Een ruleset is een handige tool die beschikbaar is in de software van de Solibri Office. Rulesets gebruik je om modellen geautomatiseerd te checken. Het resultaat is een overzicht van objecten waarin data ontbreekt of foutief is ingevoerd. Overigens kunnen rulesets nog voor vele andere doeleinden worden gebruikt, maar in dit artikel focussen we op de check van de data.
Aanleiding
Het opzetten van deze rulesets is niet erg ingewikkeld. Maar in het geval van wijzigingen kan het bij grotere hoeveelheden een enorm ingewikkelde klus worden om ze consistent in te voeren of bij te werken. De Aedes ILS is een voorbeeld van zo’n uitgebreide datavraag. De meest logische methode om de data op aanwezigheid en inhoud te checken is een geautomatiseerde methode. De rulesets in de Solibri Office kun je hiervoor gebruiken. Echter, hier begint het bouwen en bijhouden van rulesets tijdrovend en complex te worden. Een voorbeeld; wanneer ik per Objecttype een ruleset maak moet ik 193x (aantal aanwezige Objecttypes in de Aedes ILS) de regel schrijven om te checken of bijvoorbeeld de GUID aanwezig is in dat object. Zelfs als ik mijn uiterste best doe gaat dit geheid een of twee keer fout. In dit artikel wil ik verder ingaan op de datacheck voor de Aedes ILS. Ik gebruik dit als voorbeeld hoe we nu op een geautomatiseerde wijze rulesets kunnen bouwen.
Dit kan slimmer...
Solibri kent een ingebouwde functionaliteit om de regels op te bouwen vanuit Excel. En zo is de ruleset manager in Excel geboren.
De ruleset manager is een Excel-bestand waarin de Excel-data van de Aedes ILS is gekoppeld. Door deze gegevens te koppelen kan je de data eenvoudig updaten in geval van wijzigingen of een versieovergang. Bovendien is er geen mogelijkheid om de ILS bewust of onbewust te beïnvloeden.
In deze Excel hebben we een tabblad ‘Ruleset Manager’ gemaakt. In dit tabblad staan alle aanwezige ILS parameters uitgewerkt volgens het format dat Solibri herkent in de rulesets. De value types en enumerated values van deze parameters worden uitgelezen vanuit de ILS.
Het volgende tabblad dat we hebben ontwikkeld is het tabblad ‘Ruleset Format’. Dit is een format-sheet met formules die de naam van het tabblad gebruiken om te zoeken naar Objecten in de ILS. De kruisjes van dat Objecttype worden uitgelezen vanuit de ILS. De parameters die als vereist zijn gemarkeerd worden in de lijst opgesomd.
Automatiseren
Door middel van een ontwikkeld VBA-script kopiëren en hernoemen we dit format. Het gekopieerde tabblad krijgt de naam van een Objecttype uit de ILS, bijvoorbeeld ‘Afdekker’. In dit tabblad worden alle vereiste parameters van het Objecttype ‘Afdekker’ opgesomd. De eigenschappen van deze parameter worden opgehaald uit het tabblad ‘Ruleset Manager’.
Van elk aanwezig Objecttype in de ILS wordt een tabblad gegenereerd. Per sheet worden de kruisjes in de kruisjeslijst uitgelezen van dat specifieke Objecttype en al de kenmerken die van toepassing zijn worden onder elkaar opgesomd. Deze tabbladen kunnen we nu gebruiken om de regels vanuit Excel te importeren in de rulesets in Solibri.
Nice 2 have’s
Met deze methode kunnen we sneller en consistenter rulesets bouwen in Solibri. Ook in geval van versieovergang of een inhoudelijke wijziging hoeven we nu niet alles handmatig te bewerken, maar slechts de geïmporteerde data te verversen. We hebben nog wel een aantal aanbevelingen bij Solibri neergelegd om deze functionaliteit te verbeteren of een verbeterde versie van deze methode in de software zelf te verwerken. Onderstaand een overzicht van de aanbevelingen die we hebben gedaan:
De onderstaande video laat de opbouw en de werking van deze methodiek zien.
Heeft u na het lezen van dit artikel de smaak te pakken en wilt u dit soort gave dingen zelf ook maken? Neem dan hier contact op voor de mogelijkheden van een Solibri cursus op maat.
Tekst: Wilco Kelder
Gepubliceerd: 11 april 2019