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BIG DATA PARA MEJORAR LA PRODUCTIVIDAD EN OBRA Y FACILITAR LICITACIONES


En los tiempos que corren, el uso de Big Data está revolucionando todos los sectores y el nuestro no va a ser la excepción. Pese a los avances tecnológicos las mejoras en productividad durante muchos años han sido mínimas y el proceso de licitar no ha evolucionado. En este post, de la mano de Carlos Alexis Sanchez, CEO de Optimia Compliance Services, tratamos la iniciativa disruptiva del SDC, Sistema de digitalización e industrialización de la construcción, que se apoya en el big data y machine learning para, utilizando los datos que tenemos de construcción, conseguir ese salto tecnológico en los procesos básicos de nuestro día a día.


¿A QUÉ REALIDAD NOS ENFRENTAMOS?

Diversos estudios vienen señalando que la productividad del Sector de la Construcción no ha crecido prácticamente por lo menos desde hace 20 años – el 1%-, mientras que la economía mundial lo ha hecho a un ritmo del 2,8% y la industria manufacturera, al 3,6%. Si el Sector de la Construcción alcanzase en términos de productividad la misma tasa de crecimiento que la registrada por la economía mundial, podría generar un valor añadido anual de 1,6 billones de dólares, que es la mitad de las necesidades anuales de inversión en infraestructuras de todo el mundo.

En uno de sus análisis, la prestigiosa consultora McKinsey, basada en la información suministrada por el Global Projects Database, IHS Herold (www.herold.com) muestra que un conjunto significativo de grandes proyectos de construcción había tenido retrasos del 20% sobre la duración planificada y un sobrecoste muy significativo del 80%.

En ese mismo informe se señala que esa baja tasa de productividad se debe, principalmente, a varias razones, y en lo que atañe a este proyecto de I+D+i es relevante señalar que una de ellas es la ejecución de pobres e incompletas planificaciones a corto plazo.

En ese mismo sentido, en otro reciente informe del McKinsey Global Institute publicado en febrero de 2017 y titulado “Reinventing Construction: A Route to Higher Productivity”, se indica que el factor más importe en términos de productividad es la eficiencia y la intensidad del uso de los recursos mano de obra y capital.

También señala que el sector adolece de una pobre gestión de los proyectos. Y, por ello, es muy importante disponer de un sistema de planificación y control de la producción de los proyectos de construcción que no se base en el plazo tradicional de control mensual.

En ningún otro contexto como los proyectos de construcción es necesario planificar tantos frentes de forma simultánea y gestionar una significativa cantidad de información. Por ello, las TIC son fundamentales, y muy relevante y decisorio, en términos de competitividad, será el uso de las tecnologías avanzadas.


NECESIDAD DE INDUSTRIALIZAR LA FACTORÍA DE LA CONSTRUCCIÓN

La industria de la Construcción adolece de una insuficiente innovación y, especialmente, de una pobre implantación de tecnologías informáticas de última generación que sirvan de soporte a la toma de decisiones, donde una de las más relevantes para las empresas constructoras es la que tiene que ver con decidir a qué licitaciones públicas o privadas se van a presentar. En esa toma de decisiones, el coste y plazo (y, de forma implícita, el riesgo) de la obra a licitar se constituyen como decisiones a tomar de máxima relevancia.

La planificación y control en el ámbito de la construcción es el proceso de definición, coordinación y determinación del orden en el que deben realizarse las actividades con el fin de lograr la más eficiente y económica utilización de los recursos hábiles en obra, ya sean equipos, elementos o personal. Este proceso que se establece o define en el plan de trabajo, ha de ser controlado a lo largo del desarrollo de los trabajos para conocer de primera mano si se están cumpliendo las pautas y objetivos marcados o si, por el contrario, debe ser sometido a una revisión o modificación a fin de que se pueda cumplir con el objetivo final establecido.

La planificación de proyectos constructivos, elaborada de forma tradicional como desglose temporal del presupuesto de la obra, depende de la experiencia y los conocimientos del equipo encargado de la ejecución de aquellos. Ese equipo debe tener en cuenta tanto los procesos como los escenarios donde se deberían acometer las tareas planificadas. Pero es muy difícil tener en consideración la gran cantidad de variables involucradas, sobre todo cuando la complejidad de la planificación aumenta y poder prever las consecuencias de cambios en la misma, si no se cambia la mecánica de trabajo, basado en un control mensual de la evolución de la obra y en el uso de herramientas informáticas, en muchos casos tecnológicamente ya anticuadas y que no facilitan el acceso a las experiencias de la empresa, ni aportan técnicas predictivas y la necesaria eficiencia demandada.

Y en cuanto al proceso relevante de toma de decisiones de concurrencia a obras pública o privadas, de forma muy resumida, ese proceso se lleva a cabo mediante cálculos del coste de construcción basado en petición de ofertas y de información propia, y tras ello, se analiza la media histórica de las bajas y riesgo tanto de la empresa como de los competidores. Esa información, es a todas luces escasa y poco eficiente, omite datos que pueden ser relevantes, y, por ello se precisa explorar cual debería ser la información precisa para la toma de decisiones que incluya una probabilidad de éxito razonable.


PROPUESTA DE VALOR DE OPTIMIA COMPLIANCE SERVICES

La planificación y el control de los proyectos constructivos, elaborada de forma tradicional, depende de la experiencia y los conocimientos del equipo encargado de la ejecución de estos. Ese equipo debe tener en consideración una gran cantidad de variables involucradas y poder prever las consecuencias de los cambios aplicados. Por ello, una nueva metodología de proceso y su soporte en una aplicación informática de vanguardia como la que se está desarrollando en uno de nuestros proyectos de I+D permitirá acometer esa problemática mediante la definición de múltiples escenarios y la simulación de la evolución de las unidades de obra mediante herramientas analíticas avanzadas apoyadas en Big Data y con el uso de machine learning como herramientas para la toma de decisiones.

En resumen, se propone que, una vez realizada una programación adecuada e intensiva de cada obra de construcción, la planificación y control de la ejecución en obra se realice diariamente, porque ese es el plazo en el que se incurren los costes y se producen las desviaciones de plazo.

Nuestro sistema tiene por un primer gran objetivo trasladar las sistemáticas de trabajo y los procesos de la industria moderna a la construcción tanto en la ejecución de los procesos constructivos como en la toma de decisiones de procesos relevantes para el negocio. Todo ello con el objetivo último de incrementar los resultados de la empresa al identificar y cuantificar las vulnerabilidades de los procesos que conforman la práctica constructiva y reducirlas sistemáticamente.

Para ello, SDC® propone que, una vez realizada una programación adecuada e intensiva de cada obra de construcción, la planificación y control de su ejecución se realice diariamente. Esta es una importante novedad dado que es una práctica que no se emplea en el Sector de la Construcción por diversos motivos.

El sistema SDC® es a la vez, una novedosa metodología de trabajo y un innovador sistema informático para la planificación y control de las actividades constructivas en las obras mediante el uso de tabletas y smartphones en las mismas como soporte de la producción realizada en una base diaria de tiempo.

Asimismo, el proyecto contempla como otro gran objetivo, que está muy unido al anterior, el desarrollo y pruebas de un novedoso proceso de toma de decisiones basado en Inteligencia Artificial para que las constructoras (particularizado para ADEC GLOBAL) puedan decidir, con el mayor y más fiable nivel de información, su concurrencia a licitaciones públicas o privadas de obras, al ser otro factor relevante para el crecimiento rentable y sostenido de las empresas constructoras.

Para el primer objetivo, SDC® se inspira y utilizará las mejores prácticas de las siguientes metodologías y técnicas de programación/planificación y control:

  • Sistema de Producción de Toyota (SPT)

  • Lean Construction

  • Program Evaluation and Review Technique / Critical Path Method (PERT/CPM)

  • Estructura de descomposición de trabajos (WBS)

  • Fenómenos de acomodación y aprendizaje

Por ello la metodología que se propone consiste en asegurar que todos los procesos productivos y organizativos de la organización se realizan bajo un estándar controlado y preestablecido independientemente de sus circunstancias y asegurando que se desarrollan bajo los mínimos costes posibles. Para conseguirlo, el método fija un estándar de coste, otro de sistema productivo y otro de rendimiento del recurso productivo, para todos esos procesos, ya sea un trabajo realizado por una empresa subcontratista o un colaborador interno al que se le encargue la ejecución del proceso constructivo.

SDC® es un sistema de trabajo diario y simple. Se aplica a cada recurso que interviene en el coste y plazo, sistematiza los modelos de producción en función de unos objetivos a conseguir en base a experiencias reales de la empresa, en entornos parecidos, analiza la capacidad de mejora mediante un sencillo control diario (cuantificado en tiempo y dinero) y se ejecuta por los propios participantes en el uso del recurso mediante tabletas y/o smartphones, apoyado por la información que proporcionará la explotación inteligente y predictiva del BIGDATA a generar para cada empresa constructora.


SDC® actúa en cuatro direcciones significativas:
– En una primera, cuantifica diariamente el coste y plazo incurrido en cada obra y marca la necesidad de una actuación para corregir incidencias (análisis de la capacidad de mejora).
– En una segunda, conforma una base de datos referencial, de costes y plazos entre otra información, que servirá como metas en futuras obras y licitaciones y que, por su generación continua, siempre recogerá las mejoras producidas.
– En tercer lugar, y como efecto colateral importante, obliga a que se cumplan todas las normativas y procedimientos de la empresa de forma fehaciente, por la identificación individual del usuario y por el control diario de todos los recursos principales.
– Finalmente, obliga a todos los estamentos de la organización a estar informados, en función de una escala de gravedad, de las desviaciones en coste y plazo, para su participación en la resolución del conflicto, y en caso de no respuesta, enviar una alarma al escalón jerárquico siguiente, para la necesaria toma de decisiones.

SDC® es un procedimiento sistemático diario, de uso simple, que no añade ningún trabajo adicional al personal propio y ajeno, y permite a cada responsable, que conozca al inicio de la jornada, la producción a conseguir en el día, su rendimiento y su coste; y a final de la jornada se tengan los datos reales, con un detalle de las incidencias y un análisis para su corrección posterior. Asimismo, recoge aquellas iniciativas que surgen desde la base para mejorar costes y plazos. Y toda esa información, es clave, para alimentar el sistema informático de toma de decisiones de la empresa.

En cuanto al segundo objetivo centrado en el proceso empresarial de toma de decisiones, el proyecto propone, introducir también tecnologías de BIG DATA Analytics e Inteligencia Artificial, con el fin de acceder a información para el negocio no disponible hasta el momento con las tecnologías tradicionales. Es muy probable por la literatura científica y técnica analizada que la investigación a desarrollar en el proyecto rediseñe la forma y los procesos que se aplican en la toma de decisiones para licitar de las empresas constructoras. Se pretende validar esa potencial funcionalidad diferenciadora y de aportación de competitividad notablemente diferencial para su negocio.

La arquitectura de trabajo BIG DATA Analytics propuesta para el proyecto se refleja en la siguiente figura que incorpora 3 escenarios o fases de trabajo:


La arquitectura propuesta combina los beneficios del uso de un marco de trabajo de procesamiento de BIG DATA Analytics mediante Apache Hadoop y Spark junto con las ventajas del aprendizaje profundo en grandes volúmenes de información y conectando ambos procesos mediante un modelo de “aprendizaje en cascada”. Se justifica la propuesta para evitar la problemática de la generación de clústers de datos desequilibrados (“imbalanced classes data”) por los algoritmos de aprendizaje de las RNAs. Mediante el marco de trabajo propuesto el conocimiento generado en la Fase 1 se usa para añadir valor a las características preexistentes de los datos que se están analizando. Esa información mejorada se usa para alimentar una segunda arquitectura de aprendizaje (Fase 3). La salida de este sistema de aprendizaje en dos etapas es significativamente más fiable que los modelos tradicionales de “machine learning” de una sola etapa. Asimismo, el modelo propuesto no precisa de potentes sistemas de procesamiento informático.

El uso de la tecnología de redes neuronales se justifica, de forma resumida, por su capacidad para recopilar, memorizar y procesar numerosos datos experimentales. Asimismo, pueden analizar un gran número de datos, pueden aprender de los datos anteriores, establecer relaciones entre ellos de forma fiable y resolver problemas complejos no lineales o no claros y problemas que no tienen una sola solución, y esa característica transformará radicalmente esos dos procesos empresariales objeto del proyecto.


EL SISTEMA DE DIGITALIZACIÓN E INDUSTRIALIZACIÓN DE LA CONSTRUCCIÓN (SDC®)


principal objetivo SDC® quiere generar la máxima eficiencia del sistema constructivo. Ese objetivo se consigue mediante una fijación sistemática de indicadores, por una parte, y, por otra, a través de una eficiente toma de decisiones, apoyadas por la aplicación informática y de las novedosas tecnologías incorporadas, para generar:

  • Mejores estándares de coste,

  • mejores estándares del sistema productivo,

  • rendimiento óptimo del recurso productivo,

  • lanzamiento de alertas de situación y evolución de la producción

  • simulación y selección de alternativas y proveedores, entre otros aspectos.

Y como otro gran objetivo, crear un sistema inteligente avanzado de toma de decisiones mediante la identificación de los factores determinantes de éxito para la mejor elaboración de ofertas competitivas a presentar en licitaciones públicas o privadas de obras de construcción apoyado también en BIG DATA Analytics y basado en Redes Neuronales Artificiales, debidamente seleccionadas y testadas.


OBJETIVOS FUNCIONALES

Hemos de tener muy claro que perseguimos con la aplicación de un nuevo sistema como este. Los objetivos principales de este gran avance son:

  • Reducir las incertidumbres técnicas y económicas derivadas de la falta de una eficiente metodología de trabajo.

  • Reducir el coste directo e indirecto, con el consiguiente incremento del beneficio y/o capacidad de contratación.

  • Aprovechar la experiencia de la empresa constructora en sus obras anteriores para la mejora continua de sus actividades.

  • Facilitar la información precisa y las herramientas necesarias en tiempo y forma para la toma de decisiones mediante protocolos inteligentes de alertas de desviación en plazo o coste.

  • Facilitar la toma de decisiones para la concurrencia a licitaciones mediante un sistema experto basado en la experiencia histórica de la empresa y de las tendencias de contratación del sector.

  • Detectar, de forma temprana, amenazas y oportunidades.

  • Definir múltiples escenarios para la planificación y simulación de la evolución futura de las unidades de obra.

  • Generar de objetivos de rendimiento que permitan optimizar caminos críticos en la planificación de cada proyecto de construcción.

  • Avisar de desvíos de producción en tiempo real y propuesta de medidas para su corrección.

  • Proponer medidas correctoras en cada obra y en tiempo real.

  • Incrementar la predictibilidad de los costes y plazos de las obras (BIG DATA de experiencias y simulador bajo IA) y una mayor eficacia en el grado de cumplimiento de plazos, calidades y seguridad laboral.

  • Generar propuestas de contratación de proveedores que permitan acortar ciclos de producción.

  • Aumentar la eficiencia de los recursos internos y externos de la empresa (por ejemplo, al reducir las ampliaciones de contrato para subcontratistas).

  • Incrementar el nivel de comunicación transversal en la organización, identificando fácilmente situaciones que supongan una amenaza o riesgo.

  • Retener, potenciar y promocionar los recursos humanos especializados de cada empresa constructora.

  • Evaluar la rentabilidad de los sistemas constructivos aplicados y los recursos humanos y subcontratas empleados.

  • Ayudar a establecer y medir indicadores clave de rendimiento (KPI´s) de forma objetiva.

  • Disminuir la huella de carbono y la huella de escasez de agua, debido a la reducción de los plazos de ejecución de las obras contratadas, entre otros logros.

Sin duda, no os habrá dejado indiferentes este post, ya que facilita muchas de nuestras actividades del día a día, evitando aquellas tareas más repetitivas. De esta manera tendremos más tiempo para centrarnos en aquellas funciones más propias de nuestra formación, optimizando así la productividad en nuestro trabajo y para nuestras empresas. La tecnología ha llegado para facilitarnos la vida, el aplicarlas al sector está nuestra mano, SDC® es un buen ejemplo.


 

AUTOR. (COLABORADORES)

Carlos Alexis Sanchez Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos.

Socio y CEO en OCS Optimia Compliance Services


Manuel Villen Naranjo Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos.

Socio Presidente en OCS Optimia Compliance Services


TRANSCRIPCIÓN: Areli Álvarez Lean Construction México®

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