IA en los equipos de construcción: una nueva forma de construir

Normalmente, cuando pensamos en equipos de construcción y maquinaria pesada, nos imaginamos a personas manejando estas potentes máquinas. Sin embargo, con el auge de la IA, muchos vehículos de construcción ya están automatizados para reducir riesgos, mejorar la seguridad y aumentar la eficiencia. Los vehículos autónomos y teledirigidos son cada vez más habituales en el sector de la construcción.

Por ejemplo, Volvo desarrolló recientemente el TA15, un dumper totalmente autónomo diseñado específicamente para transportar materiales pesados, como arena, grava y escombros, hacia y desde obras de construcción. Según el Departamento de Trabajo de EE. UU., el sector de la construcción tiene la tercera tasa más alta de lesiones mortales. Al integrar la IA en la construcción, podemos reducir considerablemente estas muertes y mejorar las medidas de seguridad. En este artículo, veremos cómo la IA mejora la maquinaria de construcción al hacerla más inteligente, segura y eficiente, al tiempo que impulsa la innovación en todo el sector de la construcción.

Cómo se integra la IA en la maquinaria de construcción#

La maquinaria y los vehículos de construcción pueden sufrir accidentes debido a entornos de trabajo imprevisibles y errores humanos. Sin embargo, los sistemas con IA pueden ayudar a los responsables a gestionar eficazmente los riesgos laborales y reducir estos errores. La IA también se puede utilizar en maquinaria de construcción para optimizar su funcionamiento, monitorizar el rendimiento de las máquinas y automatizar los calendarios de mantenimiento.

Estas son las principales tecnologías que hacen posibles estas innovaciones:

• Visión artificial: Las máquinas pueden analizar datos visuales en tiempo real con modelos avanzados como Ultralytics YOLOv8, lo que ayuda a supervisar obras, controlar el inventario, garantizar que los trabajadores utilicen equipos de protección y registrar la asistencia mediante el reconocimiento facial.
• Internet de las cosas (IoT): IoT conecta dispositivos para que puedan compartir datos. Los dispositivos ponibles inteligentes supervisan la salud de los trabajadores, mientras que los sensores de proximidad y seguridad les alertan de los peligros y avisan a la dirección cuando hay que realizar el mantenimiento de los equipos.
• Análisis predictivo: mediante datos históricos y aprendizaje automático, el análisis predictivo pronostica sucesos futuros, identifica posibles problemas y ayuda a optimizar los calendarios. También puede predecir las condiciones meteorológicas para evitar interrupciones en la obra.

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

Aplicaciones de la visión artificial en la maquinaria pesada#

La visión artificial está cambiando la forma de operar de la maquinaria pesada en las obras y ofrece soluciones nuevas e innovadoras. Veamos algunas aplicaciones interesantes que muestran el potencial del análisis de imágenes y del análisis de vídeo en la maquinaria de construcción.

IA y básculas puente sin operario#

Una báscula puente es una báscula que se utiliza para pesar vehículos pesados. Es fundamental en la construcción para garantizar que los vehículos respeten los límites de peso de seguridad durante el transporte. Tradicionalmente, el proceso depende de que el operador de una caseta registre manualmente datos como las horas de entrada y salida de los vehículos, las matrículas y el peso de la carga. Sin embargo, este método manual puede ser lento, propenso a errores humanos y poco transparente.

Las básculas puente automatizadas pueden mejorar la precisión, reducir los errores humanos, acelerar el proceso y ofrecer supervisión en tiempo real y transparencia para que las operaciones sean más seguras y eficientes. Utilizan dispositivos integrados con IA, como sensores, cámaras, pantallas LED y guía de voz automatizada, 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 el registro es válido, el sistema autoriza el acceso a la báscula.

Fig. 2. Una báscula puente sin operario.

A continuación, los sensores de pesaje dinámico habilitados para IoT miden el peso del camión mientras se desplaza y, si es necesario, indican al conductor que se detenga en la posición correcta para pesarlo con precisión. Los datos de peso se analizan y se comparan con los límites predefinidos; si el camión está dentro de esos límites, se dirige al conductor hacia la salida. En 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 artificial supervisan el proceso para detectar irregularidades. Si se producen problemas, como cargas con exceso de peso o anomalías del conductor, el sistema avisa a los supervisores y toma las medidas correctivas adecuadas.

Monitorización de la somnolencia del conductor con IA#

Una encuesta del Departamento de Transporte de EE. UU. muestra que el transporte por camión es el medio más común para trasladar mercancías. Los camioneros suelen recorrer largas distancias, incluso durante la noche. Lo mismo ocurre en el sector de la construcción, donde los camiones son esenciales para trasladar maquinaria pesada y materiales entre obras, a veces a grandes distancias. Conducir de noche puede provocar fatiga y aumentar el riesgo de accidentes. Los estudios indican que el 21 % de los accidentes mortales implican a un conductor somnoliento.

Para abordar este problema, los fabricantes de camiones utilizan visión artificial para supervisar la somnolencia del conductor. Las técnicas de visión artificial, como el reconocimiento facial, la estimación de poses y la detección de objetos, permiten supervisar el movimiento de los ojos, la posición de la cabeza y las expresiones faciales del conductor. Por ejemplo, si los párpados del conductor se cierran más de lo establecido, el sistema puede detectarlo y hacer sonar una alarma para avisarle. Los sistemas de detección de somnolencia del conductor se utilizan ampliamente en los camiones Tata y en otras empresas automovilísticas.

Fig. 3. Monitorización de la somnolencia del conductor mediante visión artificial.

Vehículos de construcción autónomos e IA#

Las condiciones de trabajo en las obras de construcción pueden ser duras, especialmente con temperaturas extremas. Por ejemplo, en las excavaciones, los trabajadores suelen enfrentarse a un calor intenso que afecta a su capacidad para trabajar con eficiencia y les obliga a hacer pausas frecuentes para hidratarse y descansar. Para 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 artificial que analizan el terreno y evalúan factores como la pendiente, el terreno blando y las zonas irregulares. Utilizan la detección de objetos para reconocer a las personas y los equipos, lo que mejora 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 una excavadora autónoma capaz de funcionar a temperaturas extremas de hasta -10 °C.

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

Optimización del consumo de combustible en maquinaria pesada#

La optimización del combustible es fundamental para las empresas de construcción, pero aplicar prácticas de eficiencia en el consumo puede ser complicado. Con la fluctuación de los precios del combustible y varios conductores al volante de vehículos de construcción, gestionar manualmente el consumo se vuelve complejo. Los sistemas de gestión del combustible basados en IA pueden mejorar el proceso y reducir el consumo.

Estos sistemas de gestión del combustible basados en IA se entrenan con grandes conjuntos de datos para optimizar el consumo, generando varias opciones de ruta y recomendando la que ahorra más combustible. Además, pueden integrarse con la unidad de control del motor (ECU) del vehículo para ofrecer recomendaciones en tiempo real sobre los cambios de marcha. Si siguen estas recomendaciones basadas en IA, se pueden optimizar los patrones de conducción de los distintos conductores y mejorar la eficiencia del combustible.

Fig. 5. Repostaje de un camión.

Ventajas e inconvenientes de la IA en la maquinaria de construcción#

La maquinaria de construcción con IA ofrece numerosas ventajas, desde la toma de decisiones basada en datos hasta la supervisión en tiempo real. Estas son algunas de las principales:

• Mayor vida útil de los equipos: La supervisión periódica y el mantenimiento puntual prolongan la vida útil de la maquinaria.
• Menos tiempo de inactividad: Los procesos automatizados y el mantenimiento predictivo reducen el tiempo de inactividad de la maquinaria.
• Mejores decisiones: Proporciona información basada en datos que permite gestionar los recursos y las operaciones de forma más inteligente.

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

• Elevada inversión inicial: Aunque la IA puede generar ahorros a largo plazo, el coste inicial de implementar estos sistemas es considerable y puede suponer un obstáculo para las empresas más pequeñas.
• Problemas de privacidad: Como la IA depende en gran medida de los datos, es fundamental garantizar que se almacenen de forma segura y estén protegidos para evitar accesos no autorizados.
• Personal cualificado: Integrar la IA en la maquinaria de construcción requiere formación especializada, y enseñar a los trabajadores a utilizar estas tecnologías puede ser un reto importante, especialmente con calendarios exigentes.

El impacto de los vehículos de construcción basados en IA#

El sector de la construcción está adoptando rápidamente la IA, y empresas como Caterpillar y Daimler lideran el desarrollo de camiones autónomos. En 2019, Daimler presentó un prototipo funcional de su camión autónomo, cuya llegada al mercado está prevista para 2027. El camión de transporte autónomo 797F de Caterpillar ya está haciendo más eficientes las operaciones mineras. Grandes empresas como BHP Group, Rio Tinto y Barrick Gold utilizan el 797F las 24 horas del día y afirman que no se han producido lesiones laborales. De forma similar, TuSimple, una empresa de transporte autónomo por carretera, afirma que sus camiones consumen un 11 % menos de combustible que los conducidos manualmente. En junio de 2023, TuSimple completó con éxito un recorrido autónomo de 39 millas por una carretera pública abierta en China.

A medida que los camiones autónomos siguen teniendo un impacto positivo en el sector de la construcción, se prevé que el mercado crezca a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 10 %. Gracias a que la maquinaria de construcción basada en IA mejora la seguridad y la eficiencia del combustible, las empresas avanzan hacia entornos de trabajo más seguros y sostenibles.

El futuro de la IA en los vehículos de construcción#

La IA está haciendo que la maquinaria pesada del sector de la construcción sea más inteligente, segura y eficiente. Desde vehículos autónomos hasta sistemas de IA que optimizan el consumo de combustible y supervisan las obras en tiempo real, estas tecnologías ayudan a reducir los errores y ahorrar dinero. Aunque existen retos, como el coste de implementar la IA y formar a los trabajadores, los beneficios son considerables. Gracias a la innovación impulsada por la IA, el futuro de la construcción será más productivo y sostenible.

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