Equipo ConstrutechAlrededor del 7 por ciento de la fuerza laboral mundial está empleada en la industria de la construcción, por lo que es un sector importante de la economía mundial. Las personas y las empresas gastan $ 10 billones por año en actividades relacionadas con la construcción (McKinsey, 2017). Otros sectores han utilizado IA y otras tecnologías para transformar su rendimiento de productividad. La construcción, en comparación, ha progresado a un ritmo glacial.
La industria mundial de la construcción ha crecido solo un 1 por ciento por año en las últimas décadas. Compare esto con una tasa de crecimiento de 3.6 por ciento en manufactura y 2.8 por ciento para toda la economía mundial. La productividad, o la producción económica total por trabajador, se ha mantenido estable en la construcción. En comparación, la productividad ha crecido 1500 por ciento en el comercio minorista, la manufactura y la agricultura desde 1945. Una de las razones de esto es que la construcción es una de las industrias menos digitalizadas del mundo y es lenta en adoptar nuevas tecnologías (McKinsey, 2017 )
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Adoptar la última tecnología puede ser desalentador para los equipos. Pero el aprendizaje automático y la inteligencia artificial están ayudando a que los sitios de trabajo sean más eficientes y ahorren dinero en el proceso. Las soluciones de IA que han tenido un impacto en otras industrias están comenzando a surgir en la industria de la construcción.
¿Qué es la inteligencia artificial y el aprendizaje automático?
La inteligencia artificial (IA) es un término agregado para describir cuándo una máquina imita las funciones cognitivas humanas, como la resolución de problemas, el reconocimiento de patrones y el aprendizaje. El aprendizaje automático es un subconjunto de IA. El aprendizaje automático es un campo de inteligencia artificial que utiliza técnicas estadísticas para dar a los sistemas informáticos la capacidad de “aprender” de los datos, sin ser programados explícitamente. Una máquina se vuelve mejor para comprender y proporcionar información a medida que se expone a más datos.
McKinsey espera que la propagación de la IA en el sector de la construcción sea modesta en el futuro inmediato (McKinsey, 2018). No obstante, se avecina un cambio. Las partes interesadas ya no pueden darse el lujo de ver la IA como pertinente solo para otras industrias. La ingeniería y la construcción deberán ponerse al día con los métodos y aplicaciones de IA. Esa es la única forma de competir con los competidores entrantes del mercado y seguir siendo relevantes.
IA y Machine Learning para una construcción inteligente
Las aplicaciones potenciales del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la construcción son enormes. Las solicitudes de información, problemas abiertos y órdenes de cambio son estándar en la industria. El aprendizaje automático es como un asistente inteligente que puede analizar esta montaña de datos. Luego alerta a los gerentes de proyecto sobre las cosas críticas que necesitan su atención. Varias aplicaciones ya usan AI de esta manera. Sus beneficios van desde el filtrado mundano de correos electrónicos no deseados hasta la supervisión de seguridad avanzada.
10 ejemplos de IA en la construcción
1. Prevenir sobrecostos
La mayoría de los megaproyectos superan el presupuesto a pesar de emplear los mejores equipos de proyectos. Las redes neuronales artificiales se utilizan en proyectos para predecir sobrecostos basados en factores como el tamaño del proyecto, el tipo de contrato y el nivel de competencia de los gerentes de proyecto. Los datos predictivos, como las fechas de inicio y finalización planificadas, son utilizados por modelos predictivos para visualizar plazos realistas para proyectos futuros. AI ayuda al personal a acceder de forma remota a material de capacitación de la vida real que les ayuda a mejorar sus habilidades y conocimientos rápidamente. Esto reduce el tiempo necesario para incorporar nuevos recursos en los proyectos. Como resultado, la entrega del proyecto se acelera.
2. IA para un mejor diseño de edificios a través del diseño generativo
Building Information Modeling es un proceso basado en modelos 3D que brinda a los profesionales de arquitectura, ingeniería y construcción información para planificar, diseñar, construir y administrar edificios e infraestructura de manera eficiente. Para planificar y diseñar la construcción de un edificio, los modelos 3D deben tener en cuenta los planes de arquitectura, ingeniería, mecánica, electricidad y plomería (MEP) y la secuencia de actividades de los respectivos equipos. El desafío es garantizar que los diferentes modelos de los sub-equipos no se enfrenten entre sí. La industria está tratando de utilizar el aprendizaje automático en forma de diseño generativo para identificar y mitigar los enfrentamientos entre los diferentes modelos generados por los diferentes equipos en la fase de planificación y diseño para evitar el reproceso. Existe un software que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para explorar todas las variaciones de una solución y genera alternativas de diseño. Aprovecha el aprendizaje automático para crear específicamente modelos 3D de sistemas mecánicos, eléctricos y de plomería al mismo tiempo que se asegura de que las rutas completas para los sistemas MEP no entren en conflicto con la arquitectura del edificio mientras aprende de cada iteración para encontrar una solución óptima.
3. Mitigación de riesgos
Cada proyecto de construcción tiene algún riesgo que se presenta en muchas formas, como el riesgo de calidad, seguridad, tiempo y costo. Cuanto más grande es el proyecto, mayor es el riesgo, ya que hay múltiples subcontratistas que trabajan en diferentes oficios en paralelo en los sitios de trabajo. Hoy en día, existen soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático que los contratistas generales usan para monitorear y priorizar el riesgo en el sitio de trabajo, de modo que el equipo del proyecto puede enfocar su tiempo y recursos limitados en los factores de riesgo más grandes. La IA se usa para asignar automáticamente prioridad a los problemas. Los subcontratistas se califican según un puntaje de riesgo para que los gerentes de construcción puedan trabajar estrechamente con los equipos de alto riesgo para mitigar el riesgo.
4. Planificación del proyecto
Un AI Startup se lanzó en 2018 con la promesa de que sus robots e inteligencia artificial son la clave para resolver proyectos de construcción tardíos y por encima del presupuesto. La compañía utiliza robots para capturar de manera autónoma escaneos 3D de sitios de construcción y luego alimenta esos datos en una red neuronal profunda que clasifica qué tan lejos están los diferentes subproyectos. Si las cosas parecen desviarse, el equipo de gestión puede intervenir para tratar pequeños problemas antes de que se conviertan en problemas importantes. Los algoritmos del futuro utilizarán una técnica de IA conocida como “aprendizaje de refuerzo”. Esta técnica permite aprender algoritmos basados en prueba y error. Puede evaluar infinitas combinaciones y alternativas basadas en proyectos similares. Ayuda en la planificación del proyecto, ya que optimiza el mejor camino y se corrige con el tiempo.
5. La IA hará que los sitios de trabajo sean más productivos
Hay empresas que están comenzando a ofrecer maquinaria de construcción autónoma para realizar tareas repetitivas de manera más eficiente que sus contrapartes humanas, como verter hormigón, albañilería, soldadura y demolición. El trabajo de excavación y preparación está siendo realizado por excavadoras autónomas o semiautónomas, que pueden preparar un sitio de trabajo con la ayuda de un programador humano según las especificaciones exactas. Esto libera a los trabajadores humanos para el trabajo de construcción en sí y reduce el tiempo total requerido para completar el proyecto. Los gerentes de proyecto también pueden rastrear el trabajo en el sitio de trabajo en tiempo real. Utilizan reconocimiento facial, cámaras en el sitio y tecnologías similares para evaluar la productividad de los trabajadores y la conformidad con los procedimientos.
6. AI para la seguridad de la construcción
Los trabajadores de la construcción son asesinados en el trabajo cinco veces más a menudo que otros trabajadores. Según OSHA, las principales causas de muertes del sector privado (excluyendo colisiones de carreteras) en la industria de la construcción fueron caídas, seguidas de un objeto, electrocución y atrapado en el medio. Un contratista general con sede en Boston con ventas anuales de $ 3 mil millones está desarrollando un algoritmo que analiza fotos de sus sitios de trabajo, las escanea en busca de riesgos de seguridad, como trabajadores que no usan equipo de protección y correlaciona las imágenes con sus registros de accidentes. La compañía dice que potencialmente puede calcular clasificaciones de riesgo para proyectos, por lo que se pueden realizar reuniones de seguridad cuando se detecta una amenaza elevada.
7. AI abordará la escasez de mano de obra
La escasez de mano de obra y el deseo de impulsar la baja productividad de la industria están obligando a las empresas de construcción a invertir en inteligencia artificial y ciencia de datos. Un informe de McKinsey de 2017 dice que las empresas de construcción podrían aumentar la productividad hasta en un 50 por ciento a través del análisis de datos en tiempo real. Las empresas de construcción están comenzando a utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para planificar mejor la distribución de mano de obra y maquinaria entre los trabajos. Un robot que evalúa constantemente el progreso del trabajo y la ubicación de los trabajadores y el equipo permite a los gerentes de proyecto saber instantáneamente qué sitios de trabajo tienen suficientes trabajadores y equipos para completar el proyecto a tiempo, y cuáles podrían estar quedando atrás donde se podría desplegar mano de obra adicional. Los expertos esperan que los robots de construcción se vuelvan más inteligentes y autónomos con las técnicas de IA.
8. Construcción fuera del sitio
Las empresas constructoras confían cada vez más en las fábricas externas que cuentan con robots autónomos que unen los componentes de un edificio, que luego son ensamblados por trabajadores humanos en el sitio. Las estructuras como las paredes se pueden completar al estilo de la línea de ensamblaje con maquinaria autónoma de manera más eficiente que sus contrapartes humanas, dejando que los trabajadores humanos terminen el trabajo de detalle como fontanería, HVAC y sistemas eléctricos cuando la estructura se ensambla.
9. AI y Big Data en construcción
En un momento en que se crea una cantidad masiva de datos todos los días, los sistemas de IA están expuestos a una cantidad interminable de datos para aprender y mejorar cada día. Cada sitio de trabajo se convierte en una fuente potencial de datos para la IA. Los datos generados a partir de imágenes capturadas desde dispositivos móviles, videos de drones, sensores de seguridad, modelado de información de construcción (BIM) y otros se han convertido en un conjunto de información. Esto presenta una oportunidad para que los profesionales y clientes de la industria de la construcción analicen y se beneficien de los conocimientos generados a partir de los datos con la ayuda de la IA y los sistemas de aprendizaje automático.
10. IA para posconstrucción
Los administradores de edificios pueden usar IA mucho después de que la construcción de un edificio esté completa. El modelado de información de construcción, o BIM, almacena información sobre la estructura del edificio. La IA se puede usar para monitorear problemas en desarrollo e incluso ofrece soluciones para prevenir problemas.
El futuro de la IA en la construcción
La robótica, la inteligencia artificial y el Internet de las cosas pueden reducir los costos de construcción hasta en un 20 por ciento. Los ingenieros pueden ponerse gafas de realidad virtual y enviar mini robots a los edificios en construcción. Estos robots usan cámaras para rastrear el trabajo a medida que avanza. La IA se está utilizando para planificar el enrutamiento de sistemas eléctricos y de plomería en edificios modernos. Las empresas están utilizando IA para desarrollar sistemas de seguridad para los sitios de trabajo. La inteligencia artificial se está utilizando para rastrear las interacciones en tiempo real de los trabajadores, maquinaria y objetos en el sitio y alertar a los supervisores de posibles problemas de seguridad, errores de construcción y problemas de productividad.
A pesar de las predicciones de pérdidas masivas de empleo, es poco probable que la IA reemplace a la fuerza laboral humana. En cambio, alterará los modelos comerciales en la industria de la construcción, reducirá los costosos errores, reducirá las lesiones en el lugar de trabajo y hará que las operaciones de construcción sean más eficientes.
Los líderes de las empresas de construcción deben priorizar la inversión en función de las áreas donde la IA puede tener el mayor impacto en las necesidades únicas de su empresa. Los primeros impulsores establecerán la dirección de la industria y se beneficiarán a corto y largo plazo.
Fuente: Constructible
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