Preguntas y respuestas: ¿La industria de la construcción comprende la importancia del análisis de datos?

P: ¿La industria de la construcción entiende la importancia del análisis de datos o ha sido difícil convencerlo?

R: Las personas que trabajan en la construcción son cada vez más conscientes del valor de los datos, con la aparición de cosas como los gemelos digitales, por ejemplo. La industria se encuentra en un punto en el que reconocemos que hay un problema: si no se puede medir algo, es difícil comprenderlo. Por lo tanto, las personas están abiertas a la mejora en muchas áreas, desde la productividad hasta las formas en que se evalúa el impacto del cambio climático.

La clave, entonces, es cómo podemos mejorar las cosas. Ahora somos mejores en la generación y el almacenamiento de datos, pero generar información a partir de una amplia gama de fuentes de datos dispares y hacer uso de esa información es algo con lo que el sector aún tiene dificultades. Por lo tanto, el verdadero desafío es acompañar a las personas en ese recorrido, ayudándolas a hacer un mejor uso de los conjuntos de datos nuevos y existentes, cuyo tamaño crece exponencialmente.

P: BKwai se define como una empresa que “hace simple lo complejo”. ¿Cómo lo logran y qué tecnología emplean para lograrlo?

R: Ahora existe una oportunidad real de hacer un mejor uso de los datos. Hay una enorme diferencia, por ejemplo, entre depender de tan solo seis puntos de medición para supervisar un proyecto que se evalúan cada pocas semanas y tener acceso a miles de puntos de datos de diversas fuentes, algunos de ellos disponibles en tiempo real. El desafío es poder identificar patrones y tendencias de estas fuentes de datos tan diferentes y obtener información a partir de los datos o hacer pronósticos y predicciones, algo que a los humanos les resulta difícil pero que es fácil para una máquina.

Aquí es donde entra en juego BKwai. Las máquinas pueden detectar información oculta en una masa enmarañada de datos, sin importar cuántos conjuntos de datos se incluyan. Nuestra plataforma utiliza datos de todo tipo de fuentes, desde satélites y sensores in situ hasta conjuntos de datos ambientales, utilizando tecnologías adaptables que recopilan datos de muchas formas diferentes. Nuestra solución luego recopila estos datos para analizar patrones dentro de ellos, lo que permite a las empresas encontrar la causa de lo que está sucediendo utilizando nuestras herramientas de análisis forense, así como también permitirles predecir lo que es probable que suceda. Esto facilita la acción preventiva en lugar de reactiva, lo que permite a nuestros usuarios reducir drásticamente los costos de mantenimiento, disminuir el riesgo y eliminar una gran proporción de los errores que pueden ocurrir durante el proceso de construcción o remodelación.

P: ¿Tiene un cliente típico? ¿En qué proyectos ha trabajado su empresa? ¿Cómo se utilizó la tecnología de BKwai para el proyecto del túnel Thames Tideway?

R: Normalmente trabajamos con contratistas de primer nivel en proyectos de construcción importantes, como el nuevo estadio Everton y el proyecto del túnel Thames Tideway. Sin embargo, también trabajamos con gestores de activos que son responsables, entre otras cosas, de infraestructuras nacionales críticas, como carreteras y ferrocarriles.

La forma en que se utiliza nuestra plataforma varía de un proyecto a otro. Sin embargo, generalmente consiste en recopilar y analizar datos para mejorar la gestión de activos y los resultados de las previsiones. Cuando trabajamos en Thames Tideway, por ejemplo, nuestra tecnología avanzada desempeñó un papel fundamental en la mitigación del riesgo de inundaciones durante la construcción de uno de los sitios del alcantarillado de 25 km que se está construyendo bajo el río Támesis para que el sistema de alcantarillado de Londres esté al día con los datos y la capacidad, evitando que los desechos se derramen al río cuando llueve.

El proyecto básicamente requería la excavación de un pozo de 41 metros de profundidad en la estación de bombeo de Falconbrook, pero el pozo y la zona circundante eran propensos a inundarse durante las fuertes lluvias, lo que representaba un riesgo significativo tanto para los trabajadores como para el equipo que tenía que viajar hasta allí. Inicialmente, el equipo del sitio dependía únicamente de los pronósticos meteorológicos para predecir posibles inundaciones, pero esto provocó evacuaciones frecuentes de último momento que pusieron en peligro a las personas y los bienes, y demoras innecesarias cuando se pospusieron los trabajos pero no se produjeron inundaciones.

Por ello, se instaló una red de sensores para controlar los niveles de agua en tiempo real. Integramos estos datos con los datos meteorológicos de más de diez estaciones y nuestro equipo de ciencia de datos utilizó estos datos para desarrollar modelos predictivos que pudieran pronosticar los niveles de agua con días de antelación, lo que proporcionaría advertencias críticas antes de que se produjeran inundaciones. Los análisis predictivos, accesibles en la plataforma BKwai y mostrados en el lugar, permitieron al equipo planificar de manera más eficaz, reduciendo la necesidad de evacuaciones apresuradas y manteniendo al mínimo los días de trabajo perdidos debido a falsas alarmas.

Este es el ejemplo perfecto de cómo nuestro enfoque más inteligente, basado en datos, puede adaptarse a cada proyecto y cliente para ofrecer resultados excepcionalmente beneficiosos.

P: ¿Es la comprensión de los datos la clave para una industria de la construcción más sostenible?

R: Sí, definitivamente. Uno de los grandes desafíos en la construcción es la sostenibilidad y el cambio climático. Y hay muchos ejemplos de cómo la medición y la comprensión de estos datos podrían hacer que el sector sea más sostenible.

Si podemos medir los cambios, acceder a los datos y entender cómo se comportan las cosas, podemos pasar a predecir los problemas en lugar de solucionarlos cuando las cosas han ido mal. En este sentido, los datos ahorran tiempo y recursos materiales, algo que, en última instancia, es bueno para el planeta. Queremos evitar tener que hacer reformas o reconstrucciones, sino evitar que ocurran cosas. Y en lugar de derribar edificios y construir otros nuevos, lo que es costoso y genera una gran cantidad de residuos materiales, las empresas pueden utilizar los datos para entender cómo se comportan sus estructuras existentes, alargando su vida útil y optando por opciones de reacondicionamiento respetuosas con el medio ambiente, en lugar de reconstrucciones.

P: ¿Qué impacto tendrá la tecnología en la industria de la construcción durante la próxima década? ¿Hay alguna tendencia que estemos viendo ahora que pueda anticiparla?

R: A menudo se considera que la construcción es un sector que cambia lentamente, pero ahora estamos en un punto en el que la tecnología puede tener un gran impacto en la próxima década. En BKwai, por ejemplo, estamos haciendo que los datos sean más accesibles, lo que ayuda a superar desafíos como los sistemas que tienen dificultades para comunicarse y compartir datos entre sí. Estamos utilizando el aprendizaje automático para comprender mejor las enormes cantidades de datos que pueden abrumar al ingeniero, al topógrafo o al administrador de activos y, si la industria en su conjunto puede lidiar con esos desafíos, habrá un gran crecimiento en nuestro sector.

Acerca del autor

El Dr. Sakthy Selvakumaran es el fundador de BKwai, una empresa derivada de la Universidad de Cambridge y el CSIC, una plataforma de análisis de datos para el sector de la construcción cuyo objetivo es mejorar la resiliencia de los activos construidos. El proyecto del túnel Thames Tideway en Londres, Reino Unido, utilizó los sensores y los datos meteorológicos de BKwai para predecir el riesgo de inundaciones mientras construían recientemente un alcantarillado de gran capacidad.