CivilSense ROI Calculator launches

AEC Magazine • 31. Oktober 2025

New tool helps build stronger financial cases for water infrastructure investments


Oldcastle Infrastructure has introduced CivilSense ROI Calculator, a digital tool designed to help municipalities and utilities make informed, data-driven decisions for water infrastructure projects.

The CivilSense ROI Calculator supports municipal water management decisions by revealing hidden water losses within the supply network and demonstrating the long-term financial benefits of building sustainable, resilient water systems.

Supporting the CivilSense platform, the ROI Calculator addresses critical challenges in water management by quantifying the likely impacts of aging infrastructure.

It allow users to calculate the significant costs associated with non-revenue water (NRW) losses, project probable leak frequencies and economic consequences of water main breaks based on system characteristics, and model the long-term value of infrastructure investments.

According to the developers, it provides a valuable overview of the financial impact, strengthening the business case for necessary upgrades to aging water infrastructure and new projects.

“Addressing our nation’s aging water infrastructure requires not just innovative products, but also smarter, more transparent planning tools,” said Peter Delgado, business development manager at Oldcastle Infrastructure. “The ROI Calculator is a direct response to this need. By clearly demonstrating the long-term financial benefits of sustainable and resilient water systems, we are empowering our partners to build stronger, more reliable communities for the future.”

Meanwhile, learn more about CivilSense in this AEC Magazine article.


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von Michael Plat 5. November 2025
Gemeinsam mit Leica Geosystems haben wir einen Videokurs entwickelt, der den Aufbau eines historischen Dachstuhls in Autodesk Revit zeigt. Wir führen euch Schritt für Schritt durch den gesamten Prozess – von der Punktwolke bis zum fertigen 3D-Modell. Im Kurs werden zwei Ansätze vorgestellt: die klassische Modellierung mit Trägerfamilien und die adaptive, parametrische Arbeitsweise – mit deutlichen Unterschieden in Präzision und Flexibilität. Der Schwerpunkt liegt auf der adaptiven parametrischen Modellierung – einer Methode, mit der sich selbst komplexe Geometrien flexibel und effizient abbilden lassen. Ziel des Kurses Erstellung eines Revit-Modells einer historischen Dachkonstruktion (Holzbau), das auf einer Punktwolke basiert. Dabei werden zwei Methoden verglichen:  Klassische Modellierung mit Balkenfamilien Adaptive Modellierung mit parametrischen Familien Kursablauf – Arbeitsschritte Vorbereitung Archiv mit Projektdateien herunterladen und entpacken Projekt in Autodesk Recap anlegen (E57-Datei importieren) Punktwolke bereinigen und Koordinatenursprung korrekt setzen Einrichtung in Revit Neues Projekt starten, Punktwolke verknüpfen Achsen, Ebenen und Bearbeitungsbereiche anlegen Punktwolke in Revit richtig platzieren und fixieren Sichtbarkeitsbereiche (Scope Box, View Range) einstellen Konzeptionelle Modellierung Erstellung einer konzeptionellen Dachform mit Referenzpunkten und -linien Aufbau von Dach- und Turmgeometrien Parametrische Steuerung (z. B. Dachwinkel, Höhen, Punkte) Erstellung von adaptiven Linien und Flächen für spätere Holzrahmen Architektonische Modellierung Aufbau von Dach-, Boden- und Wandflächen auf Basis der konzeptionellen Form Einfügen von Öffnungen (Fenster, Schornsteine) Arbeiten mit Ansichtsvorlagen und Sichtbarkeitseinstellungen Klassische Holzmodellierung Verwendung einer Trägerfamilie (Beam Family) Balken nach Punktwolkengeometrie ausrichten Manuelle Winkel- und Schnittanpassungen über Parameter Nachteile: hohe manuelle Nacharbeit bei Änderungen Adaptive Holzmodellierung Verwendung adaptiver Komponentenfamilien mit Referenzlinien Automatische Anpassung an konzeptionelle Form Platzierung von Sparren, Pfetten, Stützen und Streben Parametrische Steuerung von Winkeln, Offsets und Längen Deutlich flexiblere Anpassung an Änderungen der Form Verfeinerung und Detailierung Einfügen von Diagonalsparren, Querstreben, Pfetten und Stützen Anwendung von Schnittfamilien zur präzisen Verbindungen Überprüfung der Anpassungsfähigkeit (Parametrisierungstest) Abschluss Zusammenführen der Geometrie Kontrolle in 3D- und Schnittansichten Synchronisation und Abschluss des Projekts Vergleich beider Methoden (klassisch vs. adaptiv)
von AEC Magazine 5. November 2025
AI platform designed to turning know-how from past projects into “design Intelligence” The post AI extracts knowledge from past projects appeared first on AEC Magazine.
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