El portal de noticias para la transformación digital de la construcción 4.0

Inteligencia artificial en la industria de la construcción

Cómo aumentar la eficiencia en toda la cadena del ciclo de vida

Las industrias de la construcción están al borde de la digitalización, que está interrumpiendo los procesos tradicionales y también ofrece muchas oportunidades. Se espera que la inteligencia artificial aumente la eficiencia en toda la cadena de valor, desde la producción de materiales de construcción hasta la fase de diseño, planificación y construcción en sí, y también la gestión de las instalaciones. Pero, ¿cómo se beneficia mejor de la IA en su empresa? Roland Berger recomienda un enfoque de cinco pasos para introducir la IA en su empresa.

Construction specialists will increasingly work with AI based tools.

Casos de uso para IA en construcción

Los casos de uso concebibles o de la vida real para la IA en diferentes etapas del ciclo de vida del proyecto de construcción son múltiples

Idea / diseño y planificación

Los procesos de ideación, diseño y planificación son partes críticas en el ciclo de vida de un proyecto de construcción. Deben ejecutarse sin problemas para terminar cualquier proyecto a tiempo, con calidad y dentro del presupuesto.

Los diseñadores, ingenieros y arquitectos regularmente pasan muchas horas trabajando en el diseño del edificio. Especialmente lento es el proceso de crear variaciones de diseño y verificar la estática arquitectónica y otros parámetros del edificio (por ejemplo, el cumplimiento de las normas de construcción, el edificio cumple con todos los requisitos funcionales, etc.). Particularmente en grandes proyectos de construcción como edificios de infraestructura, hay muchos ejemplos de proyectos que fracasan debido a una planificación imprecisa.

Aquí es donde entra en juego el diseño generativo, un proceso de exploración de diseño basado en IA. Un sistema basado en IA, con acceso a una base de datos de muchos planes de edificios que se han construido antes, puede desarrollar alternativas de diseño basadas en el conocimiento que obtiene de los planes en la base de datos. Los diseñadores e ingenieros pueden simplemente ingresar objetivos de diseño junto con parámetros tales como requisitos espaciales, rendimiento, materiales, restricciones de costos y muchos más en el software de diseño generativo. Habilitado por la inteligencia artificial, el software explora todas las posibles permutaciones de una solución, generando alternativas de diseño que cumplan con todos los requisitos previamente especificados. Luego, el software aprende de cada iteración cuál es una opción de diseño más adecuada para que se convierta en una herramienta más fuerte con cada nuevo proyecto.

Esta es una mejora importante sobre los scripts antiguos, ya que permite considerar muchos más parámetros y permutaciones. Todo lo que el diseñador o ingeniero tiene que hacer es elegir el diseño más deseable entre las alternativas disponibles. Como el diseño con diseño generativo permite a las personas generar rápidamente los diseños más eficientes en función de los parámetros dados, permite que el diseño y la planificación sean más oportunos, de mayor calidad y más baratos.

Más allá de estas mejoras, el diseño generativo puede incluso aumentar la creatividad. Primero, permite encontrar formas posibles de construir formas y curvas con las que los arquitectos solo podían soñar antes. En segundo lugar, el diseño generativo a veces proporciona soluciones de diseño que los diseñadores e ingenieros nunca habrían considerado.

Dentro de la industria AEC (arquitectura, ingeniería, construcción), los diseñadores e ingenieros están comenzando a adoptar el diseño generativo. Estudios y encuestas recientes indican que alrededor de un tercio de los arquitectos e ingenieros están experimentando al menos con el diseño generativo. Dados los beneficios potenciales, se puede esperar que el diseño generativo sea adoptado por la industria de AEC.

Las demoras en los proyectos de construcción a menudo provienen de desafíos y demoras en la etapa de planificación, lo que ocurre especialmente en proyectos importantes. Una razón radica en la necesidad de evitar enfrentamientos con los servicios públicos, lo cual es relevante para la construcción de proyectos de infraestructura urbana en particular.

Hasta ahora, los equipos de ingenieros compararían los documentos de planificación con los servicios públicos alrededor del sitio de construcción durante semanas. Hacerlo de esta manera requiere numerosas reelaboraciones y reevaluaciones, lo que consume mucho tiempo y dinero.

La IA puede simplificar dramáticamente este proceso. Las redes neuronales artificiales pueden realizar la detección de enfrentamientos en un día sin la necesidad de equipos de ingenieros. Esto es útil especialmente en el contexto de la falta de ingenieros de planificación y construcción en muchos países. AI no solo puede detectar posibles conflictos con las empresas de servicios públicos, sino que también puede encontrar soluciones para ellos y cambiar los planes en consecuencia.

Construcción / ejecución

La producción de productividad de toda la industria de la construcción ha mejorado marginalmente o no ha mejorado durante varias décadas. Una de las razones más importantes radica en el sitio de construcción en sí mismo: sus ineficiencias logísticas.

Primero, en los sitios de construcción, aproximadamente un tercio del tiempo se gasta en transportes, reorganizaciones, tiempos de inactividad y búsqueda de materiales. En segundo lugar, los proyectos de construcción a menudo tienen que lidiar con desafíos derivados de demoras en la construcción. Alrededor del 90% de los megaproyectos se retrasan significativamente, superan el presupuesto o muestran otras desviaciones de la planificación. Todos estos factores causan costos innecesarios para las empresas involucradas en el proceso de construcción.

Las soluciones basadas en inteligencia artificial pueden ayudar durante el proceso de construcción de muchas maneras. AI puede mejorar la planificación de la ejecución de la construcción, la actualización de las secuencias de construcción y la gestión de tareas, al tiempo que mantiene a todos los interesados ​​siempre informados. Además, la IA también puede aumentar la productividad dentro de la ejecución de la construcción.

Las herramientas basadas en IA podrían detectar posibles choques, demoras y cambios dentro del proceso de construcción al comparar el gemelo digital del edificio que está presente en la nube de Modelado de información de construcción (BIM) con la representación física real. Los robots y drones ya se pueden usar para la grabación frecuente de imágenes y escaneos láser de 360 ​​grados. Esas imágenes y mediciones proporcionan la información necesaria para que la IA pueda rastrear el progreso oportuno del edificio físico contra el plan almacenado en la nube BIM. Además, la comparación del progreso del edificio físico con el gemelo digital permite la identificación automática de errores / desviaciones del plan de construcción original durante la fase de construcción. Eso brinda la oportunidad de reaccionar de inmediato y, por lo tanto, realizar la resolución de problemas en una etapa temprana. Esto evita la necesidad de una corrección más costosa en una etapa posterior (por ejemplo, si las tuberías o cables se han instalado en la ubicación incorrecta, se pueden mover antes de que se cierren todas las paredes). Los posibles retrasos y cambios podrían hacer que la IA realice un cambio automático en el cronograma de construcción que se almacena en la nube BIM. Partiendo de esta base, todos los interesados, como los distribuidores y fabricantes, podrían ser informados automáticamente. Como resultado, la logística del sitio de construcción también se optimizaría ya que los subcontratistas y proveedores podrían ajustar su planificación a los plazos actualizados. Por lo tanto, un proceso de construcción impulsado por IA podría ser el habilitador clave para la entrega de suministros de construcción justo a tiempo.

Uno de los principales impulsores de los retrasos en la construcción y los sobrecostos son los accidentes. Al observar cifras de países como Alemania (6,000 accidentes por año) o Japón (300 muertes y 15,000 lesiones en sitios de construcción cada año), la importancia de una mayor seguridad en los sitios de construcción es evidente. El uso de IA en forma de visión por computadora en combinación con cámaras en el sitio de construcción podría mitigar los riesgos y reducir en gran medida la cantidad de accidentes. El potencial para esto ya se puede observar en algunos sitios de construcción ya que una variedad de compañías han comenzado a ofrecer software de reconocimiento de imágenes que puede ayudar a los trabajadores de la construcción a encontrar herramientas más rápido.

Cuando un trabajador de la construcción necesita una herramienta determinada, por ejemplo, una sierra caliente, simplemente le pregunta a la IA escribiendo en su teléfono inteligente: “¿Dónde no se usa una sierra circular?” Luego, la IA escanea las imágenes de las muchas cámaras en el sitio e indica la ubicación de la sierra caliente más cercana. Luego, el trabajador de la construcción solicita a la IA que envíe personal autorizado a su ubicación con la sierra caliente y la IA lo hace. En el proceso, la IA mejora tanto la utilización de herramientas como la productividad, ya que los trabajadores de la construcción no tienen que caminar por el sitio de la construcción y pasan horas buscando herramientas y equipos. La ventaja de la IA sobre los sensores / IoT es que es mucho más flexible. Una vez que se instalan las cámaras, se pueden encontrar fácilmente todos los objetos, estén o no habilitados para IoT. Los ejemplos de la vida real indican el potencial de un aumento del 40% en la productividad laboral combinado con la finalización del proyecto en más del 10% por debajo del presupuesto, ya que el tiempo de los trabajadores de la construcción y la maquinaria se puede utilizar de manera más eficiente.

Otra ventaja de la solución basada en IA sobre los sensores / IoT es que también se puede enseñar a informar al personal cuando detecte posibles riesgos de seguridad (por ejemplo, cuando una herramienta no se almacena correctamente o los trabajadores no usan equipo de seguridad). Una persona responsable sería enviada de inmediato a ese lugar para eliminar el peligro para la seguridad.

Más allá de la prevención de accidentes, AI también puede ayudar a los operadores de maquinaria pesada y móvil en los sitios de construcción. Los operadores a menudo realizan varias tareas simultáneamente mientras trabajan una máquina. Esto conduce a una alta tasa de error y pérdidas de eficiencia (por ejemplo, una excavadora pierde material de su pala antes de que pueda colocarse en el lugar donde debe estar). La IA tiene el potencial de simplificar drásticamente el uso de maquinaria pesada al ayudar al operador de la máquina a ejecutar tareas rutinarias. Estos trabajos repetitivos están hechos a medida para ser reemplazados por herramientas basadas en IA, ya que pueden aprender y adaptar estas tareas fácilmente. Entonces el operador puede enfocarse en tareas más complicadas y de mayor valor agregado. El uso de IA también aumenta la seguridad en la operación de maquinaria de construcción. Las cámaras observan continuamente el entorno y verifican posibles colisiones con personas u objetos y pueden advertir al operador antes de que ocurran accidentes o detener la máquina. Por lo tanto, la IA permite a los operadores trabajar más rápido y con mayor precisión durante períodos más largos. Una empresa especializada en el control y la automatización de maquinaria afirma que la productividad de la maquinaria móvil podría incrementarse hasta en un 60% con IA.

Gestión de suministros / instalaciones

Los gerentes de las instalaciones deben encontrar constantemente respuestas a preguntas muy diferentes: reemplazar o reparar, cuestionar una factura o no, tomar medidas o esperar, pedir piezas de repuesto ahora o no. Los gerentes de las instalaciones deben dedicar mucho tiempo a tomar estas decisiones, que se basan en grandes cantidades de datos recopilados durante el ciclo de vida del proyecto. Esto es costoso y propenso a errores.

La gran cantidad de datos que se recopilan con el tiempo lo hace perfecto para el uso de IA. Algunas empresas ya se están aprovechando de esto. El software respaldado por IA puede analizar datos para ayudar a los gerentes de las instalaciones a tomar medidas proactivas. Por ejemplo, AI puede detectar partes de edificios que actualmente no se están utilizando y desactivar automáticamente la calefacción, la ventilación y el aire acondicionado en estas partes, reduciendo drásticamente el consumo de energía. Del mismo modo, la limpieza y el mantenimiento innecesario de las partes no utilizadas del edificio pueden cancelarse.

En las partes del edificio que están en uso, el verdadero mantenimiento predictivo reduce aún más el costo total de propiedad. Las soluciones de IA combinadas con sensores IoT pueden recomendar el momento óptimo para actuar (por ejemplo, para limpiar un filtro) antes de que surja un problema potencial, pero no antes de lo necesario, para ahorrar dinero. También puede pedir automáticamente piezas de repuesto (por ejemplo, para el aire acondicionado) para asegurarse de que estas piezas estén disponibles a tiempo. Estos procesos pueden potencialmente ser completamente automatizados con el tiempo a medida que la IA aprende y se adapta a lo que hace el gerente de la instalación. La próxima vez que un componente esté a punto de romperse, la IA no necesitará informar al gerente de la instalación para verificar qué debe hacerse, sino que solicitará de inmediato un nuevo componente. El administrador de la instalación también aprende de la IA si realmente es mejor reparar o reemplazar el aire acondicionado. Además, se mejoran las capacidades de planificación de proyectos: AI aprende de los datos de proyectos anteriores de administración de instalaciones para predecir los plazos para trabajos de mantenimiento o renovación. El gerente de la instalación puede mejorar la planificación de la capacidad.

AI permite a los gerentes de las instalaciones reducir los costos al garantizar una gestión más eficiente de las instalaciones. Gracias a la IA, el trabajo solo se realiza cuando es necesario o si es necesario. También mejora la calidad y reduce los tiempos de inactividad, ya que recomienda la mejor manera de reaccionar ante las anomalías.

AI a lo largo de los pasos de la cadena de valor para fabricantes y distribuidores de materiales de construcción

Además de las oportunidades para el uso de AI a lo largo del ciclo de vida de un proyecto de construcción, AI también puede ser un facilitador para el próximo gran paso en la digitalización de los productores y / o distribuidores de materiales de construcción. Aumentaría la eficiencia a lo largo de la cadena de valor en funciones tales como compras, comercialización y ventas, fabricación, logística, servicio al cliente y posventa de productores de materiales de construcción, comerciantes y empresas de construcción.

En adquisiciones, AI puede ayudar a las empresas a pronosticar los precios de las materias primas (arena, grava, hierro, etc.) y otros factores de entrada. Para hacerlo, AI analizará datos sobre el desarrollo de precios anteriores y el desarrollo de otros factores que influyen en el precio de una materia prima, o incluso identificará tales relaciones de forma autónoma. Luego, AI puede pronosticar el precio y determinar el momento óptimo para comprar. Esto se puede conectar a los datos del inventario para que AI pueda incluir el stock de ciertas materias primas en sus cálculos y realizar una gestión de inventario optimizada. Con AI, será posible automatizar más y más pasos adicionales del proceso de compra a pago. Como se describió anteriormente, AI puede identificar la necesidad de un producto y luego ordenar dicho producto. Elige automáticamente al mejor proveedor en función de los datos anteriores (calidad, puntualidad, precio, etc.). Al recibir una factura, AI verifica automáticamente que sea correcta antes de liquidarla o rechazarla.

La industria de materiales de construcción ha explotado prácticamente todo su potencial para mejorar el proceso de producción. Con la situación actual, no quedan muchas posibilidades de mejoras significativas en la eficiencia. La IA podría ser la palanca para iniciar el próximo gran salto hacia una mejor calidad y más eficiencia.

Las empresas tienen la oportunidad de recopilar grandes cantidades de datos generados durante el proceso de producción de materiales de construcción (por ejemplo, temperatura, presión, calidad). Estos pueden ser datos de láser, exámenes de ultrasonido, cámaras, termómetros u otros dispositivos. El uso de inteligencia artificial para analizar y derivar acciones de estos datos puede mejorar los resultados, así como la eficiencia de la producción.

Un ejemplo positivo de eso se puede encontrar en la producción de acero. Un consorcio de institutos de investigación y fabricantes de acero, y otros, están intentando mejorar la calidad del acero con el apoyo de la inteligencia artificial. AI elimina las variaciones de calidad, ya que identifica la mejor combinación de todos los parámetros y los ajusta en consecuencia, y al hacerlo, AI se da cuenta de la mejor calidad de acero producido posible. Si AI detecta una calidad inferior en el acero producido, inicia un proceso de reelaboración inmediatamente o redirige los lotes de acero a los clientes de acuerdo con sus requisitos de calidad. Como tal, la IA también mejora el uso de las capacidades de producción y reduce los tiempos de inactividad al detectar problemas en la producción en una etapa muy temprana. Además, la IA tiene el potencial de reducir el uso de energía y, por lo tanto, los costos de energía. Si los productores de materiales de construcción pueden copiar este uso exitoso de la IA, también pueden aumentar drásticamente su eficiencia.

En marketing y ventas, AI ayuda a las empresas a enfocarse aún más en los gastos de publicidad y a hacer recomendaciones personalizadas para los clientes. Esto incluye ofertas personalizadas a clientes con precios, fechas de entrega, calidad y cantidad adaptadas a sus perfiles de clientes. AI crea estos perfiles después de analizar todos los puntos de contacto entre la empresa y su cliente para determinar los intereses y preferencias del cliente. Esta información también se puede utilizar para identificar posibles ventas cruzadas al cliente respectivo o para convertir clientes potenciales en clientes reales.

AI también ayuda a optimizar aún más la logística con respecto a las rutas. La inteligencia artificial identifica los mejores medios de transporte y también las mejores rutas basadas en información sobre horas y fechas, direcciones, tráfico, costos, velocidad, etc. Además, mejora sus recomendaciones con cada entrega ejecutada. En el futuro, estas rutas serán utilizadas por modos de transporte autónomos como automóviles, camiones, barcos y aviones.

En servicio al cliente y posventa, AI respalda y alivia al personal respondiendo las consultas de los clientes automáticamente. Hoy en día, ya hay chatbots operando en servicio al cliente que hablan y responden como seres humanos, con el resultado de que las personas a menudo no se dan cuenta de que están hablando con una IA en lugar de un ser humano. Esto no solo ahorra dinero, sino que también da como resultado una mayor calidad de servicio al cliente, ya que el personal puede concentrarse en consultas más difíciles según sea necesario.

AI ya también admite otras funciones generales. Ejemplos son el procesamiento automatizado de correos (por ejemplo, reenviar un correo entrante a la persona responsable) o la programación de reuniones. AI también mejora las capacidades de una empresa en finanzas, contabilidad y control, analizando datos financieros históricos para derivar las “mejores” decisiones comerciales o para evaluar el riesgo de crédito de los clientes de la compañía.

Para concluir, predecimos que la IA desencadenará cambios significativos a lo largo de toda la cadena de valor de la construcción y el potencial de interrupción es mayor en áreas que se caracterizan por tareas repetitivas conocidas con incertidumbre limitada. La infografía anterior muestra dónde el potencial de interrupción es más alto.

Sin embargo, aunque muchas compañías ya han identificado el potencial para el uso de IA dentro de su compañía, están luchando por establecer un plan concreto para explotar el potencial.

Cómo implementar IA

Recomendamos el enfoque de 5 pasos de Roland Berger como un medio para comenzar con la inteligencia artificial en su empresa. Este enfoque describe una forma realista de explotar plenamente las nuevas oportunidades que surgen del uso de la IA.

Debe aceptar que se necesita un cambio y crear una atmósfera de coincidencia en toda la empresa entre sus empleados. Para tener éxito en la creación de una atmósfera de cambio, necesitará una estrategia de comunicación dedicada que abarque a todos los empleados, desde los trabajadores de la construcción hasta el personal de la oficina. Esto es importante sobre todo porque muchas personas ven la IA más como una amenaza que como una oportunidad. Temen ser reemplazados por IA y perder sus trabajos. Por lo tanto, debe describir las ventajas de la inteligencia artificial para cada empleado. Debe prestar atención no solo a los mensajes, sino también al momento en que comunica qué a quién evitar que se propaguen los rumores.
Tenga en cuenta que muchos de los desafíos descritos anteriormente son antiguos pero aún no se han resuelto. Esto significa que es hora de salir del camino trillado y probar algo nuevo. Sus empleados deben estar abiertos al cambio, así como abiertos a tecnologías totalmente nuevas y, por lo tanto, dispuestos a hacer uso de la IA. Lo importante es que comience ahora, antes que sus rivales, y trabaje con sus empleados para obtener una ventaja competitiva.
Este paso es el más importante para cualquier implementación exitosa de herramientas de inteligencia artificial porque si no puede convencer a sus empleados de que se necesita un cambio y que el uso de la inteligencia artificial mejora su forma de trabajar, serán reacios a cambiar y no utilizarán ninguna de la inteligencia artificial. herramientas que proporciona.

Después de crear una atmósfera de cambio, identifique los casos de uso de IA dentro de su empresa. Clasifíquelos de acuerdo con los criterios principales: negocio principal frente a negocio no básico, facilidad de implementación (se adapta fácilmente a los procesos comerciales actuales, hay alguna solución comercial disponible) y ganancias de eficiencia a corto y largo plazo término. Al mismo tiempo, desarrolle capacidades básicas para el uso de IA, como el conocimiento de la ciencia de datos y la experiencia en implementación. La tercera parte de este paso se relaciona con su estrategia: debe desarrollar una estrategia de IA que se ajuste a su estrategia general. Una estrategia de datos tiene que ser una parte de ella. Si no tiene uno, cree uno. Si tiene uno, ajústelo de acuerdo con los datos que necesita para los casos de uso identificados, y comience y acelere las actividades de recopilación de datos requeridas. Su estrategia de datos debe complementarse con una estrategia integral de TI. La estrategia de TI debe permitirle utilizar todo el potencial de la inteligencia artificial, lo que será posible solo si la TI que ejecuta y el departamento de TI en sí tienen la capacidad de respaldar completamente la implementación de herramientas basadas en inteligencia artificial y ayudar a sus empleados a trabajar con ellos. herramientas.
Durante esta etapa, usted define los principios rectores para la posterior implementación de IA en su empresa. Por lo tanto, es muy importante que las estrategias definidas y los casos de uso identificados estén perfectamente alineados para que todos los departamentos compartan los mismos objetivos.

Ahora, comience: implemente pequeños proyectos de IA (por ejemplo, en funciones de soporte) que se ajusten a su estrategia general de IA, ya que no desea crear un futuro en el que tenga muchas soluciones de IA incompatibles dentro de su empresa. Debe basarse en la larga lista de casos de uso potenciales y los principios rectores teóricos que definió en el segundo paso. Al iniciar proyectos que se espera que traigan ganancias rápidas, ilustrará las ventajas de la inteligencia artificial para todos los miembros de la empresa y, por lo tanto, creará un impulso positivo. Para minimizar las dificultades de implementación, comience con soluciones estándar. Antes de elegir una solución estándar para su primer caso de uso de IA, seleccione al proveedor con cuidado. Puede tener sentido elegir el mismo proveedor para diferentes aplicaciones para aprovechar el potencial de diferentes herramientas de IA que trabajan juntas. Por lo tanto, evalúe el mercado de proveedores de herramientas de IA y califíquelos de acuerdo con una lista de criterios relevantes (por ejemplo, amplitud de ofertas de IA, soporte en la implementación, precio) antes de finalmente seleccionar su proveedor.

Después de implementar con éxito soluciones de IA pequeñas y estandarizadas, ha llegado el momento de aplicaciones más ambiciosas y un enfoque holístico centrado en las personas. Para obtener una ventaja competitiva genuina sobre sus competidores, debe alejarse de las soluciones estándar y desarrollar algoritmos internos específicos para su empresa. Tienes que entrenar a tu gente para que pueda desarrollar y operar dicho sistema. Esto requiere no solo capacitación sino también una gestión del cambio bien diseñada y una comunicación sólida.
A más tardar en esta etapa, y cuanto antes mejor, debe construir un concentrador digital o AI dedicado. Este será un departamento dentro de su empresa que tiene la tarea de impulsar el cambio en toda la organización hacia un futuro digitalizado en general y el uso creciente de IA específicamente. Las empresas que establecen un centro de este tipo con poderes de amplio alcance informan que el ritmo de implementación se acelera masivamente como resultado. La creación exitosa del centro requiere cambios organizativos por adelantado, ya que el centro debe posicionarse en el nivel más alto de la organización y los empleados en el centro deben dedicar todo su tiempo de trabajo al centro y sus tareas.

Expande tus actividades de IA en toda la empresa. En los cuatro pasos anteriores, habrá construido las bases para un uso más amplio de la inteligencia artificial para que pueda implementar la inteligencia artificial en todas las áreas de la empresa. En cada nueva área donde desee implementar AI, hágalo de la misma manera que antes (comience con un tamaño pequeño y luego aumente la escala). Esté preparado para transferir más y más control de las operaciones a la IA a medida que desarrolle todo su potencial siempre que pueda cambiar los parámetros de forma autónoma. De esa manera, podrá defender la ventaja competitiva que creó iniciando hoy la implementación de AI y siguiendo los cuatro pasos descritos anteriormente.

Fuente: Roland Berger

¿Te gustó el artículo? ¿Quieres saber más?
Haz click en el botón para contactar a la empresa

Add comment