Pistepilven prosessointiohjelmien vertailu laitossuunnittelun näkökulmasta

Tässä opinnäytetyössä vertailtiin kolmea eri pistepilven prosessointiin ja mallinnukseen käytettävää lisäosaa Autodesk Plant 3D:ssä. Vertailu tehtiin putkisto- ja laitossuunnittelun näkökulmasta ja apuna älykkään laitosmallin luomiseen pistepilvidatasta. Työssä pyrittiin selvittämään tärkeimmät toiminnot ja menetelmät älykkään putkistomallin luomiseen pistepilvestä kullakin ohjelmalla. Työn tavoitteena oli löytää tehokkaampi mallinusohjelma nykyisen käytössä olevan ohjelman tilalle JETS consulting Oy:lle. Tarkoituksena oli löytää eroavaisuuksia vertailtavien ohjelmien väliltä ja selvittää, mikä ohjelma soveltuu yrityksen käyttötarpeisiin parhaiten. Pistepilviaineiston ja rakenteiden sekä laitteiden pintamallinnuksen toimittaa alihankkija A. JETS consulting Oy:n tuottaa älykkään mallin asiakkaan prosessi- ja käyttöhyödykeputkistoista. Älykkään laitosmallin on tarkoitus toimia asiakkaalle suunnittelu- ja kunnossapitotöiden lähtötietona. Vertailtaviksi ohjelmiksi valittiin AVEVA LFM server, FARO As-Built ja Leica Geosystemsin Cloudworx. AVEVA LFM server on ollut yrityksessä aikaisemmin käytössä. Ohjelmien valintaan vaikuttaa merkittävästi keilattava kohde ja haluttu tieto pistepilvestä. Vertailua tehtäessä huomattiin tiettyjen ominaisuuksien tehokkaan toiminnan tärkeys putkistomallinnuksessa. Rajaus ja sylinterimuodon tunnistaminen pistepilvestä olivat keskeisiä toimintoja tehokkaan mallinnuksen saavuttamiseksi. Jokaista ohjelmaa testattiin noin kahden viikon mittaisilla testijaksoilla, joissa ohjelmien toimintoja ja mallinnusprosessia käytiin läpi. Vertailun tuloksena parhaiten yrityksen käyttötarpeita palveleva ohjelma oli Leica Geostystemsin Cloudworx for Autocad Pro versio. Ohjelma oli huomattavasti muita ohjelmia tehokkaampi sylinterimuodon tunnistuksessa. Ohjelma tarjosi myös muita hyödyllisiä mallinnusta edistäviä toimintoja, kuten teräsrakenteiden automaattisen tunnistuksen, jonka koettiin olevan hyödyllinen toiminto yritykselle tulevaisuudessa