OnsiteIQ reduce los retrasos de los proyectos en un 20 % con Ultralytics YOLO11
Descubre cómo OnsiteIQ utiliza Ultralytics YOLO11 para monitorizar obras de construcción, reduciendo los retrasos de los proyectos en un 20 % y resolviendo las disputas 3 veces más rápido.
En la construcción, las brechas de información salen caras. Cuando un proyecto se retrasa con respecto al calendario, identificar la causa, asignar responsabilidades y acordar una solución entre propietarios, promotores y subcontratistas puede llevar semanas. Mientras tanto, los retrasos se acumulan, los presupuestos se erosionan y se pierde ingresos. Para un hotel retrasado dos meses, esa brecha puede representar una parte significativa del rendimiento de la inversión inicialmente proyectado.
El problema principal es la visibilidad. Los proyectos de construcción involucran a docenas de gremios trabajando simultáneamente en obras grandes y complejas. Sin un registro fiable y continuo de lo que se ha completado, cuándo y por quién, los desacuerdos son difíciles de resolver rápidamente y el progreso resulta complicado de pronosticar con precisión.
OnsiteIQ se creó para cerrar esa brecha. La empresa despliega una red de especialistas en captura en obras de construcción activas, registrando el 100% de cada emplazamiento mediante cámaras de 360 grados de manera semanal, quincenal o diaria, según el proyecto.
Dicho material audiovisual se transforma posteriormente en imágenes geolocalizadas y se procesa a través de una canalización de IA propietaria que detecta el progreso de la construcción, señala riesgos de seguridad y extrae información operativa, todo ello impulsado por Ultralytics YOLO11.
Llevando la inteligencia de construcción a cada obra#
OnsiteIQ proporciona inteligencia de construcción a propietarios y promotores inmobiliarios. Hasta la fecha, OnsiteIQ ha monitorizado más de 3000 proyectos en más de 200 ciudades de EE. UU. y Canadá, abarcando más de 34 000 millones de dólares en nuevos desarrollos. Su plataforma ofrece a los equipos de proyecto la capacidad de entender lo que está sucediendo en una obra casi en tiempo real, sin necesidad de estar físicamente presentes. Un equipo de proyecto que gestione un desarrollo de un millón de pies cuadrados puede revisar todo el sitio en un solo día laborable, con información generada por IA sobre el progreso por planta, por gremio y por área.
La plataforma está diseñada en torno a una propuesta de valor directa: garantizar que el capital invertido alcance el resultado previsto, a tiempo y dentro del presupuesto. Los retrasos en la construcción tienen un impacto financiero directo. Si un hotel se entrega con dos meses de retraso, los ingresos perdidos por habitaciones durante ese periodo merman directamente el rendimiento de la inversión del proyecto. OnsiteIQ ofrece a los equipos de proyecto la visibilidad necesaria para detectar problemas de secuenciación a tiempo; por ejemplo, identificando que el acabado de paneles de yeso va adelantado al calendario y alertando a los gremios de electricidad y fontanería para que mantengan el ritmo antes de que esos problemas desencadenen retrasos mayores.
Más allá del seguimiento del progreso, la plataforma también respalda la monitorización de la seguridad y los riesgos. Detectar extintores, alarmas de incendio, filtraciones de agua y otras condiciones del sitio proporciona a los equipos de proyecto una capa adicional de supervisión que de otro modo requeriría rondas de inspección presenciales y dedicadas.
El reto de realizar un seguimiento del progreso en una obra en constante evolución#
Las obras de construcción son entornos dinámicos. El mismo espacio se ve completamente diferente en cada fase de un proyecto, desde la excavación y la superestructura hasta las instalaciones previas de MEP, los paneles de yeso y los interiores terminados. Rastrear qué se ha completado y qué no requiere un sistema que pueda comprender el estado visual de un sitio en todas estas fases simultáneamente.
Los enfoques manuales para este problema, como las caminatas por el sitio, los informes de progreso y el envío de fotos, suelen exigir mucho trabajo, ser inconsistentes y difíciles de escalar en proyectos grandes o complejos.
Para OnsiteIQ, el reto consistía en construir un sistema de detección capaz de identificar clases específicas de construcción con precisión en cientos de miles de imágenes por proyecto, en condiciones que varían significativamente según el sitio, la iluminación y la fase. El sistema necesitaba ser lo suficientemente rápido como para procesar grandes volúmenes de imágenes en segundo plano, lo bastante preciso como para respaldar la toma de decisiones financieras y operativas, y lo suficientemente flexible como para expandirse a medida que la ontología de clases detectables de la empresa siguiera creciendo.
Cómo utiliza OnsiteIQ Ultralytics YOLO11#
La canalización de IA de OnsiteIQ está construida en torno a la segmentación de Ultralytics YOLO11, ejecutándose en cada imagen capturada en una obra. El sistema utiliza una ontología propietaria, un sistema de conocimiento estructurado de clases de construcción construido y mantenido por OnsiteIQ, como base para el entrenamiento y la detección del modelo. Tal como lo describe el gestor principal de producto Rammohan Adabala, la ontología es lo que hace que las detecciones sean aptas para la toma de decisiones: las clases se definen tanto por su estado como por su objeto, de modo que el sistema distingue los paneles de yeso que ya se han colgado de aquellos que ya han sido encintados o pintados. Dicha distinción es la que permite que las detecciones a nivel de imagen se agrupen en un progreso sobre el cual un propietario puede actuar.
La canalización funciona en dos etapas:
• Detección a nivel de imagen. Cada imagen de 360 grados capturada en una obra se procesa a través del modelo de segmentación de YOLO11, el cual detecta y clasifica los elementos de construcción presentes en la imagen. La ontología cubre una amplia gama de clases en cada fase de la construcción, desde la superestructura de hormigón visto y las instalaciones previas de MEP hasta paneles de yeso sin pintar, superficies acabadas y electrodomésticos instalados. Detectar un frigorífico o un horno, por ejemplo, le indica al sistema que una unidad residencial o de hostelería ha llegado a la fase de acabados.
• Agregación en información útil. Las detecciones individuales de las imágenes se agrupan en todo el conjunto de datos de un proyecto, generando métricas de progreso a nivel de planta y de gremio. Estas métricas se alimentan en los paneles de seguimiento de progreso, análisis de calendarios, análisis de riesgos y seguridad de la plataforma, los cuales se muestran directamente a propietarios, promotores y jefes de proyecto.
El uso de la segmentación proporciona a OnsiteIQ información espacial más rica que la simple detección por cuadros delimitadores. A medida que se expande la ontología de la empresa, OnsiteIQ también está desarrollando una arquitectura de conjunto que combina un modelo de segmentación con un clasificador, lo que permite al sistema mejorar la precisión en un conjunto de clases creciente de manera más eficiente de lo que permitiría un solo modelo.
Fig. 1. La plataforma OnsiteIQ en funcionamiento aprovechando Ultralytics YOLO11.
¿Por qué elegir Ultralytics YOLO11?#
OnsiteIQ eligió Ultralytics YOLO11 por su combinación de precisión de detección, flexibilidad de entrenamiento y la facilidad con la que el equipo podía construir e iterar sobre sus propios conjuntos de datos propietarios. Según el ingeniero principal Evgeny Nuger, la capacidad de empezar rápidamente, creando un conjunto de datos, ejecutando el entrenador e iterando sobre los resultados, fue notablemente más rápida que construir una infraestructura personalizada desde cero, y constituyó una de las principales razones por las cuales el equipo se pasó a Ultralytics.
Dado que los datos de entrenamiento de OnsiteIQ son propietarios, capturados directamente de obras activas y etiquetados de acuerdo con la ontología propia de la empresa, el equipo gestiona su propia infraestructura en AWS, utilizando el paquete Python de Ultralytics para ejecutar el entrenamiento y mantener los modelos actualizados. Este enfoque otorga a OnsiteIQ un control total sobre sus datos a la vez que se beneficia del rendimiento y la fiabilidad de la familia de modelos YOLO.
La flexibilidad de la arquitectura YOLO también ha sido importante a medida que el caso de uso de OnsiteIQ ha evolucionado. Empezando con un solo modelo de segmentación, el equipo avanza ahora hacia un enfoque de conjunto a medida que la ontología crece, una progresión natural que el marco de trabajo de YOLO admite sin requerir un cambio fundamental en la canalización subyacente.
El impacto de la inteligencia de construcción a escala#
OnsiteIQ ha realizado estudios de impacto con sus clientes para cuantificar las mejoras operativas que se derivan del despliegue de su plataforma. A lo largo de estos estudios, han surgido varias métricas consistentes:
• Resolución de disputas 3 veces más rápida. El 81% de los usuarios informó de una resolución de disputas más veloz, con una disminución media de 3 veces en el tiempo hasta la resolución y casos hasta 7 veces más rápidos según la fase y la complejidad del proyecto. Con un registro visual continuo y geolocalizado de cada área del sitio, las partes interesadas pueden identificar rápidamente cuándo y dónde surgió un problema, reduciendo el tiempo dedicado a discusiones de ida y vuelta entre gremios
• Ahorros de entre 25 000 y 400 000 dólares en sobrecostes. Los clientes han informado de haber evitado entre 25 000 y 400 000 dólares en sobrecostes por proyecto al detectar problemas de secuenciación y riesgos antes de que escalen.
• Reducción del 20% en los retrasos de los proyectos. Dado que la mayoría de los proyectos de construcción terminan más tarde de lo previsto, una reducción del 20 por ciento en los retrasos representa una mejora significativa en la previsibilidad de entrega y la realización de ingresos.
• Aumento del 24% en la previsibilidad de entrega. El 78% de los usuarios informó de una mejor previsibilidad en la entrega de proyectos, con un aumento medio del 24%, proporcionando a propietarios y promotores una base más fiable para la planificación financiera y los informes a las partes interesadas.
En general, la plataforma también sirve como un registro de activos a largo plazo. Una vez finalizada la construcción, los gestores de instalaciones pueden utilizar las imágenes de OnsiteIQ para entender qué hay detrás de las paredes, localizar tuberías o investigar problemas en el edificio, sin conjeturas ni trabajos exploratorios disruptivos.
Visibilidad continua en todo el ciclo de vida del proyecto#
OnsiteIQ está resolviendo un problema fundamental de información en la construcción. Los grandes proyectos implican un capital significativo, una coordinación compleja entre múltiples gremios y una alta exposición financiera a los retrasos. Al combinar la captura de 360 grados con una canalización de IA construida sobre Ultralytics YOLO11, OnsiteIQ ofrece a los equipos de proyecto la visibilidad que necesitan para mantener los proyectos en marcha, desde el primer día de excavación hasta la entrega y más allá.
Los resultados son medibles: disputas resueltas tres veces más rápido, retrasos reducidos en una quinta parte y cientos de miles de dólares en sobrecostes evitados por proyecto. A medida que la ontología de OnsiteIQ continúa expandiéndose y su arquitectura de modelos de conjunto se desarrolla, Ultralytics YOLO sigue estando en el núcleo de una plataforma diseñada para aportar inteligencia fiable y continua a cada obra.
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