Vuodesta 1997 Helsingissä on ollut käytössä liikennesuunnittelussa sama Bentley-ohjelmis-toon perustuva suunnitteluohjelmisto ”Microstation”. Microstation on luotu erityisesti maanpäällisen infran, kuten teiden sekä rakennusten suunnittelua varten. Sen ominaisuuk-sia infran 3D-mallinnuksessa on myös kehitetty jo 90-luvun alusta lähtien ja sen avulla pys-tytäänkin huomioimaan monenlaiset mallinnuksen tarpeet. Lisäksi ohjelmisto on hyvin mo-nipuolinen ja skaalautuva, kun suunnitteludataa voidaan tulostaa ohjelmiston omassa dng-formaatissa sekä monessa muussa CAD-dng-formaatissa. (Bentley, 2021) Myös osa Helsingin liikennesuunnittelijoista mainitsi haastatteluissaan, että Microstation on helppokäyttöinen ja toimii hyvin suunnitelmien piirtämisessä. Vaikka Microstationissa on paljon etuja muihin suunnitteluohjelmistoihin verrattuna ja siihen on totuttu Helsingin liikennesuunnittelussa, on Microstationissa myös paljon heikkouksia muun muassa tiedonsiirtoon ja ohjelmiston päivittymisväleihin liittyen. Helsingissä on myös aiemmin jo mietitty suunnitteluohjelmis-ton vaihtamista edellä mainituista ja muun muassa seuraavassa kappaleessa kuvatuista syistä johtuen.
Autocad-pohjaiset suunnittelujärjestelmät, kuten Novapoint Road signs-suunnitteluohjel-misto, ovat Bentleyn lisäksi suosituimpia infran 3D-mallinnuksessa. Novapointin etuudet verrattuna Microstationiin ovat esimerkiksi sen hinta, ohjelmistojen monipuolisuus ja sen toiminnot ovat helpommin kustomoitavissa. Perustuen NBS:n (2020) kansainväliseen BIM-raporttiin Autodesk-pohjaiset suunnitteluohjelmistot ovat myös tietomallintamisessa käy-tetyimpiä. Ohjelmistomuutoksella voitaisiin siis varautua paremmin tietomallinnuksen yleistymiseen myös osana liikennesuunnittelua, mikä on erittäin suotavaa perustuen muun muassa tähän tutkimukseen. Lisäksi Novapoint on luotu vastaamaan kaiken infrasuunnit-telun tarpeisiin ja siihen tulee myös useammin päivityksiä kuin Microstationiin. Sen ulko-asun koetaan myös olevan Microstationiin verrattuna intuitiivisempi ja modernimpi. To-dennäköisesti edellä mainituista ja monista muista syistä johtuen ne ovat myös Suomessa sekä yksityisellä että julkisella puolella eniten käytettyjä.
Oman kokemukseni ja liikennesuunnittelijoiden haastattelujen perusteella tiedonsiirrossa on välillä ongelmia nykyisin käytössä olevien suunnitteluohjelmistojen ja niiden tiedonsiir-toformaattien kanssa. Tällaiset ongelmat liittyvät usein tiedonsiirtoon konsulttien ja suun-nittelutoimistojen kanssa, jotka käyttävät suunnittelussa Autocad-pohjaisia suunnitteluoh-jelmistoja. Uusin Microstationin versio ei avaa uusimmilla Autodeskin suunnitteluohjelmis-toilla toteutettuja dwg-tiedostoja ja usein joutuu pyytämään suunnittelijoilta suunnitel-masta vanhempi versio. Vaikka version muuttaminen on itsessään helppo ja nopea toimen-pide, voi mennä paljonkin aikaa siihen, että saa yhteyden suunnitelman laatineeseen henki-löön. Hyödynnettävän suunnitelma-aineiston saaminen saattaa siis viedä kokonaisuudes-saan yllättävänkin paljon aikaa. Helsingin kaupungin kanssa usein työskentelevistä konsul-teista muun muassa Rambollilla, Swecolla ja Sitowisella on käytössä Autodeskin suunnitte-luohjelmistot.
77
Novapointin pilotoinnissa tarkoituksena on verrata Autocad-pohjaista suunnitteluohjelmis-toa nykyiseen Microstationiin asemakaavan yhteydessä laadittavan liikennesuunnitelman osalta. Ensimmäisenä tulee valita hanke, jonka yhteydessä pilotti toteutetaan. Ehdotuksena on, että pilotti olisi osa Helsingin tietomallinnuksen käyttöönoton tiekarttaa ja että sen tar-kempi suunnittelu ja arviointi olisi Liken tietomalli-pienryhmän vastuulla. Liikennesuunni-telman toteuttamisesta kaavahankkeen yhteydessä vastaisi liikenneinsinööri Laura Kan-kaanpää. Pilottia varten tarvitaan myös lisenssi Novapointiin ja siinä tarvittaviin ohjelmis-toihin kuten Road signiin ja Autoturniin. Lisenssin hankkimisesta tulee keskustella liiken-nesuunnittelupäällikön kanssa. Kuten jo aiemmin mainittu, toimenpide voisi alkaa jo ke-väällä 2022, kun sopivasta hankkeesta pilottia varten on päätetty.
Kuva 5.6 Ehdotetun Novapoint-pilotoinnin vaiheet.
Kaavahankkeen yhteydessä tapahtuvan liikennesuunnittelun keskosta riippuen raportti pi-lotista valmistuisi todennäköisesti viimeistään vuoden 2022 loppupuolella. Raportin analy-sointiin ja pilotista nousevien keskustelujen läpikäymiseen kuluu varmasti joitakin kuukau-sia. Tällöin suunnitelma siitä, miten suunnitteluohjelmistojen kanssa edetään voisi toteutua
78
vuoden 2023 aikana. Pilotin aikataulu riippuu myös paljon liikenne- ja katusuunnittelijoi-den resursseista ja tarkoituksena on, että pilottihanke ajoittuisi jollekin hiljaisemmalle ajalle, kuten kesälle.
79
6 Tutkimuksen luotettavuuden arviointi
Tämän tutkimuksen pohjaksi oli saatavilla vähän kirjallista aineistoa, kuten aiempia tutki-muksia ja aiheeseen liittyviä julkaisuja. Suurin syy tähän on todennäköisesti se, että tieto-mallintamisen jalkauttaminen yleisesti osaksi infrasuunnittelua on alkanut kunnolla vasta viimeisen 10 vuoden aikana. Sen lisäksi tietomallintaminen osana infrasuunnittelua on kos-kenut lähinnä tarkempia rakenteita koskevaa suunnittelua, kuten katu- ja rakennussuunnit-teluvaihetta. Liikennesuunnittelun viemiselle tietomallipohjaiseksi ei ole todennäköisesti myöskään nähty tarvetta, sillä liikennesuunnitelma on toiminut tähän saakka lähtötietona muille tekniikka-aloille lähinnä karkeiden tilavarausten osalta. Kirjallisuuskatsaus auttoi kuitenkin löytämään perustelut sille, miksi olisi syytä tutkia tietomallintamisen aloittamista jo aikaisemmassa vaiheessa suunnitteluprosessia. Helsingissä ensimmäinen vaihe suunnit-teluprosessissa on liikennesuunnitelman laatiminen katusuunnittelun lähtötiedoksi, jolloin olisi myös kirjallisuuteen perustuen aiheellista tutkia tietomallintamista osana tätä vaihetta.
Kirjallisuuskatsauksen jättämien tietoaukkojen täyttäminen onnistui kuitenkin hyvin tee-mahaastattelujen sekä osittain myös tutkijan oman työkokemuksen avulla. Edellisessä lu-vussa kuvatut toimenpide-ehdotuksetkin pohjautuvat suurelta osin haastatteluiden tulok-siin, joita on peilattu kirjallisuuskatsauksen ulosantiin. Kuten luvun 4 alussa on tuotu etulok-siin, haastatteluiden otannalla pyrittiin saavuttamaan mahdollisimman monipuolinen lopputu-los, jossa huomioitaisiin alan ammattilaisten kokemukset eri näkökulmista. Myös tutkimus-kysymykset ja haastattelun tyyppi pyrittiin valitsemaan sellaiseksi, joka jättää tilaa haasta-teltavalle kysymyksistä poikkeavillekin näkemyksille. Haastatteluja tehtiin myös liikenne- ja katusuunnittelussa sekä konsultilla että tilaajalla. Sen lisäksi laajempaa näkökulmaa lii-kennesuunnitteluprosessin toimintamalleista saatiin haastattelemalla muiden kaupunkien liikennesuunnittelijoita. Erityisesti tästä oli merkittävä hyöty benchmarkkauksen osalta.
Sen sijaan kansainvälisen tason benchmarkkausta tutkimus ei sisältänyt, sillä julkista tietoa tähän liittyen ei ollut saatavilla. Kansainvälisen kirjallisuusaineiston puute jätti tutkimuk-seen suurimman tietoaukon, sillä todennäköistä on, että jossain maassa myös liikennesuun-nittelun tietomallintamista on edistetty pidemmälle kuin Suomessa. Tämän tiedon saata-vuus olisi voinut tuoda tutkimukseen olennaista lisätietoa, mikä olisi voinut vaikuttaa myös toimenpideohjelman sisältöön. Toisaalta esimerkiksi BuildingSMART Finland, jonka julkai-suihin tässä tutkimuksessa on useampaan kertaan viitattu, työskentelee muiden maiden kanssa yhteistyössä, jolloin sen julkaisemat aineistot ottavat huomioon tietomallintamisen kansainvälisen kehityksen.
Tutkijan toimiminen Helsingin kaupungin liikennesuunittelijana vaikutti jonkin verran tut-kimukseen ja sen lopputulokseen, eli toimenpideohjelmaan. Pääosin vaikutukset liittyivät saatavilla olevaan aineistoon ja tutkijan omaan kokemuksen tuomiin etuihin. Varsinaista yksityistä tai salaista aineistoa ei tässä tutkimuksessa hyödynnetty, mutta muun muassa tär-keiden suunnittelua koskevien tietojen saatavuus oli helpompaa, kun tutkijalla oli suora
80
pääsy näihin. Tämän tutkimuksen kannalta puolueellisuudesta ei ollut myöskään merkittä-vää haittaa, sillä muun muassa nykyisten suunnitteluprosessissa ilmenevien ongelmien hah-mottaminen oli helpompaa myös oman kokemuksen pohjalta. Näin voitiin tutkia myös sitä ovatko tutkijan kokemuspohjaiset haasteet yhtenevät haastateluissa esiin nousseiden kanssa.
81
7 Yhteenveto
Tässä diplomityössä tutkittiin tietomallintamista ja sen mahdollistamia etuja osana liiken-nesuunnitteluprosessia. Näihin hyötyihin sekä nykyiseen liikenne- ja katusuunnittelupro-sessin haasteisiin perustuen laadittiin toimenpideohjelma siirtymiseksi Helsingissä kohti tietomallipohjaista liikennesuunnittelua. Tutkimuksessa tehtiin myös esikuva-analyysi (engl. benchmarking), jossa selvitettiin liikennesuunnittelun ja sen tietomallintamisen ny-kytilaa Espoossa ja Vantaalla. Toimenpideohjelmassa ehdotetut toimenpiteet saivat myös vaikutteita näiden kaupunkien suunnitteluprosesseista ja toimintamalleista, jotka oli koettu kyseisissä kaupungeissa toimiviksi.
Tutkimuksen tavoitteena oli laatia Helsingin liikennesuunnitteluun toimenpideohjelma, jonka avulla voidaan edistää siirtymistä kohti mallipohjaista liikennesuunnittelua ja samalla helpottaa liikenne- ja katusuunnittelun välistä tiedonsiirtoa.
Jotta kattavan ja perusteellisen toimenpideohjelman laatiminen oli mahdollista, tuli ensin vastata seuraaviin osakysymyksiin:
1. Mitä hyötyä on liikennesuunnittelun tietomallintamisesta?
2. Mitkä ovat keskeisiä tekijöitä liikennesuunnitelmien tietomallintamisessa?
3. Mitä vaatimuksia tietomallinnukselle on asetettu eri tahoilta?
4. Miten liikennesuunnittelun lopputuotosta voidaan hyödyntää osana kaupunkimal-lia?
5. Millainen liikennesuunnitelmamalli on optimaalinen katusuunnittelun lähtötietona?
6. Mitä toimenpiteitä tarvitaan liikennesuunnittelun viemiseksi tietomallipohjaiseksi?
Lähtökohtana työlle oli löytää ne tietomallintamiselle asetetut tavoitteet ja suunnitelman sisältövaatimukset, joiden toteuttaminen vaatii nykyisen liikennesuunnitteluprosessin osalta toimenpiteitä. Tässä pyrittiin huomioimaan sekä ulkoiset tavoitteet, kuten yleiset inf-ramallia koskevat vaatimukset, että sisäiset pyrkimykset, kuten katusuunnittelijoiden toi-veet liikennesuunnitelman sisältöön liittyen. Tavoitteena oli myös, että toimenpideohjelman avulla voitaisiin helpottaa ja nopeuttaa koko liikenne- ja katusuunnitteluprosessia, minkä kannalta olennaista oli tarkastella liikenne- ja katusuunnitteluvaiheiden sisältöä. Tutkimuk-sen edetessä ja erityisesti Espoon ja Vantaan liikennesuunnittelijoiden haastatteluiden jäl-keen ajatus tarpeesta koko liikenne- ja katusuunnitteluprosessin muutokselle vahvistui.
Tämä johtui erityisesti siitä, että muuttamalla suunnitteluprosessin vaiheita sekä niiden si-sältöä voitaisiin vastata paremmin arkipäiväistyvään tietomallintamiseen ja tehostaa mah-dollisesti koko prosessia. Jotta tietomallintamisen yleistymiseen voitaisiin varautua myös teknisesti paremmin ja vastata muutenkin nykyisen suunnitteluohjelmiston puutteisiin,
to-82
dettiin uuden suunnitteluohjelmiston pilotoinnin olevan kannattavaa. Toimenpideohjel-massa yhdistyvätkin ehdotukset tiedonsiirron- ja hallinnan tehostamisesta, uudistukset lii-kennesuunnitelmien sisällöstä, suunnitteluprosessin uudelleen vaiheistus sekä uuden suun-nitteluohjelmiston pilotointi.
Tietomallintamisen ja siihen liittyvien toimenpiteiden ottaminen osaksi liikennesuunnitte-lua mahdollistaa muun muassa:
projektiin liittyvien kustannusten ja riskien pienentämisen,
projekteihin käytetyn kokonaisajan lyhentämisen,
tekniikkalajien välisen kommunikaation parantamisen,
voimassaolevan tiedonsiirron ja
kestävän kehityksen asettamiin vaatimuksiin vastaamisen helpottumisen.
Vaikka hyötyjä on monia, liittyy tietomallintamiseen ja siihen siirtymiseen myös erilaisia haasteita. Nämä tulee huomioida esimerkiksi toimenpiteisiin liittyvissä suunnitelmissa ja niitä koskevissa ohjeistuksissa. Haasteet voivat liittyä muun muassa seuraaviin asioihin:
muutoksen pelkoon ja yleisentiedon puutteeseen, johon liittyy vahvasti osa-optimoinnin on-gelmat; resurssipula muun muassa tarvittavan koulutuksen ja ohjeistuksen suhteen sekä vä-häinen tutkimustieto tietomallintamisesta osana liikennesuunnittelua. Tässä diplomityössä ei ollut tarkoituksena käsitellä syvällisemmin ratkaisua sille, miten voidaan vastata näihin haasteisiin. Luvussa 2.1.3 on kuitenkin käsitelty lyhyesti, miten haasteisiin voitaisiin vastata, mutta tavoitteena on sisältää muun muassa muutosjohtaminen osaksi tarkempia toimenpi-teisiin liittyviä suunnitelmia.
Jotta tietomallintamisesta osana liikennesuunnittelua olisi mahdollisimman paljon hyötyä, tuli ehdotetuissa toimenpiteissä ottaa huomioon myös inframallintamista koskevat yleiset vaatimukset ja katusuunnittelun esittämät toiveet. Olennaista oli pitää myös koko ajan mie-lessä, ettei toimenpiteillä olisi negatiivista vaikutusta myöskään toimivaksi koettuihin vai-heisiin nykyisessä liikennesuunnitteluprosessissa. Yleiset inframallivaatimukset koskevat liikennesuunnittelun osalta lähtötietoaineistoa, suunnittelua sekä luovutusaineistoa. Nämä vaatimukset otettiin soveltaen huomioon ehdotetuissa toimenpiteissä, mutta kuitenkin niin, että toimenpiteet eivät ole vaatimusten vastaisia ja että niillä edistetään tietomallintamista myös tulevaisuus huomioiden. Yleisten inframallivaatimusten lisäksi, liikenne- ja katusuun-nittelun tiedonsiirron tehostamisen osalta oli tärkeää tarkastella myös katusuunnittelijoi-den toiveita liikennesuunnitteluvaiheeseen liittyen. Liikennesuunnitelma toimii nykyisel-lään katusuunnittelun lähtötietona, katusuunnittelijat kokivat merkitykselliseksi jotkin
83
muutokset nykyiseen suunnitteluvaiheen ja suunnitelman sisältöön liittyen. Tärkeäksi li-säykseksi koettiin muun muassa karkeiden 3D-tarkastelujen tekeminen osana liikenne-suunnitteluvaihetta sekä sellaisten ominaisuustietojen lisäämisen osaksi suunnitelmaa, joita tarvitaan myös katusuunnitteluvaiheessa.
Kun liikennesuunnitelmiin lisätään ominaisuustietoja, suunnitelman hyödynnettävyys on parempi myös muissa yhteyksissä, kuten osana kaupunkimallia. Ominaisuustiedot tulisi kuitenkin olla sidottuina sellaiseen aineistoon, joka voidaan viedä osaksi kaupunkimallia, eli esimerkiksi kolmiulotteisiin viivoihin, alueisiin ja pisteisiin. Karkean kolmiulotteisen ai-neiston luominen liikennejärjestelmästä voisi olla osana toimenpiteissä ehdotettua liiken-teen yleissuunnitelman laatimista. Käytännössä tämän ei tarvitsisi sisältää muuta kuin ka-tualueen osien rajaukset ja viivoja, missä on huomioitu z-koordinaatti. Näihin viivoihin voi-daan sitten sitoa ominaisuustietoa esimerkiksi liikennemääriin tai liikkumismuotoon liit-tyen. Tästä aineistosta saataisiin tarkasteltua myös tarpeelliset pituuspoikkileikkaukset. Li-säksi joissain infran mallinnusohjelmistoissa, kuten Novapoint road sign:ssa on rakennettu myös liikennemerkkien 3D-kirjasto. Liikennemerkkien ja muiden pienten kaupunkikohtei-den, kuten valaisinpylväikaupunkikohtei-den, mallintaminen mahdollistaisi myös näiden tuonnin osaksi kaupunkimallia.
Kokonaisuudessaan tietomallintaminen ei ole vielä varsinaisesti jalkautunut detaljitason lii-kennesuunnitteluun Suomessa tai kansainvälisesti. Tämä selvisi tutkimuksen kirjallisuus-katsauksen sekä Vantaan ja Espoon liikennesuunnittelijoiden haastatteluista. Nykyiset toi-mintamallit ja suunnitteluvaiheiden sisältö eivät täysin sovellu liikennesuunnitelmien mal-lintamiseen, mutta niissä voidaan ottaa osia Helsingin nykyiseen suunnitteluprosessiin.
Muun muassa Vantaalla on jo edistetty myös liikennesuunnittelun viemistä tietomallipoh-jaiseksi ja tähän liittyen siellä siirryttiin käyttämään muutama vuosi sitten uutta tiedonhal-lintajärjestelmää ja suunnittelemaan Novapointilla. Vantaan liikennesuunnittelijan haastat-telussa selvisi myös, että muutamassa hankkeessa on tehty liikenteellisiä tarkasteluja tieto-malleihin perustuen. Haastattelun aikataulun puitteissa ei ollut mahdollisuutta selvittää tar-kemmin, mitä kaikkea nämä tarkastelut ovat sisältäneet. Muiden kaupunkien, kuten Van-taan, kokemuksista voitaisiin kuitenkin ottaa esimerkkiä ja niiden kanssa voitaisiin tehdä yhteistyötä mahdolliseen suunnitteluprosessin muutokseen ja tietomallintamisen edistämi-seen liittyen.
Selvää on kuitenkin se, että tietomallintamisen ottaminen osaksi liikennesuunnittelua vaatii Helsingissä laajamittaisia toimenpiteitä. Ehdotukset näistä toimenpiteistä, niiden sisällöstä ja aikataulusta sekä mahdollisista vastuuhenkilöistä on esitetty kootusti taulukossa 7.1. Jotta liikennesuunnittelun tietomallintamista saataisiin edistettyä kuitenkin entistä laaja-alai-semmin tulevaisuudessa, olisi olennaista, että liikennesuunnittelun tietomallintamista tai siihen liittyviä toimenpiteitä vaadittaisiin esimerkiksi osana YIV:a. Olisi toivottavaa, että yk-sityiskohtaisemmat liikennesuunnittelun tietomallintamista koskevat vaatimukset
päivitet-84
täisiin vastamaan suunnitteluprosessin muissa vaiheissa esitettyjä tarpeita. Yleistä infra-mallintamista koskevilla vaatimuksilla on laaja-alainen vaikutus alan toimintamalleihin ja myös siksi vaatimuksia tulisi päivittää niissä liikennesuunnittelun osalta.
Taulukko 7.1. Toimenpide-ehdotukset Helsingin liikennesuunnittelulle siirtymiseksi kohti malli-pohjaista liikennesuunnittelua.
Toimenpide Mitä sisältää?
Mil-loin aloite-taan?
Kuka tai ketkä vas-tuussa?
Novapoint-pilotti Liikennesuunnitelman laatiminen Novapoint-suunnitteluohjelmistolla InfraBIM-nimikkeis-tön käyttöönotto (osana Novapoint- pilottia)
2022 Nimetään likestä sel-lainen henkilö, kuka on laatinut muitakin ohjeita. Liikenne-suunnittelijat vastaa-vat toteutuksesta Ohjeet tiedostojen tallentamiselle Ohjeet siihen, minne ja miten
tie-dostot tallennetaan ProjectWisessa (ja verkkolevyllä)
2022 Nimetään likestä sel-lainen henkilö, kuka
Ensin piirretään vain kadun rajat ja kaistaleveydet ja –pituudet, vasta katusuunnitelman valmistumisen jälkeen tuotetaan myös tarkempi liikennesuunnitelma
2024 Like, kaavoitus, päät-täjät
85
Lähteet
Aaltonen, K. & Pekkinen, L. 2015. Risk Management in Project Networks: An Information Processing View. Technology and Investment, 6. s. 52-62. DOI: 10.4236/61005
Acerra, M. E., Lantieri, C., Pancaldi, S., Piacentini, G., Vignali, V., Di Vincenzo, F. 2021.
Building information modelling (BIM) application for an existing road infrastructure. Au-tomation in construction 128 (2021) 103752, sivut 2-3. Italy. DOI: 10.1016/103752
Al Heyari, A. 2017. Civil information modelling. Esitelmä Prezi- verkkosivulla 24.4.2017.
Saatavilla: https://prezi.com/adqja3v2-glk/civil-information-modelling/
Autodesk. 2021a. What is BIM? [verkkosivu]. Viitattu 19.7.2021. Saatavilla:
https://www.autodesk.com/solutions/bim
Autodesk, 2021b. What are the benefits of BIM? [verkkosivu]. Viitattu 28.7.2021. Saata-villa: https://www.autodesk.com/solutions/bim/benefits-of-bim#what-is-the-process-of-bim
Avoindata. 2021. Kuopion 3D- rakennukset CityGML LOD2 7/2021. [verkkosivu]. Viitattu 30.9.2021. Saatavilla: https://www.opendata.fi/data/en_GB/dataset/kuopion-3d-raken-nusmallit/resource/176d2e86-037f-4401-8cb7-739e3284d788?inner_span=True
Bentley. 2021. Microstation. [verkkosivu]. Viitattu 4.12.2021. Saatavilla:
https://www.bentley.com/en/products/brands/microstation
Bhargav, D. 2014. A brief introduction to BIM. Esitelmä Aalto-yliopiston insinööritieteiden korkeakoulussa 23.4.2014. Saatavilla:
http://2014.buildit-tallinn.eu/wp-con-tent/uploads/2014/02/BIM-sissejuhatus.pdf
Biljecki, F. Cöltekin, A. Ledoux, H. Stoter, J. Zlatanova, S. 2015. Applications of 3D city models: State of the art review. International Journal of Geo-infromation, 4. 2842-2889.
ISSN: 2220-9964
BuildingSMART Finland. 2019a. Yleiset inframallivaatimukset YIV 2019/1. Saatavilla:
https://buildingsmart.fi/wp-content/uploads/2019/03/YIV_p%C3%A4ivitystiedosto_FI-NAL-hyv%C3%A4ksyttyversio_20190502.pdf
BuildingSMART Finland. 2019b. Inframodel4- käyttöohje. Saatavilla: https://buil-
dingsmart.fi/wp-content/uploads/2019/04/bSF_Infra_Inframo-del4_kayttoohje_01042019.pdf
86
BuildingSMART Finland. 2019c. InfraBIM -nimikkeistö (suunnittelu-, mittaus-ja tietomal-linimikkeistö). Saatavilla: https://buildingsmart.fi/wp-content/uploads/2018/06/Infra-BIM_nimikkeist%C3%B6_v1_71.pdf
Bradley, A., Lark, R., Li, H., Dunn, S. 2016. BIM for infrastructure: An overall review and constructor perspective.
Chair of Geoinformatics Münich. 2018a. 3D city model of Berlin. [verkkosivu]. Viitattu 2.10.2021. Saatavilla: https://www.3dcitydb.org/3dcitydb/visualizationberlin/
Chair of Geoinformatics Münich. 2018b. 3D city model of Münich. [verkkosivu]. Viitattu 2.10.2021. Saatavilla: https://www.3dcitydb.org/3dcitydb/3dcitydb-in-action/
CHEMEX Ventures. 2019. Discover how BIM is implemented in each step of the construc-tion value chain. [verkkosivu]. Viitattu 28.7.2021. Saatavilla: https://www.cemexventu-res.com/discover-how-bim-is-implemented-in-each-phase-of-the-construction-industry/
Cheng, J. C. P., Lu, Q., Phil, M. 2015. A review of the efforts and roles of the public sector for BIM adoption worldwide. Journal of Information Technology in Construction, 2. s.
443-444. ISSN: 1874-4753.
Cibulske, D. Kutut, V. Nazarko, L. Reizgevicius, M. 2018. Promoting sustainability through investment in building information modelling (BIM) technologies: A design company per-spective. Sustainability, 2018. DOI: 10.3390/su10030600
Costin, A. Adibfar, A. Chen, S. S., Hu, H. 2018. Building information modelling (BIM) for transportation infrastructure – Literature review, applications, challenges and recommen-dations. Automation in construction, 94. s. 257-281. DOI: 10.1016/07001
Coors, V. 2014. The possibilities of using CityGML for 3D representation of buildings in the cadastre. Researchgate. Dubai, United Arab Emirates. [verkkojulkaisu]. Saatavilla:
https://www.researchgate.net/publication/279982241_The_possibilities_of_using_Ci-tyGML_for_3D_representation_of_buildings_in_the_cadastre
Damian, P. & Yan, H. 2008. Benefits and barriers of building information modelling. De-partment of Civil and Building Engineering, Loughborough University, UK.
Dodge data & analytics. 2017. The business value of BIM for infrastructure. SmartMarket report. [verkkojulkaisu]. Saatavilla:
https://www2.deloitte.com/content/dam/De-loitte/us/Documents/finance/us-fas-bim-infrastructure.pdf
Espoon kaupunki. 2021. Kaupunkimalliaineistot. [verkkosivu]. Viitattu 2.10.2021. Saata-villa: https://kartat.espoo.fi/3d/citymodel.html
87
Furtado, L. 2021. Revit e BIM significam a mesma coisa? Engenharia Digital. [verkkosivu].
Viitattu 30.7.2021. Saatavilla: https://engenhariadigital.com/revit-e-bim-significam-a-mesma-coisa/
Gröger, G. & Plümer, L. 2012. CityGML – Interoperable semantic 3D city models. Journal of photogrammetry and remote sensing, 71, s. 12-33. Saksa. ISSN: 0924-2716
Gulin, V. N., Neretin, A. A., Paudyal, S. P. 2020. BIM of transport infrastructure – practical aspects of data collection for DTM creation. IOP conference series: Material science and en-gineering, 832, 012048.
Helsingin kaupunki. 2021a. Maailman toimivin kaupunki – Helsingin kaupunkistrategia 2017-2021. [verkkosivu]. Viitattu 17.8.2021. Saatavilla: https://www.hel.fi/helsinki/fi/kau-punki-ja-hallinto/strategia-ja-talous/kaupunkistrategia/strategia-ehdotus/
Helsingin kaupunki. 2021b. Helsingin tuottama data on maailman käytettävintä ja käyte-tyintä kapunkidataa vuoteen 2025 mennessä. [verkkosivu]. Viitattu 27.8.2021. Saatavilla:
https://digi.hel.fi/esittely/helsinki-datastrategia/
Helsingin kaupunki. 2021c. Helsingin kaupunkitietomalli. [verkkosivu]. Viitattu 30.9.2021.
Saatavilla: https://kartta.hel.fi/3d/#/
Helsinki Region Infoshare. 2021. 3D models of Helsinki – CityGML Files. [verkkosivu]. Vii-tattu 30.9.2021. Saatavilla: https://hri.fi/data/en_GB/dataset/helsingin-3d-kaupunki-malli/resource/577f4286-7162-42e9-8ffe-52632228569e
Hirsjärvi, S. & Hurme, H. 2008. Tutkimushaastattelu: Teemahaastattelun teoria ja käy-täntö. ISNB: 9789524958868
Hollermann, S. Melzner, J. Bargstädt, H. J. 2012. BIM –a challenge for communication be-tween parties involved in construction. Taylor & Francis Group, London. ISBN: 978-0-415-62128-1
Hughes, M. 2016. Leading changes: Why transformations explanations fail. Leadership, 12/4, s. 449-469. DOI: 10.1177/1742715015571393
Hyvärinen, J. Mäkeläinen, T. Rekola, M. Törnqvist, J. 2010. InfraTimantti esiselvitys, lop-puraportti. VTT-R-04729-10.
Isotalo, K. 2013. Kaupunkimalli on muutakin, kuin visualisointia. Positio. 1/2013, s. 17-19.
Juvakka, T. & Kylmä, J. 2007. Laadullinen terveystutkimus. ISBN: 9789513754419
88
Khizar, M. 2020. Civil3d_master's Gigs. Fiverr. [verkkosivu] Viitattu 30.7.2021. Saatavilla:
https://www.fiverr.com/civil3d_master/design-road-alignments-in-autocad-civil-3d Kiviniemi, K. 2015. Design-eli suunnittelututkimus opetus-ja kasvatusalalla. Julkaisussa Valli, R & Aaltola, J. Ikkunoita tutkimusmetodeihin I. Metodin valinta ja aineistonkeruu:
virikkeitä aloitteleville tutkijoille. Jyväskylä, 220–240.
Kolbe T.H., Donaubauer A. 2021. Semantic 3D City Modeling and BIM. Urban Informat-ics. The Urban Book Series. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-15-8983-6_34
Kuopion kaupunki. 2021a. Kunta 3D. [verkkosivu]. Viitattu 30.9.2021. Saatavilla:
https://www.kuopio.fi/3d-kaupunkimallinnus
Kuopion kaupunki. 2021b. 3D- kaupunkimallinnus. [verkkosivu]. Viitattu 30.9.2021. Saata-villa: https://www.kuopio.fi/3d-kaupunkimallinnus
Kyrö, P. 2004. Benchmarking as an action research process. An international journal, 11/2004. s. 52-73. ISNB: 9781785600241
Lafioune, N. & St-Jacques, M. 2020. Towards the creation of a searchable 3D smart city model. Department of Construction Engineering, École de Technologie Supérieure, Univer-sity of Quebec. Innovation & Management Review 17/3, s. 285-305. ISSN:2515-8961
Le gouvernement du grand-duché de luxembourg. 2021. 3D city model of Luxembourg.
[verkkosivu]. Viitattu 2.10.2021. Saatavilla: https://github.com/OloOcki/awesome-citygml Lukka, K. 2000. The Key Issues of Applying the Constructive Approach to Field Research.
In Reponen, T. Management Expertise for the New Millenium. In Commemoration of the 50th Anniversary of the Turku School of Economics and Business Administration. Turun kauppatieteellisen julkaisuja, A-1:2000, s. 113-128.
Lukka, K. & Tuomela, T-S. 1998. Testattuja ratkaisuja liikkeenjohdollisiin ongelmiin: kon-struktiivinen tutkimusote, Yritystalous, No.4, 1998, s.23-29.
Macadam, H. & Zak, J. 2017. Utilization of building information modeling in infrastruc-ture’s design and construction. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 236/ 012108. DOI:10.1088/1757
NBS. 2020. 10th annual BIM report. [verkkojulkaisu]. Saatavilla: https://architecturaltech-nology.com/static/3f388415-32f9-408d-85cc2c1adf13d012/TheNBSBIMReport2020.pdf
89
NBS. 2016. What is building information modelling (BIM)? [verkkosivu]. Viitattu
19.7.2021. Saatavilla: https://www.thenbs.com/knowledge/what-is-building-information-modelling-bim
Obergriesser, M.& Bormann, A. 2012. Infrastructural BIM Standards - Development of an Information Delivery Manual for the geotechnical infrastructural design and analysis pro-cess. University of Applied Science Regensburg, Germany.
OGD. 2021. CityGML. [verkkosivu]. Viitattu 2.10.2021. Saatavilla:
https://www.ogc.org/standards/citygml
Palmer, J. W. & Pressley, S. 2010. Civil information modelling and building information modelling. Transportation research Circular E-C145, Light rail- growth and renewal, 19-21/4. s. 17-21.
PMI. 2008. A guide to the project management body of knowledge. Newton Square, Pa, Project Management Inst. ISNB: 978-1-933890-51-7
Rakennustieto Oy. 2014. InfraBIM. [verkkosivu]. Viitattu 19.7.2021. Saatavilla:
http://www.rts.fi/infrabim/
Robson, C. 2002. Real World Research. 2nd ed. Oxford: Blackwell Publishers. s. 599.
ISBN: 0-631-21305-8
Sampaio, A. Z. 2015. The Introduction of the BIM Concept in Civil Engineering Curricu-lum. International Journal of Engineering Education Vol. 31, No. 1(B), s. 302–315. Lis-sabon
Šimenić, D. 2021. Building information modelling (BIM) for road infrastructure: TEM re-quirements and recommendations. United Nations. Geneve, 2021. ISBN: 978-92-1-005549-9
Sun, G. Webster, C. Zhang, X. 2021. Connecting the city: A three- dimensional pedestrian network of Hong Kong. Urban Analytics and City Science, 48/1, s. 60-75. DOI:
Sun, G. Webster, C. Zhang, X. 2021. Connecting the city: A three- dimensional pedestrian network of Hong Kong. Urban Analytics and City Science, 48/1, s. 60-75. DOI: