El potencial y las posibilidades de la IA en el exterior
Jennifer Castenson es redactora colaboradora de Forbes.com
La IA está en todas partes. Muchas industrias han incorporado la IA a su actividad habitual con nuevas estructuras organizativas y nuevas dependencias para ser más eficientes y automatizar tareas repetitivas.
La construcción offsite no será inmune a la omnipresencia de la IA. La tecnología ofrece ventajas únicas al proceso de construcción offsite.
Gestión del cambio
Brent McPhail es un especialista en obra civil y fundador de Brave Structures que ha trasladado años de experiencia en la fabricación de automóviles a la fabricación de viviendas.
Mientras que la fabricación automatizada es capaz de montar una fábrica, fabricar un millón de camiones y luego desmantelarla basándose en un conjunto de variables estáticas, los proyectos de viviendas son todos únicos, lo que plantea retos a la hora de estandarizar procesos y lograr economías de escala.
"¿A qué volumen de construcción de viviendas industriales tendríamos que llegar para utilizar robots como especialistas?", se pregunta McPhail. "No se pueden tener robots especialmente diseñados para construir un armazón. Construir el armazón no es un gran reto, sino instalar el sistema MEP. Si vas a hacer que un robot construya el bastidor, lo enfunde y le ponga el MEP, entonces obtienes el ROI. Todo el valor añadido es lo que tiene un gran impacto".
Por lo tanto, los retos que hay que abordar en el sector de la vivienda son diferentes de los que se plantean en la fabricación de automóviles, que es donde la IA puede ser de gran ayuda. La IA puede ayudar a observar y aprender patrones para, en última instancia, tener un mayor nivel de control, eficiencia y producción.
"Por ejemplo, la IA puede rastrear dónde está la gente en las instalaciones y crear un mapa de calor de a qué dedica el tiempo la gente", dijo. "Al rastrear el tiempo y el espacio de cuando la gente está en diferentes áreas, la IA podría informarnos de que un trabajador necesita permanecer en su estación en lugar de ir y venir, creando eficiencias en el proceso".
Representación conceptual de la aldea del concurso Gateway Decathlon desarrollada con el software de diseño generativo AI junto con Bobby Vance.
Aligerar el trabajo
La construcción fuera de la obra puede ser más compleja que la construcción convencional, lo que requiere soluciones más avanzadas que las máquinas tradicionales de una sola función, como los equipos CNC, añadió McPhail. En este contexto, la IA puede optimizar los procesos de configuración y cambio de los sistemas robóticos.
Con el aprendizaje adaptativo y la programación, la IA ayuda a los robots a aprender de tareas anteriores y aplicar ese conocimiento a tareas nuevas y similares. Por ejemplo, si a un robot se le ha enseñado a apretar tornillos, la IA puede ayudarle a generalizar esa tarea a clavos, remaches o incluso soldadura, en función de los materiales y requisitos del proyecto actual.
La IA puede gestionar y optimizar el proceso de cambio de herramientas, seleccionando las herramientas adecuadas en función de la tarea y el material específicos para utilizar siempre la herramienta más eficiente para el trabajo. Además, la IA puede predecir la secuencia óptima de tareas para un proyecto de construcción determinado, de modo que el trabajo se realice en el orden más eficiente.
Sin herramientas de IA, puede haber atajos en la programación realizando el trabajo in situ en paralelo al trabajo fuera de las instalaciones.
"El problema es no saber cómo fabricar las piezas para que se monten de forma óptima in situ", explica Bobby Vance, director de competición del Gateway Decathlon, una competición internacional en la que se utilizan metodologías externas para conseguir más con las viviendas. "La IA puede optimizar cómo se fabrican y entregan las piezas. Si se produce un retraso, puede determinar qué debe ajustarse para que todo siga avanzando sin problemas. El calendario es muy importante, porque si hay un exceso o un parón, muchos constructores quiebran porque no pueden soportar la inversión en equipos."
Al automatizar gran parte de la programación y configuración necesarias para los sistemas robóticos, la IA reduce la carga de trabajo de los técnicos y acelera la implantación de robots en nuevos proyectos. Esto reduce el coste global del uso de la robótica en la construcción fuera de la obra y mejora la rentabilidad de la inversión.
Diseño de valor añadido
Según Joseph Burak, fundador y estratega jefe de TRANSiT Strategy & Analytic, el diseño generativo puede crear al instante múltiples opciones de diseño basadas en determinados criterios, y ayudar a los arquitectos a comprender las posibilidades de un terreno concreto con sus patrones climáticos específicos. Los parámetros de diseño también pueden tener en cuenta los gastos generales, la logística del transporte, el equipamiento y la cantidad de mano de obra necesaria in situ.
Utilizando una herramienta de IA para examinar las especificaciones del diseño, se pueden hacer un millón de simulaciones para predecir los insumos, el coste, los materiales y la mano de obra, explica. La IA puede sumar los aparatos, los clavos, y luego mirar el elemento de diseño y decirte cómo modificar la estructura para ahorrar un "x" por ciento de dólares, haciéndolo todo en cuestión de minutos.
Además, la IA puede elaborar especificaciones de diseño, presupuestos y estimaciones en cuestión de minutos, reduciendo horas o días de trabajo para los profesionales.
"Lo ideal es que puedas perfeccionar las opciones a medida que le das más lógica y más parámetros para que sea una herramienta de diseño interactiva", dice Vance. "Montantes, raíles, electricidad, planificación... Hay tantas decisiones que coordinar detrás de la pared, pero lo que yo veo es la pared y lo único que me importa es el aspecto de la pared. Aun así, tengo que tomar rápidamente, en tiempo real, decisiones estéticas que tienen repercusiones estructurales y en los sistemas."
La IA puede sintetizar automáticamente este proceso para determinar cuándo algo está fuera del rango de una tolerancia y ofrecer un nuevo conjunto de parámetros a tener en cuenta. Además, la IA puede examinar rápidamente todos los datos que subyacen a la selección de materiales, algo que puede llevar mucho tiempo a un diseñador.
"Puede ayudar a buscar materiales por coste y por disponibilidad", dijo, haciendo hincapié en el análisis de costes. "No se puede pasar por alto el coste. La IA puede analizar el coste de la disponibilidad en tiempo real. Puede analizar las diferentes métricas de pedir algo al por mayor para ver si hay un descuento".
La IA puede ayudar a identificar las limitaciones de fabricación en el momento del diseño para informar a los arquitectos e ingenieros sobre cómo tomar diferentes decisiones para tener el menor impacto en la fabricación, dijo McPhail, utilizando la terminología "Diseño para fabricación y ensamblaje - Perfeccionamiento para automatización".
Eficacia de fabricación
Con la actual escasez de mano de obra, las herramientas basadas en IA pueden aumentar la productividad proporcionando a los trabajadores orientación en tiempo real, instrucciones de realidad aumentada y comprobaciones de control de calidad automatizadas. La IA también puede detectar carencias de competencias y recomendar programas de formación específicos, ayudando a mejorar la cualificación de la mano de obra de forma más eficiente.
McPhail explica que cada proyecto de construcción fuera de la obra es un copo de nieve, lo que dificulta el uso de métricas de fabricación tradicionales como la eficacia global de los equipos y la eficacia global de la mano de obra.
"La IA puede superar estos desafíos mediante el análisis de entradas de fabricación complejas, incluido el rendimiento de la máquina, la eficiencia de la mano de obra y las variables específicas del proyecto, y organizarlas en percepciones significativas", dijo. "Los sistemas impulsados por IA pueden ajustarse dinámicamente en función del contexto específico de cada proyecto, detectando los cuellos de botella de las máquinas y la mano de obra con mayor precisión."
Los procesos de prefabricación y montaje requieren una secuencia específica de operaciones de fabricación con el equipo y el espacio de la fábrica, por lo que la IA puede utilizarse para encontrar el proceso más eficaz para la construcción, dijo Burak. Además, la IA establecerá el proceso de montaje in situ, identificando el uso más eficiente de las herramientas en ese lugar para que sea más eficaz.
"En cuanto a la gestión de proyectos, la IA puede encontrar el camino más eficiente, minimizar los retrasos del proyecto mediante la creación de múltiples calendarios para la misma construcción con el fin de encontrar la simulación y el modelo que mejor se adapte a esta construcción en particular", dijo. "La mayoría de los contratistas tienen un sistema y adoptan la mentalidad de si no está roto no lo arregles, pero la IA ayudará a encontrar una ruta crítica más eficiente que puede resultar en ahorros de tiempo o costes."
La IA también mejora el proceso tanto en tiempo como en eficiencia de recursos. McPhail afirma que los sistemas basados en IA pueden analizar los programas de producción y las tareas por lotes para maximizar el uso del material, como guardar las piezas cortadas para utilizarlas más tarde en otras partes del proyecto.
"Las funciones de previsión permiten a la IA anticiparse a las necesidades futuras de material y optimizar los patrones de corte en tiempo real, garantizando que los materiales se utilicen de la forma más eficiente posible", afirma. "Los algoritmos de optimización del corte pueden determinar la mejor forma de cortar los materiales para minimizar los residuos, ajustándose automáticamente a los cambios en el diseño o la disponibilidad de materiales. Este enfoque no solo reduce el desperdicio de material, sino que también disminuye los costes y mejora la sostenibilidad general del proceso de construcción."
Control de calidad
El ojo humano es bastante asombroso, pero con la ayuda de la IA se puede mejorar el control de calidad para detectar lo que el ojo humano no puede.
Los sistemas de visión basados en IA, equipados con tecnologías de visión por ordenador y aprendizaje automático, pueden automatizar el proceso de control de calidad utilizando cámaras y sensores de alta resolución para supervisar e inspeccionar continuamente los componentes a medida que se fabrican. Esto mejora la precisión y fiabilidad del control de calidad, y también acelera el proceso de inspección.
En la construcción a pie de obra interviene una amplia gama de materiales, cada uno con propiedades y requisitos de control de calidad diferentes. Garantizar una calidad uniforme en todos estos materiales es más difícil que en la fabricación de automóviles, donde los materiales están más estandarizados, afirma McPhail.
Cumplimiento normativo complejo
El ojo humano es bastante asombroso, pero con la ayuda de la IA se puede mejorar el control de calidad para detectar lo que el ojo humano no puede.
Los sistemas de visión basados en IA, equipados con tecnologías de visión por ordenador y aprendizaje automático, pueden automatizar el proceso de control de calidad utilizando cámaras y sensores de alta resolución para supervisar e inspeccionar continuamente los componentes a medida que se fabrican. Esto mejora la precisión y fiabilidad del control de calidad, y también acelera el proceso de inspección.
En la construcción a pie de obra interviene una amplia gama de materiales, cada uno con propiedades y requisitos de control de calidad diferentes. Garantizar una calidad uniforme en todos estos materiales es más difícil que en la fabricación de automóviles, donde los materiales están más estandarizados, afirma McPhail.
Retos logísticos y de transporte
El transporte de grandes componentes modulares desde las instalaciones de fabricación hasta el lugar de construcción plantea importantes retos logísticos, como la planificación de rutas, las autorizaciones reglamentarias y el riesgo de daños durante el tránsito.
"En el caso de las obras externas, se construye algo en algún lugar y tiene que llegar a otro", explica Vance. "Si planeas que tenga tantas piezas, ¿cómo puede empaquetarse eficientemente en un buque de transporte teniendo en cuenta la logística y una perspectiva de tamaño y peso, y cómo retroalimenta esa información los parámetros de diseño".
La IA puede optimizar la logística analizando las rutas de transporte, prediciendo posibles obstáculos y planificando las rutas de entrega más seguras y eficientes. La IA también puede vigilar las condiciones meteorológicas y ajustar los planes de transporte en tiempo real para mitigar los riesgos y que los componentes lleguen intactos y a tiempo.
Limitaciones de la IA en el exterior
Todos los conceptos nuevos conllevan riesgos y limitaciones.
Tyler Pullen, asesor técnico principal de Terner Housing Innovation Labs, señala que el sector de la construcción se ha basado en procesos basados en relaciones y en flujos de información y toma de decisiones estructuralmente fragmentados, que ofrecen pocas oportunidades para impulsar la mejora continua a nivel individual, organizativo o sectorial.
"En resumen: es humano y sistémico", afirma. "Esto no significa que no haya posibilidad de que la IA y herramientas similares desempeñen un papel, simplemente significa que el camino hacia un impacto a escala está atascado por muchos de los mismos problemas que han convergido hacia nuestras crisis duales de la vivienda y el clima."
Algunas empresas están rompiendo esas caracterizaciones. Por ejemplo, BuildCheck.AI puede automatizar los controles de conformidad durante la revisión de planos para las jurisdicciones locales y está poniendo en marcha algunos proyectos piloto en California. Además, Symbium utiliza herramientas afines a la IA, como grandes modelos lingüísticos, para interpretar las limitaciones tangibles que, de otro modo, estarían incrustadas en cientos y cientos de páginas de texto de códigos de zonificación y construcción.
"Este tipo de aplicaciones son interesantes porque pueden interpretar mejor que nosotros, con muchas salvedades y riesgos asociados, nuestros propios códigos locales y parámetros de cumplimiento, y resolver un problema a menudo infravalorado: la escasez de personal y la sobrecarga de trabajo de los departamentos locales de planificación y construcción de todo el país", afirma Pullen.
También existe la posibilidad de que herramientas de escritura con IA como ChatGPT agilicen la carga de trabajo de documentación de un proyecto, como la redacción de documentos de alcance y contratos relacionados entre subcontratistas, propuestas de financiación e informes administrativos de métricas como horas de mano de obra y uso de equipos para informar y revisar los calendarios de retirada.
"Es probable que la utilidad de la IA se vea limitada por los mismos cuellos de botella que provocan estos problemas, pero la capacidad de las herramientas de IA para gestionar, dar sentido y hacer operativa información compleja y ortogonal podría, no obstante, encontrar acomodo en un sector en el que eso es básicamente todo lo que hacemos, todo el tiempo", afirma Pullen.
¿Es la IA adecuada para usted?
Determinar si aprovechar estas características de la IA es adecuado para usted debe ser un proceso exhaustivo con múltiples partes interesadas. Burak recomienda empezar con un análisis de la cadena de valor por parte de terceros con una auditoría del proceso de fabricación para comprender los insumos de todos los pasos operativos.
"Esto le permitirá entender las partes más valiosas para descargar a la IA", dijo. "Puedes entender cuánto tiempo se dedica a cada componente, y la entrada de costes para cada unidad, y luego identificar cómo se implementa la IA en cada parte para ahorrar tiempo".
El proceso también descubrirá otras opciones en lugar de la IA.
"Existe la sensación de que hay una herramienta de IA que puede con todo, pero no es así", afirma Burak. "Se trata de identificar dónde aporta valor como parte de tu proceso propio".
Le aconseja que compruebe lo siguiente:
- ¿Qué retos plantea la propiedad intelectual?
- ¿Se está construyendo para su empresa?
- ¿Te suscribirás a un complemento para ejecutar 10.000 escenarios?
- ¿De quién es?
- ¿Cuánto paga por él?
- ¿Qué acuerdos de confidencialidad necesitará para proteger la propiedad intelectual?
"Es importante determinar dónde tiene más sentido la IA en un proceso patentado, teniendo en cuenta la rentabilidad y las cuestiones de propiedad intelectual", afirma Burak.
El futuro de la inteligencia artificial en el exterior
El futuro depende de nuestra voluntad de adoptar y adaptarnos.
"Ahora mismo, la industria offsite está intentando imitar lo que hace la industria actual", dijo Vance. "Falla intrínsecamente porque la economía local, pero eso acabaría con una fábrica que abastece a más de esa región. Podemos abastecernos mejor dentro de un ecosistema en el que tengamos acceso a distintos proyectos, un sistema de uso compartido, para mantener un equilibrio. Se necesita una plataforma universal".
Hay muchos niveles diferentes de automatización en la industria que deben comprenderse y adoptarse para un futuro más productivo.
"Hay una persona como herramienta y una herramienta como herramienta", dijo. "A medida que añado herramientas a mi proceso, ¿qué cosas se ajustarían? ¿Se eliminaría a una persona o tendría menos protagonismo? Necesitamos una mayor traducción en un modelo. Aún no estamos ahí, pero tener ambición para ello merecería la pena".
Más de Modular Advantage
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"La complejidad de los proyectos y su tamaño son tan grandes, y la tecnología es tan complicada que la IA lo haría mucho más rápido que nosotros", afirma Kris Droszcz, CEO de Rebel Concept. "Todo el mundo lucha por controlar los procesos de fabricación según el diseño. Y creo que eso es lo que hará la IA".
Una respuesta de la IA puede ofrecer innumerables oportunidades, afirma Jim Dunn, de Stack Modular.
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