IoT y metodología BIM para monitorizar automáticamente el rendimiento

Como parte de un proyecto de Digipro, ALLPLAN investiga junto con tres socios un sistema de medición automática del rendimiento usando IoT y metodología BIM (Building Information Modeling). DigiPro está orientado a la digitalización de productos, procesos y modelos de negocio en empresas.

Como parte del programa alemán-holandés INTERREG Digipro, actualmente se está llevando a cabo un proyecto que pretende registrar de forma automática el rendimiento en la obra con el IoT (Internet de las cosas) y la metodología BIM. Un consorcio de cuatro compañías, BuildersMind, mangineers, Nijhuis Bouw B.V. y ALLPLAN, está trabajando en una solución para la monitorización automática de la obra que documente el progreso de la construcción en tiempo casi real. Con esta combinación de IoT y la metodología BIM, ya se han logrado resultados prometedores en la fase de prueba alfa en dos obras de Nijhuis Bouw en Enschede 2020.

© Mangineers

La innovación técnica clave en este proyecto viene de la mano de BuilderMind en forma de una caja de monitorización móvil (MACI) y el procesador BuildersMind. La caja MACI está conectada magnéticamente a una máquina de construcción, en este caso el gancho de una grúa móvil, recogiendo y transmitiendo datos de movimiento desde la herramienta a un dispositivo de monitorización. Este último fusiona los datos, los evalúa y los integra en la plataforma colaborativa BIM ALLPLAN Bimplus en tiempo casi real. Allí, los datos reales o as-built proporcionados se superponen automáticamente con los datos de planificación o destino de un modelo BIM del proyecto, que se puede utilizar para determinar y visualizar el progreso actual de la construcción.

© Mangineers

© Mangineers / BuildersMind

Mientras tanto, el sistema se ha probado con éxito en una fase alfa en las dos obras de Operahof y de Laares en Enschede, que comprenden un total de 65 viviendas unifamiliares prefabricadas. En cuanto a la planificación, los mangineers crearon modelos BIM detallados en tres pasos. En el primer paso, se visualizó el entorno y se llevó a cabo el posicionamiento de los edificios. Gracias a esto se alinearon el punto cero y las coordenadas geográficas reales.

En el segundo paso, un modelo 3D integró los volúmenes de los edificios. En esta fase, se puede integrar información as-built simple, como los datos de posicionamiento del equipo de trabajo conectando el sistema BuildersMind. También se puede registrar información sobre el progreso de construcción inicial (por ejemplo, el número de elementos prefabricados instalados). En el tercer paso, los modelos de volumen 3D se detallaron más a nivel de planta y componente. Estos modelos altamente detallados finalmente conforman la base de datos de planificación para el reconocimiento automático del progreso constructivo del montaje de los elementos prefabricados.

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En la fase de prueba alfa, el sistema BuildersMind ha sido capaz de generar 100.000 muestras de datos por casa unifamiliar, con la ayuda de las cuales se han formado módulos basados en IA para el reconocimiento de componentes. A su vez, los módulos ofrecen servicios cognitivos específicos, como el reconocimiento del progreso del montaje de la pieza prefabricada. El sistema ya es capaz de generar automáticamente un cálculo detallado del rendimiento con las mediciones instaladas y los tiempos asociados en tiempo casi real. Además, la duración real de los procesos de trabajo puede derivarse de esta información para los nuevos cálculos o la validación de los valores de esfuerzo.

A través de Bimplus, la información se envía a un panel donde se puede leer. Esto está integrado en el visor BIM de la plataforma colaborativa Bimplus.

En el futuro, un mayor desarrollo de la demostración conceptual también debería permitir refinar la localización en el modelo BIM a nivel de componente, integrar un modelo BIM 4D, realizar una comparación real/objetivo casi en tiempo real y crear previsiones del progreso constructivo 4D para el montaje prefabricado.

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