Site Loader
Síguenos en:       |     |     |  
Big data en la construcción

El día Miércoles 11 de Abril AACE (Association for the Advancement of Cost Engineering International) llevó a cabo una charla a la que denominó “Big Data en la Construcción”. Este evento se realizó en las instalaciones del edificio GyM, en Miraflores, y reunió a profesionales ligados a la construcción y a las Tecnologías de la Información.

Entre los ponentes estuvieron, por un lado, David Chigne, ingeniero electricista con estudios de postgrado en Sistema de potencia y GLOBAL MBA (en curso) en CENTRUM, PMP®, PMI-RMP®, PMI-ACP. Actualmente se desempeña como Gerente Infrastructure & Capital Projects de una empresa BIG-FOUR: DELOITTE PERÚ. Por otro lado, estuvo Jean Carlo Duran Maica, Ingeniero civil colegiado de la UPC, actualmente cursa un MBA en Vleric Business School (Bruselas – Bélgica), Certificado en Costos (CCP) y Earned Value Professional (EVP) por el AACE International y PMP por el Project Management Institute (PMI).

La charla trató sobre conceptos básicos para entender el Big Data, como Volumen, Variabilidad, Velocidad, Veracidad y Valor. Además, ante este gran volumen de datos, es necesarios conocer las nuevas plataformas para sus correctos procesamientos, tales como: Cassandra, Hadoop, Redis, entre otros. “Data is the new oil”. También, se trató sobre cómo se “come” el Big Data, a lo que los ponentes respondieron que se necesita tener una infraestructura (IT), conocimiento de negocio (estrategia) y saber realizar el análisis de la data (analitycs).

Finalmente, Jean Carlo Duran Maica, explicó algunas aplicaciones del Big Data que se habían logrado éxitosamente siguiendo los procesos mencionados, en la logística, construcción y en gestión del transporte.

Caso Volvo Dynafleet: Es un sistema el cual permite monitorear a los camiones en tiempo real y obtener informes sobre ahorros y pérdidas en combustibles, tiempo y distancia total de conducción, tiempo con el motor sobrerrevolucionado, ubicación del vehículo, distancia con peso bajo, con peso medio y con peso completo, entre otros.

HILTI on track: La empresa con más de 70 años en el mercado suministrando herramientas y equipos para la construcción ha logrado importantes cambios en su modelo de negocio, esto gracias a un buen análisis y estrategia del procesamiento de datos (“Big Data”). “Hardware as a product” era el modelo de negocio inicial de la empresa, donde ellos intercambiaban productos por dinero. Tiempo después en 2001, Hilti pasó de vender herramientas eléctricas a arrendar mediante leasing “Hardware as a service”, de esta forma tuvo mejor gestión de herramientas y seguimiento más sencillo, así mismo, el cliente evitaba elevados costos iniciales con un bajo costo fijo mensual, que le cubría las reparaciones y cobertura de robos. De esta forma Hilti empezó a alimentarse de información de los mismos usuarios de sus productos. En el año 2016 lanzó su plataforma para la gestión de materiales y equipos “Hilti on Track, donde le garantiza a sus clientes el correcto seguimiento de sus equipos, rapidez en la gestión de inventarios y optimización de sus stocks, con esto el negocio evolucionó al tipo “Software as a Service”. Finalmente, el último paso de HILTI fue “Technology as a Service”, mediante la realidad virtual permite guiar a los clientes a través de un entorno virtual durante la primera etapa del proceso de construcción y con el Internet de las cosas, se pueden obtener la información del estado de las herramientas y programar correctamente los tiempos de mantenimiento de estas.

Big data para acabar con los atascos y tráfico en la ciudad de New York: Carolina Osorio, profesora e investigadora del MIT, trabajó tiempo buscando soluciones a este problema. Para ello ideó un algoritmo que recoge la información proporcionada por las cámaras y sensores instalados en distintas ciudades, y propone mejoras en la gestión del tráfico. Su proyecto más ambicioso es el que pretende reducir un 20% los atascos en Nueva York introduciendo modificaciones en la frecuencia de los semáforos en algunas vías principales y sus calles adyacentes. La efectividad de las propuestas de Osorio y su equipo pueden crecer exponencialmente con la generalización de los coches conectados y las aplicaciones móviles. Osorio ha logrado aplicar su trabajo en el caótico tráfico de Nueva York (EE. UU.), en colaboración con la empresa Traffic Simulation Systems Aimsum. Pero, además de evitar trancones, los algoritmos de Osorio serían útiles para empresas de transporte; ya trabaja un proyecto con Accenture y Ford para analizar cómo mejorar los servicios de carros compartidos en Boston.

Post Author: webmaster

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Wordpress Social Share Plugin powered by Ultimatelysocial