NADA AL AZAR. TODO EN CONTROL
70% SE ELEVARÁ EL VOLUMEN DE LA CONSTRUCCIÓN EN 2025, A 15,000 MDD, SEGÚN PWC. forma inteligente sino que toma decisiones al azar, sin información fehaciente, entonces empezaría a utilizar tecnologías que le permitieran tener datos que dieran respuestas y la operación sería más efectiva”, comenta.
Los sobrecostos y la entrega fuera de tiempo son dos temas ‘espinosos’. Una Encuesta Global de Construcción, de la consultora KPMG, revela que de las obras de 109 compañías, solo 25% cumplió con su fecha de entrega y 69% llegó con 10% de su presupuesto a sus últimos tres años de operación.
Esa es una de las razones por las que Mario Berges, director del Laboratorio de Investigación de Infraestructura Inteligente de la Universidad Carnegie Mellon expone: “la infraestructura del futuro tiene que tomar ventaja de las tecnologías de la información y la comunicación”.
Explica: “El ciclo de vida de un proyecto ( planeación, diseño, construcción y operación) debe estar sumergido en el ciclo de la tecnología para extraer datos que permitan tomar decisiones basadas en información”.
Y KPMG alerta: la lenta adopción de tecnología es una razón de que la construcción siga siendo tan ineficiente.
Mientras el análisis de datos, robótica o monitoreo automatizado transforman otras industrias, la mayoría de las empresas de construcción operan como hace 20 años: confían en procesos manuales, separados y muchas veces redundantes, menciona el informe Digging into Data: A Blueprint for Mega Project Success, de KPMG.
La falta de adopción de tecnología debe atenderse con urgencia, pues “aprovecharla
impacta la forma como se comporta la infraestructura. Puedes medir, tomar información con sensores, crear modelos más reales y en general mejorar la eficiencia operativa”, comenta Berge.
Los datos y el análisis de estos permiten una acción rápida para resolver problemas. Las herramientas de modelado o visualización facilitan la toma de decisiones sobre materiales y la cadena de suministro. La supervisión remota ayuda a rastrear fallas.
A pesar de esas ventajas, el sector no adopta el potencial de la tecnología, concluye la Encuesta Global 2016 de KPMG, que integra la opinión de más de 200 directivos a escala global, 19 de México.
Ni las firmas de ingeniería y construcción ni los propietarios de los proyectos aprovechan por completo los volúmenes de datos a su alcance. La mayoría de los encuestados por KPMG (72% global, 82% México) no usa el procesamiento analítico de datos avanzados para la estimación y supervisión del desempeño de una obra. Y solo una cuarta parte tiene capacidad de obtener toda la información en una plataforma.
Construir una autopista, un aeropuerto o un centro comercial se puede lograr con mayor certidumbre si se aprovechan las soluciones tecnológicas en su diseño.
La técnica de modelado de información de construcción (BIM, por sus siglas en inglés) es una herramienta, pero también lo son las plataformas de gestión de proyecto que permiten ejecutar la planificación del presupuesto, la gestión de permisos de obra, tareas de cuadrillas, compra de materiales, pago de facturas, monitoreo de obra desde el celular, así como la generación de reportes, explica Arístides Palma, director general de Zafiro Software. “Llevas un control estricto de la obra, de las compras, almacenes, pagos de clientes. No se te puede escapar nada porque todo está ligado.
Por si los sobrecostos y la entrega a destiempo fuera poca razón para adoptar las nuevas tecnologías, hay que sumar la tendencia mundial de urbanización que apremia a construir de forma más rápida y eficiente.
Según un reporte de la firma de consultoría PWC, para 2025 el volumen en el sector de la construcción se elevará 70%, a más de 15,000 millones de dólares a escala global. Para países como México, el reto será mayor aún: PWC pronostica que cerca de 63% de los desarrollos urbanos y de infraestructura en 2025 se realizará en países y zonas emergentes.
Las tecnologías tienen gran parte de la clave para responder a esos miles de millones de ciudadanos que están por desplazarse a las ciudades.
Obras se acerca ahora a cinco tendencias que ya están inmersas en el sector, y poseen un alto potencial para la construcción de proyectos dignos, eficientes y sostenibles.
Antes eran los ingenieros y los arquitectos quienes debían analizar información para diseñar o tomar decisiones en un proyecto, ahora los algoritmos basados en machinelearning pueden realizar ese trabajo con un mayor volumen de datos y de forma más acertada, útil y veloz.
Machinelearning consiste en recolectar datos por medio de sensores y diferentes tipos de analítica sobre algún procedimiento o acción, incluso patrones de comportamiento. Luego esa información se condensa e ingresa a una plataforma cuyos algoritmos la procesan y la entienden como lo haría el cerebro humano.
Esos datos deben nutrir al sistema repetidas ocasiones para que la máquina aprenda de ellos y determine tendencias o patrones que le permitirán tomar decisiones o realizar acciones. Arístides Palma, de Zafiro Software, recomienda ordenar procesos de negocios antes de ingresar datos para tener certeza del resultado.
Algunas de sus aplicaciones en construcción se dan al relacionarlas con el entorno, como la predicción de la demanda por desarrollos inmobiliarios debido a factores económicos y sociales, según ABI Research. La consultora destaca también la medición de productividad de los equipos de construcción, habilidad y precisión, además de analizar el impacto de proveedores.
Stephen Brobst, director de tecnología (CTO) de la desarrolladora de soluciones de software y análisis Teradata, destaca el hecho de poder predecir los patrones de pensamiento y decisiones de los usuarios antes de comprar, ya sea un helado o una propiedad: “No solo si les gusta el producto sino predecir demanda por temporada o poder ofrecerle a la gente lo que necesita cuando lo va a requerir y por geolocalización”, dice Brobst.
El también exasesor de tecnología del expresidente Barack Obama recomienda invertir más en talento especializado: “Sí se necesita cierto tipo de talento especializado como científicos de datos, aunque no al nivel de que tengan que inventar un nuevo algoritmo, únicamente que tengan capacidad de desarrollar procesos para que las máquinas sigan aprendiendo”.
Urs Hölzle, vicepresidente de infraestructura técnica de Google, dice que “machinelearning puede observar comportamientos de 6 a 12 meses de operación de un edificio y ver todos los pequeños factores variables en temperatura y consumo, y darse cuenta de que si cambias cualquier detalle en un edificio lo harás más eficiente, lo mismo si tienes 10 edificios”.
Además, abre una puerta a la automatización de ciertas decisiones que pueden mejorar el resultado final del negocio, pues logran procesar cuál es el mejor momento para invertir o expandir la oferta de un producto, por ejemplo, considera Alonso Díaz Etienne, presidente de la Asociación Mexicana de Capital Privado (Amexcap).
Los brazos robóticos están migrando de una forma acelerada hacia cualquier tipo de industria, entre ellas la de construcción. Realizan diversos procesos que van desde la perforación en paredes, fabricación de mallas para levantar muros, colocación de pisos, hasta la fabricación completa de casas bajo un modelo similar al de las impresoras 3D.
“En contraste con los robots tradicionales de industria que tienen que permanecer en áreas restringidas, los robots colaborativos pueden trabajar de forma flexible y directa con la interacción de los humanos”, dice Manuel Sordo, director de operaciones para la región de Universal Robots, firma danesa que fabrica brazos robóticos. Dentro de sus casos de éxito está justo el uso de sus desarrollos en el campo de la construcción.
El brazo robótico de esa firma, el UR-5, se ha puesto a prueba en diferentes tareas, como la perforación de paredes para instalación de infraestructura eléctrica, y logró hacer 10 hoyos en el mismo tiempo que un humano hace uno. También fabrica mallas de polímero para la construcción de muros, lo que acelera considerablemente la instalación de paredes en un edificio, por ejemplo.
Pero uno de los casos de éxito más destacados es la posibilidad que tiene para aplicar cemento y añadir los bloques de piso.
Según datos recopilados en las primeras pruebas, en todo el proceso de la colocación, que va desde la mezcla del cemento, su aplicación, la de los bloques de piso, y su limpieza, entre otros, el brazo robótico tardó 18.2 minutos, respecto a los 26.5 minutos que tarda en promedio un humano. En esta prueba, la productividad del robot (3.31) fue de poco más de un punto respecto al nivel de productividad de una persona (2.26).
Otro caso interesante, destaca Ernesto Rodríguez Leal, cofundador de Wearobot, una firma que desarrolla exoesqueletos, es el uso de trajes robóticos para el sector industria. “Estos trajes son capaces de permitir al humano desempeñar tareas que por sí solo no podría llevar a cabo, como cargar cosas pesadas, en el caso de la construcción”.
Empresas como Honda y Panasonic han lanzado al mercado este tipo de ‘armaduras’ para realizar tareas en construcción. Uno de estos equipos es Fortis de la empresa Lockheed Martin, que permite al usuario cargar objetos y herramientas de más de 20 kilos sin mayor problema.
“Las industrias que implementan tecnologías robóticas obtienen enormes beneficios financieros debido a la reducción de los gastos generales, el aumento de la productividad, la flexibilidad y la reducción de residuos”, señala la firma de análisis Grand View Research.