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La IA en los equipos de construcción: Una nueva forma de construir
5 minutos de lectura
20 de septiembre de 2024
Aprenda cómo la IA está cambiando la industria de la construcción con tecnología avanzada, haciendo que los equipos sean más inteligentes, seguros, eficientes y mejores para el medio ambiente.
Normalmente, cuando pensamos en equipos de construcción y maquinaria pesada, nos imaginamos a personas operando 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 controlados a distancia son cada vez más comunes en la industria de la construcción.
Por ejemplo, Volvo ha desarrollado recientemente el TA15, un dumper 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 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 el equipo de construcción haciéndolo más inteligente, seguro y eficiente, al tiempo que impulsa la innovación en toda la industria de la construcción.
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 habilitados para la IA pueden ayudar a la dirección a abordar eficazmente los riesgos laborales y a reducir estos errores. La IA también puede utilizarse en equipos de construcción para optimizar el funcionamiento de los equipos, supervisar el rendimiento de las máquinas y automatizar los programas de mantenimiento.
Aquí hay una visión más detallada de las tecnologías clave que permiten estas innovaciones:
Internet de las Cosas (IoT): El IoT conecta dispositivos, permitiéndoles compartir datos. Los wearables inteligentes supervisan la salud de los trabajadores, mientras que los sensores de proximidad y seguridad alertan a los trabajadores sobre los peligros y notifican a la dirección cuando el equipo requiere mantenimiento.
Analítica predictiva: Utilizando datos históricos y aprendizaje automático, la analítica predictiva pronostica eventos futuros, identifica problemas potenciales y ayuda a optimizar los horarios. También puede predecir las condiciones climáticas para evitar interrupciones en el sitio.
Aplicaciones de la visión artificial en maquinaria pesada
La visión artificial está cambiando la forma en que opera la maquinaria pesada en los sitios de construcción, ofreciendo soluciones nuevas e innovadoras. Repasemos algunas aplicaciones interesantes que muestran el potencial de las imágenes y la analítica de video en los equipos de construcción.
IA y básculas de pesaje no tripuladas
Una báscula de puente es una báscula utilizada para medir el peso de vehículos pesados. Esto es crucial en la construcción para asegurar que los vehículos cumplen con los límites de peso de seguridad durante el transporte. Tradicionalmente, este proceso depende de un operador de cabina para registrar manualmente detalles como las horas de entrada y salida del vehículo, los números de registro y los pesos de la carga. Sin embargo, este enfoque manual puede ser lento, propenso a errores humanos y carecer de transparencia.
Las básculas de pesaje no tripuladas pueden ayudar a mejorar la precisión, reducir el error humano, acelerar el proceso y proporcionar supervisión y transparencia en tiempo real para operaciones más seguras y eficientes. Utilizan dispositivos integrados con IA, como sensores, cámaras, pantallas LED y guía de voz automatizada para agilizar 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) detectan la matrícula del vehículo y verifican su registro. Si el registro es válido, el sistema concede acceso a la báscula de pesaje.
Los sensores de pesaje en movimiento habilitados para IoT miden el peso del camión mientras se mueve 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, y si el camión está dentro de esos límites, se dirige al conductor a 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 cámaras habilitadas con visión artificial supervisan el proceso en busca de irregularidades. El sistema alerta a los supervisores y toma las medidas correctivas apropiadas en caso de problemas como cargas con sobrepeso o anomalías del conductor.
Supervisión de la somnolencia del conductor con IA
Una encuesta del Departamento de Transporte de EE. UU. muestra que los camiones son el medio más común para el transporte de mercancías. Los camioneros suelen conducir largas distancias, incluidos viajes nocturnos. Esto también 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 demuestran que el 21% de los accidentes mortales están causados por la somnolencia del conductor.
Para abordar este problema, los fabricantes de camiones están utilizando visión artificial para monitorear la somnolencia del conductor. Las técnicas de visión artificial, como el reconocimiento facial, la estimación de la pose y la detección de objetos, se pueden utilizar para monitorear el movimiento de los ojos, la posición de la cabeza y las expresiones faciales de un conductor. Por ejemplo, si los párpados de un conductor se cierran más allá de un rango específico, el sistema puede detectarlo y hacer sonar la alarma para alertar al conductor. Los sistemas de detección de somnolencia del conductor se utilizan ampliamente en los camiones Tata y otras empresas automotrices.
Fig. 3. Monitorización de la somnolencia del conductor con visión artificial.
Vehículos de construcción autónomos e IA
Las condiciones de trabajo en las obras de construcción pueden ser duras, especialmente en temperaturas extremas. Por ejemplo, en los sitios de excavación, los trabajadores a menudo se enfrentan a un calor intenso, lo que afecta su capacidad para trabajar de manera eficiente 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 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 áreas irregulares. Utilizan la detección de objetos para reconocer personas y equipos, lo que mejora 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 que puede operar en temperaturas extremas de hasta -10 °C.
Fig. 4. Un ejemplo de una excavadora autónoma (fuente: constructionworld.in).
Optimización del combustible en maquinaria pesada
La optimización del combustible es vital para las empresas de construcción, pero la implementación de prácticas de eficiencia de combustible puede ser un desafío. Con precios de combustible fluctuantes y múltiples conductores que operan vehículos de construcción, la gestión manual del consumo de combustible se vuelve compleja. Los sistemas de gestión de combustible impulsados por IA se pueden utilizar para mejorar el proceso y reducir el consumo de combustible.
Estos sistemas de gestión de combustible con IA se entrenan con grandes conjuntos de datos para optimizar el uso de combustible generando múltiples opciones de ruta y recomendando la ruta más eficiente en cuanto a combustible. Además, se pueden integrar con la unidad de control del motor (ECU) del vehículo para proporcionar recomendaciones de cambio de marcha en tiempo real. Al seguir estas recomendaciones impulsadas por la IA, se pueden optimizar los patrones de conducción de diferentes conductores, lo que resulta en una mayor eficiencia de combustible.
Pros y contras de la IA en equipos de construcción
El equipo de construcción integrado con IA ofrece 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 del equipo: El monitoreo regular y el mantenimiento oportuno aumentan la longevidad de la maquinaria.
Reducción del 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, 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 desafíos que considerar:
Alta inversión inicial: Aunque la IA puede generar ahorros a largo plazo, el coste inicial de la implementación de estos sistemas es considerable, lo que puede suponer una barrera para las empresas más pequeñas.
Preocupaciones sobre la privacidad: 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 el acceso no autorizado.
Mano de obra cualificada: La integración de la IA en los equipos de construcción requiere una 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 impulsados por IA
La industria de la construcción está adoptando rápidamente la IA, con empresas como Caterpillar y Daimler liderando el camino en el desarrollo de camiones autónomos. 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. Las principales empresas como BHP Group, Rio Tinto y Barrick Gold están utilizando el 797F las 24 horas del día, informando de cero lesiones en el lugar de trabajo. 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 recorrido sin conductor de 39 millas en una vía 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 de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 10%. Con los equipos de construcción impulsados por la IA mejorando la seguridad y la eficiencia del combustible, las empresas se están moviendo hacia entornos de trabajo más seguros y sostenibles.
El camino a seguir para la IA en vehículos de construcción
La IA es un punto de inflexión en la industria 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 de combustible y monitorean los sitios de construcción en tiempo real, estas tecnologías están ayudando a reducir errores y ahorrar dinero. Si bien existen desafíos, como el costo de implementar la IA y capacitar a los trabajadores, los beneficios son sustanciales. Con la IA impulsando la innovación, el futuro de la construcción está destinado a ser más productivo, sostenible e innovador que nunca.
