5 VANTAGENS DE EXTRAIR QUANTITATIVOS NO NAVISWORKS

Você sabia que o Autodesk Navisworks possui ferramentas para extrair quantitativos? Se sim, já parou para refletir sobre os ganhos de se utilizar tal software para isso? Se essas são suas curiosidades, preparamos um texto listando as cinco principais vantagens de utilizar os recursos de quantificação do Navisworks. Esperamos que ao final da leitura novos horizontes surjam em sua mente para otimizar ainda mais os processos de implantação e implementação BIM no seu escritório ou construtora.


1. LEVEZA DO ARQUIVO


A primeira vantagem que listamos é uma questão de ordem prática e operacional. O Modelo Federado clique aqui para saber o que é modelo federado, feito no Navisworks é, no geral, muito mais leve que o somatório do tamanho dos arquivos das disciplinas de origem. A Figura 01 ilustra um caso de quatro arquivos (formados por disciplinas executadas no Revit) localizados na mesma pasta do modelo salvo na extensão NWF, que é a versão geralmente salva no Navisworks.



Figura 01: Tamanho de arquivos no Revit versus tamanho de arquivo no Navisworks. Fonte: Quatre Ensino Especializado.

O tamanho do arquivo impacta na velocidade de processamento de dados, logo a geração de quantitativos é mais leve e o modelo pode ser atualizado de maneira mais rápida.


2.VISUALIZAÇÃO DE ITENS QUANTIFICADOS


Quem nunca passou pelo dilema de gerar tabelas em determinados softwares e precisar conferir se realmente aquilo está sendo quantificado? Se você já faz esse trabalho com softwares CAD/Excel é uma prática constante. Se já realiza com o Revit, por exemplo, ainda há chance disso acontecer. Evidentemente, nunca podemos confiar cegamente em um software, mas o Navisworks agiliza esse processo de conferência atribuindo cores a objetos quantificados. Isso mesmo, além de realçar os modelos no espaço tridimensional, o Navisworks consegue atribuir cores a esses elementos de modo que se possa identificá-los visualmente e checar alguma omissão de informação ou alguma quantificação errada. Ressaltamos que a identificação por cores pode ainda destrinchar as diferentes categorias quantificadas em determinados projetos de quantificação. Figura 02.



Figura 02: Cores e quantificação no Navisworks. Fonte: Quatre Ensino Especializado.

Além de visualizar as cores dos objetos quantificados, conseguimos em poucos cliques isolar ou ocultar os objetos quantificados. Dentro de um fluxo de processamento no qual há pouquíssimo travamento do computador, já que os arquivos são mais leves que os dos softwares de origem.


3. CONCENTRAÇÃO DAS INFORMAÇÕES


Para entender essa grande vantagem, façamos o seguinte exercício mental: imagine um modelo federado, clique aqui para saber o que é modelo federado, com mais de 10 disciplinas em arquivos diferentes e que você necessitasse conferir as quantidades de todas elas e inserir esses elementos em medições de cronogramas físicos-financeiros. Em tese, precisaríamos gerar quantidades em arquivos separados e depois tentar unir esses conjuntos de informações em uma listagem de tarefas.


A boa notícia é que o Navisworks possui ferramentas suficientes para que você possa gerir esses tipos de informações já no próprio modelo federado. A isso denominamos a vantagem de concentrar todas as informações. Isso quer dizer que em um único ambiente virtual nós conseguimos administrar, levantar e até mesmo complementar os dados de todas as disciplinas (arquitetura, estrutura, instalações entre outros). Figura 03


Figura 03: Modelo federado no Navisworks. Fonte: Quatre Ensino Especializado.

Nesse caso, as tabelas de quantidade são geradas no próprio modelo do Navisworks, com base em cada disciplina anexada ao único arquivo. Sendo assim, podemos facilmente associar essas informações a medições de acompanhamento de obras.


4. ADIÇÃO E CORREÇÃO DE RECURSOS


Dependendo de como foi feita a modelagem em cada disciplina, ainda precisamos calcular quantidades baseadas nas informações que possuímos naquele momento do recebimento do arquivo. Em outras palavras, em muitos casos, precisamos utilizar os dados primários das respectivas modelagens para calcular dados secundários. Nesses casos, precisamos dar algum tipo de tratamento dos dados primários para obtermos com precisão as quantidades desejadas.