensoriamento a parte de hardware definitiva do protótipo e sua conexão Wi-Fi com o servidor do ambiente de instanciação – no caso, o roteador do LAMPA.

4.2.1.2 Camada de Rede

O Projeto e o Desenvolvimento da Camada de Rede compreenderam dois caminhos: (i) a comunicação visando a transmissão dos dados agregados para um Portal de Integração; e (ii) a comunicação visando a transmissão dos dados agregados para um servidor web local, que atua em conjunto com um servidor de banco de dados SQL.

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Projeto

O primeiro caminho envolveu o ThingSpeak22, cuja escolha foi fundamentada no fato de ser uma plataforma IoT gratuita e de código aberto, que viabiliza a conectividade com qualquer placa de microcontrolador. Destaca-se que o ThingSpeak não somente atende à Camada de Rede, como estende sua aplicação às Camadas de Serviço e Interface.

Como o banco de dados do ThingSpeak somente é acessível e/ou manipulável por meio de API ou código MATLAB, foi estabelecida a incorporação de uma alternativa na solução: o Apache HTTP WebServer, que permite agregar dados para processamento em um banco de dados MySQL. No contexto desta pesquisa, determinou-se o emprego do Apache HTTP WebServer através do XAMPP23, um ambiente de distribuição gratuito que contempla como componentes principais o aplicativo do servidor Apache, seu banco de dados MySQL e a linguagem de script PHP.

Ambos os caminhos influenciaram no software implantado no NodeMCU, uma vez que os valores de medição oriundos do sistema de iluminação e do ambiente foram transmitidos para cada servidor adotado, após o estabelecimento da conexão Wi-Fi.

Desenvolvimento

O desenvolvimento da Camada de Rede iniciou-se com a definição de mais uma biblioteca no software: a ThingSpeak, biblioteca oficial responsável pela transmissão de dados para a plataforma IoT na nuvem. Além disso, foi elaborada uma nova função no NodeMCU, responsável pela transmissão de dados para o Apache HTTP WebServer através de uma solicitação HTTP GET24.

No primeiro momento, foram realizados os procedimentos de comunicação e transmissão de dados entre o NodeMCU e o ThingSpeak. Para tanto, foi necessário criar uma conta e configurar os canais de recepção e agregação de dados na plataforma: um canal para cada circuito do sistema de iluminação do laboratório; sendo um deles compartilhado com os

22 O ThingSpeak é uma plataforma que permite agregar, visualizar e analisar fluxos de dados em tempo real na nuvem; sendo apto a ser utilizado para prototipagem e provas de conceito de soluções IoT que demandam análise à medida que os dados são registrados (MATHWORKS, 2017). 23 O XAMPP, ambiente de distribuição Apache, permite a criação de servidores locais para testes e prototipagem (APACHE FRIENDS, 2017). 24 A solicitação HTTP GET é um dos métodos mais recorrentes do Protocolo de Transferência de Hipertexto (HTTP), aplicado na comunicação entre clientes (ex. navegadores web) e servidores (ex. aplicações que hospedam sites) para resgatar dados de uma fonte específica. O outro método usualmente utilizado sob esse protocolo é a solicitação HTTP POST, que atua no envio de dados para ser processado por uma fonte específica (W3SCHOOLS, 2017).

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dados ambientais. A partir da criação dos canais, foi possível gerar chaves de escrita de dados para acessar a ThingSpeak API. Este conjunto de informações foi inserido no software para viabilizar a comunicação NodeMCU-ThingSpeak, sendo esta realizada através da função ThingSpeak.begin(), que executa uma solicitação HTTP GET.

No segundo momento, foram realizados os procedimentos de comunicação e transmissão de dados entre o NodeMCU e o Apache HTTP WebServer. Primeiramente, definiu-se um computador do laboratório como servidor local, no qual, fazendo-se uso do XAMPP, foram inicializados o servidor Apache e seu banco de dados MySQL.

Através da ferramenta phpMyAdmin, gerenciador do banco de dados disponibilizado pelo XAMPP, criou-se o banco de dados ecmlampa. No computador, armazenou-se um script em PHP, responsável por intermediar esse processo de comunicação NodeMCU-Apache e transmitir dados para o servidor através de uma solicitação HTTP POST. No script, foram inseridas informações sobre o banco de dados criado. Com este cenário preparado, a função elaborada no NodeMCU atuou na identificação do servidor local, no qual o script em PHP está armazenado, e na execução de uma solicitação HTTP GET para envio dos dados. O script em PHP, por sua vez, atuou na interpretação dos dados enviados e na consequente transmissão para o Apache HTTP WebServer.

Ambas as comunicações explanadas – ThingSpeak e Apache HTTP WebServer – foram verificadas através dos registros de dados nos servidores. Logo, enfatiza-se como produto da Camada de Rede a comunicação do hardware com os servidores web e de bancos de dados.

4.2.1.3 Camada de Serviço

O Projeto e o Desenvolvimento da Camada de Serviço visaram tanto o processamento dos dados sensoriados do ambiente físico, oriundos das Camadas de Sensoriamento e Rede, como o processamento da estrutura virtual de dados da edificação, oriunda do Modelo de Registro BIM. As soluções desta camada foram estruturadas com dois intuitos: as otimizações de entradas e saídas de dados no banco de dados ThingSpeak e no banco de dados MySQL.

Projeto

No ThingSpeak, as entradas e saídas são relativas aos dados sensoriados do ambiente físico. Para cada canal de recepção criado, a plataforma disponibiliza 8 campos para armazenar dados (Figura 42), assim como campos adicionais de configuração de status e

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inserção de informações de localização do hardware. Diante desta restrição de armazenamento, atribuiu-se ao Canal 1 (LAMPA: Circuito A & Dados Ambientais) o propósito de abarcar as medições de corrente alternada e potência ativa das Luminárias 01, 02 e 03, além das medições de umidade e temperatura do laboratório. Por sua vez, atribuiu-se ao Canal 2 (LAMPA: Circuito B) o propósito de abarcar as medições de corrente alternada e potência ativa das Luminárias 04, 05 e 06. Para ratificação da entrada de dados nos canais definiu-se o uso dos gráficos nativos da plataforma, no sentido de controlar o número de entrada; intervalo de atualização; e última atualização de registros em cada canal.

Figura 42 - Configuração dos Canais de Recepção do Thingspeak

Fonte: A autora.

Optou-se pela manipulação e pelo tratamento dos dados armazenados através da ThingSpeak API. Entre as opções de saída de dados (JSON, XML e CSV) foi priorizada a exportação em Notação de Objetos JavaScript (JSON)25.

25 JSON é um formato independente e interoperável de linguagem em texto, que possibilita a inserção de dados em múltiplas interfaces (JSON, 2017).

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No banco de dados MySQL, as entradas e saídas foram incumbidas aos dados sensoriados do ambiente físico e aos dados do Modelo de Registro BIM – este último visando a contextualização semântica do ambiente monitorado. Esse cenário conduziu à escolha da ferramenta BIM a ser utilizada para manipulação do modelo, bem como à definição de relações no banco de dados. Em relação aos dados dos sensores, definiu-se a criação, no banco de dados ecmlampa, de tabelas correspondentes a cada luminária sob monitoramento; e uma tabela correspondente ao ambiente para recepção dos valores de umidade e temperatura. No MySQL, diferentemente do ThingSpeak, as tabelas não possuem quaisquer limitações no número de campos configurados para receber dados. Além disso, determinou-se que a definição e a manipulação de dados pudessem ser efetuadas tanto no phpMyAdmin, já destacado, como no MySQL Workbench, gerenciador visual gratuito.

Ainda, indicou-se que as tabelas criadas visando o monitoramento de desempenho de luminárias e do ambiente, se relacionassem às tabelas geradas a partir da estrutura virtual de dados da edificação. Para tanto, a ferramenta BIM de modelagem definida para o protótipo deveria abarcar como recursos: (i) inserir dados do modelo em bancos de dados através do padrão de acesso Open Database Connectivity (ODBC); e/ou (ii) permitir a ligação bidirecional com quaisquer bancos de dados por meio de API. Entre as ferramentas BIM de modelagem, foram analisadas duas alternativas devido ao alto desempenho e liderança de mercado (G2 CROWD, 2016): Graphisoft ARCHICAD 20 e Autodesk Revit 2017.

Averiguou-se que o Graphisoft ARCHICAD 20 não possui os requisitos nativos necessários para sua aplicação no protótipo. A ferramenta permite a visualização da estrutura de dados do modelo BIM em tabelas, bem como a execução de consultas SQL (Query) específicas para gestão de dados (somente visualização), exibidos em um navegador web. Entretanto, a ferramenta não proporciona, para o usuário comum26, a exportação automatizada e/ou ligação bidirecional desta estrutura com um banco de dados externo – demanda desta pesquisa.

Constatou-se que o Autodesk Revit 2017, por sua vez, possui ambos os recursos: a exportação via ODBC (recurso nativo) e a ligação bidirecional por meio do Revit DBLink - add-in proprietário que possui acesso à API da ferramenta. A exportação via ODBC é viabilizada pelo MySQL Connector/ODBC (Figura 43) e toda a estrutura de dados do modelo

26 A Graphisoft somente disponibiliza o driver ODBC e/ou o ARCHICAD API para seus desenvolvedores (GRAPHISOFT, 2016; GRAPHISOFT, 2017).

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é organizada em tabelas, constituídas por propriedades de objetos, no banco de dados externo. As novas exportações para o mesmo banco de dados sobrepõem as tabelas anteriormente criadas, assegurando que as alterações do modelo BIM sejam atualizadas. No entanto, não é possível selecionar que tabelas de dados devem ser exportadas. Por sua vez, a ligação bidirecional entre o modelo BIM e os bancos de dados contempla as ações de exportar o modelo em uma estrutura organizada em tabelas, realizar modificações e importá-los novamente na interface do Autodesk Revit. Essa ligação também é viabilizada pelo MySQL Connector/ODBC - chamado pelo próprio add-in. Seu diferencial está na funcionalidade de importação, que pode ser pré-visualizada na interface do próprio add-in e permite ao usuário definir e modificar as tabelas que devem ser importadas. Apesar das vantagens destacadas, seu uso possui limitações que podem conduzir a erros: não permite a seleção das tabelas que devem ser exportadas; apenas bancos de dados criados no MS Access (2000-2003/2007) e no SQL Server (2005/2008/2012) podem ser utilizados; e apresenta problemas de importação e exportação, quando não utilizado o mesmo banco de dados originalmente vinculado ao modelo. Destaca-se que ambos os recursos apresentados (nativo e add-in) demandam a configuração de uma Data Source Name (DSN)27.

Figura 43 - Exportação via MySQL Connector/ODBC no Autodesk Revit 2017

Fonte: A autora.

27 A DSN é uma fonte de conexão ODBC que armazena os detalhes do vínculo com o banco de dados, como: nome do banco de dados, diretório, driver, ID de usuário, senha, dentre outros campos (MICROSOFT, 2017).

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Portanto, o Autodesk Revit foi selecionado para utilização na pesquisa, por apresentar- se como a ferramenta de modelagem BIM mais adequada aos objetivos do protótipo. Devido à demanda pela geração da estrutura virtual de dados da edificação para contextualização semântica e ao uso do MySQL 5 associado ao Apache HTTP WebServer, definiu-se o uso do recurso nativo do Autodesk Revit 2017 para interação entre o modelo BIM e o banco de dados. Para ratificação de êxito relativo à exportação, designou-se a verificação da entrada de dados no phpMyAdmin.

No âmbito dos Dados Sensoriados do Ambiente Físico, determinou-se configurações semelhantes em relação às estruturas das tabelas no banco ecmlampa, agregando-se campos: (i) para Ping, tendo em vista o controle do número de entrada de dados; (ii) TimeStamp tendo em vista os registros datados de entrada de dados; (iii) Current, Power, Temperature e Humidity, tendo em vista armazenar os valores de corrente alternada, potência ativa, temperatura e umidade, respectivamente; e (iv) Lf_Id e Room_Id, tendo em vista identificar a luminária e/ou o ambiente correspondentes, respectivamente (Figura 44). Ademais, definiu-se a atribuição de Chaves Estrangeiras (FK) aos campos de Id de ambas as tabelas, para estabelecer relação semântica com as tabelas oriundas do Modelo de Registro BIM, geradas automaticamente. O phpMyAdmin, mesma ferramenta definida para ratificação da entrada de dados no servidor, foi designado para manipular e tratar os dados armazenados no ecmlampa.

Figura 44 - Estrutura das Tabelas Primárias de Monitoramento no MySQL

Luminárias Dados Ambientais

Fonte: A autora.

Por fim, reiterou-se, tanto no ThingSpeak como no banco de dados MySQL, a consonância entre as demandas de manipulação e tratamento de dados e a estratégia de eco- feedback, para geração das informações. Dessa forma, definiu-se a relevância de interpretar os valores relativos aos dados ambientais em tempo real e relativos ao consumo de energia do sistema de iluminação em: (i) tempo real; (ii) média por hora; (iii) média por dia; (iv) média mensal; e (v) média anual. Assim, os valores relativos às médias asseguram as relações entre

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consumo, custo e emissão de CO2 equivalente, e atendem aos tipos de unidades de exibição definidos na estratégia (monetária, de energia direta e de externalidade ambiental).

Desenvolvimento

O desenvolvimento da Camada de Serviço aproveitou-se de duas bibliotecas já definidas nos software: a ThingSpeak e a WiFi.Client. No contexto do ThingSpeak, após a verificação de comunicação entre o NodeMCU e a plataforma na Camada de Rede, a mesma biblioteca efetuou uma solicitação HTTP POST para a transmissão dos dados coletados, utilizando a função ThingSpeak.writeField(). Conforme previsto em projeto, a transmissão e entrada dos dados foi ratificada na interface do próprio ThingSpeak, através de seus gráficos nativos (Figura 45).

Figura 45 - Gráficos Utilizados para Ratificar Transmissão de Dados no ThingSpeak

Fonte: A autora.

Durante os procedimentos de verificação da transmissão dos dados coletados, observou-se a limitação temporal mínima de envio para a plataforma a cada 15 segundos - já que intervalos abaixo deste limite provocaram interferência (ruído) na transmissão. Essa limitação temporal mínima desdobrou-se no incremento sequencial de registro dos dados transmitidos entre os campos do canal. Por exemplo, se o Campo 1, referente à corrente,

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registrar dados às 11:30:00, o Campo 2 referente à potência somente fará seu registro de dados após 15 segundos (11:30:15), e assim por diante.

Logo, foi necessário ajustar o software para viabilizar a transmissão conjunta de dados a cada 15 segundos para todos os Campos. A retificação consistiu na substituição da função ThingSpeak.writeField() pelas funções ThingSpeak.setField() e ThingSpeak.writeFields(), que permitem direcionar e especificar os Campos em conjunto para a transmissão de dados.

No momento da exportação dos dados armazenados, foi necessário configurar a opção pelo formato em JSON e realizar o tratamento destes dados em cada campo individualmente. A estrutura de dados em JSON consiste na apresentação de sublistas referentes ao canal (channel) e seus campos (feeds). A sublista relativa ao canal abarca informações gerais de configuração. Já a sublista relativa aos campos abarca o TimeStamp e o número de controle de entrada dos dados, bem como os registros de valores oriundos dos sensores (Figura 46).

Figura 46 - Estrutura de Dados no Formato JSON Produzida no ThingSpeak

Canal 1 – LAMPA: Circuito A & Dados Ambientais Canal 2 – LAMPA: Circuito B

Fonte: A autora.

As estruturas de dados em JSON geradas de cada canal receberam tratamento através da ThingSpeak API, para visualização de parâmetros como TimeZone (UTC - 03:00)

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(referente a São Paulo), médias entre os valores por período de tempo e delimitação dos valores apresentados, para atender às diferentes demandas de exibição visando a camada de interface. Esse tratamento foi executado com o uso de Parâmetros de Feed, que contemplam operações matemáticas, localização, status do feed, período de consulta, resultados e exibição das chaves de leitura.

Diante dessa demanda de manipulação e tratamento de dados, foram realizados testes estruturais apresentados a seguir, na Subseção 4.2.2 – Avaliação: 1º Ciclo. Os testes apontaram limitações na ThingSpeak API, associadas à capacidade de apresentar as saídas de dados para a interface somente em três níveis de informação definidos em projeto: tempo real; média por hora e média por dia.

No contexto do MySQL, após a verificação de comunicação entre o NodeMCU e o banco de dados na Camada de Rede, definiu-se no script em PHP os comandos SQL de escrita dos dados no banco ecmlampa. Ademais, identificou-se a demanda de replicá-lo por 7, no intuito de atender ao direcionamento de dados para cada tabela criada conforme projeto (Luminárias de 01 a 06 e Dados Ambientais). Esse procedimento desdobrou-se no fato de que, a função criada no NodeMCU para identificar o script em PHP passou a ser executada 7 vezes, resultando na ampliação do intervalo de tempo entre as leituras de dados. Anteriormente, esse intervalo estava balizado pelo ThingSpeak (15 segundos). Devido a esta demanda, o intervalo atingiu a faixa mínima de 105 segundos entre as leituras registradas.

Por sua vez, a exportação de dados do Modelo de Registro BIM para o banco ecmlampa resultou em um montante de 218 tabelas geradas automaticamente, já relacionadas entre si e constituídas por propriedades inerentes aos objetos BIM existentes. Aplicou-se um filtro sobre essa estrutura de dados visando somente as tabelas associadas aos objetos sob monitoramento e suas relações. As tabelas filtradas representaram 5% desse montante.

Ambos os tipos de registros – oriundos da RSSF e do Modelo de Registro BIM – assim como as relações estabelecidas entre as tabelas para contextualização semântica e geração da informação, foram verificados através do phpMyAdmin, mediante a execução de consultas SQL e acesso ao diagrama de relacionamentos entre tabelas. Observa-se que os registros inerentes às tabelas de monitoramento são dinâmicos, inseridos periodicamente, em tempo real, e de modo automatizado. Já os registros inerentes às tabelas de dados da edificação são estáticos, inseridos de modo automatizado, mas dependentes de ação do usuário.

121

A Figura 47 apresenta um recorte do diagrama de relacionamento entre tabelas produzido no phpMyAdmin, explicitando exemplos de tabelas criadas manualmente para receber dados sensoriados do ambiente físico (ex. ecm_lamp01 a 06 e ecm_environmental) e tabelas oriundas do Modelo de Registro BIM (ex. rooms) geradas automaticamente.

Por sua vez, a Figura 48 enfatiza este relacionamento por Chave Estrangeira (FK), destacando as tabelas de monitoramento de dados ambientais do LAMPA e de consumo de energia da Luminária 01, respectivamente, preenchidas e vinculadas pelos campos de Id (ecm_room_id) à tabela de ambientes oriunda do Modelo de Registro BIM.

Figura 47 – Recorte do Diagrama de Relacionamento entre Tabelas

Fonte: A autora.

Figura 48 - Tabelas de Monitoramento de Dados Ambientais (Acima) e de Consumo da Luminária 01 (Abaixo) Relacionadas por FK com Tabela de Ambientes do Modelo BIM (Centro)

Fonte: A autora.

122

Assim como no ThingSpeak, devido às demandas de manipulação e tratamento de dados, foram realizados testes estruturais apresentados a seguir, na Subseção 4.2.2 – Avaliação: 1º Ciclo. Os testes corroboraram a robustez do banco de dados MySQL e apontaram sua capacidade de apresentar as saídas de dados para a Camada de Interface em todos os níveis de informação definidos em projeto. Logo, ambos os serviços – ThingSpeak e banco de dados MySQL – foram configurados para o processamento de dados e evidenciadas suas diferenças estruturais na saída das informações geradas para a interface.

Assim, enfatiza-se como produto da Camada de Serviço a geração de informações, de acordo com a estratégia de eco-feedback empregada, para alimentar a Camada de Interface.

4.2.1.4 Camada de Interface

O Projeto e Desenvolvimento da Camada de Interface visaram: a visualização das informações geradas a partir do ThingSpeak e a visualização das informações geradas a partir do banco de dados MySQL.

Projeto

No ThingSpeak, independente dos gráficos nativos da plataforma, definiu-se a elaboração de uma Interface Web como interface do usuário, para visualização do monitoramento em gráficos, tanto dos valores de corrente alternada e potência ativa das luminárias, como dos valores de umidade e temperatura do laboratório. Atribuiu-se a essa visualização a frequência de atualização em tempo real e o emprego dos feedbacks informativo, por desagregação e por comparação histórica. No caso da desagregação, no sentido de filtrar visualmente as informações de cada componente monitorado; e no caso da comparação histórica, no sentido de resgatar informações de cada canal para exibição em tempo real – com a possibilidade de consultas em períodos específicos. Além destas definições, estabeleceu-se o uso das unidades de energia direta (Watts) e das unidades de dados ambientais (% e ºC). Para desenvolvimento da Interface, optou-se pelas linguagens HTML5, CSS3 e JavaScript, utilizando-se a ferramenta CodeBlocks, e pela hospedagem em um servidor Web, através da ferramenta FileZilla.

No banco de dados MySQL, determinou-se a elaboração de consultas semânticas a tabelas envolvendo as informações agregadas, para o monitoramento contextualizado. Atribuiu-se a essa visualização a frequência de atualização em tempo real e o uso dos mesmos tipos de feedback utilizados na Interface Web. As unidades definidas também foram as

123

mesmas. Para realização das consultas, optou-se pelas ferramentas phpMyAdmin e/ou MySQL Workbench. Cabe enfatizar que o acesso a essa interface exige conhecimento prévio em comandos SQL.

Ademais, determinou-se o uso de ambas as soluções – Interface Web e MySQL – no auxílio à instanciação piloto do protótipo e às avaliações Experimental e Descritiva do 1º Ciclo, antes de sua implementação para instanciação definitiva.

Desenvolvimento

O desenvolvimento da Interface Web envolveu a adaptação de uma estrutura de linguagem web existente, disponível na plataforma GitHub, para exibição dinâmica e interativa dos dados oriundos de múltiplos canais do ThingSpeak através de gráficos de monitoramento. Esta adaptação consistiu nas definições: (i) de informações dos canais do ThingSpeak para direcionamento de dados; (ii) do tempo de atualização; (iii) dos períodos pré-configurados de consulta histórica; e (iv) da nomenclatura de eixos para atender ao contexto monitorado.

Cada gráfico permite ao usuário filtrar valores por campo e compará-los entre si, bem como definir períodos temporais específicos de análise. Ademais, os períodos pré-definidos contemplaram o agrupamento de dados em tempo real e sua exibição: na última hora, nas últimas 6 horas, nas últimas 12 horas, no último dia, na última semana, no último mês, no último ano, e por todo o período da coleta. A partir dessa configuração, a Interface viabilizou quatro opções de gráficos dinâmicos na Web, relativos: (i) ao monitoramento total do consumo de energia das luminárias, abrangendo simultaneamente os dois canais do ThingSpeak28(Figura 49); (ii) ao monitoramento do consumo de energia das luminárias somente do Circuito A29; (iii) ao monitoramento do consumo de energia das luminárias somente do Circuito B30; e (iv) ao monitoramento dos dados ambientais do laboratório de pesquisa31 (Figura 50).

28 29 30 31

124

Figura 49 - Interface Web: Consumo de Energia do Sistema de Iluminação do LAMPA

Fonte: A autora.

Figura 50 - Interface Web: Dados Ambientais de Umidade e Temperatura do LAMPA

Fonte: A autora.

Por outro lado, as consultas semânticas no banco de dados MySQL consistiram na união das diversas tabelas criadas e relacionadas através das chaves estrangeiras. As consultas visaram a contextualização das informações geradas para monitoramento de desempenho. Exemplos de resultados das consultas semânticas estão apresentados nas Figura 51 e Figura 52, cujas legendas indicam as origens do agrupamento exibido.

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Figura 51 - Consultas Semânticas no MySQL: Consumo de Energia da Luminária 01

Legenda: As colunas de Location a Lighting Fixture Type são oriundas da Estrutura Virtual de Dados da Edificação; as colunas TimeStamp, Current e Power são inerentes às tabelas criadas de monitoramento. Fonte: A autora.

Figura 52 - Consultas Semânticas no MySQL: Dados Ambientais do LAMPA

Legenda: As colunas de Building a Room Number são oriundas da Estrutura Virtual de Dados da Edificação; as colunas TimeStamp, Temperature e Humidity são inerentes às tabelas criadas de monitoramento. Fonte: A autora.

Logo, enfatiza-se como produto da Camada de Interface a visualização das informações geradas na Camada de Serviço, associadas à estratégia de eco-feedback.

4.2.2 Avaliação: 1º Ciclo

Como estabelecido no Capítulo 3 – Materiais e Métodos, a avaliação do 1º Ciclo do protótipo, explanada nesta subseção, foi realizada através de Testes (Funcionais e Estruturais)

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durante seu desenvolvimento e, no momento de instanciação piloto, por meio de Avaliação Experimental (Experimento Controlado) e Avaliação Descritiva baseada em Cenários.

Os Testes Funcionais envolveram a calibração dos sensores e a validação do Circuito Integrado CI TC4051. A calibração dos sensores SCT-013-020 foi realizada com uso do Amperímetro ET-3711 da Minipa, considerando-se a margem de erro de 10% na equivalência entre as leituras do protótipo e do amperímetro. Inicialmente, foram empregados diversos valores atribuídos às constantes de calibração da biblioteca EmonLib, almejando que as leituras entre sensor e amperímetro estivessem dentro da margem de erro estabelecida. A Tabela 1 apresenta o exemplo de calibração da Luminária 01 nesta etapa, após verificação de leitura de 5 valores de corrente alternada. A margem de erro destes valores atingiu uma ordem de variação de 6,90% a 10,34%, estando acima do limite de validação estabelecido.

Tabela 1 - Exemplo de Calibração da Luminária 01

LEITURA NO LEITURA NO MARGEM DE APLICAÇÃO DESCRIÇÃO VALIDAÇÃO AMPERÍMETRO PROTÓTIPO ERRO

Componente Luminária 01 0,28 0,26 7,14% Prosseguir

Componente Luminária 01 0,29 0,27 6,90% Prosseguir

Componente Luminária 01 0,29 0,26 10,34% Prosseguir

Componente Luminária 01 0,29 0,27 6,90% Prosseguir Fonte: A autora.

Posteriormente, as constantes de calibração foram corrigidas para reduzir a margem de erro de equivalência para valores inferiores a 5%, buscando adequação ao limite de validação estabelecido e maior proximidade entre o amperímetro e o protótipo. A Tabela 2 apresenta o exemplo desta correção para a Luminária 01. Como todas as luminárias do laboratório possuem a mesma especificação e agregam as mesmas lâmpadas, a calibração aplicada à Luminária 01 foi estendida às demais e aferida com o amperímetro. Estes procedimentos asseguraram a maior precisão do protótipo nas medições.

Tabela 2 - Exemplo de Correção da Calibração da Luminária 01

LEITURA NO LEITURA NO MARGEM DE APLICAÇÃO DESCRIÇÃO VALIDAÇÃO AMPERÍMETRO PROTÓTIPO ERRO

Componente Luminária 01 0,29 0,29 0,00% Prosseguir

Componente Luminária 01 0,30 0,29 3,33% Prosseguir

Componente Luminária 01 0,29 0,29 0,00% Prosseguir

Componente Luminária 01 0,30 0,29 3,33% Prosseguir Fonte: A autora.

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Por sua vez, a validação do circuito integrado como componente de hardware (Figura 53) correspondeu à verificação de desempenho das medições, após o uso do CI TC4051.

Figura 53 - Protótipo após Introdução do CI TC4051 para Testes Funcionais

Fonte: A autora.

Inicialmente, estabeleceu-se uma faixa ideal de operação32 de 49W a 60W para cada luminária monitorada quando ligada, baseada no fator de potência da lâmpada. Na sequência, avaliou-se a interferência entre os sensores nas medições. A princípio, as medições, após introdução do CI TC4051, registraram valores superiores ao estabelecido para cada luminária, como observado no gráfico da esquerda na Figura 54. Constata-se que os valores de leitura superiores e inferiores da Luminária 02 e Luminária 03 referem-se a falhas operacionais visualizadas no local – independente do CI TC4051. Logo, considerando como referência as Luminárias 01, 04, 05 e 06, foi necessário realizar intervenções nos intervalos de tempo de medição entre cada sensor SCT-013-020 do protótipo e aferi-los separadamente com o amperímetro. Após esses procedimentos, os valores obtidos nas medições tornaram-se mais estáveis e adequados à faixa de operação estipulada, como apresentado no gráfico da direita na Figura 54.

32 A faixa ideal de operação, definida como indicador de desempenho, foi obtida através do produto entre a potência nominal da lâmpada e seu fator de potência, sendo ao resultado incorporada a margem de erro de 10% informada pelo fabricante YHDC.

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Figura 54 - Valores de Medição dos Sensores SCT-013-020 após Uso do CI TC4051

Legenda: Valores acima da faixa de operação definida (Esquerda); Valores corrigidos em código (Direita) Fonte: A autora.

O emprego de Testes Estruturais nas soluções de software subsidiou a análise da viabilidade dos bancos de dados ThingSpeak e MySQL em manipular e tratar dados para gerar saídas associadas à estratégia de eco-feedback, visando a Camada de Interface. Como estabelecido em projeto, os testes de agrupamento consistiram na exibição de dados em tempo real, média por hora, por dia, por mês e por ano.

No âmbito da ThingSpeak API, os testes apontaram limitações no tratamento de dados, devido à utilização restrita dos Parâmetros de Feed. Apesar da disponibilidade e emprego desses parâmetros, verificou-se que somente é possível tratar os dados na plataforma em três níveis de informação: tempo real; média por hora e média por dia. Estes níveis de informação asseguram o monitoramento de condição mas não viabilizam correlações de consumo de energia com impactos econômicos e ambientais. No caso de agrupamentos superiores a estes períodos de tempo (por mês e por ano), faz-se necessário o uso de outro software integrado à plataforma: o MATLAB, que somente apresenta dados nos formatos de gráfico e/ou matriz.

No âmbito do banco de dados MySQL os testes confirmaram sua robustez. Verificou- se que, com a execução de definições e consultas SQL, é possível agrupar e tratar os dados em todos os níveis de informação estabelecidos, assegurando as finalidades determinadas para o monitoramento de desempenho. Além das relações definidas no ecmlampa e destacadas no desenvolvimento da Camada de Serviço, foram criadas novas estruturas de tabelas no banco de dados - sendo estas derivadas das tabelas primárias de monitoramento. Às novas tabelas, foram atribuídos campos para receber dados extraídos das tabelas primárias, considerando seu

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agrupamento por data e hora, e o resultado de operações como média e soma dos valores já armazenados. Para a inserção destes dados nas tabelas derivadas, foram criados e executados eventos periódicos de atualização dos agrupamentos e operações, por hora, dia, mês e ano.

Após a aplicação dos Testes Funcionais e Estruturais, os componentes de prototipagem inerentes ao hardware (protoboard e jumpers), foram substituídos por uma placa de circuito impresso – definindo, desta forma, o produto final deste 1º Ciclo de Projeto e Desenvolvimento. Em seguida, o produto foi implementado no LAMPA para instanciação piloto (Figura 55 e Figura 56).

Figura 55 - Protótipo em Instanciação Piloto no LAMPA (1º Ciclo): NodeMCU, Sensor DHT22 e Conectores Jack P2 na Placa de Circuito Impresso (Esquerda) e Sensores SCT-013-020 (Direita)

Fonte: A autora.

Figura 56 - Protótipo em Instanciação Piloto no LAMPA (1º Ciclo): Fixação de Protótipo e Fonte de Alimentação na Divisória e Cabos dos Sensores SCT-013-020 junto às Canaletas

Fonte: A autora.

Durante o período de instanciação piloto, verificou-se o comportamento do protótipo e a influência do ambiente externo no monitoramento através de Experimento Controlado. Foram constatadas influências dos demais equipamentos do laboratório nos registros de medição de corrente alternada. Observou-se que, mesmo com ambos os circuitos de

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iluminação desligados, os sensores SCT-013-020 registravam valores de corrente residual, sendo estes incrementados à medida que outros equipamentos elétricos eram ligados. Esta mesma influência foi observada com os circuitos ligados. Diante dessa questão, foram selecionados dois equipamentos do LAMPA, que consomem alta potência, para Experimento Controlado: o ar-condicionado e a cafeteira. Novamente, a faixa de operação estipulada, de 49W a 60W, foi utilizada como controle para verificação da influência. A visualização gráfica também auxiliou na análise.

No momento do Gráfico A na Figura 57, os registros em (1) indicaram que somente o ar-condicionado estava em pleno funcionamento no laboratório - e mesmo com este cenário, o sensor apontava consumo na Luminária 01. Em (2), a Luminária 01 foi ligada em conjunto com o ar-condicionado, já em funcionamento. Em (3), o ar-condicionado foi desligado – desdobrando-se em queda nítida de consumo no gráfico. Em (4), o ar-condicionado foi novamente ligado, para comprovar-se a interferência na medição.

No momento do Gráfico B na Figura 57, os registros em (1) indicaram que somente a Luminária 01 estava ligada. Em (2), o ar-condicionado e a cafeteira foram ligados, e houve registro nítido de mudança na medição. Em (3), somente a Luminária 01 foi desligada, e a interferência de ambos os equipamentos apresentou-se claramente no gráfico.

Por fim, no momento do Gráfico C na Figura 57, os registros em (1) indicaram que somente a Luminária 01 estava ligada. Em (2), a cafeteira foi ligada e desligada e em (3) o ar- condicionado foi ligado e juntou-se à Luminária 01.

Figura 57 - Experimento Controlado (1º Ciclo)

Legenda: Gráfico A (Esquerda); Gráfico B (Centro); e Gráfico C (Direita) Fonte: A autora.

Após estes procedimentos, foi possível confirmar que os demais equipamentos do laboratório influenciam nas medições do protótipo e considerar que destes, o ar-condicionado é o equipamento de maior impacto nas medições. A Tabela 3 apresenta a matriz de controle

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utilizada, a qual indica que ambos os equipamentos testados – ar-condicionado e cafeteira – quando ligados incrementam os valores de medição e extrapolam a faixa ideal de operação.

Tabela 3 - Matriz de Controle de Influência Aplicada

PROTÓTIPO EQUIPAMENTO ESTADO CONTROLE TEM INFLUÊNCIA?

Circuitos A e B Ar-Condicionado Ligado / Ligado Maior que Faixa de Operação Sim

Circuitos A e B Cafeteira Ligado / Ligado Maior que Faixa de Operação Sim

Circuitos A e B Ar-Condicionado Desligado / Ligado Maior que 0 Sim

Circuitos A e B Cafeteira Desligado / Ligado Maior que 0 Sim Fonte: A autora.

Por conseguinte, os resultados do Experimento Controlado apontaram a necessidade de revisão das instalações elétricas da edificação, devido à grande influência dos demais equipamentos nas medições, mensurada pelos valores de corrente residual no sistema de iluminação. Além disso, diante dessa constatação, em um contexto de monitoramento de condição para o ambiente de aplicação estudado – o LAMPA – deve-se considerar o valor médio da corrente residual, no momento de definição da faixa ideal de operação das luminárias. Esta consideração empregada na pesquisa desdobrou-se na retificação e incremento da faixa ideal de operação estipulada para medição das luminárias quando ligadas, sendo esta alterada para 49W – 64W.

A Avaliação Descritiva baseada em Cenários, por sua vez, apontou a contribuição de ambos os caminhos adotados – ThingSpeak e MySQL – para o monitoramento de desempenho (e condição). A Interface Web vinculada aos dados armazenados no ThingSpeak permitiu acesso ao histórico de monitoramento tanto do sistema de iluminação como do ambiente, através de diversos tipos de agrupamento de informação. Ademais, observou-se nessa interface um amplo potencial de comparação de desempenho, em tempo real, entre os componentes do sistema de iluminação e a identificação de defeitos operacionais e/ou consumo excedente em cada luminária e/ou circuito monitorado. Em relação aos dados ambientais inerentes ao LAMPA, foi possível monitorar valores de umidade e temperatura nos diversos momentos do dia e, inclusive, a influência direta do ar-condicionado em suas variações. Logo, os gráficos interativos apresentaram-se como recursos facilitadores de compreensão das informações, ainda que desassociados de uma contextualização semântica.

As consultas semânticas associadas ao banco de dados MySQL apontaram a contribuição de empregar-se o Modelo de Registro BIM como estrutura virtual de dados da edificação na Camada de Serviço. A geração automatizada de tabelas com dados oriundos do

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modelo reduziu o esforço na construção do banco de dados e contribuiu para evitar a duplicidade de informações relativas à edificação. Essa inserção facilitou a compreensão sobre os dados sensoriados do ambiente físico, através da contextualização semântica promovida pelas relações entre tabelas. Além disso, em panoramas nos quais o Modelo de Registro BIM demande manutenção (ex. reforma da edificação), constatou-se a possibilidade de sobrepor as tabelas automaticamente geradas, evitando o esforço de inserção manual de novos dados e a perda de informações oriundas das relações já estabelecidas. Esta possibilidade foi testada e validada durante os procedimentos de escolha do recurso de exportação via ODBC.

Em ambos os contextos, atendeu-se parcialmente aos requisitos estabelecidos pela estratégia de eco-feedback. Os canais de entrega foram gráficos interativos e tabelas textuais e numéricas, soluções tradicionais de monitoramento definidas como recursos auxiliares no momento de proposições dos artefatos. Em relação aos componentes de exibição, correspondeu-se à frequência de atualização das informações em tempo real e aos tipos de feedback informativo, por desagregação e comparação histórica. Por fim, apesar da manipulação e tratamento de dados na Camada de Rede visar todas as unidades estipuladas na estratégia de eco-feedback, somente as unidades de energia direta e de dados ambientais foram empregadas na Camada de Interface do 1º Ciclo.

4.2.3 Projeto e Desenvolvimento: 2º Ciclo

Esta subseção apresenta o Projeto e Desenvolvimento do 2º Ciclo e descreve as soluções empregadas nas Camadas de Serviço e Interface do protótipo sequencialmente. Assim como no 1º Ciclo, destaca-se que os procedimentos foram desenvolvidos de modo iterativo, embora estejam documentados dessa forma.

4.2.3.1 Camada de Serviço

O Projeto e o Desenvolvimento da Camada de Serviço do 2º Ciclo foram estruturados no intuito de ajustar o Modelo de Registro BIM para monitoramento de desempenho, extrair informações do ThingSpeak e/ou do banco de dados MySQL, e inserir estas informações no Modelo de Registro BIM em um ambiente nativo: o Autodesk Revit 2017.

133

Projeto

Inicialmente, determinou-se o isolamento da Edificação Anexo 01 do Modelo de Registro BIM – a qual o LAMPA está lotado – para adequações visando as atividades de monitoramento de desempenho. As adequações foram relativas aos objetos BIM do sistema de iluminação (Luminárias e Canaletas) e do laboratório de pesquisa (Room 2D e Room 3D33), correspondentes os objetos reais sob monitoramento. Nesse sentido, demandou-se: (i) a revisão das propriedades existentes e terminologias dos objetos BIM indicados; (ii) a criação de propriedades COBie armazenadas em tipo e instância para inserir registros de ativos; (iii) a criação de propriedades compartilhadas armazenadas em instância para inserir informações de monitoramento em tempo real; e (iv) a criação de vistas 3D, templates de vista e tabelas dedicadas para monitoramento de desempenho. Em termos de classificação, consideraram-se os objetos BIM que constituem o sistema de iluminação como ativos e aqueles que constituem os ambientes como espaços.

Além destas demandas, constatou-se a necessidade de modelar e/ou aprimorar as famílias de objetos BIM lotados na área do laboratório de pesquisa, como no caso das Canaletas e do Room 3D, este último representando o ambiente do laboratório tridimensionalmente.

Em seguida, definiu-se o método a ser aplicado para a integração das informações do ambiente físico com o Modelo de Registro em um ambiente BIM nativo, o Autodesk Revit 2017. A integração pode ser realizada com auxílio ou não de add-in, sendo em ambos os casos, requerido acesso à Revit API.

O método de integração com auxílio de add-in demanda amplo conhecimento nas sintaxes e semânticas de programação de linguagens textuais e não gráfica suportadas nativamente na ferramenta BIM, como VB.NET, C# e C++/CLI. Ademais, o desenvolvimento de software para integração nesse contexto requer a aquisição do Software Development Kit (SDK) do Autodesk Revit (AUTODESK, 2017). Além de permitir o desenvolvimento de software aplicados em diversas finalidades por meio da Revit API, o add- in criado pode apresentar funcionalidades manipulação e/ou sobreposição gráfica de objetos BIM, integração das informações de modo automatizado, com ou sem ação do usuário;

33 No Autodesk Revit não há funcionalidade de visualização de objetos Room em vistas 3D, ainda que haja a propriedade volume. Para atender a esta limitação, foram geradas geometrias tridimensionais de Room modelados e representados pela categoria de objetos Generic Models. Por esta razão discrimina-se os objetos em Room 2D (os objetos Room originais da ferramenta) e Room 3D (representações volumétricas de Room geradas).

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interoperabilidade do Modelo BIM com soluções externas – como bancos de dados e serviços da Web; e configuração de interfaces do usuário para integrar diversos tipos de feedback e recursos secundários de visualização.

Já o método de integração sem auxílio de add-in pode ser aplicado de duas formas: através de ambientes de linguagem de programação visual ou através de add-ons que adicionem à ferramenta BIM intérpretes de linguagens de programação não nativas. No domínio do Autodesk Revit 2017, a primeira forma conduz ao Dynamo - um middleware BIM proprietário, disponível nativamente na interface da ferramenta BIM desde a versão 2016. O Dynamo é um ambiente de VPL em código aberto, que utiliza a Revit API. Nesse âmbito, é possível criar e desenvolver software, nas linguagens DesignScript e Python, a partir de elementos gráficos como nodes, que comunicam-se por meio de conectores. As conexões entre esses elementos resultam em rotinas (scripts) que podem ser aplicadas com diversas finalidades e ampliam os recursos da ferramenta BIM mencionada (KENSEK, 2015b; DYNAMO PRIMER, 2017). As aplicações e a ampliação de recursos são semelhantes ao primeiro método, com exceção das funcionalidades de configuração de interfaces do usuário. Para agregar UIs às rotinas do Dynamo, faz-se necessário o uso de ferramentas adicionais, como o Dynamo Player e/ou o Dyno Browser/Studio. Em relação à segunda forma, tem-se o add-on RevitPythonShell, que adiciona à ferramenta BIM um intérprete da linguagem de programação Python. Logo, é possível, instalando o SDK do Autodesk Revit, acessar a Revit API e criar software aplicados em diversas finalidades, além de ampliar recursos, como já apontado nos demais caminhos.

Destaca-se que independente do método e vertente empregados, este cenário visou a contextualização semântica e a visualização 3D de informações, sendo dedicado ao usuário com expertise no uso da ferramenta e olhar técnico em relação às atividades de monitoramento de desempenho. Entre as opções apresentadas, definiu-se a escolha do método que dispensa criação de add-in, com uso do Dynamo, para viabilizar a integração necessária. Essa escolha objetivou assegurar o cenário estabelecido na pesquisa, referente a demandar-se acesso direto para manutenção recorrente do Modelo de Registro BIM. Levou-se em consideração a facilidade de compreensão de ambientes de VPL para o desenvolvimento de software, devido a suas características gráficas e menor requisição de expertise em linguagens de programação. Para ratificar a integração BIM-IoT, determinou-se a verificação no próprio Dynamo, por meio de nodes de visualização.

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Desenvolvimento

Como definido em projeto, as adequações do Modelo de Registro BIM contemplaram os objetos BIM pertencentes às famílias de Luminárias e Canaletas, que constituem o sistema de iluminação, e Room 2D e Room 3D, relacionados ao laboratório de pesquisa.

Inicialmente, foram modelados os objetos Room 3D e Canaletas do sistema de iluminação do LAMPA. Em seguida, foi realizada a revisão de dados geométricos (ex. posicionamento e dimensões das luminárias e canaletas instaladas) e não geométricos (ex. numeração atual das salas do 1º Pavimento) dos objetos existentes. Fazendo-se uso do add-on COBie Extension for Revit, foram criadas as propriedades COBie armazenadas em tipo e instância nos ativos (componentes do sistema de iluminação) e nos espaços (Rooms 2D e 3D) do modelo BIM.

No caso dos ativos, foram inseridas nas propriedades COBie padrão informações de controle (relativas ao responsável pela criação e à data de criação das propriedades), bem como informações associadas aos objetos BIM, como nomenclatura do ativo, sua descrição e espaço no qual se localiza. Estas informações associadas aos objetos BIM foram espelhadas de suas propriedades nativas. Devido à falta de disponibilidade de informações relacionadas aos registros de ativos (ex. data de instalação, garantia, código de barras) para inserção manual, parte das propriedades criadas não foram preenchidas.

No caso dos espaços, foram inseridas informações de controle e informações associadas aos objetos BIM, como nomenclatura, categoria, descrição e áreas do espaço, mediante o mesmo procedimento de espelhamento de suas propriedades nativas mencionado no caso dos ativos. Particularmente, em relação às propriedades de categoria (ex. COBie.Space.Category), a inserção de informações foi realizada através de um add-on que atua junto com o COBie Extension for Revit: o Autodesk Classification Manager for Revit. Este add-on permite acesso a diversos sistemas de classificação (ex. MasterFormat, UniFormat, OmniClass, Uniclass), dentre os quais foi empregado o OmniClass.

Logo, se iniciou a criação das propriedades compartilhadas para inserir informações de monitoramento em tempo real, diretamente associadas aos componentes de exibição da estratégia de eco-feedback. Essas propriedades foram configuradas contemplando nomenclatura, disciplina e tipo; e agrupadas por finalidade de monitoramento de desempenho: consumo de energia, grupo o qual foram atribuídas 16 propriedades padrão, e dados ambientais, grupo o qual foram atribuídas 5 propriedades padrão (Quadro 20).

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Quadro 20 - Configurações das Propriedades Compartilhadas de Monitoramento

GRUPO NOMENCLATURA PADRÃO DISCIPLINA TIPO ARMAZENAMENTO

Energy Consumption Monitoring Boolean Status Text

Report Text ReportDescription Text

TimeStamp Text

WattsRealTime Number WattsHLastHour Number WattsHLastDay Propriedade Number Consumo de Energia Comum a Todas Instância WattsHLastMonth as Disciplinas Number WattsHLastYear Number WorkingHours Text CostLastMonth Number

CO2eLastMonth Number CostLastYear Number

CO2eLastYear Number RealTimeMonitoringChart URL

Environmental Monitoring Boolean

TimeStamp Propriedade Text Dados Ambientais HumidityRealTime Comum a Todas Number Instância TemperatureRealTime as Disciplinas Number RealTimeMonitoringChart URL Fonte: A autora.

A configuração de tipo de propriedade foi fixada de acordo com a estrutura em JSON, adotada no ThingSpeak, e com as configurações atribuídas às estruturas das tabelas criadas no ecmlampa, adotada no banco de dados MySQL. Devido à diversidade de propriedades criadas, somente aquelas cujos tipos de informação eram Boolean ou em formato URL não foram consideradas para atualização periódica e/ou inserção de informações externas ao ambiente BIM nativo. Finalmente, é relevante destacar que o armazenamento, ou forma de atribuição, das propriedades nos objetos BIM, assim como a nomenclatura final adotada, variou de acordo com a categoria de famílias dos objetos BIM monitorados e com a estratégia de exibição das informações.

Após a atualização dos objetos BIM e suas propriedades, se iniciou a criação das vistas 2D e 3D dedicadas ao monitoramento de desempenho, sendo estas concebidas de acordo com os níveis de granularidade de visualização das informações. Na desagregação empregada, foi concebido um template de vista 2D para visualização e acesso às propriedades do objeto Room 2D, contextualizado no pavimento o qual o LAMPA está lotado (Figura 58). Por sua vez, atribuiu-se às duas vistas 3D visibilidades gráficas dedicadas à visualização e acesso às

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propriedades de objetos BIM do Sistema de Iluminação (Canaletas e Luminárias) e do Room 3D, respectivamente, contextualizados no ambiente e no pavimento (Figura 59).

Figura 58 - Template de Vista 2D Dedicado a Monitoramento de Desempenho

Fonte: A autora.

Figura 59 - Vistas 3D de Luminárias e Canaletas (Esquerda) e Rooms 3D (Direita) Dedicadas a Monitoramento de Desempenho

Fonte: A autora.

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Para todas as vistas criadas, foram concebidas sobreposições gráficas dinâmicas, baseadas nas informações a serem inseridas através do Dynamo. Ademais, foram criadas e organizadas tabelas de monitoramento de desempenho, agregando propriedades COBie e de monitoramento para exibição contextualizada de informações relativas ao consumo de energia do sistema de iluminação e do laboratório, ao impacto do ambiente em termos ambientais e de custo, e exibição de informações de umidade e temperatura do ambiente.

No Dynamo, foram gerados 4 scripts de monitoramento de desempenho: 2 relativos ao consumo de energia do sistema de iluminação e 2 relativos aos dados ambientais. Os scripts divergem entre si por finalidade de monitoramento e por servidor de banco de dados utilizado.

A interface do referido ambiente de programação visual para elaboração e agrupamento das rotinas, que geraram os scripts mencionados, proporcionou acesso a pacotes de biblioteca, funcionalidades de navegação e opções de execução destes scripts nos modos manual, automático e periódico. A lógica de integração das informações consistiu em 5 passos, apontados na Figura 60 e discriminados no Apêndice E:

1. Seleção e filtro de objetos BIM alvo, equivalentes aos objetos reais do ambiente físico sob monitoramento de desempenho (azul);

2. Estabelecimento da comunicação entre o Dynamo e os servidores, e resgate e organização das informações extraídas destes servidores em sublistas (verde);

3. Agregação destas informações aos requisitos de monitoramento de condição para geração de status e relatórios (rosa);

4. Inserção destas informações nas propriedades de monitoramento criadas em cada objeto BIM alvo (violeta); e

5. Sobreposição gráfica baseada em desempenho nos objetos BIM alvo.

A seleção e filtro de objetos BIM alvo foram empregados nas Luminárias e Canaletas (que representam tridimensionalmente os circuitos), bem como nos Rooms 2D e 3D. O filtro foi configurado de acordo com a ativação manual das propriedades booleanas Energy Consumption Monitoring e/ou Environmental Monitoring. O grupo de objetos selecionados, então, passou a ser tratado individualmente para receber as informações de monitoramento em suas propriedades.

139

Figura 60 - Interface do Dynamo e Estrutura Lógica do Script de Integração BIM-IoT

1 2 3

Azul Seleção e Filtro de Objetos BIM

Verde Comunicação, Resgate e Organização de Informações

Rosa Agregação de Requisitos de Monitoramento de Condição

Violeta Inserção de Informações nos Objetos BIM

4 Laranja Sobreposição Gráfica nos Objetos BIM

Legenda: (1) Acesso a pacotes da biblioteca do Dynamo; (2) Estrutura lógica do script; (3) Funcionalidades de navegação; e (4) Acesso às opções de execução do script. Fonte: A autora.

Em paralelo à seleção e filtro de objetos BIM, realizou-se a comunicação entre o Dynamo e os servidores os quais as informações devem ser extraídas, a partir do emprego de dois pacotes essenciais: (i) o DynamoJSON, responsável por proporcionar a análise e organização de informações oriundas do ThingSpeak em sublistas; e/ou (ii) o SlingShot!, responsável por comunicar-se com o servidor de banco de dados SQL que abarca o banco ecmlampa, e proporciona a consulta e organização de suas informações também em sublistas. No Dynamo, as sublistas geradas por solicitação e análise (ThingSpeak), ou consulta (MySQL), representaram estruturas correlatas às apresentadas em cada banco de dados, conforme exibido nos nodes de visualização da Figura 61.

Visando a organização das informações, optou-se pela configuração de resgate sempre da informação mais atualizada, a medida que novas sublistas de entrada fossem criadas automaticamente no Dynamo.

As informações de dados ambientais do LAMPA, umidade e temperatura, foram organizadas para inserção nas propriedades dos objetos Room 2D e Room 3D. Por sua vez, as informações de consumo de energia do sistema de iluminação – potência ativa, médias de consumo e horas trabalhadas de cada luminária – foram organizadas para inserção nas propriedades de todos os objetos BIM alvo: Luminárias, Canaletas, Rooms 2D e 3D.

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Figura 61 - Sublistas de Informações Geradas no Dynamo

Node de visualização com sublistas oriundas do Node de visualização com sublistas oriundas do banco de ThingSpeak dados MySQL Fonte: A autora.

Para cada circuito, representado tridimensionalmente pelas canaletas, atribuiu-se a somatória dos valores de potência ativa e das médias de consumo das 3 luminárias correspondentes. Para o ambiente, atribuiu-se a somatória dos valores de potência ativa e das médias de consumo dos dois circuitos – A e B.

Ademais, foi relevante resgatar os resultados dos testes estruturais de entrada e saída de dados dos bancos de dados, apresentados no 1º Ciclo de Projeto, Desenvolvimento e Avaliação. Devido às capacidades limitadas do ThingSpeak, as sublistas geradas no Dynamo incluíram informações relativas a registros datados de entrada (TimeStamp), número de entrada e valores correspondentes a umidade e temperatura em tempo real, no contexto de dados ambientais, e/ou correspondentes a potência ativa em tempo real e médias por hora e dia, no contexto do consumo de energia. Por sua vez, devido à robustez do banco de dados MySQL, as sublistas geradas incluíram informações relativas a TimeStamp, número de entrada e valores correspondentes à umidade e temperatura em tempo real, no contexto de dados ambientais, e/ou correspondentes à potência ativa em tempo real, e às médias por hora, dia, mês e ano, no contexto do consumo de energia. Além disso, foram resgatadas informações correspondentes às horas de funcionamento de cada luminária no dia. Os valores das médias de consumo por mês e ano foram relacionados a impactos econômicos e ambientais inerentes ao LAMPA, para inserção nas propriedades dos Rooms 2D e 3D.

A relação de impacto econômico foi fundamentada nas funções de cálculo de custo empregadas pela Companhia Paulista de Força e Luz (CPFL Energia), sediada em Campinas -

141

SP. Segundo a CPFL Energia (2017), a conta de energia inclui o ressarcimento dos seguintes custos: (i) geração de energia; (ii) transmissão e distribuição; e (iii) encargos e tributos. Os encargos e tributos envolvem o PIS/COFINS34 que incide sobre o Imposto sobre Circulação de Mercadorias e Serviços (ICMS), classificado como tributo estadual, e a Contribuição para Custeio do Serviço de Iluminação Pública (CIP), classificado como tributo municipal. Devido ao PIS/COFINS serem tributos não cumulativos, que variam de mês em mês, foram considerados os mesmos valores utilizados em CPFL Energia (2017). No caso do ICMS, o percentual de cobrança aplicado no caso da FEC-UNICAMP independe da faixa de consumo em kWh, devido a sua classe enquanto unidade consumidora, e corresponde a uma alíquota de 18%. No caso da CIP, esta taxa corresponde ao valor de R$2,80. Logo, à função de cálculo de custo foram fixados os tributos supracitados por kWh, a partir da execução inicial do cálculo das tarifas: PIS (0,86%) + COFINS (3,97%) + ICMS (18%) = R$/kWh (0,2283), sendo aplicado ao resultado da quantidade de kWh consumida. Por fim, acrescentou-se o valor da CIP (R$ 2,80). É importante reiterar que antes de empregar-se a função destacada, foi necessário transformar os valores das médias de consumo mensal e anual de Watts/h em kWh.

A relação de impacto ambiental foi embasada no fator de emissão de CO2 aplicado sobre a faixa de consumo de energia elétrica no Brasil, apresentado pelo Ministério do Meio

Ambiente (MMA, 2011). Este fator corresponde a 0.11kgCO2e/kWh. A transformação dos valores das médias de consumo por mês e por ano em kWh também foi realizada neste caso.

A agregação de requisitos de monitoramento de condição foi aplicada sobre as informações de consumo de energia, para adição de status e relatórios de desempenho nos respectivos objetos BIM. Os requisitos consistiram nas faixas ideais de operação das luminárias, definidas no 1º Ciclo de Projeto, Desenvolvimento e Avaliação. No caso do status de operação de cada circuito ser identificado como ligado (On), as informações de potência ativa de cada luminária devem estar enquadradas na faixa de operação de 49W e 64W (faixa corrigida após Avaliação Experimental do 1º Ciclo). No caso do status ser identificado como desligado (Off), as informações devem estar enquadradas na faixa de operação de 0W e 4W. Em ambos os casos, considerou-se a margem de corrente residual decorrente da possibilidade de uso de outros equipamentos do laboratório de pesquisa.

34 Os tributos PIS/COFINS correspondem ao Programa de Integração Social (PIS) e à Contribuição para o Financiamento da Seguridade Social (COFINS) (CPFL ENERGIA, 2017).

142

Dessa forma, os relatórios de desempenho gerados foram concebidos para abranger três situações distintas: (i) no caso de enquadramento nas faixas de operação, os relatórios apontam que as luminárias estão de acordo com o monitoramento de condição; (ii) no caso de valores superiores às faixas de operação, que correspondem a consumo excedente, os relatórios apontam que as luminárias precisam ser verificadas no local; e (iii) no caso de valores inferiores às faixas de operação, que correspondem a falhas operacionais, os relatórios também apontam que as luminárias precisam ser verificadas no local.

Além de inseridos nas propriedades das luminárias, estes relatórios repercutem nos circuitos e no ambiente. Caso uma luminária do circuito demande verificação no local, atribui-se ao circuito o mesmo feedback instrutivo. Caso contrário, atribui-se que o circuito está de acordo com o monitoramento de condição. Por sua vez, caso um circuito demande verificação no local, atribui-se ao ambiente o mesmo feedback instrutivo. Caso contrário, atribui-se que o ambiente está de acordo com o monitoramento de condição. Esta organização de informações atende aos níveis de granularidade propostos para o feedback por desagregação. Em relação às informações de dados ambientais, não foram definidos requisitos de monitoramento de condição, sendo o tipo de feedback somente informativo.

Após a organização de informações e agregação de requisitos, foi realizada a inserção de informações nos Objetos BIM correspondentes aos objetos reais do ambiente físico sob monitoramento de desempenho. Em níveis de desenvolvimento, as rotinas criadas até então foram executadas em modo manual para aferir o direcionamento das informações às suas respectivas propriedades. No caso das rotinas correspondentes às finalidades de consumo de energia e dados ambientais a partir de informações extraídas do banco de dados do ThingSpeak, observou-se a capacidade destas atenderem ao preenchimento de 8/16 propriedades criadas, visando a atualização de informações sobre consumo de energia; e de 5/5 propriedades criadas, visando a atualização de informações sobre dados ambientais.

A constatação relativa ao preenchimento de somente 50% das propriedades de consumo de energia retrata o reflexo das limitações identificadas no tratamento de dados no ThingSpeak para extração de informações de monitoramento (p.128). A ausência de informações acerca das médias mensal e anual de consumo desdobrou-se na ausência de informações correlatas de custo e emissões de CO2 equivalente. Nas Figura 62 e Figura 63, as propriedades preenchidas estão destacadas em verde e as não preenchidas em vermelho.

143

Figura 62 - Informações de Monitoramento em Room 2D e Room 3D (ThingSpeak)

Legenda: Propriedades e Informações do LAMPA em Room 2D (Esquerda); Propriedades e Informações do LAMPA em Room 3D (Direita) Fonte: A autora.

144

Figura 63 - Informações de Monitoramento em Circuito B e Luminária 3 (ThingSpeak)

Legenda: Propriedades e Informações do Circuito B na Canaleta correspondente (Esquerda); Propriedades e Informações da Luminária 3 (Direita) Fonte: A autora.

Por sua vez, no caso das rotinas cujas informações foram extraídas do banco de dados MySQL, observou-se a capacidade destas atenderem em sua totalidade ao preenchimento das propriedades criadas, considerando a atualização de informações tanto sobre consumo de energia como dados ambientais (Figura 64 e Figura 65). Destaca-se que as propriedades booleanas de EnergyConsumptionMonitoring e EnvironmentalMonitoring, em ambos os casos, foram preenchidas por ação do usuário. Ademais, as propriedades de RealTimeMonitoringChart foram preenchidas através do Dynamo, de acordo com as URLs da Interface Web apresentadas no 1º Ciclo de Projeto, Desenvolvimento e Avaliação, para estabelecer vínculo entre os objetos BIM e os gráficos interativos de monitoramento de desempenho do Serviço Web.

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Figura 64 - Informações de Monitoramento em Room 2D e Room 3D (MySQL)

Legenda: Propriedades e Informações do LAMPA em Room 2D (Esquerda); Propriedades e Informações do LAMPA em Room 3D (Direita) Fonte: A autora.

Diante da inserção de informações nas propriedades de monitoramento de desempenho dos objetos BIM alvo, mediante execução dos scripts no Dynamo, foi possível verificar e formatar as tabelas de consumo, impactos e informações ambientais, criadas anteriormente, assim como definir as propriedades COBie de contextualização semântica. Partes dos agrupamentos de propriedades efetuados para contextualização semântica nas tabelas mencionadas estão exemplificados nas Figura 66.

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Figura 65 - Informações de Monitoramento em Circuito A e Luminária 2 (MySQL)

Legenda: Propriedades e Informações do Circuito A na Canaleta correspondente (Esquerda); Propriedades e Informações da Luminária 2 (Direita) Fonte: A autora.

Figura 66 – Agrupamento de Propriedades Estáticas (Colunas A e B) e Dinâmicas (Colunas C a G) em Tabela de Monitoramento de Desempenho

Legenda: Parte da Tabela de Monitoramento de Consumo de Energia das Luminárias criada no Autodesk Revit Fonte: A autora.

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Após os procedimentos explanados, se iniciou as configurações relativas à sobreposição gráfica nos objetos BIM, sendo esta baseada nos relatórios de desempenho gerados a partir das propriedades Report e ReportDescription. Em relação às luminárias, foram atribuídas as cores: verde para relatórios que apontam desempenho enquadrado nas faixas de operação, de acordo com o monitoramento de condição; amarelo para relatórios que apontam desempenho com valores superiores às faixas de operação, demandando verificação no local; e vermelho para relatórios que apontam desempenho com valores inferiores às faixas de operação, demandando verificação no local. Aos circuitos, foram atribuídas as cores: verde para relatórios que apontam desempenho de acordo com o monitoramento de condição, e vermelho para relatórios que demandam verificação no local. Por fim, aos Rooms 2D e 3D, foram atribuídas as cores verde e vermelho, seguindo a lógica dos circuitos (Figura 67).

Figura 67 - Sobreposição Gráfica nos Objetos BIM

Fonte: A autora.

A sobreposição gráfica 3D dos objetos BIM foi realizada através da execução dos scripts do Dynamo. Por sua vez, a sobreposição gráfica 2D foi realizada no Room 2D através de configurações no esquema de cores do template de vista. Essas configurações atenderam à estratégia de eco-feedback, contemplando o feedback por desagregação.

Diante das adequações no modelo BIM, configurações no template e desenvolvimento de scripts, apresentados na Camada de Serviço do 2º Ciclo, foram realizados testes funcionais no Dynamo em relação à frequência de execução de rotinas no modo periódico. Estes testes foram apresentados a seguir, na Subseção 4.2.4 – Avaliação: 2º Ciclo. Destaca-se que o modo

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de execução periódico é aquele que atribui ao middleware a capacidade de inserir automaticamente, e sem ação do usuário, informações contínuas no Modelo BIM. Esse momento pode ser definido como o estado de transformação de um Modelo de Registro, usualmente estático, em um Modelo BIM dinâmico. Os resultados dos testes apontaram a definição da frequência de 180000 milissegundos, ou 3 minutos, de intervalo de atualização periódica para a inserção contínua de informações de monitoramento de desempenho, sem ação do usuário.

Por conseguinte, enfatiza-se como produto da Camada de Serviço do 2º Ciclo a transformação do Modelo de Registro em um Modelo BIM dinâmico capaz de dar suporte às atividades de monitoramento de desempenho. Ademais, destaca-se a atribuição de recursos aos objetos BIM por meio de vínculos com Serviços Web. Diante da instanciação apresentada, as atividades beneficiadas envolveram desempenho e impactos, relativos ao sistema de iluminação do LAMPA e informações ambientais, inerentes ao ambiente LAMPA.

4.2.3.2 Camada de Interface

O Projeto e Desenvolvimento da Camada de Interface do 2º Ciclo visaram aprimorar a interface do ambiente BIM nativo para as atividades de monitoramento de desempenho.

Projeto

A interface do Autodesk Revit 2017 é constituída por 10 partes (Figura 68), das quais o Dynamo localiza-se nativamente no painel de Visual Programming, na aba Manage do Ribbon. Este acesso proporciona a execução da ferramenta em uma janela secundária, na qual é possível abrir, manipular e rodar os scripts elaborados. Apesar desses procedimentos não demandarem compreensão em Linguagem de Programação Visual, podem ser caracterizados como fragmentados e pouco acessíveis aos usuários que não possuem expertise no Dynamo. Em vista disso, foram analisadas duas potenciais soluções para tornar os scripts disponíveis para rodar na interface do próprio Autodesk Revit 2017, sem a necessidade de abrir o ambiente de VPL: o Dynamo Player e o Dyno Browser.

149

Figura 68 - Interface do Autodesk Revit 2017

1 2 3

8 7

Legenda: (1) Menu de Aplicação; (2) Barra de Ferramentas de Acesso Rápido; (3) InfoCenter; (4) Barra de Opções; (5) Paleta de Propriedades; (6) Navegador de Projeto; (7) Barra de Status; (8) Barra de Controle de Vista; (9) Área de Desenho; e (10) Ribbon. Fonte: A autora.

O Dynamo Player é uma solução nativa, que divide o painel de Visual Programming com o Dynamo, e fornece as seguintes funcionalidades: (i) a seleção do diretório o qual os scripts estão armazenados; (ii) a filtragem de visibilidade dos scripts do diretório em sua barra de navegação própria, na interface do Autodesk Revit 2017; (iii) a visualização de status atual do script; (iv) sua execução no modo manual; e (v) a opção de edição no Dynamo. Por sua vez, o Dyno Browser é um add-on gratuito que oferece as mesmas funcionalidades do Dynamo Player, inclusive a barra de navegação própria na interface do Autodesk Revit 2017. Entretanto, o Dyno Browser apresenta os seguintes destaques que motivaram sua aplicação nessa pesquisa: (i) a possibilidade de executar os scripts no modo manual e no modo periódico; e (ii) a possibilidade de criar abas e painéis customizados no Ribbon e exibir os scripts como ferramentas de ação, utilizando a linguagem de programação JavaScript. Ademais, o Dyno Browser pode atuar em conjunto com o Dyno Studio35, que viabiliza a criação de UIs, formulários customizados de inputs, também para instruir o usuário e facilitar sua compreensão acerca de cada rotina do script executado.

35 Apesar de o Dyno Browser ser uma ferramenta gratuita, uma de suas funcionalidades, o Dyno Studio, está disponível gratuitamente por apenas 1 ano (PRORUBIM, 2017b) .

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Diante dos diferenciais do Dyno Browser em relação ao Dynamo Player, definiu-se sua escolha em detrimento da solução nativa. Reitera-se que a funcionalidade do Dyno Studio não foi aplicada nessa pesquisa devido ao seu limite de gratuidade, sendo recomendada para trabalhos futuros. Logo, o aprimoramento da interface do Autodesk Revit 2017 para monitoramento de desempenho, contemplou o acesso às vistas e tabelas, assim como às demais opções criadas através do Dyno Browser.

Desenvolvimento

O Dyno Browser foi adquirido junto ao desenvolvedor russo Prorubim (2017a) e instalado na interface do Autodesk Revit 2017. Após instalação, se acessou sua barra de navegação própria e vinculou-se o diretório local o qual os 4 scripts desenvolvidos estão armazenados.

Os scripts foram organizados em uma pasta denominada Monitoramento de Condição (Condition Monitoring), que abrange subpastas agrupadas por finalidade: Monitoramento de Dados Ambientais (Environmental Monitoring) e Monitoramento do Consumo de Energia do Sistema de Iluminação (Lighting System Monitoring). Em outra pasta, denominada Modelo de Registro (Record Model), foram armazenados scripts que auxiliaram nas adequações do modelo para monitoramento de desempenho.

Com o vínculo entre o diretório e o add-on, foi possível elaborar, na linguagem JavaScript, a aba de Integração BIM-IoT (BIM-IoT Integration) no Ribbon e subdividi-la em painéis, utilizando as mesmas nomenclaturas das pastas. Dessa forma, os usuários passaram a ter acesso aos scripts em Dynamo tanto por meio da barra de navegação do Dyno Browser, mediante execução do add-on, como através desta nova aba dedicada à Integração BIM-IoT no Ribbon (Figura 69).

Em ambas as opções, o modo de execução dos scripts segue as mesmas configurações salvas no Dynamo. O acesso ao Dynamo para alteração do modo de execução (ex. manual para periódico) pode ser realizado através da própria barra de navegação do Dyno Browser, ou por meio do caminho tradicional da ferramenta, na aba Manage. Em relação às vistas 2D, 3D e às tabelas, todo o acesso pode ser realizado através do Navegador de Projeto. Para visualizar as propriedades criadas e informações associadas em cada objeto BIM, apenas é necessário selecioná-los nas vistas e verificá-los na Paleta de Propriedades.

151

Figura 69 - Interface Adequada para Monitoramento de Desempenho

6 5 4

Legenda: (1) Navegador do Dyno Browser; (2) Lista de Rotinas; (3) Área de Monitoramento; (4) Aba de Integração BIM-IoT no Ribbon; (5) Painéis com Scripts do Modelo de Registro e do Monitoramento de Condição que constituem a Aba; (6) Navegador de Projeto para acesso às Vistas 2D/3D e Tabelas de Monitoramento. Fonte: A autora.

Logo, enfatiza-se como produto da Camada de Interface do 2º Ciclo o aprimoramento da interface do ambiente BIM nativo para acesso e visualização às informações inseridas no Modelo de Registro BIM, por meio da Camada de Serviço do 2º Ciclo.

4.2.4 Avaliação: 2º Ciclo

Como estabelecido no Capítulo 3 – Materiais e Métodos, a avaliação do 2º Ciclo do protótipo, explanada nessa subseção, foi realizada através de Testes Funcionais durante seu desenvolvimento e, no momento de instanciação piloto por meio de Avaliação Descritiva baseada em Cenários.

Os Testes Funcionais envolveram a frequência de execução de rotinas no modo periódico no Dynamo e os desdobramentos desta configuração na interface do Autodesk Revit 2017. Inicialmente, configurou-se o intervalo de atualização periódica de execução em 105000 milissegundos, alinhando-se ao tempo de atualização definido na Camada de Serviço do 1º Ciclo (p.120). Este intervalo, entretanto, não considera o tempo inicial que o Dynamo requer para rodar o script, a depender de sua complexidade e do tempo de processamento do

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computador utilizado, sendo que o desdobramento constatado é o travamento da ferramenta. Além disso, este intervalo não contempla o tempo mínimo necessário que o usuário demanda para navegar pela interface do Autodesk Revit 2017 e acessar os recursos (ex. vistas 2D, 3D, tabelas) de monitoramento de desempenho, antes de outra execução contínua. Por conseguinte, foram testados novos intervalos de tempo de execução até definir-se seu novo valor: 180000 milissegundos ou 3 minutos. Este tempo atende às limitações observadas e permite ao usuário navegar pela interface para ter acesso às informações inseridas automaticamente (e periodicamente), e alterar ou interromper o script em execução, caso necessário.

Posteriormente, com o script neste modo de execução, foram testados todos os recursos definidos na interface para monitoramento de desempenho (Figura 70). Observou-se que a atualização de informações é contínua, independente do recurso acessado. Entretanto, a atualização das configurações de sobreposição gráfica de instâncias demanda do usuário que a vista 3D em questão esteja selecionada. Dessa forma, caso o script esteja no modo periódico, as vistas apresentam entre si uma defasagem de 3 minutos na visualização das sobreposições configuradas nos objetos BIM (ex. cores e transparência). No modo manual, uma execução do script seguida da outra reduz a defasagem de visualização das sobreposições a zero. Ademais, é relevante destacar que essa limitação não afeta as vistas 2D, cujas sobreposições gráficas são executadas indiretamente pelas informações das propriedades de Report, que alteram automaticamente seu esquema de cores no template de vista.

Figura 70 - Testes Funcionais de Execução Periódica no Dynamo

Fonte: A autora.

153

Após a aplicação dos Testes Funcionais, o produto do 2º Ciclo foi implementado para instanciação piloto. A Avaliação Descritiva baseada em Cenários apontou a relevância de verificar e visualizar espacialmente o potencial da contextualização semântica de um ambiente BIM nativo, as capacidades de retorno da estratégia de eco-feedback empregada e os resultados periódicos de monitoramento de condição do laboratório de pesquisa.

A partir da navegação no ambiente BIM nativo preparado para monitoramento de desempenho, foi possível obter os retornos de eco-feedback por informação, instrução, desagregação e comparação histórica do consumo de energia do sistema de iluminação, e os retornos de eco-feedback por informação, desagregação e comparação histórica das informações ambientais do laboratório de pesquisa. Ademais, em relação ao consumo de energia, foi possível estabelecer correlações de impactos econômico e ambiental, fundamentados em dados da CPFL Energia (2017) e do Ministério do Meio Ambiente (MMA, 2017), respectivamente. Este quadro foi incrementado pela agregação de requisitos de Monitoramento de Condição, cujo objetivo foi aprimorar o desempenho da edificação e, em consequência, facilitar ações de manutenção preditiva. Durante a instanciação piloto, esses recursos de entrega e exibição foram evidenciados no cenário real, como prova de conceito.

No LAMPA, foi apontado no Modelo de Registro BIM três questões identificadas no Monitoramento de Condição relativo ao Sistema de Iluminação totalmente ligado: o Circuito A apresentou retorno instrutivo de “Verificação no Local” (Check in Place), devido à Luminária 2, cujos valores foram identificados como superiores à faixa de operação com status On, correspondendo a consumo excedente; e à Luminária 3, cujos valores foram identificados como inferiores à faixa de operação com status On, correspondendo a falhas operacionais. O Circuito B, por sua vez, apresentou retorno instrutivo positivo, “De acordo com o Monitoramento de Condição” (According to Condition Monitoring), devido ao desempenho regular de todas as suas luminárias com status On.

Além dos retornos de eco-feedback por informação e desagregação, apresentados nos objetos BIM através das propriedades preenchidas e da sobreposição gráfica nas vistas e tabelas, foi possível ratificar o feedback por instrução acessando os gráficos dinâmicos através da propriedade RealTimeMonitoringChart, inserida nos objetos BIM do sistema de iluminação. Dessa forma, se acessou o gráfico dinâmico do Circuito A, e, por consequência, verificou-se não só o momento atual do monitoramento, como o histórico de desempenho das Luminárias 1, 2 e 3, pertencentes ao circuito mencionado (Figura 71).

154

Figura 71 - Cenário Real de Monitoramento: Sistema de Iluminação Ligado (Parte 1)

Fonte: A autora.

Ainda, foi possível confirmar a veracidade dos alertas do Modelo de Registro BIM mediante verificação no local, e checar, na interface de monitoramento de desempenho, o TimeStamp referente à última atualização periódica e os valores de desempenho em tempo real, assim como suas médias por hora, dia, mês e ano. Os parâmetros COBie de contextualização auxiliaram na verificação de informações sobre as luminárias (Figura 72).

155

Figura 72 - Cenário Real de Monitoramento– Sistema de Iluminação Ligado (Parte 2)

Fonte: A autora.

Por sua vez, foi apontado no Modelo de Registro BIM duas questões identificadas no Monitoramento de Condição relativo ao Sistema de Iluminação totalmente desligado: o Circuito A apresentou retorno instrutivo de “Verificação no Local” (Check in Place), devido à Luminária 3, cujos valores foram identificados como superiores à faixa de operação com status Off, correspondendo a consumo excedente. Do mesmo modo, o Circuito B apresentou retorno instrutivo equivalente ao Circuito A, devido à condição da Luminária 5 com status Off. Logo, as Luminárias 3 e 5 apontaram valores correspondentes a corrente residual e indicaram consumo de energia no LAMPA, mesmo com ambos os circuitos desligados. As demais Luminárias apresentaram retorno instrutivo positivo (Figura 73 e Figura 74).

O acesso às informações de umidade e temperatura do LAMPA também reforçou os benefícios da instanciação piloto e evidenciou a relevância de integrar o Modelo BIM a Serviços Web. Além dos tipos de eco-feedback apresentados, destaca-se que a implantação da

156

solução nos demais ambientes da edificação instanciada apontam a potencialidade de empregar-se eco-feedback por comparação normativa entre laboratórios de pesquisa e entre departamentos da FEC-UNICAMP.

Figura 73 - Cenário Real de Monitoramento – Sistema de Iluminação Desligado (Parte 1)

Fonte: A autora.

Por conseguinte, a solução BIM-IoT desenvolvida auxilia o grupo-alvo da pesquisa, proprietários e gerentes de facilities, na identificação e compreensão contextualizada e enriquecida acerca do consumo excedente de energia e das falhas operacionais referentes a componentes do sistema de iluminação do LAMPA. Além disso, facilita o acesso às informações ambientais de umidade e temperatura do laboratório, que podem subsidiar o monitoramento futuro de níveis de conforto dos usuários. As provas de conceito apresentadas evidenciam a capacidade da solução em dar suporte às atividades de monitoramento de desempenho da edificação, apresentando diversos níveis de granularidade da informação. Além dos recursos tradicionais, gráficos dinâmicos e tabelas acessadas por gerenciadores de bancos de dados, a integração de BIM e IoT apresenta-se como solução relevante de ampliação da consciência do usuário acerca do consumo de energia e dos níveis de conforto ambiental, já que atua como um recurso acessível, interativo e extensível a outras interfaces.

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Figura 74 - Cenário Real de Monitoramento – Sistema de Iluminação Desligado (Parte 2)

Fonte: A autora.

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5 APRENDIZAGENS E GENERALIZAÇÃO

Este capítulo consiste nas etapas finais do delineamento da pesquisa, sendo subdividido nas seguintes seções: Explicitação das Aprendizagens e Generalização para uma Classe de Problemas.

5.1 EXPLICITAÇÃO DAS APRENDIZAGENS

A explicitação das aprendizagens envolveu a retomada das questões de pesquisa (p.23) apresentadas no Capítulo 1 – Introdução e considerou: (i) as Análises Exploratórias e os resultados de ambas as RSLs (Sistemas de Eco-feedback e Integração de BIM e Internet das Coisas); (ii) a Sistematização de uma Estratégia de Eco-feedback e a Identificação de Artefatos e Configuração de Classes de Problemas da Integração de BIM e IoT; e (iii) as Avaliações do 1º e 2º Ciclos do Artefato Selecionado para Instanciação.

A partir de informações adquiridas na Análise Exploratória e extraídas da RSL, caracterizou-se uma estratégia macro de adequação e aplicação de Sistemas de Eco-feedback, levando-se em consideração as etapas apresentadas na Figura 9 (p.40). Este procedimento subsidiou a elaboração da estratégia de eco-feedback utilizada na pesquisa. Restringindo-se o ambiente de aplicação (laboratório de pesquisa de edifício anexo da FEC-UNICAMP) e seus usuários (proprietário UNICAMP e setor de gerenciamento de facilities da FEC) para um cenário de instanciação, os componentes-chave foram detalhados de acordo com o mapeamento apresentado nas Figura 5, Figura 6 e Figura 7 (p.38 e p.39). Diante da proximidade de perfis entre usuários de edificações residenciais estudantis e usuários de edificações comerciais/institucionais, o detalhamento realizado considerou características de ambos os ambientes, conforme apresentado a seguir, na Figura 75.

As definições de cada componente-chave, assim como o emprego da combinação de diversas unidades e múltiplos tipos de exibição, visaram o desempenho adequado, potencial de efetividade e impacto psicológico do sistema. Além disso, as definições almejaram respostas positivas e a cobertura de diferentes motivações e/ou responsabilidades do grupo alvo, identificadas na Figura 31 (p.96).

159

Figura 75 - Detalhamento de Componentes-chave da Solução BIM-IoT desenvolvida

Unidade de Frequência Tipo de Captura Processamento Entrega Exibição de Exibição Exibição

Interface Tempo RSSF MySQL kWh Informativo* Local Real

Interface ThingSpeak Watts Histórico Web

Custo Instrutivo R$

kgCO2e Desagregação

Umidade %

Temperatura ºC

Fonte: A autora.

Em relação aos múltiplos tipos de exibição definidos, é relevante reiterar que o uso de eco-feedback por informação buscou complementar os demais tipos de eco-feedback empregados no contexto do consumo de energia, além de indicar preparação futura para novas exibições acerca das informações ambientais do LAMPA. O eco-feedback por comparação histórica almejou o rastreamento do desempenho de consumo, e o comportamento de informações ambientais de umidade e temperatura, após implementação do protótipo; e o eco- feedback por instrução envolveu sugestões de intervenção fundamentadas no monitoramento de condição do sistema de iluminação do laboratório. Essas sugestões de intervenção atuaram como suporte à gestão da manutenção preditiva deste sistema e devem também ser aplicadas futuramente, mediante incremento da solução proposta, em relação aos níveis de conforto ambiental balizados pelas informações de umidade e temperatura fornecidas. Nesse sentido, o monitoramento de condição ambiental pode ser respaldado por indicadores normativos de desempenho pertencentes à série ISO (ex. ISO 7730) ou à norma ANSI/ASHRAE Standard 55 (ASHRAE, 2013). O eco-feedback por desagregação foi incorporado visando o sistema de iluminação e a conexão direta entre equipamentos e o consumo de energia, para associar a exibição de diversos níveis de granularidade de consumo: da luminária, do circuito e do ambiente. Finalmente, o eco-feedback por comparação normativa, inicialmente no escopo desta pesquisa e indicado para edificações comerciais/institucionais (p.31), não foi utilizado por limitações de custo e tempo, devido à necessidade de implementação do protótipo em mais de um ambiente de instanciação. Portanto, recomenda-se sua aplicação em trabalhos futuros.

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A partir de Análise Exploratória, foi possível compreender a IoT como uma convergência de perspectivas envolvendo Objetos, Internet e Semântica, subsidiada por um arcabouço de tecnologias facilitadoras. Identificou-se na RSL de BIM e IoT, entre os contextos de aplicação na escala da edificação, a Medição Inteligente, e a Domótica e Automação Residencial, como aqueles que podem efetivamente contribuir para fomentar conscientização e dar suporte às tomadas de decisão, visando a mitigação do consumo de energia (Quadro 12 e Quadro 13, p.80). Além disso, constatou-se uma Arquitetura Orientada a Serviços para IoT (LI; XU; ZHAO, 2014), a qual serviu de esquema para projetar e desenvolver o artefato de instanciação proposto, conforme apresentado na Figura 36 (p.105).

A partir de informações extraídas da RSL de Integração de BIM e IoT, mapeou-se os propósitos de BIM no contexto abordado (p.77): atuar como estrutura virtual de dados da edificação; subsidiar simulações de desempenho e análises preditivas; e exercer o papel protagonista de visualizador da informação. Estes propósitos evidenciaram que o Modelo BIM pode dar suporte à classificação, associação e contextualização semântica e/ou espacial de informações sensoriadas do ambiente físico; e à fundamentação de regras e estratégias aplicadas em projeto, construção e operação da edificação. Ademais, identificou-se em relação ao papel protagonista de visualizador da informação que este pode ser explorado de 3 diferentes formas (p.99): utilizando-se o Modelo BIM em navegadores web e/ou aplicativos; em ambientes nativos associados a add-in; ou em ambientes nativos somente. Todas estas formas de entrega demandam os usos de APIs e linguagens de programação, entretanto em diferentes níveis de complexidade. No contexto desta pesquisa, fez-se uso de 2 destes propósitos, Estrutura Virtual de Dados da Edificação e Visualizador 3D, sendo a forma de entrega em um Ambiente BIM Nativo.

Ainda em relação à RSL de Integração de BIM e IoT foram configuradas 9 classes de problemas sobre essa abordagem (Quadro 14, p.83 e Quadro 15, p.84), as quais apontaram Sensibilidade à Eficiência Energética, Visualização, Interação e Comunicação entre Agentes no Ambiente de Trabalho e Gestão de Saúde e Segurança no Ambiente de Trabalho como classes em que os esforços de pesquisa estão mais concentrados. Por outro lado, constatou-se Operações de Resposta a Emergência Contra Incêndio como uma classe pouco investigada. Além disso, de acordo com a ótica da DSR, as classes Sensibilidade à Eficiência Energética e Gestão de Saúde e Segurança no Ambiente de Trabalho apresentaram-se mais desenvolvidas em relação às demais; a classe de Concepção e Autoria de Projetos em desenvolvimento inicial; e as outras em desenvolvimento mediano.

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Dentro desta caracterização, a presente pesquisa enquadrou-se nas classes de problemas relativas a Sensibilidade à Eficiência Energética e Qualidade Ambiental Interna, tendo em vista o monitoramento de desempenho em tempo real do consumo de energia e de informações de umidade e temperatura da edificação. A solução BIM-IoT proposta agregou 4 Séries de Uso e 5 Usos do Modelo BIM (Quadro 21), seguindo a classificação de Succar, Saleeb e Sher (2016) indicada no Quadro 3 (p.45). Os usos empregados consistiram: (i) na atualização e manutenção de um Modelo de Registro BIM, representando edificações anexo da FEC-UNICAMP; (ii) na manutenção de ativos, por meio do uso do modelo BIM como suporte à gestão da manutenção das luminárias através de seu vínculo com bancos de dados externos via Dynamo; (iii) no monitoramento de desempenho, fazendo-se uso do modelo BIM para monitorar o consumo de energia do sistema de iluminação do LAMPA e outras métricas, como informações de umidade e temperatura; (iv) na utilização do modelo em tempo real, para exibir informações da RSSF implementada; e (iv) na Interface BIM/IoT, através da congregação dos demais usos e consolidação do modelo BIM como um portal 3D de acesso a informações estáticas e dinâmicas da edificação em tempo real, contextualizadas semanticamente e espacialmente.

Quadro 21 - Séries e Usos do Modelo na Solução BIM-IoT desenvolvida

Classes de Problemas Séries de Uso do Modelo Uso do Modelo Captura e Representação (2000) Manutenção de Registros (2070)

Sensibilidade à Eficiência Energética Operação e Manutenção (6000) Manutenção de Ativos (6010) Monitoramento de Desempenho (7030) Monitoramento e Controle (7000) Qualidade Ambiental Interna Utilização em Tempo Real (7040) Ligação e Extensão (8000) Interface BIM/IoT (8050) Fonte: A autora.

Para realizar a integração proposta visando a estratégia de eco-feedback definida, os aprendizados explanados acima foram primeiramente correlacionados na Figura 32 (p.96). Em seguida, foram definidos os constructos e estruturado o modelo associado de suas relações, sendo este reorganizado e detalhado na Figura 33 (p.100). Após proposição destes artefatos, desenvolveu-se o método de implementação da integração (Figura 34, p.102) e delineou-se o cenário de instanciação como prova de conceito, se estabelecendo para este os requisitos apresentados na p.101. O artefato de instanciação envolveu projeto, desenvolvimento e avaliação da solução BIM-IoT proposta, cujos procedimentos iterativos, realizados em 2 Ciclos, conduziram a diversos aprendizados.

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No 1º Ciclo, a RSSF apresentou-se como uma Tecnologia de Sensoriamento adequada para instanciação no LAMPA. Devido aos objetos alvo de monitoramento escolhidos e às definições de hardware e software, a solução desenvolvida agregou como características principais baixo custo, otimização e eficiência. Na sua implementação, fez-se uso do roteador do laboratório para conexão Wi-Fi e comunicação com os servidores web e de bancos de dados. Diante do sinal de alcance do roteador, observa-se que este pode ser utilizado para atender às conexões e comunicações diretas de soluções semelhantes instaladas nos demais ambientes localizados nos 3 Pavimentos da Asa Esquerda do Anexo 01.

Tendo em vista experimentar possibilidades de implementação, empregou-se 2 servidores web e de bancos de dados no protótipo: ThingSpeak e Apache HTTP WebServer/MySQL, a primeira opção por tratar-se de uma plataforma IoT na nuvem, também denominada Portal de Integração; e a segunda opção por sua robustez, devido ao uso de linguagem SQL. No ThingSpeak foram identificadas limitações no processamento de dados visando a extração de informações de sua interface, enquanto no Apache HTTP Webserver/MySQL confirmou-se a robustez do banco de dados SQL, conforme Testes Estruturais explanados na Avaliação do 1º Ciclo (p.128). Logo, o ThingSpeak atendeu parcialmente às finalidades de monitoramento de desempenho estabelecidas na pesquisa, ao assegurar somente o monitoramento de condição. O MySQL atendeu totalmente às finalidades, ao assegurar também o agrupamento de informações visando os impactos econômicos e ambientais do consumo de energia.

Ainda no contexto do MySQL, destacou-se a contribuição de um dos propósitos do BIM, enquanto Estrutura Virtual de Dados da Edificação, utilizando-se o Autodesk Revit 2017 como ferramenta, cujas funcionalidades nativas permitiram interação com o referente banco de dados. Nesse sentido, destaca-se a limitação da pesquisa pela restrição de seu desenvolvimento a uma única ferramenta de modelagem BIM. Os procedimentos de exportação desta estrutura via ODBC, geração automatizada de tabelas com propriedades de todos os objetos do Modelo de Registro BIM e criação de relacionamento destas com as tabelas de monitoramento anteriormente elaboradas, significaram redução de esforço na construção de um banco de dados contextualizado semanticamente. No sentido de validar este propósito, é essencial que a geração, atualização e manutenção de um Modelo de Registro sejam de estratégia da organização – para torná-lo uma fonte precisa, confiável e centralizada de informações da edificação. Dessa forma, a carga de trabalho para resgatar documentações de fases anteriores do ciclo de vida, checar a veracidade de informações, criar propriedades

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correspondentes a essas informações e inseri-las manualmente no Modelo BIM, para gerenciamento de facilities, pode ser minorada. Esta constatação ratifica o estudo de Becerick-Gerber et al. (2012).

As Interfaces de Entrega e Exibição do 1º Ciclo agregaram consultas semânticas às tabelas em uma Interface Local e acesso a gráficos dinâmicos em um Interface Web. Atribui- se ao acesso local das tabelas do banco de dados MySQL uma restrição institucional da FEC- UNICAMP de acesso e controle do roteador Wi-Fi do LAMPA. Caso a restrição não existisse, as tabelas também seriam visualizadas na web. Apesar disso, essas tabelas geradas e estruturadas por Dados Sensoriados do Ambiente Físico e Estrutura Virtual de Dados da Edificação deram suporte ao monitoramento de desempenho e se mostraram capazes de abarcar as definições da estratégia de eco-feedback, como a frequência de atualização em tempo real, as unidades e tipos de exibição. Devido ao seu uso como recurso secundário de visualização, utilizou-se somente as unidades de energia direta (Watts) e informações ambientais (% e ºC). Em relação aos tipos, foram empregados apenas os eco-feedbacks por informação e comparação histórica. Os gráficos gerados e exibidos na Interface Web não apresentaram contextualização semântica. Ainda assim, atenderam às definições da estratégia de eco-feedback, de forma equivalente às tabelas. Em ambos os casos, sentiu-se a ausência de recursos de contextualização espacial para melhor compreensão das informações de monitoramento de desempenho.

Por fim, na instanciação piloto do 1º Ciclo, constatou-se influência entre equipamentos da rede elétrica da edificação Anexo 01 (Figura 35, p.103) e seu desdobramento no desempenho inadequado do consumo de energia do sistema de iluminação. Além de indicar consumo excedente e demandar revisão das instalações elétricas do LAMPA e da edificação, esta influência resultou em ação corretiva na faixa de operação estabelecida para o monitoramento de condição das luminárias. Logo, sinaliza-se que redes elétricas, principalmente aquelas alvo de aplicação de Medição Inteligente, necessitam de projetos que levem em consideração a não influência entre equipamentos. Dessa forma, o Monitoramento de Desempenho, além de dar suporte à manutenção preditiva, serve de parecer e/ou indicador de qualidade de soluções de projeto, cujas respostas podem ser empregadas em edificações semelhantes (ex. no caso da UNICAMP em projetos de edifícios anexo padrão), e/ou em cenários de retrofit.

No 2º Ciclo, o Autodesk Revit atuou como Ambiente BIM Nativo e o Dynamo, sua ferramenta de VPL, como middleware responsável por integrar o Modelo de Registro BIM

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com os bancos de dados externos para inserção de informações de monitoramento de desempenho. Constata-se que as partes da solução dedicadas somente à IoT e inerentes às Camadas de Sensoriamento, Rede e Serviço devem estar consolidadas neste momento. Os procedimentos envolveram ajustes no Modelo de Registro BIM da Edificação Anexo 01 da FEC-UNICAMP (p.133), na qual o LAMPA está lotado.

Em relação às propriedades estáticas do Modelo BIM, devido à falta de disponibilidade de informações relacionadas aos registros de ativos da edificação, parte destas não foram preenchidas manualmente. Essa limitação destaca a relevância de criar propriedades desde as fases iniciais do ciclo de vida da edificação, associadas aos Requisitos de Informação da Entidade Contratante visando O&M, e inserir informações de cada fase correspondente no decorrer do processo (EAST, 2013; BECERICK-GERBER, 2012; MOTA; 2017). A ausência dessas informações não necessariamente impacta no propósito de utilizar- se o Modelo BIM para Monitoramento de Desempenho, uma vez que, conforme apontado em Eastman et al. (2014), os requisitos mínimos necessários nesse contexto são propriedades geométricas e funcionais em objetos BIM genéricos, associados às disciplinas de Arquitetura, Estrutura e Sistemas Prediais. No entanto, considerando as capacidades do Modelo BIM em proporcionar contextualização semântica a este monitoramento, a ausência de informações é prejudicial.

Em relação às propriedades dinâmicas do Modelo BIM, por sua vez, observa-se que suas configurações, principalmente os tipos de propriedade, estão diretamente associadas às estruturas dos bancos de dados externos as quais serão vinculadas, conforme apresentado no Quadro 20 (p.136). As aprendizagens em relação ao preenchimento destas propriedades serão abordadas a seguir. No script criado no Dynamo, foram estabelecidos 5 passos para a integração das informações, conforme explicitado na Figura 60 (p.139): (i) seleção e filtro de objetos BIM; (ii) comunicação, resgate e organização de informações; (iii) agregação de requisitos de monitoramento de condição; (iv) inserção de informações nos objetos BIM; e (v) sobreposição gráfica nos objetos BIM. A possibilidade de executar o script em modo periódico assegura a continuidade, sem ação do usuário, de inserir informações de monitoramento de desempenho no Modelo BIM. Logo, observa-se a capacidade do Dynamo em viabilizar a integração de BIM e Internet das Coisas e tornar o Modelo BIM dinâmico, fazendo-se uso de linguagem de programação visual. Por outro lado, constata-se que a execução do script em modo periódico é influenciada pelos recursos de hardware e software definidos na solução BIM-IoT. Em relação ao hardware, devido ao tempo de processamento

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da máquina. Em relação aos software, devido ao intervalo de atualização determinado para os bancos de dados na camada de serviço.

Em relação à inserção de informações, observa-se que as limitações do ThingSpeak, destacadas no 1º Ciclo, influenciaram diretamente no preenchimento das propriedades de monitoramento nos objetos BIM, como apresentado nas Figura 62 (p.143) e Figura 63 (p. 144). No MySQL todas as propriedades de monitoramento dos objetos BIM foram preenchidas (Figura 64, p.145 e Figura 65, p.146). Recomenda-se, portanto, o uso de bancos de dados mais robustos para a integração de informações de monitoramento de desempenho no Modelo BIM, já que as possibilidades de processamento de dados são extensas e podem atender a uma ampla gama de requisitos. No caso do ThingSpeak, e demais Portais de Integração com recursos semelhantes, estes podem contribuir para o monitoramento de condição, já que fornecem as informações em tempo real, médias por hora e dia, viabilizando o eco-feedback por instrução.

Em relação às sobreposições gráficas no Modelo BIM, constata-se que apesar do Dynamo proporcionar a aplicação deste recurso para instâncias de objetos, a visualização promovida está vinculada à Vista 3D ativa no Autodesk Revit 2017. Esta limitação desdobra- se em uma defasagem de visualização das sobreposições entre vistas e requer das ferramentas envolvidas alinhamento e aprimoramento para melhor uso dessa intervenção no Modelo BIM.

Na instanciação piloto do 2º Ciclo, a relevância das contextualizações semântica e espacial proporcionadas pelo Modelo BIM dinâmico para Monitoramento de Desempenho foram evidenciadas. Apreendeu-se de modo simples e interativo as informações de monitoramento do consumo de energia e do comportamento de umidade e temperatura do LAMPA, através de filtros de sobreposição gráfica e do acesso aos eco-feedbacks por informação, instrução, desagregação e comparação histórica, este último através do vínculo dos objetos BIM com a Interface Web. Além disso, o monitoramento de condição mostrou-se potencializado pelo recurso de sobreposição gráfica nos objetos BIM. Este recurso também pode ser adotado em trabalhos futuros que utilizem o eco-feedback por comparação normativa. Os aspectos mencionados foram destacados nas Figura 71, Figura 72, Figura 73 e Figura 74 (p. 154 a p.157).

Diante da solução BIM-IoT implementada, é possível evoluir a estratégia de eco- feedback, a partir do momento em que uma linha de referência do consumo de energia do laboratório poderá ser estabelecida. A ausência de um sistema de monitoramento na FEC- UNICAMP foi um fator limitador que restringiu em parte a elaboração de um eco-feedback

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dedicado diretamente ao comportamento. Diante da coleta, compartilhamento e processamento de dados pelo tempo equivalente a 1 ano (que agrega todos os períodos de funcionamento e recesso da instituição), torna-se viável incrementar a extração de informações para oferecer aos usuários alertas de consumo de energia em relação a seu caráter estável, crescente ou decrescente por período de tempo (ex. mensalmente) e suas devidas correlações com impactos econômico e ambiental; aprimorando aspectos de senso de controle e auto monitoramento. A solução BIM-IoT também pode evoluir mediante implementação de outros tipos de sensores, como os sensores de presença, e/ou introdução de tecnologias de rastreamento como RFID, BLE e NFC, para correlacionar tempo de funcionamento do sistema de iluminação e consumo de energia com identidade, quantidade e permanência de ocupantes no ambiente.

Finalmente, considerando os artefatos de instanciação existentes identificados na RSL de BIM-IoT e a solução proposta nessa pesquisa, realizou-se uma análise comparativa conforme os propósitos de BIM na integração – em vista de uma abordagem geral.

Diferente de Kensek (2014, 2015b), Habibi (2016), Park, Kim e Cho (2016), Osello et al. (2013) e Gokçe e Gokçe (2014b), não utilizou-se BIM nessa pesquisa visando simulações de desempenho e análises preditivas. Este propósito deve ser aplicado em um cenário de reforma e/ou retrofit do Edifício Anexo 01 da FEC-UNICAMP. Em relação ao propósito de BIM atuar como Estrutura Virtual de Dados da Edificação, o conjunto de estudos identificados que realizaram sua inserção nos bancos de dados executaram esta ação: (i) manualmente, desassociada do Modelo BIM (LEE; AKIN, 2010; LEE, CHA, PARK, 2016); (ii) manualmente, com auxílio de schemas associados ao Modelo BIM (GOKÇE; GOKÇE, 2013, 2014a, 2014b); e (iii) automaticamente, com auxílio de add-in ou middleware proprietário (ARSLAN et al., 2014; RIAZ et al., 2014; MARZOUK; ABDELATY, 2014a, 2014b). A solução BIM-IoT proposta executou esta ação automaticamente, com auxílio de um recurso nativo de conexão ODBC disponível no Autodesk Revit 2017.

Em relação ao propósito de ser visualizador da informação, discriminou-se os estudos em 3 grupos. O Grupo de Estudos A36 que empregou o modelo BIM em navegador e/ou aplicativo web agregou as seguintes características: (i) a criação de Interfaces do Usuário (UIs); (ii) a integração de UIs com gráficos e/ou tabelas; (iii) o retorno de eco-feedbacks por

36 O Grupo de Estudos A é composto pelas pesquisas de Lee e Akin (2010), Lee et al. (2012), Li et al. (2014), Tomasi et al. (2015), Lee, Cha e Park (2016), Fang et al. (2016) e Park, Kim e Cho (2016).

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informação, instrução, desagregação e/ou comparação histórica; (iv) a preservação de informações geométricas associadas aos objetos para consulta; (v) a utilização de informações não geométricas desassociadas do Modelo BIM (ex. em menus de visualização) para consulta; (vi) a aplicação de recursos de sobreposição gráfica em vistas 2D e 3D; e (vii) a inserção e atualização automática periódica de informações da IoT, sem ação do usuário. O Grupo de Estudos B37 que empregou o modelo BIM em Ambiente Nativo com auxílio de add-in agregou as seguintes características: (i) a criação de UIs; (ii) a integração de UIs com gráficos e/ou tabelas e/ou notificações; (iii) o retorno de eco-feedbacks por informação, instrução, desagregação, comparação histórica e/ou comparação normativa; (iv) a preservação de informações geométricas e não geométricas associadas aos objetos para consulta e manipulação; (v) a aplicação de símbolos, notações e recursos de sobreposição gráfica em vistas 2D e 3D; e (vi) a inserção e atualização automática periódica de informações da IoT sem e/ou com ação do usuário. O Grupo de Estudos C38 que empregou o modelo BIM em Ambiente Nativo sem auxílio de add-in agregou as seguintes características: (i) o retorno de eco-feedback por informação; (ii) a preservação de informações geométricas e não geométricas associadas aos objetos para consulta e manipulação; e (iii) a inserção e atualização automática periódica de informações da IoT com ação do usuário.

Entre os grupos discriminados, a solução BIM-IoT proposta empregou o modelo BIM em Ambiente Nativo sem auxílio de add-in e proporcionou avanços significativos em relação aos estudos similares, incorporando diversos recursos dos demais grupos. Portanto, agregou- se como características inovadoras em relação ao Grupo de Estudos C: (i) a criação de uma Interface do Usuário integrada ao Ambiente Nativo; (ii) o retorno não somente de eco- feedback por informação, como também por instrução, desagregação e comparação histórica (através de propriedades URL em objetos vinculadas a uma Interface Web); (iii) a aplicação de recursos de sobreposição gráfica em vistas 2D e 3D; e (iv) a inserção e atualização automática periódica de informações da IoT sem e/ou com ação do usuário. Reitera-se que estas características estão diretamente associadas às capacidades das ferramentas BIM Autodesk Revit, Dynamo e Dyno Browser e indicam o potencial da VPL usada na integração.

37 O Grupo de Estudos B é composto pelas pesquisas de Kensek (2014, 2015), Arslan et al. (2014), Riaz et al. (2014), Costin, Teizes e Schoner (2015) e Zhang e Bai (2015). 38 O Grupo de Estudos C é composto pelas pesquisas de Kensek (2014, 2015), Rio, Ferreira e Poças-Martins (2013) e Marzouk e Abdelaty (2014a, 2014b).

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5.2 GENERALIZAÇÃO PARA UMA CLASSE DE PROBLEMAS

Como destacado na seção anterior, esta pesquisa pode ser generalizada para as classes de problemas relativas a Sensibilidade Energética e Qualidade Ambiental Interna. Conforme apresentado no Quadro 14 (p.83), os agentes envolvidos destas classes, em conjunto, agregam: Ocupantes, Projetistas, Inspetores Prediais, Gerentes de Facilities e Proprietários, influenciando nas fases de Planejamento/Programa e Projeto, e Operação e Manutenção.

A solução BIM-IoT apresentada atendeu aos Gerentes de Facilities e Proprietários, com ênfase na fase de Operação e Manutenção da edificação. Sua ampliação para os demais agentes discriminados anteriormente será abordada a seguir e envolve adequações relativas, principalmente, à entrega e exibição de informações.

Como a solução desenvolvida utilizou-se da entrega do Modelo BIM em um Ambiente Nativo, as adaptações para Projetistas tornam-se mais simplificadas, e devem considerar a entrada de Dados Simulados de Desempenho para dar suporte às estratégias de projeto em cenários de retrofit – abarcando, portanto, a fase de Planejamento/Programa e Projeto. A elaboração de add-ins nesse caso também pode agregar às atividades dos Projetistas. No âmbito da Operação e Manutenção, as adaptações para Inspetores Prediais devem considerar o vínculo desta solução em Ambiente BIM Nativo com Sistemas de Serviço de O&M, para registrar Ordem de Serviço (OS), Procedimentos de Manutenção Preventiva, entre outros. Este vínculo pode ser realizado através de bancos de dados centralizados e visualização distribuída. Novamente, a elaboração de add-ins também pode agregar às atividades dos Inspetores Prediais. No caso de profissionais terceirizados, recomenda-se considerar a evolução da solução proposta para Navegadores Web e/ou Aplicativos, devido à segurança e privacidade organizacional, também com possibilidade de extensão a Sistemas de Serviço de O&M. Para os Ocupantes, as adaptações são mais notáveis e requerem a entrega do Modelo BIM somente em Navegadores Web e/ou Aplicativos. Esta interface pode estar associada a Sistemas de Serviço de Notificações (ex. solicitações de conforto) integrados ao Setor de Gerenciamento de Facilities da organização. Para cada agente mencionado, deve-se revisar os agrupamentos e unidades de exibição das informações inerentes à IoT, conforme suas motivações e/ou responsabilidades atribuídas. Em relação a Gerentes de Facilities e Proprietários, a solução BIM-IoT proposta pode ser incrementada, visando outras abordagens, e integrar-se a Sistemas Digitais de Gerenciamento de Facilities, como CMMS e CAFM, disponíveis comercialmente. Para tanto, pode-se utilizar o Ambiente BIM Nativo e

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ferramentas dos sistemas digitais mencionadas em paralelo, acrescentar um middleware/add- in para mediar a integração, ou estender para uma entrega em Navegador Web e/ou Aplicativo já integrado a estas ferramentas (ex. como realizado em diversos módulos do EcoDomus FM).

Por conseguinte, em referência à Instituição de Ensino UNICAMP, que abarca essa diversidade de agentes, a demanda de soluções BIM-IoT pode envolver os três propósitos de BIM identificados para integração, bem como os três formatos de entrega associados ao Modelo BIM, desde que assegurada sua extensão a outros serviços, como exemplificado, e a exibição de informações centrada no usuário.

Sua ampliação para outros ambientes de aplicação abrange níveis diversos de adequação ou substituição de definições inerentes ao ambiente institucional. No caso de ambientes comerciais, as adequações são mínimas. No caso de ambientes residenciais estudantis, que possuem usuários com perfis semelhantes ao ambiente de aplicação da pesquisa, as adequações são moderadas e devem contemplar a alteração do formato de entrega de monitoramento, sendo a visualização do Modelo BIM em Navegadores Web e/ou Aplicativos; e a adaptação dos agrupamentos e unidades de exibição das informações. Além disso, destaca-se a potencialidade de incorporar na solução o eco-feedback por incentivo, que não aparece como requisito de tipo de exibição em ambientes comerciais e institucionais. No caso de ambientes residenciais familiares, que possuem outros tipos de motivações, que variam de família para família e de membro para membro, as adequações são significativas e heterogêneas. Mas entre as adaptações potencialmente comuns indica-se alteração do formato de entrega para Navegadores Web e/ou Aplicativos e adequação dos agrupamentos e unidades de exibição das informações. Destaca-se, também, a potencialidade de incorporar o eco- feedback por incentivo na solução.

Pensando na instanciação da solução BIM-IoT, destaca-se que sua implementação é replicável, considerando as escalas do ambiente, do pavimento e da edificação. A depender da conformação do ambiente (ex. quantidade e disposição de objetos alvo de monitoramento) e do sistema a ser monitorado, as definições da RSSF enquanto Tecnologia de Sensoriamento e de Servidores Web e de Bancos de Dados da solução podem ser adequadas ao contexto. A exemplo disso, caso a mesma solução BIM-IoT criada fosse implementada em ambientes vizinhos, esta teria que adequar-se aos modelos e quantidades de luminárias dos sistemas de iluminação, atribuir novos canais, no caso do ThingSpeak, ou novas tabelas, no caso do banco de dados MySQL, para direcionamento e processamento dos dados coletados. A conexão e a comunicação com os servidores poderia ser realizada pelo mesmo roteador lotado no

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LAMPA, já que seu sinal de alcance Wi-Fi cobre toda a Asa Esquerda do Anexo 01, ou outros dispositivos disponíveis na edificação. O desdobramento destas alterações influenciaria no Dynamo como middleware BIM, no sentido de acrescentar no script a seleção e filtro de novos objetos BIM, redirecionar a comunicação, resgate e organização de informações extraídas dos servidores e adequar as demais funções programadas para atualização periódica do Modelo BIM. No caso da ferramenta BIM, se verificaria a necessidade de criação de novas vistas 2D e 3D e tabelas de agrupamento de propriedades do objetos BIM sob monitoramento. Além disso, escalonar a solução para outras edificações tornaria o script mais complexo, cenário que indica a demanda pelo planejamento de criação de scripts por edificação, e a depender da área construída, por zonas. Por conseguinte, no caso do Monitoramento de Desempenho de diversas edificações centralizadas em uma interface única, a solução BIM- IoT deve adequar-se à entrega em Navegadores Web e/ou Aplicativos, que usualmente utilizam formatos mais leves do Modelo BIM, proporcionando informação distribuída e interfaces enriquecidas, entretanto menos carregadas.

Finalmente, na presença de Sistemas de Gestão Predial, com módulos de monitoramento, ou Sistemas de Automação Predial na edificação, as Camadas de Sensoriamento e Rede seriam de responsabilidade do desenvolvedor, e a Camada de Serviço, já estruturada, apenas fruto de manipulação de dados para extração de informações de monitoramento. Reitera-se que um BMS pode atuar em conjunto com uma RSSF e os dados de ambos convergirem na camada de serviço. Considerando este cenário, as soluções de IoT já estariam consolidadas e os esforços maiores de desenvolvimento estariam nas possíveis relações de integração com BIM.

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6 CONCLUSÃO

A presente pesquisa teve por objetivo integrar informações de consumo de energia adquiridas por meio da IoT ao Modelo BIM, visando o Monitoramento de Desempenho. Enquadrou-se, portanto, em um cenário post-BIM (SUCCAR, 2010) e representa avanço científico em relação aos demais estudos nacionais, por tratar-se da primeira dissertação brasileira sobre BIM e IoT. Seguindo o delineamento da abordagem metodológica Design Science Research, definiu-se 3 campos temáticos estruturais, que representam atualidade e crescente interesse no âmbito científico – Sistemas de Eco-feedback, Internet das Coisas e Modelagem da Informação da Construção. Os campos foram relacionados entre si e subsidiaram a proposição dos artefatos constructos, modelo, método e instanciação; correspondentes a quatro questões de pesquisa.

A primeira questão de pesquisa abordou que requisitos de uma estratégia de eco- feedback podem ser adequados e empregados aos usuários de diferentes ambientes de aplicação. Constatou-se que os requisitos estão associados às definições do ambiente de aplicação, identificação das motivações de usuários e detalhamento dos componentes-chave de um Sistema de Eco-feedback. Estes requisitos puderam ser sistematizados em uma estratégia macro (Figura 9, p.40), que inspirou a estratégia de eco-feedback utilizada na pesquisa (Figura 31, p.96 e Figura 75, p.159) – tendo em vista o impacto psicológico, potencial de efetividade e desempenho do sistema.

Por sua vez, a segunda questão de pesquisa abordou como a IoT pode ser utilizada para fomentar conscientização e subsidiar tomadas de decisão em relação à mitigação do consumo de energia. A representação da Arquitetura Orientada a Serviço de Li, Xu e Zhao (2014) (Figura 16, p.56), que envolve camadas de Sensoriamento, Rede, Serviço e Interface, orientou o projeto e desenvolvimento da solução BIM-IoT proposta, atendendo aos contextos de aplicação IoT associados a Medição Inteligente e Domótica e Automação Residencial.

A terceira questão de pesquisa abordou quais são os propósitos de BIM no contexto de integração com a IoT, visando a gestão do consumo de energia na fase de Operação e Manutenção da edificação. Identificou-se que, na integração BIM-IoT, os propósitos de BIM consistem em atuar como estrutura virtual de dados da edificação, subsidiar simulações de desempenho e análises preditivas, e exercer o papel protagonista de visualizador da informação. Devido à ênfase na gestão do consumo de energia na fase de O&M, estes

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propósitos devem enquadrar-se nas classes de problemas relativas a Sensibilidade à Eficiência Energética e Qualidade Ambiental Interna.

Finalmente, a quarta questão de pesquisa abordou como realizar a integração mencionada tendo em vista uma estratégia de eco-feedback. Esta questão esteve diretamente associada à solução BIM-IoT que operacionalizou, de modo iterativo, os constructos, modelo e método propostos. A solução BIM-IoT abarcou dois ciclos de Projeto, Desenvolvimento e Avaliação, e considerou, como grupo alvo da estratégia de eco-feedback, o setor de gerenciamento de facilities e o proprietário de uma edificação institucional. Assim sendo, sua instanciação restringiu o Monitoramento de Desempenho ao consumo de energia e informações ambientais de um laboratório de pesquisa da FEC-UNICAMP.

No 1º Ciclo, a RSSF desenvolvida caracterizou-se por seu baixo custo, otimização e eficiência, além das possibilidades de aplicação em ambientes vizinhos. Os servidores utilizados apresentaram vantagens e desvantagens durante o desenvolvimento da solução BIM-IoT. O Thingspeak, enquanto Plataforma IoT na Nuvem, mostrou-se viável para o monitoramento de condição. O Apache HTTP Webserver/MySQL, atuando localmente, mostrou-se robusto e capaz de atender a todas as finalidades de monitoramento estabelecidas. A relação entre BIM e MySQL significou redução de esforço na construção de um banco de dados contextualizado semanticamente. Essa constatação reitera que o Modelo de Registro BIM seja produto de uma estratégia organizacional, na qual os Requisitos de Informação da Entidade Contratante – objetivando O&M – sejam incorporados desde as fases iniciais do ciclo de vida da edificação. As Interfaces de Entrega e Exibição do 1º Ciclo, complementares ao Modelo BIM, corresponderam, ainda que parcialmente, à estratégia de eco-feedback empregada na pesquisa. Entretanto, sentiu-se a ausência de recursos de contextualização espacial para melhor compreensão das informações de monitoramento. A Instanciação Piloto do 1º Ciclo apontou revisão das instalações elétricas do ambiente de aplicação e demandou ações corretivas no monitoramento de condição. Esse contexto demonstra que as redes elétricas necessitam de projetos que levem em consideração a não influência entre os equipamentos. Ainda, enfatiza que o Monitoramento de Desempenho, além de dar suporte à manutenção preditiva, serve de parecer e/ou indicador de qualidade de soluções de projeto.

No 2º Ciclo, o conjunto de ferramentas utilizadas mostrou-se viável para integrar BIM e IoT visando Monitoramento de Desempenho: (i) o Autodesk Revit 2017, enquanto ferramenta BIM de autoria; (ii) o Dynamo, seu ambiente de VPL; e (iii) o Dyno Browser, ferramenta associada ao Dynamo que amplia seus recursos. Os ajustes ao Modelo de Registro

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BIM para esta finalidade apontaram, novamente, a relevância de uma estratégia organizacional – já constatada no 1º Ciclo. A funcionalidade do Dynamo em executar scripts em modo periódico contribuiu para transformar o Modelo BIM em dinâmico, potencializando o Monitoramento de Desempenho e atendendo ao objetivo principal da pesquisa. Logo, comprova-se que é possível alcançar um Modelo BIM capaz de portar informações tanto estáticas como dinâmicas de objetos virtuais de um edifício, utilizando-se de ferramentas de VPL em um Ambiente BIM Nativo. Por outro lado, seu desempenho é diretamente influenciado pelos recursos de hardware e software inerentes às demais camadas da solução BIM-IoT. Entre as recomendações, esse cenário sugere a utilização de servidores de bancos de dados robustos para a integração das informações de monitoramento no Modelo BIM, haja vista as possibilidades de processamento de dados que podem atender a uma ampla gama de requisitos. Ademais, indica-se o uso de recursos de sobreposição gráfica no Modelo BIM, por estes facilitarem as atividades de monitoramento de condição. É relevante destacar que estes recursos ainda apresentam limitações relacionadas às sobreposições gráficas de instâncias (objetos BIM). No Dynamo, a execução de rotinas de sobreposição gráfica no modo periódico somente atende a instâncias de objetos presentes na vista tridimensional ativa no Autodesk Revit 2017, e influencia diretamente na visualização de monitoramento. Este contexto demanda aperfeiçoamento na interação entre as ferramentas Autodesk Revit 2017 e Dynamo.

Considerando ambos os ciclos, atribuiu-se ao Modelo BIM 4 Séries e 5 Usos (Quadro 22, p.188), conforme Succar, Saleeb e Sher (2016). Seus propósitos empregados na pesquisa consistiram em atuar como estrutura virtual de dados da edificação da FEC-UNICAMP e exercer o papel protagonista de visualizador da informação. Entre as contribuições da pesquisa, destaca-se que a solução BIM-IoT apresentada representa avanços em relação aos estudos do denominado Grupo C (p.167), ao envolver a incorporação de novos recursos de aprimoramento da integração de BIM e IoT para o Ambiente BIM Nativo sem auxílio de add- in. Ademais, a solução BIM-IoT agrega aos estudos similares de domínio de aplicação, discriminados no Quadro 12 (p.80). Observa-se que a contextualização semântica e espacial de informações sensoriadas do ambiente físico, proporcionada pelo uso do Modelo BIM dinâmico, dá suporte, facilita e incrementa o Monitoramento de Desempenho. Além disso, a estratégia de eco-feedback adotada tem potencial de influenciar no comportamento do grupo alvo, principalmente o setor de gerenciamento de facilities. Esta influência deve consistir na mudança de ações destes usuários, que deixam de atender apenas às atividades de manutenção preventiva e corretiva – usuais na instituição de ensino – e passam a incorporar também

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atividades de manutenção preditiva, que proporcionam a antecipação de tomadas de decisão e facilitam a elaboração de estratégias operacionais.

A generalização da solução BIM-IoT considerando os demais agentes das classes de problemas relativas a Sensibilidade à Eficiência Energética e Qualidade Ambiental Interna pode incorporar: (i) o propósito de BIM voltado para a entrada de Dados Simulados de Desempenho; (ii) os demais formatos de entrega do Modelo, considerando Add-ins ou Navegadores Web e/ou Aplicativos; e (iii) sua extensão a diversos Serviços de FM. Sua generalização considerando os ambientes de aplicação apontam para adequações mínimas em edificações comerciais, moderadas em edificações residenciais estudantis e significativas em edificações residenciais familiares. Por fim, sua generalização considerando as escalas de implementação indicam a aplicação da solução BIM-IoT com adequações mínimas ou moderadas nas escalas do ambiente, do pavimento e do edifício; e com adequações significativas ao agregar-se novos edifícios no monitoramento de desempenho.

Em síntese de todos os aspectos abordados na pesquisa, a solução BIM-IoT auxilia na identificação e compreensão contextualizada e enriquecida relativa ao consumo de energia e às falhas operacionais de componentes do sistema de iluminação. Além disso, facilita o acesso às informações de umidade e temperatura do laboratório e assegura o suporte às atividades de monitoramento de desempenho da edificação, apresentando diversos níveis de granularidade da informação. Apresenta-se, portanto, como solução relevante de ampliação da consciência do usuário, atuando como recurso acessível, interativo e extensível a outras interfaces.

As limitações desta pesquisa apontam para a ausência de um sistema de monitoramento no ambiente de instanciação, cenário que influenciou na estratégia de eco- feedback empregada, devido à falta de referência acerca do consumo de energia e de informações ambientais da Edificação Anexo 01 da FEC-UNICAMP. Acrescenta-se, às limitações físicas, a restrição institucional da FEC-UNICAMP ao acesso e controle do roteador Wi-Fi do laboratório de pesquisa. Afora as limitações já pontuadas em relação à solução BIM-IoT instanciada, aponta-se o uso do Autodesk Revit 2017 – tendo em vista o extenso conjunto de ferramentas BIM disponíveis (Quadro 4, p.47), que podem ser adequadas ao escopo da pesquisa. Ademais, destaca-se o não uso do DynoStudio, funcionalidade do Dyno Browser, devido à suspensão de sua gratuidade após um ano.

As recomendações para trabalhos futuros apontam para a elaboração do Monitoramento de Desempenho de níveis de conforto ambiental dos usuários, balizado por

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indicadores normativos pertencentes à série ISO (ISO 7730) e à ANSI/ASHRAE Standard 55. Além disso, indica-se ampliar a solução BIM-IoT para mais de um ambiente de instanciação, intentando a incorporação do eco-feedback por comparação normativa na organização. Sugere-se, do mesmo modo, introduzir outros tipos de sensores, como o sensor de presença, e tecnologias de rastreamento, como RFID, BLE e NFC, para correlacionar consumo de energia com outras variáveis, a exemplo de identidade, quantidade e permanência de ocupantes nos ambientes monitorados. Estas novas correlações devem aprimorar o eco-feedback por instrução e reforçar ações de mudança de comportamento.

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187

APÊNDICE A – Documentos da RSL de Eco-feedback

188

PROTOCOLO PARA RSL: SISTEMAS DE ECO-FEEDBACK

Quadro 22 - Protocolo para RSL: Sistemas de Eco-feedback

Identificar, avaliar e interpretar os artefatos existentes na literatura que fornecem ao usuário eco- Objetivo feedbacks de consumo de energia. Quais são os artefatos desenvolvidos com ênfase no emprego de sistemas de eco-feedback de consumo de energia?; Quais são os ambientes de aplicação, motivações dos usuários e componentes-chave destes Questões de Pesquisa artefatos?; Como esses sistemas são concebidos para atender a diferentes ambientes de aplicação (ex. residencial, comercial, institucional)? Intervenção Artefatos de Sistemas de Eco-feedback. Controle Fontes de bibliografia coletadas na Análise Exploratória, como Darby (2006) e Fischer (2008). População Sistemas de Eco-feedback aplicados para monitoramento e controle do consumo de energia. Identificação, avaliação e interpretação de artefatos existentes na literatura que fornecem ao usuário Resultados eco-feedback de consumo de energia considerando as questões de pesquisa do protocolo. Na presente pesquisa, através da definição de uma estratégia macro para elaboração de um eco- Aplicação feedback de consumo de energia a ser aplicado em um ambiente da classe de serviços. SCOPUS (https://www.scopus.com/); COMPENDEX (www.engineeringvillage.com/); Fonte ASCE LIBRARY (ascelibrary.org/); WEB OF SCIENCE (webofknowledge.com/).

Idioma Inglês (pela universalidade do idioma).

estudos Termos de busca “Eco-feedback”. Onde Título, Resumo e Palavras-chave. As fontes de bibliografia deverão estar disponíveis integralmente em meio eletrônico, em bases de dados científicas da área e integrar o intervalo temporal definido em 2000-2016; Tipos de artigo Serão consideradas somente as fontes que possuírem os termos de busca de cada condução ao Estratégias de Busca para seleção dos EstratégiasBusca de menos no título, resumo ou palavras-chave da publicação. Serão incluídos trabalhos que abordarem eco-feedback, independente do ambiente de aplicação; Critérios de Inclusão Serão incluídos trabalhos que possuírem os termos de busca de cada condução ao menos no título, resumo ou palavras-chave. Serão excluídos trabalhos não direcionados para a área da AECO; Filtros Critérios de Serão excluídos trabalhos que abordarem eco-feedbacks em outros âmbitos que não consideram o Exclusão consumo de energia; Serão excluídos trabalhos que não abordarem eco-feedbacks como assunto principal. Critérios de Qualidade O trabalho deverá ter sido publicado em periódico com revisão por pares. Para avaliar os artigos será dos Estudos Primários utilizado como critério a população considerada na avaliação. A string de busca será constituída pelo termo “Eco-feedback” e esta será submetida aos mecanismos Processo de Seleção dos de busca. Após a leitura do resumo e aplicação dos critérios de inclusão e exclusão, o trabalho será Estudos Primários selecionado se confirmada a sua relevância. Se houver dúvida da relevância, um pesquisador do LAMPA (FEC-UNICAMP) será consultado para auditoria. No levantamento geral, serão tabuladas informações básicas (dados bibliográficos, ano de publicação, campo de estudo e palavras-chave). Os estudos selecionados para leitura analítica integral serão objeto de preenchimento para alimentar um conjunto de formulários de extração de dados. Este Estratégia de extração de conjunto de formulários possui uma tabulação detalhada que contempla informações relativas ao informação ambiente de aplicação, às motivações do usuário, aos componentes-chave do sistema e aos tipos de artefatos, este último conforme March e Smith (1995). Além destas informações, os formulários devem conter a síntese do trabalho e observações acerca do conteúdo e das conclusões do estudo. Sumarização dos Após a leitura e o resumo dos trabalhos selecionados, serão elaborados gráficos e tabelas para as resultados análises quantitativa e qualitativa. Fonte: A autora.

189

FORMULÁRIO DE CONDUÇÃO: SISTEMAS DE ECO-FEEDBACK a. Fontes:

. COMPENDEX

. SCOPUS

. ASCE LIBRARY

. WEB OF SCIENCE

Data de busca: 17/12/2016 – 18/12/2016 e 24/01/2017 – 25/01/2017 b. Strings Utilizadas:

Configurações por Base de Dados:

. COMPENDEX (Subject/Title/Abstract)

. SCOPUS (Article Title, Abstract and Keywords)

. ASCE LIBRARY (Anywhere)

. WEB OF SCIENCE (Tópico)

Termos de Busca:

. “Eco-feedback” c. Período Considerado: 2000 a 2016 d. Filtros Utilizados:

Configurações por Base de Dados:

. COMPENDEX (Journal Article)

. SCOPUS (Article)

. ASCE LIBRARY (Journal)

. WEB OF SCIENCE (Article)

*Somente artigos de periódicos eletrônicos. e. Lista de Artigos Encontrados:

1. BARRETO, M. L. et al. Understanding families’ motivations for sustainable behaviors. Computers in Human Behavior, v. 40, p. 6-15, 2014.

190

2. BUCHANAN, K.; RUSSO, R.; ANDERSON, B. Feeding back about eco-feedback: How do consumers use and respond to energy monitors? Energy Policy, v. 73, p. 138-146, 2014.

3. CASADO-MANSILLA, D. et al. Embedding intelligent eco-aware systems within everyday things to increase people’s energy awareness. Soft Computing, v. 20, n. 5, p. 1695-1711, 2016.

4. CHEN, J.; JAIN, R. K.; TAYLOR, J. E. Block Configuration Modeling: A novel simulation model to emulate building occupant peer networks and their impact on building energy consumption. Applied energy, v. 105, p. 358-368, 2013.

5. GULBINAS, R.; TAYLOR, J. E. Effects of real-time eco-feedback and organizational network dynamics on energy efficient behavior in commercial buildings. Energy and Buildings, v. 84, p. 493-500, 2014.

6. GULBINAS, R. et al. Network ecoinformatics: Development of a social eco-feedback system to drive energy efficiency in residential buildings. Journal of Computing in Civil Engineering, v. 28, n. 1, p. 89-98, 2014.

7. HARDER, R. et al. Quantification of goods purchases and waste generation at the level of individual households. Journal of Industrial Ecology, v. 18, n. 2, p. 227-241, 2014.

8. JAIN, R. K. et al. Can social influence drive energy savings? Detecting the impact of social influence on the energy consumption behavior of networked users exposed to normative eco-feedback. Energy and Buildings, v. 66, p. 119-127, 2013.

9. JAIN, R. K.; TAYLOR, J. E.; CULLIGAN, Patricia J. Investigating the impact eco- feedback information representation has on building occupant energy consumption behavior and savings. Energy and Buildings, v. 64, p. 408-414, 2013.

10. JAIN, R. K.; TAYLOR, J. E.; PESCHIERA, G. Assessing eco-feedback interface usage and design to drive energy efficiency in buildings. Energy and Buildings, v. 48, p. 8-17, 2012.

11. JEONG, S. H. et al. The impact of combined water and energy consumption eco-feedback on conservation. Energy and Buildings, v. 80, p. 114-119, 2014.

12. KAMILARIS, A. et al. A case study on the individual energy use of personal computers in an office setting and assessment of various feedback types toward energy savings. Energy and Buildings, v. 104, p. 73-86, 2015.

191

13. KHOSROWPOUR, A. et al. One size does not fit all: Establishing the need for targeted eco-feedback. Applied Energy, v. 184, p. 523-530, 2016.

14. MA, G. et al. Cross-cultural assessment of the effectiveness of eco-feedback in building energy conservation. Energy and Buildings, 2016.

15. MAKONIN, S. et al. Electricity, water, and natural gas consumption of a residential house in Canada from 2012 to 2014. Scientific data, v. 3, 2016.

16. PISELLO, A. L.; ASDRUBALI, F. Human-based energy retrofits in residential buildings: A cost-effective alternative to traditional physical strategies. Applied Energy, v. 133, p. 224-235, 2014.

17. SCHWARTZ, T. et al. Uncovering practices of making energy consumption accountable: A phenomenological inquiry. ACM Transactions on Computer-Human Interaction (TOCHI), v. 20, n. 2, p. 12, 2013.1717

18. SERNA-MANSOUX, L. et al. Study of user behaviour after eco-use feedback: the Green- Use Learning Cycle (GULC) as a new strategy for product eco-design. International Journal on Interactive Design and Manufacturing (IJIDeM), v. 8, n. 1, p. 43-54, 2014.

19. SNOW, S.; VYAS, D.; BRERETON, M. When an eco-feedback system joins the family. Personal and Ubiquitous Computing, v. 19, n. 5-6, p. 929-940, 2015.

20. SPAGNOLLI, A. et al. Eco-feedback on the go: Motivating energy awareness. Computer, v. 44, n. 5, p. 38-45, 2011.

21. XU, X. et al. The impact of place-based affiliation networks on energy conservation: An holistic model that integrates the influence of buildings, residents and the neighborhood context. Energy and Buildings, v. 55, p. 637-646, 2012.

22. AICHHOLZER, G.; CIMANDER, R.; KUBICEK, H. Can information save energy? A three country comparison of words and actions in participatory local climate protection projects. International Journal of Electronic Governance, v. 6, n. 1, p. 66-85, 2013.

23. BARTRAM, L. Design challenges and opportunities for eco-feedback in the home. IEEE Computer Graphics and Applications, v. 35, n. 4, p. 52-62, 2015.

24. LIM, V. et al. Designing for action: An evaluation of Social Recipes in reducing food waste. International Journal of Human-Computer Studies, 2016.

192

25. MOZO-REYES, E. et al. Will they recycle? Design and implementation of eco-feedback technology to promote on-the-go recycling in a university environment. Resources, Conservation and Recycling, v. 114, p. 72-79, 2016.

26. WEVER, R. et al. Influence of packaging design on littering and waste behaviour. Packaging Technology and Science, v. 23, n. 5, p. 239-252, 2010.

27. WEVER, R.; VAN KUIJK, J.; BOKS, C. User-centred design for sustainable behaviour. International Journal of Sustainable Engineering, v. 1, n. 1, p. 9-20, 2008. f. Lista de Artigos com Status de Inclusão ou Exclusão:

Artigo Critérios de inclusão atendidos Critérios de exclusão atendidos Status 1. (a) (b) (c) (d) Incluído 2. (a) (b) (c) (d) Incluído 3. (a) (b) (c) (d) Incluído 4. (a) (b) (c) (d) (a) Excluído 5. (a) (b) (c) (d) Incluído 6. (a) (b) (c) (d) Incluído 7. (a) (b) (c) (d) (b) Excluído 8. (a) (b) (c) (d) Incluído 9. (a) (b) (c) (d) Incluído 10. (a) (b) (c) (d) Incluído 11. (a) (b) (c) (d) Incluído 12. (a) (b) (c) (d) Incluído 13. (a) (b) (c) (d) Incluído 14. (a) (b) (c) (d) Incluído 15. (a) (b) (c) (d) Incluído 16. (a) (b) (c) (d) Incluído 17. (a) (b) (c) (d) Incluído 18. (a) (b) (c) (d) (a) (b) Excluído 19. (a) (b) (c) (d) Incluído 20. (a) (b) (c) (d) Incluído 21. (a) (b) (c) (d) (c) Excluído 22. (a) (b) (c) (d) (c) Excluído 23. (a) (b) (c) (d) Incluído 24. (a) (b) (c) (d) (b) Excluído 25. (a) (b) (c) (d) (b) Excluído 26. (a) (b) (c) (d) (b) Excluído 27. (a) (b) (c) (d) (a) Excluído

193

APÊNDICE B – Produção Científica sobre IoT no Brasil

194

DIRETRIZES DE PESQUISA BIBLIOGRÁFICA SOBRE IoT NO BRASIL

Realizou-se uma busca no Banco de Dissertações e Teses do Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT) e no Banco de Teses da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Ensino Superior (CAPES), com os termos Internet das Coisas, Internet of Things ou IoT. Os termos de busca empregados em todos os campos foram: Internet das Coisas, Internet of Things ou IoT, considerando-se o intervalo temporal de 1999 a 2016. Este intervalo abrange desde estudos publicados imediatamente após o primeiro emprego do termo Internet of Things por Ashton em 1999 (ASHTON, 2009) até o ano de 2016. Por fim, foram definidos critérios de inclusão e exclusão dos estudos, estabelecidos da seguinte forma: (i) conter ao menos um dos termos de busca no título, resumo ou palavras- chave da dissertação ou tese; (ii) estar inserido no intervalo temporal definido (1999-2016); e (iii) estar disponível para consulta em meio eletrônico.

195

APÊNDICE C – Documentos da RSL de Integração de BIM e IoT

196

PROTOCOLO PARA RSL: BIM E IoT

Quadro 23 - Protocolo para RSL: BIM e IoT

Objetivo Identificar, avaliar e interpretar os artefatos existentes na literatura que integram BIM e IoT. Quais são os artefatos desenvolvidos com ênfase na integração BIM-IoT? Em que fases do ciclo de vida da edificação há maior recorrência destes artefatos? Questões de Pesquisa Quais são as séries e os usos do modelo BIM utilizados para viabilizar estes artefatos? Que TICs são utilizadas na integração? Que soluções são empregadas na fase de Operação e Manutenção visando a gestão do consumo de energia? Intervenção Artefatos acerca da Integração de BIM e Internet da Coisas. Fontes de bibliografia coletadas na Análise Exploratória, como os estudos do Project Dasher: Attar et Controle al. (2010) e Hailemariam et al. (2010; 2011). População Soluções de Integração de BIM-IoT. Identificação, avaliação e interpretação de artefatos existentes na literatura que integram BIM e IoT, Resultados considerando as questões de pesquisa do protocolo. Na presente pesquisa, através da constatação de propósitos e da configuração de classes de Aplicação problemas acerca da Integração de BIM e IoT; e por meio da apreensão dos pares próximos ao recorte abordado: gestão do consumo de energia na fase de Operação e Manutenção. SCOPUS (https://www.scopus.com/); COMPENDEX (www.engineeringvillage.com/); Fonte ASCE LIBRARY (ascelibrary.org/);

eleção dos

S WEB OF SCIENCE (webofknowledge.com/).

Idioma Inglês (pela universalidade do idioma).

os “Internet of Things”; “IoT”;

stud Termos de Busca “Building Information Model*”; “BIM”;

E “Real-time Data” e “Sensor”. Onde Título, Resumo e Palavras-chave. As fontes de bibliografia deverão estar disponíveis integralmente em meio eletrônico, em bases de dados científicas da área e integrar o intervalo temporal definido em 2000-2016; Tipos de Artigo Estratégias de Busca para EstratégiasBusca de Serão consideradas somente as fontes que possuírem os termos de busca de cada condução ao menos no título, resumo ou palavras-chave da publicação. Serão incluídos trabalhos que abordam a integração de BIM e IoT em qualquer fase do ciclo de vida da Critérios de edificação;

Inclusão Serão incluídos trabalhos que possuem os termos de busca de cada condução ao menos no título, resumo ou palavras-chave;

Filtros Serão excluídos trabalhos não direcionados para a área da AECO; Critérios de Exclusão Serão excluídos trabalhos que não abordam a camada de sensoriamento da IoT, por não assegurarem interação com o ambiente físico. Critérios de Qualidade O trabalho deverá ter sido publicado em periódico com revisão por pares. Para avaliar os artigos será dos Estudos Primários utilizado como critério a população considerada na avaliação. As strings de busca serão constituídas pelos termos “Building Information Model* AND IoT”, “BIM AND IoT”, “Building Information Model* AND Internet of Things”, “BIM AND Internet of Things”, “Building Information Model* AND Real-Time Data”, “BIM AND Real-Time Data”, “Building Information Model* Processo de Seleção dos AND Sensor”, e “BIM AND Sensor”, e estas serão submetidas aos mecanismos de busca. Após a Estudos Primários leitura do resumo e aplicação dos critérios de inclusão e exclusão, o trabalho será selecionado se confirmada a sua relevância. Se houver dúvida da relevância, um pesquisador do LAMPA (FEC- UNICAMP) será consultado para auditoria. No levantamento geral, serão tabuladas informações básicas (dados bibliográficos, ano de publicação, campo de estudo e palavras-chave). Os estudos selecionados para leitura analítica integral serão objeto de preenchimento para alimentar um conjunto de formulários de extração de dados. Este conjunto de formulários possui uma tabulação detalhada que contempla informações relativas ao Estratégia de Extração de contexto de aplicação, conforme Asin e Gascon (2012), tecnologia IoT empregada (sensoriamento, informação rede, serviço e interface), conforme Li, Xu e Zhao (2014), séries e usos do modelo BIM, conforme Succar, Saleeb e Sher (2016), tecnologia BIM empregada (hardware, software e rede), conforme Succar (2009) e tipos de artefatos, conforme March e Smith (1995). Além destas informações, os formulários devem conter a síntese do trabalho e observações acerca do conteúdo e das conclusões do estudo. Sumarização dos Após a leitura e o resumo dos trabalhos selecionados, serão elaborados gráficos e tabelas para as Resultados análises quantitativa e qualitativa.

197

FORMULÁRIO DE CONDUÇÃO: IOT E BIM a. Fontes:

. COMPENDEX

. SCOPUS

. ASCE LIBRARY

. WEB OF SCIENCE

Data de busca: 13/12/2016 a 14/12/2016 – 03/03/2017 a 06/03/2017 b. Strings Utilizadas:

Configurações por Base de Dados:

. COMPENDEX (Subject/Title/Abstract)

. SCOPUS (Article Title, Abstract and Keywords)

. ASCE LIBRARY (Anywhere)

. WEB OF SCIENCE (Tópico)

Termos de Busca em todas as Base de Dados exceto ASCE LIBRARY:

. “Building Information Model*” AND “IoT”

. “BIM” AND “IoT”

. “Building Information Model*” AND “Internet of Things”

. “BIM” AND “Internet of Things”

. “Building Information Model*” AND “Real-time Data”

. “BIM” AND “Real-time Data”

. “Building Information Model*” AND “Sensor”

. “BIM” AND “Sensor”

Termos de Busca na ASCE LIBRARY:

. “Building Information Model*” (Title OR Abstract OR Keywords) AND “IoT” (Anywhere)

. “BIM” (Title OR Abstract OR Keywords) AND “IoT” (Anywhere)

198

. “Building Information Model*” (Title OR Abstract OR Keywords) AND “Internet of Things” (Anywhere)

. “BIM” (Title OR Abstract OR Keywords) AND “Internet of Things” (Anywhere) “Building Information Model*” (Title OR Abstract OR Keywords) AND “Real-time Data” (Anywhere)

. “BIM” (Title OR Abstract OR Keywords) AND “Real-time Data” (Anywhere)

. “Building Information Model*” (Title OR Abstract OR Keywords) AND “Sensor” (Anywhere)

. “BIM” (Title OR Abstract OR Keywords) AND “Sensor” (Anywhere) c. Período Considerado: 2000 a 2016 d. Filtros Utilizados:

. COMPENDEX (Journal Article)

. SCOPUS (Article)

. ASCE LIBRARY (Journal)

. WEB OF SCIENCE (Article)

*Somente artigos de periódicos eletrônicos. e. Lista de Artigos Encontrados:

1. ADÁN, A. et al. Towards the automatic scanning of indoors with robots. Sensors, v. 15, n. 5, p. 11551-11574, 2015.

2. ARSLAN, M. et al. Real-time environmental monitoring, visualization and notification system for construction H&S management. ITcon, v. 19, p. 72-91, 2014.

3. BOGEN, A. C. et al. Evaluating Data Clustering Approach for Life-Cycle Facility Control. Army Corps of Engineers Vicksburg Ms Engineer Research and Development Center, 2013.

4. BOYES, H. Security, Privacy, and the Built Environment. IT Professional, v. 17, n. 3, p. 25-31, 2015.

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47. HUDSON-SMITH, A. Tracking, tagging and scanning the city. Architectural Design, v. 84, n. 1, p. 40-47, 2014. f. Lista de Artigos com Status de Inclusão ou Exclusão:

Artigo Critérios de inclusão atendidos Critérios de exclusão atendidos Status 1. (b) Excluído 2. (a) (b) (c) (d) Incluído 3. (b) Excluído 4. (a) (b) (c) (d) Incluído 5. (a) (b) (c) (d) Excluído 6. (a) (b) (c) (d) Incluído 7. (a) (b) (c) (d) Incluído 8. (b) Excluído 9. (a) (b) (c) (d) Incluído 10. (a) (b) (c) (d) Incluído 11. (a) (b) (c) (d) Incluído 12. (b) Excluído 13. (a) (b) (c) (d) Incluído 14. (a) (b) (c) (d) Incluído 15. (a) (b) (c) (d) Incluído 16. (a) (b) (c) (d) Incluído 17. (b) Excluído 18. (a) (b) (c) (d) Excluído 19. (a) (b) (c) (d) Incluído 20. (a) (b) (c) (d) Incluído 21. (a) (b) (c) (d) Incluído 22. (a) (b) (c) (d) Incluído 23. (a) (b) (c) (d) Incluído 24. (a) Excluído 25. (a) (b) (c) (d) Incluído 26. (a) (b) (c) (d) Incluído 27. (a) (b) (c) (d) Incluído 28. (a) (b) (c) (d) Incluído

203

29. (a) (b) (c) (d) Incluído 30. (a) (b) (c) (d) Incluído 31. (a) (b) (c) (d) Incluído 32. (a) (b) (c) (d) Excluído 33. (a) (b) (c) (d) Incluído 34. (a) (b) (c) (d) Incluído 35. (a) (b) (c) (d) Incluído 36. (a) (b) (c) (d) Incluído 37. (b) Excluído 38. (b) Excluído 39. (a) (b) (c) (d) Incluído 40. (b) Excluído 41. (b) Excluído 42. (a) (b) (c) (d) Incluído 43. (a) (b) (c) (d) Incluído 44. (a) (b) (c) (d) Incluído 45. (a) (b) (c) (d) Incluído 46. (a) Excluído 47. (a) Excluído

204

APÊNDICE D – Avaliação de Placas de Microcontrolador

205

AVALIAÇÃO DE PLACAS DE MICROCONTROLADOR: ARDUINO E NODEMCU

O Arduíno agrega diversas placas de código aberto e de custo acessível em relação a outras plataformas que utilizam microcontrolador. A exemplo de placas destaca-se modelos como o Arduino UNO, Arduino Leonardo, Arduino Due, Arduino Nano, Arduino Yún, dentre outros. Além disso, possui uma linha de componentes – Módulos e Shields Externos – que podem agregar recursos extras às placas.

Cada modelo de placa de microcontrolador diverge em configurações de processador e velocidade de processamento, número de pinos analógicos e digitais, Memórias RAM e Flash e demais recursos. Por conseguinte, definiu-se o Arduino UNO para efeito comparativo com o NodeMCU, devido à sua disponibilidade e popularidade no Brasil. O Arduino UNO possui o processador ATmega328P, que pode atingir até 16MHz de velocidade de processamento, e recursos como Memória RAM de 2kB (na qual são armazenados variáveis e valores) e Memória Flash de 32kB (na qual o script é armazenado) (ARDUINO, 2017).

O NodeMCU, por sua vez, é uma placa de código aberto e de baixo custo, pré- fabricada já com o chip de comunicação ESP8266. Esse chip possui 3 protocolos de comunicação WiFi (802.11 b/g/n) que facilitam a prototipagem da Rede de Sensores Sem Fio (NODEMCU, 2017). Além disso, o NodeMCU possui o processador Tensilica Xtensa LX106, que pode atingir até 160 MHz de velocidade de processamento, e recursos como Memória RAM de 20kB e Memória Flash de 4MB.

Apesar de o Arduino UNO caracterizar-se como uma placa de microcontrolador mais robusta, devido ao maior número de pinos digitais e analógicos para interface com sensores, suas memórias (RAM e Flash) e seus meios de comunicação são menos eficientes, conforme exibido na comparação de recursos entre placas no Quadro 24. Ademais, o Arduino UNO não possui módulos de comunicação sem fio nativos, como o NodeMCU, e demanda a aquisição de novos componentes para esse propósito – como Shields Wi-Fi ou Ethernet. Os Shields possuem limite de velocidade duas vezes inferior ao chip ESP8266 incorporado ao NodeMCU (300MBps). Outro fator importante é que a programação no NodeMCU pode ser realizada de três modos diferentes: (i) em C, através do Kit de Desenvolvimento de Software (SDK) do fabricante (Espressif); (ii) em Lua, linguagem oficial do NodeMCU; e (iii) em C++, mesma linguagem de placas Arduino, através do Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) do Arduino. Por fim, o custo unitário de uma placa NodeMCU é consideravelmente inferior à aquisição de um Arduino UNO.

206

Devido à diferença significativa no custo unitário e à comparação de recursos apresentada, avaliou-se que o NodeMCU é a placa de microcontrolador mais adequada para o desenvolvimento da pesquisa.

Quadro 24 - Comparação de Recursos entre Arduíno UNO e NodeMCU

RECURSOS ARDUINO UNO NODEMCU

Microcontrolador ATmega328 ESP8266-12F

Pinos Digitais 14 9

Pinos Analógicos 6 1

Tensão de Operação 5v 3,3v

Velocidade de Processamento 16MHz 160MHz

Memória Flash 32 KB 4 MB

Memória RAM 2 KB 20 KB

Tecnologia BLE Não Sim

Tecnologia Wifi Não Sim

Conexão 56 MBps 300 MBps

Tamanho 53 x 79 mm 25 x 51 mm

Conector USB 2.0 + Jack P4 Micro USB

Custo Unitário Aprox. $20,00 (dólares) Aprox. $2,70 (dólares)

Fonte: Adaptado de NODEMCU (2017) e ARDUINO (2017).

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APÊNDICE E – Lógica da Integração BIM-IoT no Dynamo

Figura 76 - Lógica da Integração BIM-IoT no Dynamo

Fonte: A autora.