Planificación y diseño
En la fase inicial de cualquier proyecto, se evalúa la localización para describir los parámetros críticos de planificación. Para agilizar el proceso, se utilizan drones en las tareas de medición, capturando documentación basada en fotos y vídeo, los cuales se convierten en modelos de información de construcción (BIM) completamente renderizados. Al cruzar BIM con software alimentado por IA, se reducen significativamente el tiempo necesario para transferir dimensiones y la recopilación de datos.
A continuación, la IA se empareja con el modelado multidimensional para mejorar el proceso de diseño del edificio. Los arquitectos e ingenieros aportan los objetivos de diseño y las limitaciones de un proyecto, incluidos los requisitos espaciales, materiales, las restricciones de costes y los objetivos de sostenibilidad, en el software. El software evalúa y simula rápidamente varias opciones de diseño basadas en los parámetros de entrada. Aprendiendo de cada iteración, el software identifica y optimiza continuamente el diseño mientras evalúa simultáneamente los parámetros de la cadena de suministro. La salida del modelo produce soluciones que validan las eficiencias de diseño, la constructibilidad y las métricas de reducción de residuos.
Una vez que se evalúa y selecciona el diseño de construcción optimizado, se desarrolla un cronograma de proyecto completo para entregar con éxito el proyecto dentro del presupuesto y a tiempo. Para administrar la programación de proyectos de forma eficaz, el aprendizaje automático incorpora patrones identificados a partir de datos históricos para dictar las actividades de trabajo y los hitos. Utilizando este enfoque, el usuario extrae los datos de programación para realizar análisis de Monte Carlo que evalúan la programación con respecto a los parámetros de riesgo. El uso de análisis avanzados de IA y datos reduce drásticamente los costosos retrasos en obra y, por tanto, en la cadena de suministro.
Del mismo modo, la estimación se realiza utilizando IA en la extracción de datos de cálculo de costes de trabajo relevantes de la cartera de proyectos. El sistema también es capaz de entender los criterios de diseño y enviar peticiones de propuestas automatizadas a proveedores y contratistas para cada operación. Una vez que se reciben todas las propuestas y se alimenta la base de datos histórica, la automatización robótica de los procesos es capaz de interpretar los datos y extraer la información detallada en función de las áreas, cantidades, unidades, materiales y consideraciones de costes.
La mitigación de riesgos es un componente vital para la planificación de proyectos. Las soluciones basadas en IA, como la herramienta Scenario Planning Advisor (SPA) de EY-IBM, se utilizan para identificar y simular riesgos variables como la adquisición, los retrasos meteorológicos o las interrupciones que pueden tener un impacto en el proyecto. La herramienta SPA también utiliza la IA para pronosticar el tiempo, los recursos y las restricciones de costes. La incorporación de esta tecnología permite explorar varias opciones mediante la extracción y el análisis rápido de diversos factores de riesgo que se pueden identificar a través de noticias, revistas y otras fuentes digitales externas. También elimina los sesgos humanos asociados con la planificación de riesgos. Una vez que esta herramienta se incorpora en la planificación de escenarios, el contratista optimiza el inventario y la gestión del flujo de trabajo.
Dos tercios de los contratistas incurren en costes adicionales debido a retrasos y horas extras; y, por tanto, la propiedad reconoce que la contratación con proveedores convencionales conlleva demasiado riesgo. 2
Desde el inicio del proyecto, la adopción de la tecnología es indispensable y establece un estándar para el resto del mismo. Una vez que el proyecto comienza, el software impulsado por IA actualiza continuamente el cronograma y el presupuesto en tiempo real en función del progreso, desviaciones y el riesgo.
Construcción
Una vez que comienza la construcción, los equipos autónomos se convierten en piezas clave para impulsar la optimización en todas las operaciones. Los sistemas de vehículos autónomos y equipos pesados están en constante movimiento en obra y permiten que el proyecto progrese según lo programado.
Las excavadoras y compactadoras, así como la maquinaria de construcción que realiza tareas repetitivas como la demolición, el vertido de hormigón, la fabricación de ladrillos y la soldadura, se controlan de forma centralizada. El aprendizaje automático combinado con la tecnología GPS alinea el mapeo espacial con el diseño, lo que permite que las maniobras del equipo sean autónomas. Estas capacidades permiten menos mano de obra, mayor precisión, reducción de errores y condiciones de trabajo más seguras.
El seguimiento del progreso y la calidad del trabajo también son imperativos durante toda la etapa de construcción. Las soluciones basadas en digitalización se utilizan para rastrear datos visuales capturados por drones, sensores, cámaras y robots. Los datos se integran perfectamente con herramientas como Procore, PlanGrid y BIM360, lo que permite a los gestores del proyecto optimizar los flujos de trabajo. El seguimiento del progreso se compara con el modelo BIM para identificar desviaciones y errores. Las partes interesadas pueden abordar los problemas de manera oportuna, mientras que la solución tecnológica se actualiza y adapta automáticamente. Además, la realidad aumentada (AR) se aplica al modelo BIM.
Esto facilita un archivo digital organizado del progreso de la construcción y permite a los diseñadores visualizar las distintas etapas del proyecto. Con este enfoque de captura de realidad, los algoritmos de aprendizaje profundo de la IA procesan los datos de construcción que miden las cantidades instaladas en tiempo real para completar continuamente los informes diarios de campo, mejorar las estimaciones y las tasas de productividad futuras. Los datos se utilizan para evaluar la escasez de mano de obra en diferentes flujos de trabajo y proporciona informes a la gestión de proyectos. Al aplicar esto a un nivel más granular, los datos visuales detectan la ubicación y la utilización del inventario mediante aplicaciones de IA que escanean imágenes desde cámaras en obra. Esta tecnología se utilizó recientemente en la oficina médica View Ridge de Kaiser Permanente, que experimentó un aumento del 38% en la productividad de la mano de obra. Como resultado, el proyecto se finalizó un 11% por debajo del presupuesto.3
La seguridad se prioriza en todas las operaciones a lo largo de la construcción. También es una de las principales razones de los retrasos en la construcción, así como de sus sobrecostes. Para mitigar esta situación, la IA se utiliza para analizar datos de vídeo y fotos con el objeto de identificar situaciones de alto riesgo en tiempo real y comunicar alertas al equipo
de seguridad. Evalúa los equipos de protección personal e identifica áreas de trabajo peligrosas, como herramientas almacenadas incorrectamente o andamios dañados, que son comunicados y corregidos. Al implementar un sistema de vigilancia y alerta de seguridad, Suffolk Construction fue capaz de reducir los incidentes registrados en un 28% y reducir el tiempo perdido en un 35% en 12 meses.4
En el entorno COVID reciente, las precauciones de seguridad se han ampliado para incluir una etiqueta de identificación “Personas en grupo” que detecta si los trabajadores están respetando las medidas de distanciamiento. Estas herramientas basadas en IA proporcionan a las compañías de seguros un mayor nivel de confianza en que los contratistas pueden realizar un seguimiento eficiente y mitigar los riesgos para la salud y seguridad, ofreciendo incentivos y descuentos por el uso de ciertas tecnologías de mitigación de riesgos en proyectos de construcción.
En paralelo, el área de gestión de Proyectos, valida el trabajo realizado y los costes incurridos. Revisar las facturas de construcción puede ser un proceso que requiere mucho tiempo, a menudo precisa de una revisión detallada de cientos a miles de páginas de documentación de apoyo. Para reducir el tiempo requerido y el riesgo de error humano, se utilizan herramientas automatizadas de lectura de documentos para aumentar la precisión y la velocidad de cada revisión.
La herramienta Servicios Gestionados de Aplicación de Pago (PAMS) desarrollada por EY utiliza una plataforma SIRE basada en IA que permite procesar rápidamente facturas complejas y comprobar su cumplimiento y precisión. Múltiples componentes, incluyendo reconocimiento óptico de caracteres, aprendizaje automático, visión computarizada y procesamiento de lenguaje, se integran sistemáticamente para validar los cargos de forma cruzada dato por dato en toda la factura.
Esta solución proporciona beneficios sustanciales, incluyendo costes de administración reducidos y mayor visibilidad de los cargos de factura, lo que en última instancia impulsa una mejor toma de decisiones basada en datos.
Operaciones y mantenimiento
Una vez completada la fase de construcción, las soluciones tecnológicas instaladas se integran en toda la infraestructura. Los datos capturados antes, durante y después de la construcción son consolidados, estructurados y analizados por el sistema de gestión para proporcionar información útil orientada al logro de los objetivos como la gestión de la energía.
Para supervisar el rendimiento en tiempo real, los sensores IoT (Internet of Things – Internet de las Cosas) se integran con plataformas para introducir datos y, así, simular operaciones. Este enfoque permite un análisis más profundo para buscar y responder continuamente a las oportunidades de optimización, especialmente relacionadas con el mantenimiento preventivo.
Una tecnología líder en la industria, probada para integrar estas capacidades, se encuentra en la solución denominada gemelo digital, que está diseñada para capturar continuamente datos en toda la infraestructura y canalizar información en bibliotecas de datos basadas en la nube. Los datos son procesados por el gemelo digital para evaluar y comparar el rendimiento real con una réplica digital simulada.
Esto establece un bucle de retroalimentación automatizado que prioriza la respuesta de mantenimiento predictivo y proporciona ahorros sustanciales de costes. Las infraestructuras se vuelven entonces “más inteligentes” por el aprendizaje automático del gemelo digital, lo que mejora las métricas en el consumo de energía, la seguridad, el estacionamiento, u otros procesos operativos.
La tecnología del gemelo digital, combinada con sensores IoT, permite la conectividad entre todos los sistemas de construcción y proporciona una estrategia integral para la gestión de activos. A medida que avance la tecnología del gemelo digital, la infraestructura se comportará más como un activo “intuitivo” que se adapta y evoluciona constantemente según las preferencias definidas. De esta manera, la información de construcción agregada a través de redes multidimensionales puede surgir como un modelo de ecosistema integrado.
Un ejemplo recientemente completado es el Estadio SoFi de $5.5b. El Estadio SoFi es el primer estadio de la NFL en instalar tecnología de gemelos digitales en todo el complejo. La dirección del estadio tiene la intención de utilizar los datos para las operaciones de construcción y mantenimiento con el objetivo de optimizar sus procesos mecánicos, flujo de aire, iluminación y otros aspectos de la experiencia del día del juego. 1.700 modelos BIM en capas combinan los 136.000 activos del estadio y el 1.8 millones de atributos que se canalizan en el gemelo digital, al que se puede acceder y supervisar mediante una tablet.5
La importancia de la captura del dato
En el auge de las nuevas tecnologías y la transformación digital surge una problemática importante en relación con qué herramientas usar y para qué. Uno de los mayores problemas es que se utilizan múltiples herramientas para la captura y registro de datos, haciendo de la toma de datos una tarea muy compleja, ya que no existe un procedimiento claro y se genera un caos en la información. Esta situación la resuelven herramientas integradas que permiten aglutinar toda la información que se genera en campo, actuando como buffer de datos que alimenta al resto de herramientas y tecnologías digitales de los proyectos.6