Aproximadamente el 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 avanzado a un ritmo glacial.
La industria de la construcción mundial ha crecido solo un 1 por ciento anual durante las últimas décadas. Compare esto con una tasa de crecimiento del 3,6 por ciento en la manufactura y del 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 un 1500 por ciento en el comercio minorista, la fabricación 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 ).
Adoptar la última tecnología puede resultar abrumador para los equipos. Pero el aprendizaje automático y la inteligencia artificial están ayudando a que los sitios de trabajo sean más eficientes y ahorran 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 cuando 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 la IA. El aprendizaje automático es un campo de la inteligencia artificial que utiliza técnicas estadísticas para dar a los sistemas informáticos la capacidad de “aprender” de los datos, sin estar programados explícitamente. Una máquina comprende mejor y proporciona 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 del mercado entrante y seguir siendo relevante.
Inteligencia artificial y aprendizaje automático para la construcción inteligente
Las aplicaciones potenciales del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en la construcción son enormes. Las solicitudes de información, los problemas abiertos y las órdenes de cambio son estándar en la industria. El aprendizaje automático es como un asistente inteligente que puede escudriñar esta montaña de datos. Luego, alerta a los gerentes de proyecto sobre las cosas críticas que necesitan su atención. Varias aplicaciones ya usan IA 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. Evite los 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 los sobrecostos en función de factores como el tamaño del proyecto, el tipo de contrato y el nivel de competencia de los directores de proyecto. Los modelos predictivos utilizan datos históricos, como las fechas de inicio y finalización planificadas, para visualizar cronogramas realistas para proyectos futuros. La IA ayuda al personal a acceder de forma remota a material de formación de la vida real que les ayuda a mejorar sus habilidades y conocimientos rápidamente. Esto reduce el tiempo necesario para incorporar nuevos recursos a los proyectos. Como resultado, se acelera la entrega del proyecto.
2. IA para un mejor diseño de edificios a través del diseño generativo
El modelado de información de construcción es un proceso basado en modelos 3D que brinda a los profesionales de la arquitectura, la ingeniería y la construcción conocimientos 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 planos de arquitectura, ingeniería, mecánicos, eléctricos y de plomería (MEP) y la secuencia de actividades de los respectivos equipos. El desafío es asegurar que los diferentes modelos de los sub-equipos no choquen entre sí. La industria está tratando de utilizar el aprendizaje automático en forma de diseño generativo para identificar y mitigar los choques entre los diferentes modelos generados por los diferentes equipos en la fase de planificación y diseño para evitar retrabajos. 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 y, al mismo tiempo, 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 llegar a una solución óptima.
3. Mitigación de riesgos
Cada proyecto de construcción tiene algún riesgo que se presenta en muchas formas, como Riesgo de Calidad, Seguridad, Tiempo y Costo. Cuanto más grande sea el proyecto, mayor será el riesgo, ya que hay varios subcontratistas que trabajan en diferentes oficios en paralelo en los lugares de trabajo. En la actualidad, existen soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático que los contratistas generales utilizan para monitorear y priorizar el riesgo en el lugar de trabajo, para que el equipo del proyecto pueda enfocar su tiempo y recursos limitados en los factores de riesgo más importantes. La IA se utiliza para asignar prioridad automáticamente a los problemas. Los subcontratistas se califican en función de una puntuación de riesgo para que los gerentes de construcción puedan trabajar en estrecha colaboración con equipos de alto riesgo para mitigar el riesgo.
4. Planificación de proyectos
Una startup de inteligencia artificial lanzada en 2018 con la promesa de que sus robots e inteligencia artificial son la clave para resolver proyectos de construcción tardíos y que superan el presupuesto. La compañía utiliza robots para capturar de forma autónoma escaneos 3D de sitios de construcción y luego alimenta esos datos a una red neuronal profunda que clasifica qué tan lejos están los diferentes subproyectos. Si las cosas parecen estar fuera de lugar, el equipo de gestión puede intervenir para abordar los pequeños problemas antes de que se conviertan en problemas importantes. Los algoritmos del futuro utilizarán una técnica de inteligencia artificial conocida como “aprendizaje por refuerzo”. Esta técnica permite que los algoritmos aprendan en base a 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 lugares 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 vertido de hormigón, albañilería, soldadura y demolición. El trabajo de excavación y preparación se realiza mediante excavadoras autónomas o semiautónomas, que pueden preparar un lugar 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 lugar de trabajo en tiempo real. Utilizan reconocimiento facial, cámaras en el lugar y tecnologías similares para evaluar la productividad de los trabajadores y el cumplimiento de los procedimientos.
6. IA para la seguridad en la construcción
Los trabajadores de la construcción mueren en el trabajo cinco veces más a menudo que otros trabajadores. Según OSHA, las causas principales de muertes en el sector privado (excluyendo colisiones en carreteras) en la industria de la construcción fueron caídas, seguidas de golpes con un objeto, electrocución y atrapamiento 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 lugares de trabajo, las escanea en busca de peligros para la 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 calificaciones de riesgo para proyectos, de modo que se puedan realizar sesiones informativas de seguridad cuando se detecte una amenaza elevada.
7. La IA 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 la mano de obra y la maquinaria en 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 decir instantáneamente qué sitios de trabajo tienen suficientes trabajadores y equipos para completar el proyecto a tiempo y cuáles podrían estar retrasados en el caso de que se pueda implementar mano de obra adicional. Los expertos esperan que los robots de construcción se vuelvan más inteligentes y autónomos con técnicas de IA.
8. Construcción fuera del sitio
Las empresas de construcción confían cada vez más en fábricas externas con robots autónomos que ensamblan 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 una 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 plomería, HVAC y sistemas eléctricos cuando la estructura está ensamblada.
9. IA y macrodatos en la construcción
En un momento en el que se crea una gran cantidad de datos todos los días, los sistemas de inteligencia artificial están expuestos a una cantidad infinita de datos de los que aprender y mejorar todos los días. Cada lugar de trabajo se convierte en una fuente de datos potencial 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 clientes y profesionales de la industria de la construcción analicen y se beneficien de los conocimientos generados a partir de los datos con la ayuda de sistemas de aprendizaje automático e inteligencia artificial.
10. IA para posconstrucción
Los administradores de edificios pueden usar la IA mucho después de que se complete la construcción de un edificio. El modelado de información de construcción, o BIM, almacena información sobre la estructura del edificio. La IA se puede utilizar 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 la 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 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 los sistemas eléctricos y de plomería en edificios modernos. Las empresas están utilizando la inteligencia artificial para desarrollar sistemas de seguridad para los lugares de trabajo. La inteligencia artificial se está utilizando para rastrear las interacciones en tiempo real de los trabajadores, la maquinaria y los objetos en el sitio y alertar a los supervisores sobre posibles problemas de seguridad, errores de construcción y problemas de productividad.
A pesar de las predicciones de pérdidas masivas de puestos de trabajo, 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 pioneros marcarán la dirección de la industria y se beneficiarán a corto y largo plazo.
Autora: Sumana Rao – Líder global de marketing de productos para contenido de construcción
Fuente: Constructible.trimble
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