IA en equipos de construcción: Una nueva forma de construir

Comprender cómo se integra la IA en los equipos de construcción

Los equipos y vehículos de construcción pueden sufrir accidentes debido a entornos de trabajo impredecibles y a errores humanos. Sin embargo, los sistemas con IA pueden ayudar a la dirección a abordar eficazmente los riesgos en el lugar de trabajo y reducir estos errores. La IA también puede utilizarse en equipos de construcción para optimizar su funcionamiento, supervisar su rendimiento y automatizar los programas de mantenimiento. 

A continuación analizamos las tecnologías clave que permiten estas innovaciones:

• Visión por ordenador: Las máquinas pueden analizar datos visuales en tiempo real utilizando modelos avanzados como Ultralytics YOLOv8, lo que ayuda a supervisar las obras de construcción, realizar un seguimiento del inventario, garantizar que los trabajadores utilizan el equipo de seguridad y controlar la asistencia mediante el reconocimiento facial.
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• Internet de los objetos (IoT): IoT conecta dispositivos, permitiéndoles compartir datos. Los wearables inteligentes controlan la salud de los trabajadores, mientras que los sensores de proximidad y seguridad alertan a los trabajadores sobre peligros y notifican a la dirección cuando los equipos necesitan mantenimiento.
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• 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 las condiciones meteorológicas para evitar interrupciones in situ.

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Aplicaciones de la visión por ordenador en la maquinaria pesada

La visión por ordenador está cambiando el funcionamiento de la maquinaria pesada en las obras, ofreciendo soluciones nuevas e innovadoras. Veamos algunas aplicaciones interesantes que muestran el potencial del análisis de imágenes y vídeo en los equipos de construcción. 

IA y básculas puente no tripuladas

Una báscula puente es una báscula utilizada para medir el peso de vehículos pesados. Esto es crucial en la construcción para asegurarse de que los vehículos cumplen los límites de peso de seguridad durante el transporte. Tradicionalmente, este proceso depende de un operario de cabina que registra manualmente detalles como las horas de entrada y salida de los vehículos, los números de matrícula y los pesos de la carga. Sin embargo, este método manual puede ser lento, propenso a errores humanos y poco transparente.

Las básculas puente no tripuladas pueden ayudar a mejorar la precisión, reducir los errores humanos, acelerar el proceso y proporcionar supervisión y transparencia en tiempo real para lograr operaciones más seguras y eficientes. Utilizan dispositivos integrados con IA, como sensores, cámaras, pantallas LED y guías de voz automatizadas, para agilizar todo el proceso. Cuando el camión se acerca al punto de entrada, las cámaras equipadas con tecnología de reconocimiento automático de matrículas (ANPR) detectan la matrícula del vehículo y verifican su registro. Si la matrícula es válida, el sistema permite el acceso a la báscula. 

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A continuación, los sensores de pesaje en movimiento habilitados para IoT miden el peso del camión mientras se desplaza 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 comparan con los límites predefinidos, y si el camión está dentro de esos límites, el conductor es dirigido a la puerta de salida. A la salida, el sistema ANPR vuelve a verificar el vehículo para asegurarse de que coincide con el que entró, mientras que las cámaras con visión por ordenador supervisan el proceso para detectar cualquier irregularidad. El sistema avisa a los supervisores y toma las medidas correctivas adecuadas en caso de problemas como sobrepeso de la carga o anomalías del conductor.

Control de la somnolencia del conductor con IA

Una encuesta del Departamento de Transporte de EE.UU. muestra que los camiones son el modo más común de transporte de mercancías. Los camioneros suelen recorrer largas distancias, incluidos viajes nocturnos. Esto también es cierto en el sector de la construcción, donde los camiones son esenciales para trasladar maquinaria pesada y materiales entre obras, a veces a través de grandes distancias. Conducir durante la noche puede provocar fatiga y aumentar el riesgo de accidentes. Los estudios demuestran que el 21% de los accidentes mortales se deben a la somnolencia del conductor. 

Para solucionar este problema, los fabricantes de camiones están utilizando la visión por ordenador para controlar la somnolencia del conductor. Técnicas de visión por ordenador como el reconocimiento facial, la estimación de poses y la detección de objetos pueden utilizarse para controlar el movimiento de los ojos, la posición de la cabeza y las expresiones faciales del conductor. Por ejemplo, si los párpados de un conductor se cierran más allá de un rango especificado, el sistema puede detectarlo y hacer sonar la alarma para alertar al conductor. Los sistemas de detección de somnolencia del conductor se utilizan mucho en los camiones Tata y otras empresas de automoción.

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Vehículos autónomos de construcción e IA

Las condiciones de trabajo en las obras pueden ser duras, especialmente con temperaturas extremas. Por ejemplo, en las excavaciones, los trabajadores se enfrentan a menudo a un calor intenso, que afecta a su capacidad para trabajar con eficacia y exige pausas 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 máquinas autónomas están equipadas con cámaras de alta resolución y tecnología de visión por ordenador que analizan el terreno y evalúan factores como la pendiente, el terreno blando y las zonas irregulares. Utilizan la detección de objetos para reconocer personas y equipos, mejorando la seguridad al detenerse automáticamente cuando detectan un obstáculo. Investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong (HUST), en colaboración con Shantui, han desarrollado recientemente un bulldozer autónomo que puede funcionar a temperaturas extremas de hasta -10 °C.

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Optimización del combustible en la maquinaria pesada

La optimización del combustible es vital para las empresas de construcción, pero aplicar prácticas de eficiencia de combustible puede ser todo un reto. Con la fluctuación de los precios del combustible y los múltiples conductores que operan vehículos de construcción, la gestión manual del consumo de combustible se vuelve compleja. Los sistemas de gestión de combustible basados en IA pueden utilizarse para mejorar el proceso y reducir el consumo de combustible.

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

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Ventajas e inconvenientes de la IA en los equipos de construcción

Los equipos de construcción integrados con IA ofrecen una serie de ventajas, desde la toma de decisiones basada en datos hasta la supervisión en tiempo real. Estas son algunas de las principales ventajas:

• Prolongación de la vida útil de los equipos: La supervisión periódica y el mantenimiento oportuno aumentan la longevidad de la maquinaria.
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• Reducción del tiempo de inactividad: Los procesos automatizados y el mantenimiento predictivo minimizan el tiempo de inactividad de los equipos.
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• 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, sigue habiendo algunos retos que hay que tener en cuenta:

• Inversión inicial elevada: Aunque la IA puede generar ahorros a largo plazo, el coste inicial de implantar estos sistemas es considerable, lo que puede suponer un obstáculo para las empresas más pequeñas.
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• Privacidad: Dado que la IA depende en gran medida de los datos, es fundamental garantizar el almacenamiento seguro y la protección de esta información para evitar accesos no autorizados.
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• Mano de obra cualificada: Integrar la IA en los equipos de construcción requiere formación especializada, y enseñar a los trabajadores a utilizar estas tecnologías puede suponer un reto importante, especialmente con horarios exigentes.

El impacto de los vehículos de construcción impulsados por IA

La industria de la construcción está adoptando rápidamente la IA, con empresas como Caterpillar y Daimler a la cabeza en el desarrollo de camiones autoconducidos. En 2019, Daimler presentó un prototipo funcional de su camión autónomo, que se espera que llegue al mercado en 2027. El camión de transporte autónomo de Caterpillar, el 797F, ya está haciendo que las operaciones mineras sean más eficientes. Importantes empresas como BHP Group, Rio Tinto y Barrick Gold utilizan el 797F las 24 horas del día y no han registrado ningún accidente laboral. Del mismo modo, TuSimple, una empresa china de camiones autónomos, afirma que sus camiones consumen un 11% menos de combustible que los que se conducen manualmente. En junio de 2023, TuSimple completó con éxito un recorrido de 39 millas sin conductor por una carretera pública abierta en China.

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

El futuro de la IA en los vehículos de construcción

La IA está cambiando las reglas del juego en el sector de la construcción y está haciendo que la maquinaria pesada sea más inteligente, segura y eficiente. Desde los vehículos autoconducidos hasta los sistemas de IA que optimizan el uso del combustible y supervisan las obras en tiempo real, estas tecnologías están ayudando a reducir los errores y ahorrar dinero. Aunque existen retos, como el coste de implantar la IA y formar a los trabajadores, los beneficios son sustanciales. Con la IA como motor de la innovación, el futuro de la construcción será más productivo, sostenible e innovador que nunca. 

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