Digital twin and BIM adoption in construction project management: a quantitative expert-based study


Cite item

Full Text

Abstract

This study investigates the role of Digital Twin (DT) services in facilitating the adoption of Building Information Modeling (BIM) in construction project management. Despite growing interest in digital transformation within the Architecture, Engineering, and Construction (AEC) industry, empirical evidence on how DT influences BIM implementation remains limited. To address this gap, a structured questionnaire was developed through an extensive literature review and distributed to 53 professionals actively engaged in BIM and DT applications, including contractors, consultants, and academics. The collected data were analyzed using SPSS with reliability tests (Cronbach’s Alpha), Pearson correlation, independent-samples t-tests, and one-way ANOVA with post-hoc analysis. The results revealed strong internal consistency of the survey instrument (Cronbach’s Alpha = 0.944), confirming the robustness of the measurement scale. Correlation analysis showed significant positive associations between DT service factors and BIM adoption (p < 0.01). Group comparisons demonstrated that perceptions of DT’s contribution to BIM adoption varied across organizational roles, with notable differences between contractors, consultants, and research institutions (p < 0.05). These findings highlight the synergistic relationship between DT and BIM, suggesting that integrating DT services can enhance BIM utilization and overall project performance. The study contributes to academic knowledge and professional practice by providing empirical evidence of DT’s enabling role in digital transformation. Practical implications include guiding policymakers, project managers, and technology providers in making informed decisions regarding DT-enabled BIM adoption. Although limited by its sample size and geographic scope, this research lays the groundwork for future studies employing larger international datasets and advanced statistical modeling. The results confirm the critical importance of DT services in accelerating successful BIM implementation across the construction sector.

About the authors

Luan M. Nguyen

Thuyloi University

Email: minhluan1102@gmail.com
ORCID iD: 0009-0004-3547-7375

Master student

175 Tay Son st., Hanoi, 100000, Vietnam

Luat V. Nguyen

Ton Duc Thang University

Email: ng.vuluat1910@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-5569-874X

Researcher, Intelligent Civil Computing Group

19 Nguyen Huu Tho st., Ho Chi Minh, 700000, Vietnam

Kien V Vu

Thuyloi University

Email: kienvuvan@tlu.edu.vn
ORCID iD: 0009-0002-7535-4519

Master Student

175 Tay Son st., Hanoi, 100000, Vietnam

Ngoc T. Pham

Thuyloi University

Author for correspondence.
Email: thinhtls@tlu.edu.vn
ORCID iD: 0000-0002-4928-6236

Doctor of Engineering Sciences, Professor

175 Tay Son st., Hanoi, 100000, Vietnam

References

  1. Alsofiani MA. Digitalization in infrastructure construction projects: a PRISMA-based review of benefits and obstacles. arXiv. 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2405.16875v1 (accessed: 27.10.2024). https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.16875
  2. Nguyen TD, Adhikari S. The role of BIM in integrating digital twins in building construction: a literature review. Sustainability. 2023;15(13):10462. https://doi.org/10.3390/su151310462 EDN: XVFUGI
  3. Alsofiani MA. Developing a comprehensive measurement tool for assessing the rate of BIM adoption in the construction industry. arXiv. 2024. URL: https://arxiv.org/abs/2405.19755 (accessed: 27.10.2024). https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.19755
  4. Ndwandwe M, Kuotcha W, Mkandawire T. Building information modeling: Implementation challenges in the Malawian construction industry. Frontiers in Built Environment. 2024;10. https://doi.org/10.3389/fbuil.2024.1474032 EDN: DDSXEI
  5. Adebiyi TA, Ajenifuja NA, Zhang R. Digital twins and civil engineering phases: reorienting adoption strategies. Journal of Computing and Information Science in Engineering. 2024;24(10):100801. https://doi.org/10.1115/1.4066181 EDN: BMLSXO
  6. Perera DGJ, Osei-Kyei R, Rashidi M. Digital twin application in the construction industry: a literature review. Journal of Building Engineering 2021;40:102726. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2021.102726 EDN: FNENNP
  7. Zhu H, Hwang BG, Tan YZ, Wei F. Building on digital twin: overcoming barriers and unlocking success in the construction industry. Journal of Construction Engineering and Management - ASCE. 2024;150(10):04024142. https://doi.org/10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0002465 EDN: QJLIFY
  8. Alnaser AA, Hassan Ali A, Elmousalami HH, Elyamany A, Gouda Mohamed A. Assessment framework for BIM-digital twin readiness in the construction industry. Buildings. 2024;14(1):268. https://doi.org/10.3390/buildings14010268 EDN: UBWXWG
  9. Deng M, Menassa CC, Kamat VR. From BIM to digital twins: a systematic review of the evolution of intelligent building representations in the AEC-FM industry. Journal of Information Technology in Construction. 2021;26:58-83 https://doi.org/10.36680/j.itcon.2021.005 EDN: QECLFC
  10. Omrany H, Al-Obaidi KM, Husain A, Ghaffarianhoseini A. Digital twins in the construction industry: A comprehensive review of current implementations, enabling technologies, and future directions. Sustainability. 2023;15(14):10908. https://doi.org/10.3390/su151410908 EDN: DBDIDK
  11. Fellows RF, Liu AMM. Research Methods for Construction. 5th ed. John Wiley & Sons; 2021.
  12. Wao JО. Quantity surveying and its association with building information modeling (BIM) and digital twin (DT). Journal of Scientific Research and Management (IJSRM). 2024;12(12):92-100. https://doi.org/ 10.18535/ijsrm/v12i12.cs01 EDN: AEGTDJ

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».