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Artificial Inteligencia En construcción

La Inteligencia Artificial (IA) se reconoce inequívocamente desde el punto de vista del avance mecánico y es algo que todas las personas están acostumbradas a utilizar en el trabajo y en su día a día. Ha iniciado un cambio significativo que tendrá un gran impacto en el trabajo, la sociedad y la economía mundial.

La IA en la industria de la construcción se utiliza para diseñar los sistemas eléctricos y de plomería en las estructuras actuales. Las organizaciones de desarrollo ahora están utilizando la IA para fomentar los sistemas de seguridad, organizar y controlar los destinos de construcción, recopilar y evaluar las asociaciones continuas de trabajadores, equipos y materiales en el sitio de construcción y advertir a los equipos en caso de problemas de salud, errores de desarrollo o bajo rendimiento.

Es poco probable que la IA reemplace a la fuerza laboral humana. Sin embargo, cambiará los planes de acción en el negocio del desarrollo, reducirá errores costosos y hará que las operaciones de construcción sean más productivas.

Casos de uso de IA más comunes

Optimización de procesos

Software de diseño que analiza un sinfín de alternativas de desarrollo de proyectos y contribuye a la mejora persistente de la planificación.

Modelos que disminuyen los costos de inspección.

Gestión de riesgos

Sistemas de clasificación y reconocimiento de imágenes que pueden evaluar fotografías y videos recopilados en sitios de construcción e identificar comportamientos incorrectos o peligrosos para respaldar el diseño de cursos de seguridad.

Tendencias en la aplicación de la inteligencia artificial en la ingeniería civil

Automatización de montaje robótico.

Como resultado, se puede crear un robot autónomo con algunas de las habilidades de los trabajadores, como la capacidad de manipular diversos materiales de construcción, caminar sobre terrenos irregulares y ensamblar estructuras con precisión impecable. La máquina sigue estrictamente la programación desarrollada por los ingenieros, con la principal ventaja de tener una probabilidad casi nula de cometer un error.

Aplicación de Big Data en la obra

Algunos estudios y experimentos dan pistas sobre lo que será común en la construcción civil en el futuro, y uno de ellos es el uso de Big Data en las obras. Para que os hagáis una idea, el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ya está utilizando ordenadores para recopilar y analizar información para la construcción de parques eólicos. Los ordenadores analizan el comportamiento del viento y, a partir de los datos generados, pueden optimizar la ubicación donde se instalarán las palas eólicas. En este caso, además de que la inteligencia artificial aumenta la generación de energía, los análisis por ordenador toman menos tiempo que los realizados por ingenieros de campo.

Construcción de edificios inteligentes

El concepto de inteligencia será lo que distinga las nuevas construcciones, y con la inteligencia artificial en la construcción, esto se puede aplicar a varios elementos de un edificio, por ejemplo. Sensores de movimiento más precisos que aseguran el ahorro energético, sensores de temperatura que detectan la presencia de personas en un entorno determinado y ascensores inteligentes que optimizan el movimiento de los residentes. Si estas iniciativas ya existen en algunos edificios más nuevos, la tendencia es que se combinen -de manera inteligente- para generar ahorros en tiempo y dinero.

Servicio al cliente personalizado y basado en las relaciones.

Algunas empresas constructoras, particularmente aquellas con contacto directo con el cliente, requieren el mantenimiento de equipos completos para brindar soporte continuo, como responder preguntas, generar facturas duplicadas o responder a quejas. Esto requiere una gran cantidad de gastos y procesos que pueden optimizarse con inteligencia artificial en la industria de la construcción.

Cliente historias de éxito

Nuestro proyecto Acercarse

El ciclo de vida del proyecto de IA se adoptó a partir de un estándar existente utilizado en el desarrollo de software. Además, el enfoque tiene en cuenta los desafíos científicos inherentes a los proyectos de aprendizaje automático que involucran procesos de desarrollo de software. El enfoque tiene como objetivo garantizar la calidad del desarrollo. Cada fase tiene sus propios objetivos y criterios de garantía de calidad que deben cumplirse antes de iniciar la siguiente etapa.

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