IA en equipos de construcción: Una nueva forma de construir

Normalmente, cuando pensamos en equipos de construcción y maquinaria pesada, imaginamos a personas operando manualmente estas potentes máquinas. Sin embargo, con el auge de la inteligencia artificial, muchos vehículos de construcción están ahora automatizados para reducir riesgos, mejorar la seguridad y aumentar la eficiencia. Los Autonomous and remote-controlled vehicles son cada vez más comunes en el construction industry.

Por ejemplo, Volvo desarrolló recientemente el TA15, un camión volquete totalmente autónomo diseñado específicamente para transportar materiales pesados como arena, grava y escombros hacia y desde las obras de construcción. Según el Departamento de Trabajo de EE. UU., la construction industry presenta la tercera tasa más alta de lesiones mortales. Al integrar la IA en la construcción, podemos reducir significativamente estas muertes y mejorar las medidas de seguridad. En este artículo, exploraremos cómo la IA está mejorando los equipos de construcción haciéndolos más inteligentes, seguros y eficientes, al tiempo que impulsa la innovación en toda la industria de la construcción.

Cómo entender la integración de la IA en la maquinaria de construcción#

La maquinaria y los vehículos de construcción pueden sufrir accidentes debido a entornos de trabajo impredecibles y a errores humanos. Sin embargo, los sistemas basados en IA pueden ayudar a la dirección a abordar eficazmente los riesgos laborales y reducir estos errores. La IA también puede utilizarse en maquinaria de construcción para optimizar su funcionamiento, monitorizar el rendimiento de las máquinas y automatizar los programas de mantenimiento.

Aquí tienes un análisis más detallado de las tecnologías clave que hacen posibles estas innovaciones:

• Computer Vision: Las máquinas pueden analizar datos visuales en tiempo real utilizando models avanzados como Ultralytics YOLOv8, lo que ayuda a supervisar las obras de construcción, track inventory, garantizar que los trabajadores utilicen equipos de seguridad y controlar la asistencia mediante facial recognition.
• Internet de las cosas (IoT): El IoT conecta dispositivos, permitiéndoles compartir datos. Los dispositivos inteligentes ponibles supervisan la health de los trabajadores, mientras que los sensores de proximidad y seguridad alertan a los operarios sobre peligros y avisan a la dirección cuando los equipos requieren mantenimiento.
• Análisis predictivo: Mediante el uso de datos históricos y aprendizaje automático, el análisis predictivo prevé eventos futuros, identifica posibles problemas y ayuda a optimizar los horarios. También puede predecir condiciones meteorológicas para evitar interrupciones en la obra.

Fig 1. Uso de Ultralytics YOLOv8 y estimación de poses para supervisar a los trabajadores.

Aplicaciones de la visión artificial en maquinaria pesada#

La Computer vision está cambiando la forma en que opera la maquinaria pesada en las obras de construcción, ofreciendo soluciones nuevas e innovadoras. Veamos algunas aplicaciones interesantes que muestran el potencial del análisis de imágenes y video analytics en los equipos de construcción.

IA y básculas puente no tripuladas#

Una báscula puente es una plataforma utilizada para medir el peso de vehículos de gran tonelaje. Esto es crucial en la construcción para garantizar que los vehículos cumplan con los límites de peso de seguridad durante el transportation. Tradicionalmente, este proceso depende de un operador en caseta que registra manualmente detalles como las horas de entrada y salida del vehículo, los números de matrícula y el peso de la carga. Sin embargo, este enfoque manual puede ser lento, propenso a errores humanos y carecer de transparencia.

Las básculas puente no tripuladas pueden ayudar a mejorar la precisión, reducir el error humano, acelerar el proceso y proporcionar supervisión en tiempo real y transparencia para lograr operaciones más seguras y eficientes. Utilizan dispositivos integrados con IA, como sensores, cameras, pantallas LED y guía de voz automatizada para optimizar todo el proceso. A medida que el camión se acerca al punto de entrada, las cámaras equipadas con tecnología de reconocimiento automático de matrículas (ANPR) detect la matrícula del vehículo y verifican su registro. Si el registro es válido, el sistema concede acceso a la báscula.

Fig 2. Una báscula puente no tripulada.

Los sensores de pesaje en movimiento habilitados por IoT miden entonces el peso del camión a medida que avanza y, si es necesario, alertan al conductor para que se detenga en la posición correcta para un pesaje preciso. Los datos de peso se analizan y se comparan con los límites predefinidos; si el camión se encuentra dentro de esos límites, se dirige al conductor hacia la puerta de salida. En la salida, el sistema ANPR vuelve a verificar el vehículo para asegurarse de que coincide con el que entró, mientras que las computer vision-enabled cameras supervisan el proceso en busca de cualquier irregularidad. El sistema avisa a los supervisores y toma las medidas correctivas oportunas en caso de problemas como sobrecarga de peso o anomalías en el conductor.

Monitorización de la somnolencia del conductor con IA#

Una encuesta del U.S. Department of Transportation muestra que los camiones son el medio más común para el transporting goods. Los camioneros suelen conducir largas distancias, incluidos viajes nocturnos. Esto también ocurre en la industria de la construcción, donde los camiones son esenciales para mover maquinaria pesada y materiales entre obras, a veces a grandes distancias. Conducir por la noche puede provocar fatiga y un mayor riesgo de accidentes. Los estudios demuestran que el 21% de los accidentes mortales son causados por la somnolencia del conductor.

Para abordar este problema, los fabricantes de camiones utilizan la visión artificial para supervisar la somnolencia del conductor. Las Computer vision techniques como el reconocimiento facial, la pose estimation y el object detection se pueden utilizar para monitorizar el movimiento de los ojos del conductor, la posición de la cabeza y las expresiones faciales. Por ejemplo, si los párpados del conductor se cierran más allá de un rango especificado, el sistema puede detectarlo y hacer sonar la alarma para avisarle. Los sistemas de detección de somnolencia del conductor se utilizan ampliamente en los camiones Tata y otras empresas de automoción.

Fig 3. Supervisión de la somnolencia del conductor con visión artificial.

Vehículos de construcción autónomos e IA#

Las condiciones de trabajo en las obras pueden ser duras, especialmente con temperaturas extremas. Por ejemplo, en las zonas de excavación, los trabajadores suelen enfrentarse a un calor intenso, lo que afecta a su capacidad para trabajar con eficacia y requiere descansos frecuentes para hidratarse y descansar. Para ayudar a reducir el tiempo de inactividad en estas condiciones, los investigadores están desarrollando vehículos de construcción autónomos, como excavadoras y grúas.

Estas autonomous machines están equipadas con cámaras de alta resolución y computer vision technology que analizan el terreno y evalúan factores como la pendiente, suelos blandos y zonas irregulares. Utilizan la object detection para reconocer personas y equipos, mejorando la seguridad al detenerse automáticamente cuando se detecta un obstáculo. Investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong (HUST), en colaboración con Shantui, han desarrollado recientemente una excavadora (bulldozer) autónoma capaz de operar en temperaturas extremas de hasta -10 °C.

Fig 4. Un ejemplo de excavadora autónoma (fuente: constructionworld.in).

Optimización del combustible en maquinaria pesada#

La optimización del combustible es vital para las empresas constructoras, pero poner en práctica medidas de eficiencia de combustible puede ser un reto. Con la fluctuación de los precios de los combustibles y los múltiples conductores que manejan los vehículos de construcción, gestionar el consumo de combustible manualmente resulta complejo. Los sistemas de gestión de combustible basados en IA pueden utilizarse para mejorar el proceso y reducir el consumo.

Estos sistemas de gestión de combustible con IA están entrenados con grandes conjuntos de datos para optimizar el uso del combustible generando múltiples opciones de rutas y recomendando la más eficiente. Además, pueden integrarse con la unidad de control del motor (ECU) del vehículo para proporcionar recomendaciones de cambio de marcha en tiempo real. Al seguir estas recomendaciones basadas en IA, se pueden optimizar los patrones de conducción de los distintos conductores, lo que se traduce en una mayor eficiencia del combustible.

Fig 5. Repostaje de un camión.

Pros y contras de la IA en la maquinaria de construcción#

La maquinaria de construcción con IA integrada ofrece una serie de ventajas, desde la toma de decisiones basada en datos hasta la supervisión en tiempo real. Aquí tienes algunas de las principales ventajas:

• Prolongación de la vida útil del equipo: La supervisión regular y el mantenimiento oportuno aumentan la longevidad de la maquinaria.
• Tiempo de inactividad reducido: Los procesos automatizados y el predictive maintenance minimizan el tiempo de inactividad de los equipos.
• Mejor toma de decisiones: Proporciona información basada en datos, lo que permite una gestión más inteligente de los recursos y las operaciones.

Sin embargo, a pesar de la creciente adopción de la IA en la construcción, todavía hay algunos retos a tener en cuenta:

• Elevada inversión inicial: Aunque la IA puede generar ahorros a largo plazo, el cost of implementing these systems inicial es considerable, lo que puede suponer una barrera para las empresas más pequeñas.
• Privacy concerns: Dado que la IA depende en gran medida de los datos, garantizar el almacenamiento seguro y la protección de esta información es fundamental para evitar accesos no autorizados.
• Mano de obra cualificada: La integración de la IA en la maquinaria de construcción requiere una formación especializada, y enseñar a los trabajadores a utilizar estas tecnologías puede ser un reto importante, sobre todo con los exigentes horarios de trabajo.

El impacto de los vehículos de construcción dirigidos por IA#

La industria de la construcción está adoptando rápidamente la IA, con empresas como Caterpillar y Daimler a la vanguardia en el desarrollo de camiones autónomos. En 2019, Daimler presentó un prototipo funcional de su autonomous truck, cuyo lanzamiento al mercado se espera para 2027. El camión minero autónomo 797F de Caterpillar ya está haciendo que las operaciones mineras sean más eficientes. Grandes empresas como BHP Group, Rio Tinto y Barrick Gold utilizan el 797F las 24 horas del día, informando de cero lesiones laborales. Del mismo modo, TuSimple, una empresa china de camiones autónomos, afirma que sus camiones son un 11% más eficientes en el consumo de combustible que los conducidos manualmente. En junio de 2023, TuSimple completó con éxito un trayecto sin conductor de 39 millas en una vía pública abierta en China.

A medida que los autonomous trucks continúan impactando positivamente en la industria de la construcción, se espera que el mercado crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 10%. Con equipos de construcción impulsados por IA que mejoran la seguridad y la eficiencia del combustible, las empresas avanzan hacia entornos de trabajo más seguros y sostenibles.

El camino por recorrer para la IA en los vehículos de construcción#

La IA es un punto de inflexión en el sector de la construcción y está haciendo que la maquinaria pesada sea más inteligente, segura y eficiente. Desde vehículos autónomos hasta sistemas de IA que optimizan el uso del combustible y supervisan las obras en tiempo real, estas tecnologías están ayudando a reducir errores y ahorrar dinero. Aunque existen retos, como el coste de implementación de la IA y la formación de los trabajadores, los beneficios son considerables. Con la IA impulsando la innovación, el futuro de la construcción será más productivo, sostenible e innovador que nunca.

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