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El robot que supervisa las obras y detecta errores

Si te falta tiempo para supervisar todas tus obras o si estas cansado de lidiar con los problemas habituales, este robot puede ser tu representante. Y no se equivoca.
El robot que supervisa las obras y detecta errores Para aumentar la productividad en obra se requiere de personal capacitado y con muy buen ojo para detectar los errores, pero sabemos que estos es muy difícil de realizar.

Por ello, Doxel ha desarrollado un robot que puede convertirse en un verdadero supervisor de obras.



Doxel es una plataforma de construcción robótica que hace que las obras seas más baratas. Su secreto: combinar cantidades masivas de datos con técnicas de aprendizaje profundo.

Usando robots equipados con LIDAR (Light Detection and Ranging o Laser Imaging Detection and Ranging), Doxel escanea la construcción todos los días y monitorea cómo progresan los trabajos, haciendo un seguimiento de lo que se instala y si es lo correcto en el momento correcto y en el lugar correcto.

Doxel dice que logró aumentar la productividad laboral en el proyecto un asombroso 38%.

El concepto detrás de Doxel es bastante sencillo: los proyectos de construcción tienen planes, presupuestos y cronogramas. Si se apega al plan, el presupuesto y el cronograma, los resultados deberían ser los esperados.

Pero los proyectos de construcción dependen de una gran cantidad de personas que hacen exactamente lo que se supone que deben hacer. Y todos sabemos con qué frecuencia sucede eso.



Por ello el 98 por ciento de los grandes proyectos de construcción se entregan, en promedio, un 80 por ciento por encima del presupuesto y 20 meses por retraso.

La idea de Doxel es deshacerse completamente de los humanos, y en cambio confiar en los datos y en los robots.

Cuando la obra termina la jornada diaria, Doxel envía un pequeño robot autónomo para explorar metódicamente todo el sitio.

El robot no tiene problemas para seguir caminos preprogramados que pueden incluir escaleras, y cada uno puede escanear unos 30,000 metros cuadrados en el transcurso de una semana.

Una vez que el robot finaliza, envía todos esos datos a la nube, donde los algoritmos de aprendizaje profundo semánticos tridimensionales de Doxel los analizan.

La precisión del mapa que crea Doxel permite verificar que las cosas correctas se hayan instalado correctamente y en el lugar correcto. Si lo han hecho, Doxel puede cuantificar ese progreso, y si no lo han hecho, Doxel informa a los gerentes para que puedan tomar medidas para arreglar las cosas de inmediato.

Todo esto suena muy bien pero ¿cuánta diferencia realmente hace?

Doxel compartió un caso de estudio, donde ayudaron a supervisar la construcción de un edificio de oficinas médicas en San Diego, California.

El robot escaneaba la obra en su totalidad en 4.5 horas, todos los días.




En el transcurso del proyecto, hubo un aumento de la productividad laboral del 38% por encima de la estimación original en el presupuesto del proyecto, lo que dio como resultado que el proyecto en conjunto llegara a un 11% por debajo del presupuesto.

La compañía también está utilizando drones en una capacidad limitada en este momento, ya que requieren supervisión humana, pero es fácil imaginar cuánto más eficiente podría ser este proceso a medida que mejore la autonomía robótica.




¿Crees que dentro de poco los robots se harán cargo de las construcciones?

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