Monitorización de procesos constructivos

La digitalización de la mayor cantidad posible de información relacionada con el desarrollo de diferentes procesos constructivos, ofrecer nuevas herramientas digitales y soporte en la toma de decisiones.

Datos del proyecto

CLIENTE

Empresa sector de la construcción

SECTOR

Industria 4.0

GEOGRAFÍA

Nacional

AÑO

2019 – 2022

El concepto

La idea principal del Proyecto es la transformación digital de un sector tradicional como el de las obras de construcción. Para ello se abordó la necesidad de recopilar automáticamente cantidades ingentes de datos provenientes de distintos sistemas y fuentes de información de un conjunto de diferentes procesos constructivos que se repiten en obras de un determinado ámbito. Una vez recopilados los datos, el desafío consistió en tratarlos y presentarlos de forma adecuada para aportar valor a los gestores de las obras, ofreciéndoles nuevas herramientas digitales de seguimiento y control de las obras así como de soporte a la toma de decisiones.

¿Cuál es el objetivo de este proyecto?

Los principales objetivos del Proyecto son:

  • La digitalización de la mayor cantidad posible de información relacionada con el desarrollo de diferentes procesos constructivos.
  • El diseño y desarrollo de un modelo normalizado de datos que permita la interoperabilidad entre los diferentes sistemas de información.
  • La generación de un Data Lake o repositorio centralizado para el almacenamiento, gestión y procesado de grandes cantidades de datos.
  • El diseño y desarrollo de algoritmos de Inteligencia artificial con diferentes finalidades:
    • Clasificación automática de datos para facilitar su gestión y tratamiento
    • Auto-descubrimiento de patrones e insights
    • Predicciones de tendencias
  • La puesta en marcha de una plataforma para monitorización y control de los diferentes sistemas, que permita la visualización de la información de valor agregado generada y el seguimiento de los avances de los diferentes procesos constructivos de la obra, con el objeto de optimizarlos, planificarlos adecuadamente y adelantarse a posibles bloqueos.

¿Cómo funciona?

En primer lugar, se despliega una red de comunicaciones mediante el uso de un conjunto de tecnologías tanto cableadas como inalámbricas en función de las características del entorno y lo sistemas a monitorear: RFID para sistemas de control de accesos, Bluetooth para sistemas de monitorización de activos móviles mediante redes de sensores, WIFI y/o Ethernet (fibra óptica o cobre) para usuarios y sistemas con grandes necesidades de ancho de banda y baja latencia como la videovigilancia o los sistemas SCADA de control y monitorización de maquinaria industrial.

Posteriormente, se instala y configura el equipamiento de edge computing, encargado de recopilar, traducir y normalizar los datos de los diferentes sistemas que se pretende interconectar: En los nodos de edge computing, se lleva una primera fase de procesamiento básico de la información, gestionando los datos brutos recopilados, formateándolos, traduciéndolos a un modelo de información estandarizado que proporcione una semántica común al conjunto de instalaciones interconectadas para su posterior procesamiento avanzado en la Plataforma cloud de monitorización y control.

El siguiente paso es la conformación del Data Lake, cuya finalidad no es otra que el almacenamiento de datos y análisis de Big Data para el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial y el análisis en tiempo real. El Data Lake puede ser desplegado en la nube de cualquier proveedor de servicios cloud, on-premise (es decir, en la propia infraestructura de servidores del cliente final) o incluso en un modelo híbrido cloud/on-premise.

La información almacenada y gestionada en este repositorio centralizado de datos, es analizada y tratada por científicos e ingenieros de datos con la finalidad de filtrar o agregar datos de interés, generando nuevos datasets o conjuntos de datos que se emplean para el diseño y desarrollo de modelos de machine learning, como por ejemplo:

  • Algoritmos que son capaces de reconocer y clasificar automáticamente en imágenes de video, tipos de vehículo o maquinaria, si un operario está correctamente equipado con sus EPIs (casco, chaleco reflectante, …)
  • Modelos de clasificación capaces de identificar el tipo de maquinaria que ha estado trabajando en función de su consumo energético.
  • Algoritmos capaces de auto-descubrir patrones y detectar desviaciones en subconjuntos de datos.
  • Modelos que estiman y predicen valores futuros de determinadas variables e indicadores, en función de series temporales e históricos.

Finalmente se pone en producción una Plataforma integral de gestión, control y monitorización, que aglutina e interconecta todos los componentes, y en la que se ejecutan los modelos de machine learning implementados, así como que se configuran indicadores y reglas negocio enfocadas a dar un seguimiento en tiempo real del avance de las obras, alertando de posibles incidencias, desviaciones o bloqueos, y dando soporte a la toma de decisiones para una adecuada gestión de riesgos por parte de los gestores.

¿Qué problemas resuelve esta solución?

Las principales ventajas aportadas por el Proyecto son:

  • Gestión, monitorización y control de sistemas de índole muy diversa desde una única plataforma centralizada.
  • Adquisición de información de diferentes procesos constructivos en tiempo real y almacenamiento de datos históricos
  • Seguimiento contínuo de los avances de las distintas operaciones involucradas en obras de construcción, con la posibilidad de responder en tiempo real a problemas o desviaciones durante el desarrollo de los trabajos.
  • Automatización de gran número de tareas, desde el control de acceso a la gestión de partes de trabajo o la inspección del estado de las instalaciones o la maquinaria de obra.
  • Soporte a la toma de decisiones mediante un sistema de seguimiento de indicadores adaptables a los diferentes ámbitos de las obras de contrucción: PRL, gestión de subcontratistas, gestión de vehículos y maquinaria, etc.

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