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

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

Por ejemplo, Volvo ha desarrollado recientemente el TA15, un dúmper totalmente autónomo diseñado específicamente para transportar materiales pesados, como arena, grava y escombros, desde y hacia las obras. Según el Departamento de Trabajo de Estados Unidos, la industria de la construcción tiene 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 al hacerlos más inteligentes, seguros y eficientes, al tiempo que impulsa la innovación en toda la industria de la construcción.

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 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 los equipos de construcción para optimizar su funcionamiento, supervisar el rendimiento de las máquinas y automatizar los calendarios de mantenimiento.

Veamos más de cerca las tecnologías clave que hacen posibles estas innovaciones:

• Visión artificial: las máquinas pueden analizar datos visuales en tiempo real mediante modelos avanzados como Ultralytics YOLOv8, lo que ayuda a supervisar las obras, hacer un seguimiento del inventario, garantizar que los trabajadores utilizan equipos de protección y controlar la asistencia mediante reconocimiento facial.
• Internet de las cosas (IoT): IoT conecta dispositivos y permite que compartan datos. Los dispositivos ponibles inteligentes supervisan la salud de los trabajadores, mientras que los sensores de proximidad y seguridad les avisan de los peligros y notifican a la dirección cuándo es necesario realizar el mantenimiento de los equipos.
• Análisis predictivo: mediante datos históricos y aprendizaje automático, el análisis predictivo pronostica eventos 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 estimación de poses para supervisar a los trabajadores.

Aplicaciones de la visión artificial en la maquinaria pesada#

La visión artificial está cambiando el funcionamiento de la maquinaria pesada en las obras y ofrece soluciones nuevas e innovadoras. Repasemos algunas aplicaciones interesantes que muestran el potencial del análisis de imágenes y vídeos en los equipos de construcción.

IA y básculas puente sin operario#

Una báscula puente es una báscula utilizada para medir el peso de los vehículos pesados. Esto es fundamental en la construcción para garantizar que los vehículos cumplen los límites de peso de seguridad durante el transporte. Tradicionalmente, este proceso depende de que un operario registre manualmente en una cabina datos como las horas de entrada y salida del vehículo, las matrículas y el peso de la carga. Sin embargo, este enfoque manual puede ser lento, propenso a errores humanos y poco transparente.

Las básculas puente sin operario pueden ayudar a mejorar la precisión, reducir los errores humanos, agilizar el proceso y proporcionar supervisión y transparencia en tiempo real para unas 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 el registro es válido, el sistema permite 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, avisan al conductor para que se detenga en la posición correcta y se pueda realizar un pesaje preciso. Los datos del peso se analizan y comparan con límites predefinidos y, si el camión se encuentra dentro de esos límites, se indica al conductor que se dirija a la salida. En la salida, el sistema ANPR vuelve a verificar el vehículo para garantizar que coincide con el que entró, mientras las cámaras con visión artificial supervisan el proceso en busca de irregularidades. El sistema avisa a los supervisores y aplica las medidas correctivas oportunas en caso de problemas, como cargas con exceso de peso o anomalías del conductor.

Supervisión de la somnolencia del conductor con IA#

Una encuesta del Departamento de Transporte de Estados Unidos muestra que los camiones son el medio más habitual para el transporte de mercancías. Los camioneros suelen recorrer largas distancias, incluso durante la noche. Lo mismo ocurre en la industria 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 muestran que la somnolencia del conductor causa el 21 % de los accidentes mortales.

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, pueden utilizarse para 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 allá de un umbral determinado, el sistema puede detectarlo y activar una alarma para avisarle. Los sistemas de detección de la somnolencia del conductor se utilizan ampliamente en los camiones de Tata y en otras empresas automovilísticas.

Fig. 3. Supervisión de la somnolencia del conductor mediante 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 excavaciones, los trabajadores suelen enfrentarse a un calor intenso, que afecta a su capacidad para trabajar de forma eficiente y exige pausas frecuentes para hidratarse y descansar. Para ayudar a reducir los tiempos 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 suelo blando y las zonas irregulares. Utilizan detección de objetos 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 autónoma capaz de funcionar con temperaturas extremas de hasta -10 °C.

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

Optimización del combustible en la maquinaria pesada#

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

Estos sistemas de gestión del combustible mediante IA se entrenan con grandes conjuntos de datos para optimizar su uso, generando varias opciones de ruta y recomendando la que ofrece un menor consumo. 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.

Ventajas y desventajas de la IA en los equipos de construcción#

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

• Mayor vida útil de los equipos: la supervisión periódica y el mantenimiento oportuno prolongan la vida útil de la maquinaria.
• Menos tiempo de inactividad: los procesos automatizados y el mantenimiento predictivo minimizan el tiempo de inactividad de los equipos.
• Mejor toma de decisiones: proporciona información basada en datos que permite gestionar de forma más inteligente los recursos y las operaciones.

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

• Alta inversión inicial: aunque la IA puede generar ahorros a largo plazo, el coste de implementar estos sistemas es considerable al principio, lo que puede suponer un obstáculo para las empresas más pequeñas.
• Problemas de 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.
• Personal cualificado: integrar la IA en los equipos de construcción requiere formación especializada, y enseñar a los trabajadores a utilizar estas tecnologías puede ser un reto importante, especialmente con horarios exigentes.

El impacto de los vehículos de construcción basados en IA#

La industria de la construcción está adoptando rápidamente la IA, con empresas como Caterpillar y Daimler a la cabeza del desarrollo de camiones autónomos. En 2019, Daimler presentó un prototipo funcional de su camión autónomo, que previsiblemente llegará al mercado en 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 han informado de cero lesiones laborales. Del mismo modo, TuSimple, una empresa china 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 trayecto de 39 millas sin conductor por una carretera pública abierta en China.

A medida que los camiones autónomos siguen teniendo un impacto positivo en la industria de la construcción, se espera que el mercado crezca a una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 10 %. Con los equipos de construcción basados en IA mejorando 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 transformando la industria de la construcción y haciendo que la maquinaria pesada 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, las ventajas 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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