Categoría: competitividad

Más allá de los robots: 4 revelaciones sobre la Industria 6.0 que lo cambiarán todo

1. Introducción: La próxima frontera industrial no es lo que esperas.

Hemos oído hablar mucho de la Industria 4.0 y sus fábricas inteligentes, conectadas a través del Internet de las cosas (IoT). Más recientemente, la Industria 5.0 nos ha familiarizado con la idea de una colaboración precisa entre humanos y robots (cobots), en la que la inteligencia humana y la eficiencia de las máquinas trabajan conjuntamente.

Sin embargo, la Industria 6.0 no es simplemente el siguiente paso lógico en esta progresión. Se trata de un salto revolucionario que está a punto de redefinir la esencia de la creación, la inteligencia y la realidad en el mundo de la fabricación. Prepárese para ir más allá de la simple automatización y descubrir un ecosistema industrial que piensa, crea y se regenera por sí mismo.

2. Las cuatro revelaciones más impactantes de la Industria 6.0.

2.1. No es una evolución, es una revolución.

La Industria 6.0 no es una simple actualización de la 5.0. Supone un cambio de paradigma fundamental, que se manifiesta en múltiples dimensiones. Mientras que la Industria 5.0 se centra en la «IA con humanos en el ciclo» para prescribir optimizaciones, la Industria 6.0 introduce la «autonomía de IA generativa que co-crea flujos de trabajo».

Esta distinción es fundamental y se complementa con otros cambios clave:

  • Alcance de la automatización: pasamos de la colaboración a nivel de tareas individuales con cobots a «redes de cobots con IA generativa (GAI-cobots) que autoorquestan cadenas de suministro enteras». Esto significa que la automatización ya no se limita a un paso en un flujo de trabajo fijo, sino que gestiona de manera dinámica ecosistemas de producción completos.
  • Paradigma de decisión: la Industria 5.0 se basa en «respuestas reactivas, impulsadas por eventos». En contraste, la Industria 6.0 opera con una «autoadaptación continua y proactiva», anticipándose a los problemas y ajustándose en tiempo real para evitar interrupciones.
  • Límites del ecosistema: pasamos de las «fábricas inteligentes individuales y aisladas» a los «ecosistemas de metaverso físico-virtuales sin fisuras», que conectan la producción con mundos digitales persistentes.

No se trata solo de proporcionar a los trabajadores herramientas más eficientes, sino de cuestionar los supuestos básicos sobre el funcionamiento de las fábricas y la creación de valor.

«La Industria 6.0 no se limita a añadir nuevas herramientas al marco de la Industria 5.0, sino que cuestiona los supuestos fundamentales sobre cómo se diseñan las fábricas, se toman las decisiones y se genera valor».

2.2. Las fábricas pensarán (y se curarán) por sí mismas.

El concepto de Industria 6.0 va mucho más allá de la automatización tradicional y da paso a fábricas autónomas, adaptativas y autorreparadoras. Se trata de una plataforma industrial diseñada para «crear, sanar e intercambiar recursos en tiempo real».

Esa es la profunda repercusión de la Industria 6.0: un cambio desde el mantenimiento predictivo (una característica de las Industrias 4.0 y 5.0) hacia una autorregulación y regeneración proactivas y autónomas. En lugar de predecir cuándo podría fallar una pieza, el sistema se anticipa, se reconfigura y se cura a sí mismo para evitar el fallo por completo. El resultado es un ecosistema industrial verdaderamente resiliente y adaptable, capaz de anticiparse y ajustarse continuamente en lugar de simplemente responder a los eventos.

2.3. Tu próximo diseñador de productos podría ser una IA generativa.

En la Industria 6.0, la IA generativa (GAI) no es solo una herramienta de optimización, sino un socio creativo. El proceso de diseño se transforma por completo. Por ejemplo, un ingeniero puede describir los objetivos de rendimiento como «una carcasa más ligera, con menor resistencia aerodinámica y menos pasos de ensamblaje». La GAI responde casi de inmediato, produciendo «múltiples geometrías físicamente válidas» para su evaluación.

Así, se invierte el proceso de diseño tradicional, ya que en lugar de que el ser humano cree una geometría específica para que la computadora la pruebe, el ser humano establece metas abstractas y la IA genera múltiples realidades físicas válidas. Este cambio redefine por completo el papel del ser humano. Como describe la investigación, el papel del ser humano pasa de ser un «conserje de datos» a ser un «director creativo». En lugar de sumergirse en el tedioso trabajo de dibujo y borrador, las personas pueden centrarse en la estrategia de alto nivel, ajustando las restricciones y guiando el proceso creativo, mientras la IA se encarga de la iteración y la validación complejas.

2.4. La fabricación se fusionará con mundos virtuales y biológicos.

Quizás el aspecto más sorprendente de la Industria 6.0 sea la sinergia entre las esferas física, digital y biológica. Este nuevo paradigma contempla «metaversos industriales», en los que las fábricas físicas son sustituidas o complementadas por fábricas virtuales. Los clientes pueden explorar diseños y productos funcionales a través de avatares desde la comodidad de sus propios espacios virtuales.

Pero la fusión va aún más lejos al integrarse con «esferas biológicas» a través de la «web emocional» (web 5.0). No se trata de ciencia ficción abstracta, sino de fomentar «conexiones neuronales y emocionales» entre humanos y máquinas. Implica sistemas industriales que no solo se conectan a mundos digitales, sino que también pueden interactuar con los estados biológicos y emocionales de las personas, creando una relación verdaderamente simbiótica. Esta convergencia difumina las líneas entre la realidad, la simulación e incluso la biología en el contexto de la fabricación y representa el aspecto más transformador y visionario de esta nueva era industrial.

3. La Industria 6.0 y el sector de la construcción

La Industria 6.0 está preparada para transformar significativamente el sector de la construcción, conocido como arquitectura, ingeniería y construcción (AEC). Esta nueva fase industrial tiene como objetivo modernizar las operaciones y redefinir los procesos para sincronizarlos con maquinaria, productos y procesos sostenibles y escalables de alta gama.

A continuación, se explica cómo podría afectar la Industria 6.0 a la industria de la construcción.

3.1 Impactos positivos y oportunidades

  • Diseño y desarrollo de estructuras inteligentes y ecológicas: La Industria 6.0 supone una evolución de los enfoques tradicionales de la Industria 5.0 en el sector de la arquitectura, la ingeniería y la construcción (AEC) para satisfacer la creciente necesidad de infraestructuras creativas y respetuosas con el medio ambiente. Los principios de la Industria 6.0 son un paso importante hacia la sostenibilidad de los edificios inteligentes y están en consonancia con los objetivos medioambientales mundiales.
  • Mayor eficiencia y longevidad: La Industria 6.0 en la AEC ha mejorado la eficiencia y la longevidad de los procedimientos de construcción modernos mediante el uso de equipos de vanguardia, digitalización avanzada y enfoques respetuosos con el medio ambiente.
  • Edificios inteligentes y sostenibles: La integración de las tecnologías de la Industria 6.0 hace posible la construcción de edificios inteligentes y ecológicos. Estos edificios utilizan datos de sensores e inteligencia artificial (IA) para ajustar dinámicamente los sistemas de conservación de energía, mejorar la seguridad del edificio y optimizar las operaciones de CVC (calefacción, ventilación y aire acondicionado), lo que conduce a un mejor rendimiento medioambiental y confort del ocupante.
  • Gestión de la construcción basada en datos: La combinación de IA e Internet de las Cosas (IoT) da lugar a técnicas de gestión de la construcción basadas en datos, lo que aumenta considerablemente la previsibilidad de la construcción y reduce los riesgos.
  • Reducción de residuos y mejora ambiental: El uso de robótica, impresión 3D e inteligencia artificial en las operaciones de construcción puede reducir los residuos y sus efectos ambientales negativos. La sostenibilidad y la responsabilidad medioambiental son claramente importantes para la industria 6.0, como se observa en programas como las transiciones verdes de la Unión Europea, que se centran en el uso de la inteligencia artificial, la energía renovable y los materiales energéticamente eficientes.
  • Visualización y colaboración del diseño: La tecnología de Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA) ha mejorado la visualización del diseño, la colaboración y la inmersión, mejorando los procedimientos de planificación y reduciendo los errores. Esta sinergia permite que arquitectos, algoritmos de IA y robótica trabajen juntos de manera más efectiva.
  • Enfoque en las cualidades humanas: La Industria 6.0 asistida por AEC se centra en utilizar las cualidades y habilidades humanas que van más allá de lo que los robots pueden hacer; por el contrario, la Industria 5.0 se preocupa más por los sistemas ciberfísicos en las cadenas de suministro. El objetivo principal es potenciar las capacidades humanas para que las personas puedan participar activamente en la toma de decisiones complejas, la creatividad y la resolución de problemas.

3.2 Desafíos a considerar

  • Dificultades de implantación: A pesar de las ventajas de la Industria 5.0 de la AEC, como el aumento de la participación de las partes interesadas, la automatización, la optimización mediante robótica, las estructuras de decisión basadas en datos y la gestión meticulosa de los recursos, la implementación de los principios de la Industria 6.0 de la AEC presenta dificultades.
  • Seguridad de los datos: La adopción de estas nuevas tecnologías requerirá una cuidadosa consideración de los desafíos relacionados con la seguridad de los datos.
  • Mejora de las habilidades laborales: Otra preocupación es la necesidad de mejorar las habilidades de la fuerza de trabajo para poder colaborar con estas nuevas tecnologías.
  • Dilemas éticos y consecuencias laborales: La Industria 6.0 aún debe superar una serie de obstáculos, como los dilemas morales y las posibles consecuencias laborales derivadas de la automatización.

4. Conclusión: ¿cuál es nuestro lugar en este nuevo universo creativo?

La Industria 6.0 no consiste solo en fábricas más rápidas o robots más inteligentes. Se trata de crear un ecosistema industrial profundamente integrado, autónomo e inteligente que cambia nuestra relación con la tecnología y la creación misma. Desde la IA que actúa como socio de diseño hasta las fábricas que se curan a sí mismas, pasando por la integración de la sostenibilidad como objetivo central a través de «bucles de economía circular en tiempo real», esta revolución reescribe las reglas.

Esto nos lleva a una pregunta poderosa y fundamental sobre nuestro futuro:

Si las fábricas del futuro pueden crear, pensar e incluso sentir, ¿cuál será nuestro nuevo papel en el universo de la creación?

Os dejo un audio que creo os puede resultar de interés para aclarar algunas ideas.

Lo mismo pasa con este vídeo resumen de todos los conceptos anteriores.

Referencias:

Garcia, J., Villavicencio, G., Altimiras, F., Crawford, B., Soto, R., Minatogawa, V., Franco, M., Martínez-Muñoz, D., & Yepes, V. (2022). Machine learning techniques applied to construction: A hybrid bibliometric analysis of advances and future directions. Automation in Construction, 142, 104532.

Maureira, C., Pinto, H., Yepes, V., & García, J. (2021). Towards an AEC-AI industry optimization algorithmic knowledge mapping: an adaptive methodology for macroscopic conceptual analysis. IEEE Access, 9, 110842-110879.

Verma, A., Prasad, V. K., Kumari, A., Bhattacharya, P., Srivastava, G., Fang, K., Wang, W., & Gadekallu, T. R. (2025). Industry 6.0: Vision, technical landscape, and opportunities. Alexandria Engineering Journal, 130, 139-174.

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Métodos de decisión multicriterio aplicados a los proyectos vivienda social

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Journal of Civil Engineering and Management, revista indexada en el JCR. Presenta un análisis exhaustivo de la investigación científica en torno a la evaluación de las viviendas sociales. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. A continuación se recoge un resumen sintético del trabajo.

La evaluación de proyectos de vivienda social es un proceso complejo que requiere tener en cuenta múltiples factores para conseguir comunidades más resilientes y sostenibles. Los métodos de decisión multicriterio (MCDM) son herramientas esenciales que proporcionan un marco estructurado para la adopción de decisiones informadas, ya que integran criterios cuantitativos y cualitativos. Esta revisión bibliográfica, basada en 93 artículos publicados entre 1994 y marzo de 2025, destaca la creciente prevalencia de los MCDM, el enfoque en la sostenibilidad (que abarca aspectos ambientales, sociales, económicos y técnicos) y la evolución hacia técnicas más modernas, como la lógica difusa y neutrosófica. Aunque el proceso de jerarquía analítica (AHP) y TOPSIS son los métodos más utilizados, es necesario integrar más los MCDM en todas las fases del proceso de construcción para mejorar la constructibilidad y la sostenibilidad, sobre todo en la vivienda social.

Contexto y desafío de la vivienda social

La vivienda es un elemento clave para cubrir las necesidades básicas de la población y fortalecer la cohesión social. Sin embargo, el crecimiento demográfico y la urbanización han agravado la escasez de viviendas asequibles, sostenibles y socialmente justas en todo el mundo. El modelo tradicional de construcción no solo encarece los costes a lo largo de la vida útil de la vivienda, sino que también provoca impactos negativos en el medio ambiente y en la salud.

En este contexto, la vivienda social se presenta como una solución esencial para atender a las poblaciones más vulnerables, garantizar unas condiciones mínimas de habitabilidad y calidad de vida, y promover la inclusión social.

No obstante, el desarrollo urbano desordenado ha favorecido la expansión de asentamientos informales y la falta de infraestructuras básicas adecuadas. Para que las iniciativas de vivienda social sean efectivas, es necesario adoptar un enfoque integral que tenga en cuenta la viabilidad económica, la sostenibilidad medioambiental y la equidad social. En un mundo donde la urbanización acelerada amenaza los medios de vida de millones de personas, buscar soluciones sostenibles es cada vez más urgente.

Métodos de decisión multicriterio (MCDM)

Los MCDM son herramientas poderosas para la toma de decisiones en escenarios con múltiples objetivos o criterios, facilitando la evaluación y comparación de alternativas basadas en varios aspectos cruciales. Se clasifican en:

  • Métodos de Puntuación: Asignan puntuaciones numéricas a los criterios para comparación (e.g., SAW, COPRAS).
  • Métodos Basados en Distancia: Evalúan alternativas midiendo la distancia a un punto ideal positivo y a un punto ideal negativo (e.g., TOPSIS, VIKOR, ARAS, EDAS).
  • Métodos de Comparación Pareada: Comparan alternativas directamente para determinar preferencias basadas en criterios específicos (e.g., AHP, ANP).
  • Métodos de Superación (Outranking): Se basan en la noción de que una alternativa óptima es preferible si es igual o superior en todos los criterios y al menos uno de ellos (e.g., PROMETHEE, ELECTRE).
  • Funciones de Utilidad (Valor) Multi-atributo: Representan las preferencias del tomador de decisiones a través de funciones de utilidad/valor (e.g., MAUT, SWARA, MIVES).

Prevalencia y tendencias:

  • AHP es el método individual dominante (75% de los casos individuales), seguido por TOPSIS.
  • El 48% de los artículos revisados utilizan la comparación pareada, siendo AHP el método principal (41 artículos).
  • Los métodos basados en distancia representan el 21% del uso, con TOPSIS como la opción predominante.
  • Métodos híbridos: Aunque se aboga por la integración de diferentes MCDM, su adopción generalizada es limitada. La combinación AHP + TOPSIS es frecuente, aprovechando la capacidad de AHP para estructurar criterios y la de TOPSIS para identificar y clasificar alternativas.
  • Números Crisp vs. Lógica Difusa/Neutrosófica: La mayoría de los estudios (84%) emplean números crisp, lo que indica un enfoque en datos exactos. Sin embargo, desde 2011, ha habido un aumento en el uso de la lógica difusa (15% de los manuscritos) para manejar la imprecisión y vaguedad inherentes a los juicios humanos. La lógica neutrosófica (1%) también ha comenzado a explorarse.
  • La Agenda 2030 y el ODS 11 («Ciudades y Comunidades Sostenibles»), junto con la adopción de la Nueva Agenda Urbana en 2015, han impulsado un aumento significativo en las publicaciones (más del 77% entre 2016 y la actualidad), «subrayando el papel fundamental de la vivienda adecuada y sostenible como piedra angular para lograr ciudades sostenibles.

Criterios de evaluación en vivienda social

Los proyectos de vivienda social se evalúan considerando cuatro dimensiones principales, reflejando un enfoque integral de sostenibilidad:

  • Económicos: Predominantemente enfocados en costos de construcción, reparación y mantenimiento, y gastos operativos de los proyectos de vivienda. Solo siete artículos revisados incluyen el Coste del Ciclo de Vida (LCC) según ISO 15686-5.
  • Ambientales: Abordan consumo de energía, eficiencia hídrica, emisiones contaminantes, gestión de residuos y energía del ciclo de vida (LCE). El consumo de energía y las emisiones de contaminantes son los aspectos más evaluados.
  • Sociales: Los criterios incluyen salud y seguridad, nivel de confort, facilidad de servicios y satisfacción del usuario. La accesibilidad a servicios públicos y la inclusión social son aspectos clave.
  • Técnicos: Comprenden especificaciones del proyecto, diseño, construcción y criterios de programación, con énfasis en la innovación, calidad y adhesión a los plazos.

Hay un cambio hacia evaluaciones multidimensionales, con «comparación por pares, superación y métodos basados en la distancia» emergiendo como herramientas esenciales.

Fases del proceso de construcción y MCDM

La aplicación de MCDM se distribuye en varias fases de la constructibilidad:

  • Fase de diseño: Es la fase más estudiada, cubriendo optimización del diseño interior, selección de sistemas de construcción óptimos y diseño MEP (Mecánico, Eléctrico y de Fontanería) priorizando el confort térmico.
  • Fase de planificación conceptual: Se centra en la viabilidad económica, la elección de ubicaciones adecuadas y la consideración de las necesidades de los habitantes, incluyendo acceso a servicios públicos, transporte, seguridad y áreas recreativas.
  • Fase de mantenimiento y puesta en marcha: Evalúa el bienestar de los ocupantes, las renovaciones arquitectónicas y energéticas, y las técnicas de refuerzo estructural.
  • Fase de construcción: Se enfoca en el uso de maquinaria, materiales y mano de obra, abordando preocupaciones de seguridad.
  • Fase de adquisiciones: Aborda la evaluación de proveedores y la gestión de la cadena de suministro, un aspecto vital pero poco representado.

A pesar de las intervenciones de la ciencia de la construcción que se centran en el conocimiento, la planificación, las adquisiciones y la ejecución, la investigación en este ámbito aborda principalmente cuestiones convencionales en lugar de conceptos emergentes como la economía circular y el Análisis del Ciclo de Vida (ACV) completo.

Discusión y direcciones futuras de investigación

La revisión destaca la necesidad de:

  • Integración de MCDM más allá de la viabilidad económica: Ampliar el alcance para abarcar la viabilidad social, técnica y ambiental.
  • Mayor uso de métodos híbridos y lógicas avanzadas: A pesar de la complejidad de los proyectos de vivienda social, la aplicación de la lógica difusa y neutrosófica en MCDM individuales e híbridos sigue siendo limitada en comparación con otras disciplinas de ingeniería. Se recomienda la integración de enfoques híbridos que integren MCDM con lógica difusa o neutrosófica, para evaluaciones más precisas.
  • Estandarización de criterios de evaluación: Existe una falta de consenso en los criterios de evaluación de la sostenibilidad, lo que subraya la «necesidad de un marco estandarizado que integre sistemáticamente estos aspectos. Un enfoque de Evaluación del Ciclo de Vida de la Sostenibilidad (SLCA) podría ser beneficioso.
  • Exploración de MCDM alternativos: Métodos como el Best-Worst Method (BWM) y el Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) ofrecen ventajas sobre los métodos tradicionales en ciertos escenarios y deberían ser considerados.
  • Mayor aplicación del análisis de sensibilidad: Solo 17 de los artículos revisados emplearon análisis de sensibilidad, a pesar de su crucial papel para determinar la solidez de los métodos y la validez de los resultados.
  • Integración de tecnologías como GIS y BIM: La combinación de GIS (Sistemas de Información Geográfica), BIM (Modelado de Información de Construcción) y MCDM ha demostrado ser efectiva en la ingeniería civil, permitiendo análisis espaciales y temporales multicriterio. Esta integración puede optimizar la selección de sitios, el uso de recursos y la planificación sostenible a largo plazo. Sin embargo, su combinación es limitada en la literatura revisada.
  • Abordar la interdependencia de los criterios: La naturaleza holística y multifacética de la sostenibilidad implica que los criterios están inherentemente interconectados, lo que desafía los enfoques individuales de MCDM. Un reconocimiento exhaustivo de esta interdependencia es vital.

7. Conclusiones clave

  • Los MCDM son herramientas versátiles y esenciales para evaluar proyectos de vivienda social, con AHP, TOPSIS y COPRAS como los más prevalentes.
  • Existe una tendencia creciente hacia el uso de MCDM con lógicas de incertidumbre como la difusa y neutrosófica, aunque su aplicación todavía es limitada.
  • La sostenibilidad es un factor clave, siendo la dimensión social la más analizada, seguida por la económica, ambiental y técnica. No obstante, se necesita un marco estandarizado y la integración del Análisis del Ciclo de Vida (LCA) para evaluaciones más completas.
  • La aplicación de MCDM en todas las fases de la construcción mejora la toma de decisiones, optimiza los recursos y permite la identificación temprana de riesgos.
  • Es crucial investigar la jerarquización de criterios y la optimización de modelos híbridos para mejorar la aplicabilidad de los MCDM en proyectos de interés social.
  • La adopción de innovaciones como la construcción modular y el uso de materiales sostenibles es fundamental para la eficiencia y sostenibilidad de la vivienda social.

Este documento de información busca guiar a los profesionales de la investigación y a los tomadores de decisiones hacia la integración de métodos MCDM modernos para abordar de manera más efectiva los complejos desafíos de la vivienda social, impulsando así decisiones más informadas y sostenibles.

Os dejo un resumen en audio donde se explican las ideas principales del trabajo.

Al estar publicado en abierto, os dejo el artículo completo.

Pincha aquí para descargar

Glosario de términos clave

  • AHP (Analytic Hierarchy Process / Proceso Analítico Jerárquico): Un método MCDM basado en comparaciones por pares para estructurar y analizar decisiones complejas, determinando la importancia relativa de los criterios y alternativas.
  • ANP (Analytic Network Process / Proceso de Red Analítico): Una extensión del AHP que permite relaciones más complejas entre los criterios y las alternativas, incluyendo interdependencias y retroalimentación.
  • ARAS (Additive Ratio Assessment / Evaluación por Razón Aditiva): Un método MCDM basado en el cálculo de ratios aditivos para clasificar alternativas en función de su rendimiento.
  • BIM (Building Information Modelling / Modelado de Información de Construcción): Un proceso inteligente basado en modelos 3D que permite a los profesionales de la arquitectura, ingeniería y construcción planificar, diseñar, construir y gestionar edificios e infraestructuras de manera más eficiente.
  • COPRAS (Complex Proportional Assessment / Evaluación Proporcional Compleja): Un método MCDM de puntuación que evalúa alternativas basándose en su proximidad a un punto ideal y a un punto anti-ideal.
  • Crisp numbers (Números nítidos): Valores precisos y exactos utilizados en los cálculos matemáticos, que no consideran la imprecisión o la ambigüedad inherente a algunos conceptos humanos o datos subjetivos.
  • Constructability (Constructibilidad): La medida en que el diseño de un proyecto facilita la construcción, permitiendo un uso eficiente de los recursos y la mano de obra para mejorar el costo, el tiempo, la calidad y la seguridad.
  • DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory / Laboratorio de Evaluación y Toma de Decisiones): Un método MCDM que ayuda a analizar relaciones causa-efecto entre criterios, permitiendo comprender su interdependencia.
  • EDAS (Evaluation Based on Distance to Average Solution / Evaluación Basada en la Distancia a la Solución Promedio): Un método MCDM que evalúa alternativas en función de su distancia a la solución promedio.
  • ELECTRE (Elimination and Choice Expressing Reality Method / Método de Eliminación y Elección que Expresa la Realidad): Una familia de métodos MCDM de superación que compara alternativas por pares y determina su relación de preferencia o indiferencia.
  • Fuzzy logic (Lógica difusa): Una forma de lógica multivaluada que permite valores de verdad intermedios entre «verdadero» y «falso», utilizada para modelar la incertidumbre y la vaguedad en los juicios humanos.
  • GIS (Geographic Information Systems / Sistemas de Información Geográfica): Un sistema que crea, gestiona, analiza y mapea todo tipo de datos. Relaciona los datos con la ubicación, analizando la información geográfica para organizar capas de información en visualizaciones mediante mapas.
  • Hybrid MCDMs (MCDM híbridos): Combinaciones de dos o más métodos MCDM, o de MCDM con otras herramientas (como BIM o GIS), para aprovechar las fortalezas de cada técnica y abordar la complejidad de los problemas de decisión.
  • LCA (Life Cycle Assessment / Análisis del Ciclo de Vida): Una metodología para evaluar los impactos ambientales asociados a todas las etapas de la vida de un producto o servicio, desde la extracción de materias primas hasta su disposición final.
  • LCC (Life Cycle Cost / Costo del Ciclo de Vida): El cesto total de un activo a lo largo de su vida útil, incluyendo los costos iniciales de adquisición, operación, mantenimiento, y disposición final.
  • MCDM (Multi-Criteria Decision Methods / Métodos de Decisión Multicriterio): Herramientas analíticas y computacionales que ayudan a los tomadores de decisiones a evaluar y priorizar diferentes opciones considerando múltiples factores o criterios, a menudo conflictivos.
  • MIVES (Model Integrated Value for Sustainable Evaluation / Modelo de Valor Integrado para la Evaluación Sostenible): Un método MCDM que integra la toma de decisiones con el análisis de valor, utilizando dimensiones indexadas estandarizadas para comparar indicadores de diferente naturaleza.
  • MOORA (Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis / Optimización Multiobjetivo por Análisis de Ratios): Un método MCDM que clasifica alternativas basándose en un ratio de rendimiento y una referencia de desviación.
  • Neutrosophic logic (Lógica neutrosófica): Una generalización de la lógica difusa que introduce la indeterminación (además de la verdad y la falsedad), permitiendo un manejo más completo de la incertidumbre en los procesos de decisión.
  • PROMETHEE (Preference Ranking Organization Method for Enrichment of Evaluations / Método de Organización de Preferencias para el Enriquecimiento de Evaluaciones): Un método MCDM de superación que permite clasificar alternativas según sus preferencias de los criterios.
  • Scoring methods (Métodos de puntuación): Métodos MCDM que asignan puntuaciones numéricas a los criterios relevantes para comparar y evaluar cantidades jerárquicamente estructuradas.
  • Sensitivity analysis (Análisis de sensibilidad): Un estudio que examina cómo la incertidumbre en la salida de un modelo puede atribuirse a diferentes fuentes de incertidumbre en sus entradas, utilizado para probar la robustez de un método y la validez de los resultados.
  • Social housing (Vivienda social): Viviendas diseñadas para ser accesibles a personas y familias de ingresos medios y bajos, asegurando estándares mínimos de habitabilidad y calidad de vida, y fomentando la inclusión social.
  • Sustainability (Sostenibilidad): Un enfoque que busca satisfacer las necesidades del presente sin comprometer la capacidad de las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades, abarcando dimensiones económicas, ambientales, sociales y técnicas.
  • SWARA (Scaled Weighted Assessment Ratio Analysis): Un método MCDM utilizado para determinar los pesos de los criterios.
  • TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution / Técnica para la Ordenación por Similitud con la Solución Ideal): Un método MCDM que clasifica alternativas basándose en su distancia a una solución ideal positiva y a una solución ideal negativa.
  • VIKOR (VIseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje / Optimización Multicriterio y Solución de Compromiso): Un método MCDM que clasifica alternativas basándose en su proximidad a una solución ideal.
  • WSM (Weighted Sum Model / Modelo de Suma Ponderada): Un método MCDM de puntuación que calcula una puntuación total para cada alternativa sumando las puntuaciones ponderadas de cada criterio

Cómo construir viviendas sociales más baratas y sostenibles y de forma más rápida

A continuación, os paso el contenido de una nota de prensa que ha lanzado la UPV sobre uno de nuestros trabajos de investigación relacionados con el proyecto RESILIFE. También os dejo enlaces a la noticia. Espero que os resulte interesante.

Investigadores de la UPV han desarrollado una nueva herramienta para ayudar a gobiernos y profesionales del sector de la construcción a edificar viviendas sociales de forma más eficiente, económica y respetuosa con el medio ambiente

La investigación, publicada en la revista Building and Environment, se enmarca en el proyecto RESILIFE

Investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) han desarrollado una nueva herramienta para ayudar a gobiernos y profesionales del sector de la construcción a edificar viviendas sociales de forma más eficiente, económica y respetuosa con el medio ambiente. El trabajo, liderado por el investigador del Instituto ICITECH Víctor Yepes y la doctoranda Ximena Luque, se ha centrado en Perú, un país con un elevado déficit habitacional, si bien sus resultados podrían aplicarse a otros países con necesidades similares.

La investigación, publicada en la revista Building and Environment, se enmarca en el proyecto RESILIFE y analiza cinco sistemas constructivos diferentes —desde métodos tradicionales como el hormigón con ladrillo hasta métodos industrializados como el Light Steel Frame (LSF). Además, evalúa no solo costes de construcción, sino también los de mantenimiento, demolición e impacto ambiental durante todo el ciclo de vida de la vivienda.

“No se trata de solo construir más, sino de construir mejor. Por eso analizamos cada sistema de principio a fin, con el enfoque conocido como desde la cuna hasta la tumba, evaluando tanto el impacto técnico, económico y medioambiental de la construcción. Nuestro estudio no solo se centra en el precio o la velocidad de construcción. También analizó el impacto de cada tipo de vivienda a lo largo de toda su vida útil: desde la extracción de los materiales hasta su demolición”, explica Víctor Yepes

El sistema más eficiente: rápido, limpio y rentable

De los cinco modelos analizados, el sistema LSF —una estructura metálica prefabricada y liviana— es el más eficiente, según el estudio realizado por Víctor Yepes y Ximena Luque. Es el más barato a largo plazo (en construcción, mantenimiento y demolición); el que menos impacto ambiental genera y el que permite construir más rápido, lo que resulta clave para reducir el déficit habitacional en corto tiempo.

“Los sistemas tradicionales, aunque parecen más baratos al inicio, terminan siendo más costosos a largo plazo por sus residuos y su dificultad para ser reciclados. El estudio también señala que ningún sistema es perfecto. Por ejemplo, los paneles sándwich de hormigón son muy rápidos de montar, pero tienen mayores costes e impactos. El sistema convencional, aunque ampliamente empleado, tarda más en construirse y tiene un impacto ambiental alto. Sin embargo, necesita menos mano de obra especializada, lo que también es un factor que debemos considerar. Aun así, en más del 90 % de los escenarios evaluados, el LSF siguió siendo la mejor alternativa”, explica Yepes.

Guía práctica y modelo replicable

Además de identificar el “sistema para construir mejor”, el equipo de la UPV ha desarrollado una guía práctica para programas de vivienda social, planteando una metodología que se puede replicar en otros países en desarrollo.

Nuestro estudio ofrece una herramienta práctica y replicable que puede ayudar a ingenieros, arquitectos y autoridades a tomar decisiones más informadas. Al tener en cuenta todo el ciclo de vida de una vivienda y varios criterios de sostenibilidad, nuestro trabajo pretende contribuir a conseguir hacia soluciones habitacionales más justas, rápidas y respetuosas con el medio ambiente en aquellos países que lo necesitan”, añade Yepes.

Próximos pasos: sumar el factor humano

El equipo de la UPV trabaja ya en la siguiente fase del proyecto, que incorporará el impacto social de cada sistema constructivo, evaluando cómo influyen en la calidad de vida de las personas, el empleo local y la cohesión comunitaria.

“Construir bien, no es solo colocar ladrillos y hormigón. También es considerar a las personas que habitarán ese espacio y cómo la vivienda puede mejorar su bienestar y sus oportunidades”, concluye Víctor Yepes.

Referencia

LUQUE-CASTILLO, X.; YEPES, V. (2025). Life Cycle Assessment of Social Housing Construction: A Multicriteria Approach. Building and Environment, 282:113294. DOI:10.1016/j.buildenv.2025.113294

Noticia en À Punt:

Entrevistas en RNE y Ser

Noticia en medios:

La UPV plantea un modelo «replicable» para construir viviendas sociales baratas y sostenibles

https://cadenaser.com/comunitat-valenciana/2025/08/03/un-estudio-de-la-upv-propone-como-construir-viviendas-sociales-mas-baratas-y-sostenibles-y-de-forma-mas-rapida-radio-valencia/

https://www.larazon.es/comunidad-valenciana/mas-baratas-eficientes-upv-tiene-clave-construir-mas-viviendas_20250803688f1efac5e9fd602f666afd.html

https://www.20minutos.es/nacional/estudio-propone-construir-viviendas-sociales-baratas-sostenibles_6233824_0.html

https://valencia.elperiodicodeaqui.com/epda-noticias/un-estudio-de-la-upv-propone-como-construir-viviendas-sociales-mas-baratas-y-sostenibles/374196

https://www.noticiasde.es/comunidad-valenciana/la-upv-ha-propuesto-un-metodo-para-construir-viviendas-sociales-de-forma-mas-economica-sostenible-y-rapida/

https://www.ultimahora.es/noticias/comunidades/2025/08/03/2443119/estudio-upv-propone-como-construir-viviendas-sociales-mas-baratas-sostenibles-forma-mas-rapida.html

Un estudio de la UPV propone cómo construir viviendas sociales «más baratas y sostenibles» y de forma «más rápida»

https://alicanteplaza.es/alicanteplaza/innovacion-alicante/un-estudio-de-la-upv-propone-como-construir-viviendas-sociales-mas-baratas-y-sostenibles

Un estudio de la UPV propone cómo construir viviendas sociales más baratas y sostenibles | Murcia Plaza

https://economia3.com/2025/08/04/701578-upv-impulsa-una-nueva-forma-de-construir-viviendas-sociales-mas-eficientes/

https://www.ultimahora.es/noticias/comunidades/2025/08/03/2443119/estudio-upv-propone-como-construir-viviendas-sociales-mas-baratas-sostenibles-forma-mas-rapida.html

Nou estudi de la UPV revela com construir vivendes socials més econòmiques i sostenibles

 

Preguntas sobre el prefabricado de hormigón: Historia, ventajas y futuro

1. ¿Qué es un elemento prefabricado de hormigón y cómo se diferencia de la construcción con hormigón tradicional?

Un elemento prefabricado de hormigón se define como un producto fabricado con hormigón y elaborado en un lugar distinto de su ubicación final. Durante su fabricación, está protegido de las condiciones ambientales adversas y se obtiene mediante un proceso industrial con un sistema de control de la producción en fábrica. Esto permite acortar los plazos de entrega. En términos prácticos, la prefabricación consiste en aplicar principios industriales a la construcción, como la racionalización de procesos, la búsqueda de la economía de escala y el desarrollo a partir de la repetición de tareas cuidadosamente planificadas, ejecutadas en entornos favorables, con medios suficientes y por personal especializado.

La principal diferencia con el hormigón tradicional (o in situ) radica en el lugar y el método de fraguado y de control. El hormigón tradicional se concibe como un material fresco que cura libremente en la obra (ejecución in situ), mientras que el prefabricado es un producto terminado que se diseña y fabrica previamente en una planta industrial, con todas sus características adquiridas de forma controlada. Esto le confiere una entidad propia y una serie de cualidades inherentes que lo distinguen, como una mayor precisión dimensional, mejores acabados y la eliminación de incertidumbres en el resultado final, lo que a menudo se traduce en precios más competitivos.

https://www.telecinco.es/noticias/catalunya/20250730/levantan-bloque-vivienda-publica-diez-dias-barcelona_18_016247482.html

2. ¿Cuándo y cómo se originó el concepto de prefabricación aplicado al hormigón?

Aunque el uso del hormigón se remonta al Imperio romano (7000 a. C., según algunos historiadores), el origen de la prefabricación, entendida como la aplicación de procesos industriales a la construcción, se sitúa a mediados del siglo XVIII, con la Revolución Industrial y la aparición de nuevos materiales como el acero y el vidrio. Sin embargo, la combinación específica del material (hormigón) y la técnica (prefabricación) es relativamente reciente y ha experimentado un desarrollo espectacular a partir de la segunda mitad del siglo XX.

Un hito clave fue la patente concedida en 1824 a Joseph Aspdin para la producción de «cemento Portland». A partir de 1848 y 1849 se registran los primeros elementos prefabricados de hormigón, como la barca de Joseph Louis Lambot y la jardinera de Joseph Monier. No obstante, un hito trascendental fue la patente del hormigón pretensado presentada por Eugène Freyssinet en 1928, que revolucionó la forma de construir al convertir el hormigón en un material activo y duradero, lo que impulsó la creación de las primeras fábricas de elementos prefabricados.

3. ¿Cuáles fueron los hitos más importantes en el desarrollo del hormigón prefabricado entre 1850 y 1970?

El desarrollo del hormigón prefabricado se puede dividir en varias etapas significativas:

  • 1850-1940 (Primera época): Estuvo marcada por la visión de ingenieros que vieron en el hormigón una alternativa a la piedra natural. Los hitos incluyen:
    • Primeros elementos prefabricados como la barca de Lambot (1848) y la jardinera de Monier (1849).
    • El primer edificio con bloques prefabricados de cemento Portland, Castle House (1851).
    • La invención del concreto armado por William Wilkinson (1854).
    • La patente de un edificio prefabricado con módulos tridimensionales de Eduard T. Potter (1889).
    • La construcción del primer edificio con estructura prefabricada de hormigón, un molino de harina en Swansea (1897).
    • La invención del hormigón pretensado por Eugène Freyssinet (1928) transformó el material.
  • 1940-1970 (Segunda época): Influenciada por la necesidad de reconstrucción rápida y económica tras la Segunda Guerra Mundial y por el aprovechamiento del tejido industrial bélico.
    • Difusión del pretensado (Francisco Fernández Conde obtuvo las patentes para España y América Latina en 1942).
    • La Unión Soviética adoptó masivamente los paneles prefabricados de hormigón para la construcción de barrios urbanos debido a la reducción de costos y a la rapidez (1947-1951).
    • Estandarización de sistemas prefabricados en Inglaterra (1960).
    • Diseños icónicos como la cúpula del Palacio de Deportes de Pier Luigi Nervi para los JJ.OO. de Roma (1960) y el complejo de viviendas Habitat 67 de Moshe Safdie en Montreal (1967).
    • Desarrollo de losas alveolares y de la escuela francesa de «grandes paneles».

4. ¿Cómo ha evolucionado el hormigón prefabricado desde el último tercio del siglo XX hasta la actualidad?

Desde finales del siglo XX, la industria del prefabricado ha experimentado una creciente mecanización y un enfoque hacia una prefabricación más «abierta». Los fabricantes pasaron de producir grandes volúmenes de elementos repetitivos a crear soluciones más flexibles y adaptables a diversas obras y demandas. En este periodo, Italia y los países nórdicos destacaron, ya que su clima favorece la construcción industrializada.

Se mejoraron las posibilidades estéticas del prefabricado, como se evidenció en la Ópera de Sídney, que empleó grandes conchas prefabricadas. Aumentó la demanda de grandes elementos prefabricados para viviendas, escuelas, centros comerciales y estadios, lo que impulsó la mejora de sus propiedades estructurales. En el ámbito de la obra civil, el prefabricado se convirtió en la opción dominante para puentes, canalizaciones, túneles y traviesas ferroviarias.

En la actualidad, la construcción prefabricada es un método con entidad propia que destaca por su capacidad para aplicar técnicas de producción de alto rendimiento con elevados niveles de control, lo que asegura una mayor calidad y precisión dimensional. También se destaca la capacidad de las piezas para su desmontaje y reutilización, lo que contribuye a la sostenibilidad. La evolución informática permite realizar diseños complejos que antes resultaban inviables. Además, se ha logrado combinar la libertad arquitectónica con la eficiencia constructiva, lo que permite realizar diseños flexibles y adaptables que permiten cambiar el uso de los edificios sin afectar a su estructura.

https://resimart.com/beneficios-prefabricados-de-hormigon/

5. ¿Qué ventajas ofrece la prefabricación de hormigón en comparación con los métodos de construcción tradicionales?

La prefabricación de hormigón ofrece múltiples ventajas significativas:

  • Mayor calidad y precisión dimensional: el proceso industrial en fábrica, bajo sistemas de control de producción, asegura una calidad superior, homogeneidad y precisión dimensionales de los elementos, eliminando las incertidumbres del resultado final.
  • Ahorro de tiempo y costes: la fabricación en un entorno controlado acelera los plazos de entrega y permite una planificación más detallada, lo que se traduce en mayor productividad, menores costes laborales in situ y, a menudo, un precio final más competitivo.
  • Mayor durabilidad y resistencia: El hormigón prefabricado utiliza materiales de mejores prestaciones y un curado más controlado, lo que contribuye a una mayor durabilidad y resistencia, especialmente evidente tras la invención del pretensado.
  • Sostenibilidad y eficiencia energética: contribuyen a la reducción de residuos en obra, al uso de hormigones de mejores prestaciones (mayor durabilidad) y a una alta inercia térmica, lo que se traduce en un menor consumo de energía y un mayor confort para los usuarios. La posibilidad de desmontar y reutilizar las piezas también mejora su impacto ambiental a largo plazo.
  • Versatilidad arquitectónica y estructural: permite la creación de formas complejas, texturas, relieves, colores y aligeramientos, así como la adaptación a requisitos arquitectónicos cambiantes sin sacrificar la eficiencia. Los diseños flexibles permiten cambiar el uso de los edificios sin afectar la estructura.
  • Mejores condiciones laborales: La aplicación del hormigón autocompactante en plantas de prefabricados ha mejorado notablemente las condiciones de trabajo de los operarios al reducir la carga sonora y las vibraciones.

6. ¿Cuáles son los principales campos de aplicación del hormigón prefabricado en la actualidad?

El entorno urbano está lleno de elementos prefabricados de hormigón que forman parte de nuestro paisaje cotidiano y tienen una amplia gama de aplicaciones en la edificación y la obra civil.

En edificación (arquitectura), el prefabricado se utiliza masivamente para:

  • Viviendas (Habitat 67 es un ejemplo icónico).
  • Escuelas, pabellones, centros comerciales, aparcamientos.
  • Estadios y hospitales.
  • Elementos estructurales y de cerramiento, incluyendo paneles de fachada de grandes dimensiones con mejoras estéticas (colores, texturas, diseños de vanguardia como fachadas translúcidas).
  • Forjados (desde viguetas y bovedillas hasta losas alveolares).

En obra civil (ingeniería), el desarrollo de los prefabricados de hormigón ha sido fundamental para:

  • Puentes (tanto la estructura como las losas que unen las vigas).
  • Canalizaciones y tuberías.
  • Dovelas para túneles.
  • Traviesas para ferrocarril.
  • Mobiliario urbano y pavimentos.

En general, el prefabricado responde satisfactoriamente a todas las exigencias técnicas y funcionales y se adapta cada vez más a diseños arquitectónicos libres y a la integración de servicios e instalaciones en la estructura prefabricada.

7. ¿Qué mitos persisten sobre el hormigón prefabricado y cómo se están superando?

Aunque la acepción peyorativa del término «prefabricado» está disminuyendo, aún persisten ciertos mitos infundados que impiden un mayor avance de la industria. Estos mitos incluyen la percepción de que los elementos prefabricados son una solución «inferior» o carecen de versatilidad estética y funcional. Se asocia erróneamente con la necesidad de producir grandes cantidades de elementos muy repetitivos para optimizar costes, una idea que la industria ya ha corregido, pues es capaz de producir elementos a costes razonables para demandas más pequeñas y diferenciadas.

La realidad es que el diseño y la fabricación en un entorno técnico y controlado conducen a elementos y soluciones más precisos y de mayor calidad. Los avances tecnológicos en dosificación, curado, control de calidad, moldes, acabados, nuevos materiales y la introducción de hormigones autocompactantes han superado las limitaciones estéticas y funcionales previas. La industria ha sabido responder adecuadamente a las exigencias técnicas, funcionales y estéticas y ha logrado una mayor libertad arquitectónica sin sacrificar la eficiencia. La difusión de sus ventajas y el éxito en obras emblemáticas están ayudando a disipar estos mitos.

8. ¿Cuáles son los principales retos y las vías de innovación para la industria del hormigón prefabricado en los próximos años?

La industria del prefabricado de hormigón se enfrenta a varios retos prometedores para ganar mayor presencia en el mercado:

  • Sostenibilidad: Se trata de un eje fundamental, impulsado por políticas reglamentarias que bonifican las soluciones respetuosas con el medio ambiente. El prefabricado ofrece ventajas como una mayor inercia térmica (que reduce el consumo de energía), una menor generación de residuos y el uso de concretos de mejores prestaciones para aumentar su durabilidad. También se investiga la adición de materia prima para dotar a los elementos de capacidades descontaminantes.
  • Innovación tecnológica: En un entorno competitivo, la innovación es crucial. Se busca la mejora continua mediante la I+D+i, en colaboración con centros tecnológicos y universidades. Las innovaciones incluyen el aumento de la resistencia mecánica del hormigón, la ampliación de las formas, texturas, relieves y colores de los elementos vistos, y la mejora de las materias primas (cementos, aditivos, aceros pretensados y fibras) para lograr dimensiones, ligereza y acabados antes inimaginables.
  • Automatización y digitalización: El progreso tecnológico en la maquinaria permite a las plantas de prefabricados alcanzar altos niveles de automatización, incluyendo la impresión 3D, moldes más duraderos, sistemas de vaciado eficientes, cortes guiados por láser y sistemas de curado más eficaces. La integración de sensores en la fabricación para monitorizar parámetros (por ejemplo, la resistencia a la compresión) y el desarrollo de productos conforme a la metodología BIM también son áreas de profundización.
  • Adaptación a nuevas exigencias: El objetivo es mejorar el comportamiento sísmico, rediseñar las piezas estructurales para cubrir un mayor rango dimensional y optimizar las conexiones de los elementos estructurales, con el fin de seguir expandiendo las aplicaciones y la eficiencia del prefabricado.

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Os dejo un artículo que, espero, sea de vuestro interés.
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Referencias:

CALAVERA, J.et al. (2004). Ejecución y control de estructuras de hormigón. Intemac, Madrid, 937 pp.

FERNÁNDEZ CÁNOVAS, M. (2004). Hormigón. 7ª edición, Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos. Servicio de Publicaciones, Madrid, 663 pp.

MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ, F. (2014). Fabricación, transporte y colocación del hormigón. Apuntes de la Universitat Politècnica de València.

YEPES, V. (2020). Procedimientos de construcción de cimentaciones y estructuras de contención. Colección Manual de Referencia, 2ª edición. Editorial Universitat Politècnica de València, 480 pp. Ref. 328. ISBN: 978-84-9048-903-1.

YEPES, V. (2023). Maquinaria y procedimientos de construcción. Problemas resueltos. Colección Académica. Editorial Universitat Politècnica de València, 562 pp. Ref. 376. ISBN 978-84-1396-174-3

YEPES, V. (2024). Estructuras auxiliares en la construcción: Andamios, apeos, entibaciones, encofrados y cimbras. Colección Manual de Referencia, serie Ingeniería Civil. Editorial Universitat Politècnica de València, 408 pp. Ref. 477. ISBN: 978-84-1396-238-2

Curso:

Curso de fabricación y puesta en obra del hormigón.

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Preguntas sobre la productividad y el estudio del trabajo

¿Qué es la productividad y por qué es crucial para una empresa?

La productividad se define como la relación entre los bienes y servicios producidos y los recursos empleados para ello. Es un indicador vital para cualquier actividad empresarial, ya que las empresas que no mejoran su productividad con respecto a la de sus competidores están abocadas a desaparecer. Un aumento de la producción no siempre implica un aumento de la productividad; para conseguirlo, es necesario buscar la eficiencia en todos los procesos de la empresa. La mejora de la productividad conlleva una reducción de costes y plazos, lo que incrementa la competitividad a largo plazo.

¿Cuál es la diferencia entre productividad y rendimiento?

La productividad se refiere a la relación entre la producción y los recursos consumidos. El rendimiento, por otro lado, es el cociente entre lo realizado y lo previsto, ya sea en relación con la producción o con el tiempo dedicado a una actividad. El rendimiento contribuye a aumentar o disminuir la productividad modificando la eficiencia de los medios de producción, pero no los medios en sí mismos. La pérdida de productividad a menudo se debe a ineficiencias en el tiempo total invertido en una operación.

¿Cómo se puede aumentar la productividad de una empresa, según la OIT?

De acuerdo con la Organización Internacional del Trabajo (OIT), existen dos categorías principales de medios directos para aumentar la productividad.

  • Inversión de capital: Esto incluye idear nuevos procedimientos básicos o mejorar fundamentalmente los existentes, así como instalar maquinaria o equipo más moderno y de mayor capacidad, o modernizar los ya existentes.
  • Mejor dirección: Implica reducir el contenido de trabajo del producto, reducir el contenido de trabajo del proceso y reducir el tiempo improductivo, ya sea imputable a la dirección o a los trabajadores.

¿Qué es el estudio del trabajo y cuáles son sus componentes principales?

El estudio del trabajo es un término que engloba técnicas para examinar tareas humanas en todos sus contextos con el fin de investigar sistemáticamente los factores que influyen en la eficiencia y la economía, y así poder introducir mejoras. Se trata de una herramienta fundamental para alcanzar objetivos y tomar decisiones. Consta de dos técnicas interrelacionadas:

  • Estudio de métodos: Se enfoca en cómo se realiza un trabajo, buscando formas más sencillas y eficientes para reducir costes.
  • Medición del trabajo: Su objetivo es determinar cuánto tiempo se requiere para ejecutar una tarea definida por un trabajador calificado, según normas y rendimientos preestablecidos.

¿Cuáles son los objetivos principales del estudio de métodos?

El estudio de métodos busca registrar y examinar críticamente de forma sistemática los factores y recursos involucrados en los sistemas de ejecución existentes y propuestos. Sus objetivos son:

  • Mejorar los procesos y los procedimientos.
  • Optimizar la disposición del lugar de trabajo, el diseño del equipo y las instalaciones.
  • Economizar el esfuerzo humano y reducir la fatiga innecesaria.
  • Mejorar la utilización de materiales, máquinas y mano de obra.
  • Crear mejores condiciones de trabajo.

¿Cuáles son las fases clave para implementar un estudio de mejora de métodos?

Para abordar y llevar a la práctica un estudio de mejora de métodos, se siguen cinco fases generales:

  1. Elección y definición del problema: Identificar el trabajo a analizar que ofrecerá la mayor rentabilidad.
  2. Observación y registro del método actual: Recopilar datos sobre cómo se realiza el trabajo actualmente.
  3. Análisis del método actual: Cuestionar sistemáticamente cada aspecto del método actual (qué, dónde, cuánto, quién, cómo, cuándo) para identificar ineficiencias.
  4. Desarrollo del método mejorado: Basándose en el análisis, buscar posibilidades como eliminar trabajo innecesario, combinar operaciones, cambiar el orden de ejecución o simplificar las operaciones.
  5. Aplicación y mantenimiento del nuevo método: Una vez aprobado por la dirección, implementar el nuevo método y vigilar periódicamente su cumplimiento.

¿Qué son los diagramas de proceso y qué tipos se mencionan?

Los diagramas de procesos (o cursogramas) son representaciones gráficas de los eventos que ocurren durante una serie de acciones u operaciones, junto con información relevante. Durante un proceso, se identifican cinco tipos de acciones: operación, transporte, inspección, demora y almacenamiento. Entre los tipos de diagramas de proceso se incluyen:

  • Diagrama de las operaciones del proceso (operation process-chart): Muestra los puntos donde se introducen los materiales, la secuencia de inspecciones y todas las operaciones (excepto el manejo de materiales), incluyendo tiempo y localización. Útil para procesos complicados o nuevos.
  • Diagrama del análisis del proceso del recorrido (flow process-chart): Representa todas las operaciones, transportes, inspecciones, demoras y almacenajes, con información sobre tiempo requerido y distancia recorrida. Se construye determinando el producto y unidad, anotando fases, uniendo símbolos, y midiendo distancias y duraciones.
  • Diagramas planimétricos de flujo o diagrama de recorrido: Representación gráfica sobre un plano del área de actividad, mostrando la ubicación de los puestos de trabajo y el trazado de movimientos de hombres y/o materiales. Ayuda a identificar áreas congestionadas, avances y retrocesos, y a mejorar la distribución de la planta. Se utiliza la misma simbología que el diagrama de proceso.

¿Qué son los gráficos de actividades simultáneas y cuál es su propósito?

Los gráficos de actividades simultáneas o múltiples son herramientas que se utilizan para registrar y estudiar las actividades interdependientes de personas y máquinas. Su objetivo principal es reducir el número y la duración de los tiempos improductivos (paradas y esperas). La técnica consiste en representar el trabajo de cada recurso en una escala de tiempos común para visualizar las interrelaciones entre ellos y examinar y analizar el método con el fin de eliminar los periodos de inactividad.

Referencias:

PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.

YEPES, V. (1997). Equipos de movimiento de tierras y compactación. Problemas resueltos. Colección Libro Docente n.º 97.439. Ed. Universitat Politècnica de València. 256 pág. Depósito Legal: V-4598-1997. ISBN: 84-7721-551-0.

YEPES, V. (2022). Gestión de costes y producción de maquinaria de construcción. Colección Manual de Referencia, serie Ingeniería Civil. Editorial Universitat Politècnica de València, 243 pp. Ref. 442.

YEPES, V. (2023). Maquinaria y procedimientos de construcción. Problemas resueltos. Colección Académica. Editorial Universitat Politècnica de València, 562 pp. Ref. 376.

Curso:

Curso de gestión de costes y producción de la maquinaria empleada en la construcción.

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RESILIFE: Optimización resiliente de estructuras híbridas en condiciones extremas

En este artículo se explica el proyecto RESILIFE, cuyos investigadores principales son Víctor Yepes y Julián Alcalá, de la Universitat Politècnica de València. Se trata de un proyecto de investigación de carácter internacional en el que también colaboran profesores de Brasil, Chile y China. Además, se están realizando varias tesis doctorales de estudiantes de Cuba, Perú, México y Ecuador, así como de estudiantes españoles. A continuación, se describe brevemente el proyecto y se incluye una comunicación reciente donde se explica con más detalle.

El proyecto RESILIFE se centra en optimizar de forma resiliente el ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares para conseguir una alta eficiencia social y medioambiental, especialmente en condiciones extremas. La investigación aborda la necesidad de diseñar, construir y mantener infraestructuras que puedan resistir y recuperarse rápidamente de desastres naturales o provocados por el ser humano, minimizando las pérdidas y el impacto en la sociedad y el medioambiente. Para ello, el estudio propone utilizar inteligencia artificial, metaheurísticas híbridas, aprendizaje profundo y teoría de juegos en un enfoque multicriterio. El objetivo es mejorar la seguridad, reducir costes y optimizar la recuperación, alineándose con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). La metodología integral incluye el análisis del ciclo de vida, así como la aplicación de lógica neutrosófica y redes bayesianas para la toma de decisiones.

¿Qué problema aborda el proyecto RESILIFE y por qué es urgente?

El proyecto RESILIFE aborda el desafío crítico que supone diseñar y mantener infraestructuras resilientes y sostenibles frente a desastres naturales y provocados por el ser humano. La urgencia es evidente debido a las enormes pérdidas humanas y económicas causadas por estos eventos (más de 1,1 millones de muertes y 1,5 billones de dólares en pérdidas entre 2003 y 2013), lo que subraya la necesidad de estructuras de alto rendimiento que protejan vidas y economías, al tiempo que se alinean con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas. Además, los errores de diseño y construcción, así como la falta de mantenimiento, han demostrado ser causas significativas de colapso estructural, y solo el 50 % de las reparaciones de hormigón resultan efectivas en Europa.

¿Cuál es el objetivo principal de RESILIFE?

El objetivo general del proyecto RESILIFE es optimizar el diseño, el mantenimiento y la reparación de estructuras híbridas y modulares (MMC) de alta eficiencia social y medioambiental para que puedan resistir condiciones extremas. Para ello, se deben abordar problemas complejos de toma de decisiones en los ámbitos público y privado, integrando criterios de sostenibilidad social y medioambiental durante todo el ciclo de vida de las estructuras y teniendo en cuenta la variabilidad e incertidumbre inherentes al mundo real. El objetivo es que estas estructuras sean tan seguras como las tradicionales, pero con una mayor capacidad de recuperación rápida y un menor impacto social y medioambiental.

 

¿Qué tipos de estructuras son el foco de RESILIFE y por qué?

El proyecto se centra en estructuras híbridas (que combinan, por ejemplo, acero y hormigón) y en estructuras basadas en métodos modernos de construcción (MMC), especialmente las modulares. Estas estructuras se han elegido como objeto de estudio debido a su gran potencial para mejorar la resiliencia estructural, la eficiencia en la construcción (al reducir las interrupciones en obra y mejorar el control de calidad) y la sostenibilidad. A pesar de sus ventajas, se han identificado lagunas en la investigación sobre su optimización para eventos extremos y su aplicación en estructuras complejas, aspectos que el proyecto RESILIFE busca subsanar.

¿Qué metodologías innovadoras utiliza RESILIFE para lograr sus objetivos?

RESILIFE emplea un enfoque multidisciplinario e innovador que integra diversas técnicas avanzadas:

¿Cómo aborda RESILIFE la incertidumbre y la variabilidad en el diseño y mantenimiento de estructuras?

El proyecto aborda la incertidumbre y la variabilidad mediante varias estrategias:

  • Análisis de funciones de distribución de eventos extremos: Para el diseño óptimo basado en fiabilidad.
  • Metamodelos y metaheurísticas híbridas basadas en fiabilidad: Permiten manejar la aleatoriedad de los parámetros y asegurar que los proyectos optimizados no sean inviables ante pequeños cambios en las condiciones.
  • Técnicas de decisión multicriterio (lógica neutrosófica y redes bayesianas): Integran aspectos inciertos y criterios subjetivos en la toma de decisiones.
  • Análisis de sensibilidad: De los escenarios presupuestarios y las hipótesis del ciclo de vida para identificar las mejores prácticas.

¿Qué se entiende por «resiliencia» en el contexto de RESILIFE y cómo se cuantifica?

En el contexto de RESILIFE, la resiliencia se define como la capacidad de una estructura para resistir eventos extremos, mantener su funcionalidad o recuperarla rápidamente con reparaciones mínimas tras sufrir daños, y con un bajo coste social y medioambiental. El objetivo es ir más allá de la simple resistencia y centrarse en la capacidad de adaptación y recuperación. El proyecto tiene como objetivo desarrollar procedimientos explícitos para cuantificar la resiliencia de las estructuras e infraestructuras en el contexto de múltiples amenazas, un aspecto que actualmente presenta una laguna en la investigación. Esto incluye tener en cuenta la funcionalidad técnico-socioeconómica y los impactos a lo largo de toda su vida útil.

¿Qué tipo de casos de estudio se aplican en la metodología RESILIFE?

La metodología de RESILIFE se aplica a varios casos de estudio clave:

  • Optimización de pórticos de edificios altos: Con estructura de acero híbrido y hormigón armado, sometidos a un fuerte incremento de temperatura, o ante el fallo completo de soportes para evitar el colapso progresivo.
  • Viviendas sociales prefabricadas en zonas sísmicas: Optimizando su resistencia a acciones extremas y su capacidad de reparación rápida.
  • Mantenimiento y reparación de patologías: Resultantes de eventos extremos en diversas estructuras.
  • Otras estructuras como puentes mixtos y estructuras modulares: Ampliando el alcance más allá de las viviendas. Estos casos de estudio permiten validar la aplicabilidad de las metodologías propuestas en situaciones reales y complejas.

¿Cuáles son las principales contribuciones esperadas de RESILIFE a la ingeniería estructural y la sostenibilidad?

Las principales contribuciones esperadas de RESILIFE son:

  • Desarrollo de soluciones constructivas innovadoras: Como conexiones especiales y estructuras fusibles para aumentar la resiliencia y evitar el colapso progresivo.
  • Formulación de metodologías de participación social: Para integrar criterios objetivos y subjetivos en decisiones multicriterio.
  • Propuesta de técnicas de optimización multiobjetivo avanzadas: Basadas en metaheurísticas híbridas de deep learning, teoría de juegos y fiabilidad.
  • Introducción de nuevas métricas: Que prioricen soluciones resilientes en la frontera de Pareto.
  • Identificación de políticas presupuestarias efectivas: Y definición de buenas prácticas de diseño, reparación y mantenimiento robusto en construcciones MMC y estructuras híbridas.
  • Avances en la modelización y evaluación: De la sostenibilidad a largo plazo y el impacto ambiental de las infraestructuras, contribuyendo a normativas y software de diseño más eficientes.

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Glosario de términos clave

  • Resiliencia (estructural): Capacidad de una estructura para absorber, resistir, adaptarse y recuperarse de un evento extremo, manteniendo o recuperando su funcionalidad rápidamente y con costes mínimos.
  • Estructuras híbridas: Estructuras que combinan dos o más materiales estructurales diferentes, como acero y hormigón, para optimizar sus propiedades y rendimiento.
  • Estructuras modulares: Estructuras compuestas por unidades o módulos prefabricados que se ensamblan en el lugar de la construcción, ofreciendo ventajas en velocidad de construcción y control de calidad.
  • Eventos extremos: Desastres naturales (terremotos, tsunamis, inundaciones) o provocados por humanos (explosiones, impactos) que causan daños significativos a las estructuras y la sociedad.
  • Optimización del ciclo de vida: Proceso de diseño, construcción, mantenimiento y reparación de una estructura, considerando su impacto total (económico, social, ambiental) a lo largo de toda su vida útil.
  • Sostenibilidad: Principio que busca satisfacer las necesidades actuales sin comprometer la capacidad de las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades, integrando aspectos ambientales, sociales y económicos.
  • Inteligencia artificial (IA): Campo de la informática que dota a las máquinas de la capacidad de aprender, razonar y resolver problemas, utilizada aquí para evaluar y mejorar la resiliencia.
  • Metaheurísticas híbridas: Algoritmos de optimización que combinan diferentes técnicas heurísticas o metaheurísticas para encontrar soluciones eficientes a problemas complejos, especialmente en la optimización multiobjetivo.
  • Aprendizaje profundo (Deep Learning – DL): Subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender representaciones de datos, aplicado para mejorar la toma de decisiones y reducir tiempos de cálculo.
  • Teoría de juegos: Rama de las matemáticas que estudia las interacciones estratégicas entre agentes racionales, aplicada en la optimización multiobjetivo para el diseño de estructuras.
  • Lógica neutrosófica: Marco matemático para tratar la indeterminación y la inconsistencia, utilizado en la toma de decisiones multicriterio para manejar la incertidumbre.
  • Redes bayesianas: Modelos gráficos probabilísticos que representan relaciones de dependencia condicional entre variables, empleadas en el análisis multicriterio y la gestión de incertidumbre.
  • Colapso progresivo: Fenómeno en el cual un daño inicial localizado en una estructura se propaga a otras partes, llevando al colapso desproporcionado de una gran porción o de toda la estructura.
  • Modern Methods of Construction (MMC): Métodos de construcción modernos que incluyen tecnologías de prefabricación, construcción modular e impresión 3D, buscando mayor eficiencia y control de calidad.
  • BIM (Building Information Modeling / Modelos de Información en la Construcción): Proceso de creación y gestión de un modelo digital de un edificio o infraestructura, que facilita la integración del proyecto estructural y la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida.
  • Metamodelo (o modelo subrogado): Modelo simplificado de un sistema complejo que permite realizar cálculos más rápidos y eficientes, crucial para reducir los tiempos de computación en la optimización.
  • Diseño óptimo basado en fiabilidad: Enfoque de diseño que considera la probabilidad de fallo y las incertidumbres inherentes para optimizar las estructuras, garantizando un nivel de seguridad predefinido.
  • Frontera de Pareto: Conjunto de soluciones óptimas en problemas de optimización multiobjetivo, donde ninguna de las funciones objetivo puede mejorarse sin degradar al menos otra función objetivo.

Agradecimientos:

Grant PID2023-150003OB-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033, and the European Regional Development Fund (ERDF), a program of the European Union (EU).

Entornos de aprendizaje emergentes en la educación en ingeniería

La formación en ingeniería está experimentando una transformación profunda, impulsada por desafíos globales como el cambio climático, la revolución digital y la creciente brecha entre la enseñanza académica y las exigencias del mercado laboral. A continuación, analizamos el trabajo de Hadgraft y Kolmos (2020), donde se explora cómo la educación en ingeniería está evolucionando para hacer frente a estos retos mediante cuatro tendencias clave: el aprendizaje centrado en el estudiante, el aprendizaje contextual, la digitalización de la enseñanza y el desarrollo de competencias profesionales. A partir de estas líneas de cambio, se propone que la educación futura debe pasar de un enfoque en disciplinas individuales a currículos integrados que aborden problemas complejos y promuevan trayectorias de aprendizaje personalizadas. En última instancia, se hace hincapié en la necesidad de un cambio sistémico en el diseño curricular para preparar a los ingenieros para un futuro laboral en constante cambio.

La educación en ingeniería se enfrenta a tres desafíos fundamentales: la sostenibilidad y el cambio climático, la Cuarta Revolución Industrial (Industria 4.0) y la empleabilidad de los graduados. Estos desafíos exigen que los ingenieros del futuro posean habilidades transdisciplinares, pensamiento sistémico y contextual, y la capacidad de actuar en situaciones complejas y caóticas. Para responder a estas necesidades, la educación en ingeniería ha evolucionado hacia un enfoque centrado en el estudiante, la integración de la teoría y la práctica, el aprendizaje digital y en línea, y el desarrollo de competencias profesionales. A largo plazo, se tenderá a modelos curriculares más personalizados y centrados en proyectos que permitan a los estudiantes construir sus propias trayectorias de aprendizaje y documentar sus competencias para el aprendizaje a lo largo de la vida.

1. Desafíos clave para la educación en ingeniería

Se identifican tres desafíos principales que están impulsando la necesidad de transformar la educación en ingeniería:

  • Sostenibilidad y cambio climático: la ingeniería es fundamental para abordar los 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU, especialmente en lo que respecta a la pobreza, el hambre, la salud, el agua, la energía, el crecimiento económico y la acción climática. La educación en ingeniería debe preparar a los graduados para responder a estos desafíos humanitarios, sociales y económicos.
  • Cuarta Revolución Industrial (Industria 4.0): Esta revolución implica la integración generalizada de tecnologías como la automatización, el internet de las cosas (IoT), la inteligencia artificial (IA), la robótica y la fabricación aditiva. Tradicionalmente, la ingeniería no se ha enseñado de manera integradora, pero el éxito de la Industria 4.0 depende de la interacción y la integración de estas tecnologías. Esto requiere una mayor colaboración interdisciplinaria entre diferentes programas y disciplinas universitarias, como informática, análisis de datos, robótica, automatización, producción, gestión, electrónica y materiales. La segunda revolución industrial, que está en la agenda política e industrial, implica la integración generalizada de tecnologías como la automatización, el IoT, la IA, la robótica, los materiales avanzados, la fabricación aditiva, la impresión multidimensional, las bio-, nano- y neurotecnologías, y las realidades virtuales y aumentadas.
  • Empleabilidad y competencias de innovación: a pesar de la creciente importancia de habilidades como el emprendimiento y el pensamiento de diseño, aún existe una brecha entre la formación en ingeniería y la preparación para el mundo laboral. La integración de la teoría y la práctica mediante pasantías, proyectos en colaboración con el sector y laboratorios de aprendizaje son soluciones parciales. El aprendizaje basado en problemas o proyectos (PBL) se presenta como un mecanismo para abordar este desafío. La brecha entre la educación en ingeniería y la preparación para el trabajo sigue existiendo, por lo que se deben integrar la teoría y la práctica mediante un enfoque centrado en la empleabilidad y la colaboración con la industria mediante pasantías, proyectos de asociación y laboratorios de aprendizaje.
Desafíos principales que están impulsando la necesidad de transformar la educación en ingeniería

Estos tres desafíos exigen, en conjunto, un mayor énfasis en la responsabilidad social, la integración del contexto social y la interdisciplinariedad, combinados con habilidades digitales y genéricas.

2. Respuestas actuales y tendencias emergentes

La educación en ingeniería ha respondido a estos desafíos con cuatro tendencias principales que se materializarán a corto plazo:

  1. Aprendizaje centrado en el estudiante: Un cambio significativo de la enseñanza tradicional (el profesor da la clase, los estudiantes escuchan) a un currículo más interactivo donde los estudiantes influyen en la dirección de su propio aprendizaje. Esto incluye metodologías como el aprendizaje activo, el aprendizaje colaborativo, el aprendizaje basado en equipos, el aprendizaje basado en el diseño, el aprendizaje basado en la investigación y, en particular, el aprendizaje basado en problemas y proyectos (PBL). El PBL ha demostrado su eficacia para aumentar la motivación, reducir las tasas de abandono y desarrollar competencias, y constituye una respuesta clave a la necesidad de un aprendizaje más complejo. El aprendizaje centrado en el estudiante es un área bien investigada. Los estudios sobre aprendizaje activo, aprendizaje basado en la investigación, aprendizaje basado en el diseño y aprendizaje basado en desafíos muestran efectos positivos en los resultados del aprendizaje. La motivación aumenta cuando los estudiantes inician proyectos, en los que identifican problemas y tienen un alto grado de influencia en la dirección del proyecto.
  2. Aprendizaje contextual y basado en la práctica: Incorporación de elementos curriculares relacionados con situaciones laborales futuras, como pasantías, proyectos de la industria, emprendimiento y centros de innovación. Los proyectos iniciados externamente (por empresas o la comunidad) son particularmente valiosos porque son auténticos y exponen a los estudiantes a la complejidad del mundo real. Junto con la tendencia del aprendizaje centrado en el estudiante, existe una tendencia de aprendizaje contextual y relacionado con la práctica, en la que los estudiantes cuentan con elementos del currículo relacionados con situaciones laborales posteriores, como pasantías, proyectos de la industria, emprendimiento y centros de innovación.
  3. Aprendizaje digital y en línea: Evolución del aprendizaje a distancia a estrategias de aprendizaje combinado (blended learning) que utilizan nuevas tecnologías como la realidad aumentada y la visualización 3D. El modelo del «aula invertida» (flipped classroom) es un ejemplo destacado, en el que los estudiantes se preparan con contenido en línea antes de clase y utilizan el tiempo en el aula para actividades interactivas y resolución de problemas. Este enfoque es una respuesta a la ineficacia de las clases magistrales tradicionales para los niveles superiores de la taxonomía de Bloom y los aspectos complejos del marco Cynefin. En la actualidad, el aprendizaje digital se centra en las estrategias de aprendizaje combinado. La digitalización es más que ofrecer plataformas y entornos de aprendizaje en línea como Blackboard o Moodle; consiste en usar nuevas tecnologías para el aprendizaje, como la realidad aumentada, la visualización 3D, etc. El modelo de «aula invertida», como enfoque centrado en el estudiante, es una respuesta a la metodología de enseñanza y aprendizaje más extendida en la educación en ingeniería, que consiste en un aprendizaje instructivo basado en libros de texto organizado como conferencias, tutoriales y laboratorios, combinado con la resolución de pequeños ejercicios.
  4. Competencias profesionales: Reconocimiento de la creciente importancia de desarrollar competencias profesionales integradas para la empleabilidad en el siglo XXI. Esto incluye el «aprendizaje meta» para que los estudiantes identifiquen y desarrollen sus propias competencias de manera personalizada, a menudo a través de portafolios que les permitan articular su aprendizaje y trayectoria profesional. Se enfatiza la responsabilidad individual en la construcción de la trayectoria de aprendizaje, combinada con la participación en actividades colaborativas. Otro aspecto emergente en la educación en ingeniería es la creciente importancia del aprendizaje integrado de competencias profesionales. Los portafolios desempeñarán un papel fundamental en este proceso, ya que ayudarán a los estudiantes a presentar su aprendizaje a sí mismos, a sus mentores académicos y a futuros empleadores en una entrevista de trabajo.
Respuestas actuales y tendencias en la educación en ingeniería

3. La complejidad y los sistemas en la educación en ingeniería

Los desafíos del futuro requieren que los ingenieros operen en situaciones de complejidad creciente. El marco Cynefin se utiliza para clasificar las situaciones en simples, complicadas, complejas y caóticas, y prescribe diferentes enfoques para cada una:

  • Simple: Comportamiento bien entendido, «mejores prácticas» definidas. Se aplica el método «sentir, categorizar y responder» (ej. fundamentos de ingeniería, problemas de examen tipo fórmula).
  • Complicado: Requiere comportamiento experto, múltiples respuestas correctas. Se aplica «sentir, analizar y responder» (ej. diseño de puentes o teléfonos móviles; proyectos de diseño de estudiantes). La ingeniería de sistemas proporciona un marco estructurado.
  • Complejo: No hay una solución clara o única; surgen soluciones. Se aplica «probar, sentir y responder». Estos son los «problemas complejos» (wicked problems), caracterizados por no tener una formulación definitiva, no tener una mejor solución única, no tener un punto final claro, y donde cada intento de solución impacta el sistema. El diseño de sistemas de transporte para grandes ciudades es un ejemplo.
  • Caótico: Resultado de desastres, requiere acción inmediata para estabilizar antes de aplicar otros enfoques. No suelen ser el foco directo de un grado de ingeniería, excepto en la ética de la ingeniería, aprendiendo de desastres pasados.

Los currículos de ingeniería deben incluir formación para afrontar situaciones simples, complicadas y, crucialmente, complejas. Se necesitan currículos de ingeniería que incluyan la complejidad y lo complicado. Además, para educar a los estudiantes del futuro, deben tener la posibilidad de aprender tanto disciplinas específicas como la transdisciplinariedad, así como conocimientos y habilidades técnicos simples y complicados, y la complejidad que implica la comprensión del contexto, los sistemas, la sostenibilidad y los valores.

4. Modelos curriculares futuros e integrados

La evolución de las respuestas educativas muestra una transición de lo «dirigido por el profesor» a lo «dirigido por el estudiante» y de «módulos únicos» a «modelos de currículo completo».

  • Cambio a nivel de sistema: Existe una tendencia emergente a diseñar currículos a nivel de sistema, coordinando todos los elementos curriculares en lugar de simplemente agregar o modificar cursos individuales. Este enfoque sistémico es crucial para el aprendizaje de la complejidad. Pero, en términos generales, definitivamente ha habido un cambio de un entorno de aprendizaje dirigido por el profesor a otro mucho más dirigido por el estudiante. Además, está surgiendo la tendencia a desarrollar currículos a nivel de sistema, lo que implica coordinar todos los elementos del currículo.
  • Proyectos como núcleo: Los proyectos constituyen un elemento central en los modelos curriculares emergentes, especialmente aquellos iniciados por entidades externas (industria, comunidad). Estos proyectos permiten el desarrollo de habilidades técnicas, sociales y ambientales (comunicación, trabajo en equipo, ética, sostenibilidad) y de diseño y resolución de problemas (pensamiento de diseño, ingeniería de sistemas). También facilitan la consideración de perspectivas multidisciplinares y la comprensión de problemas en contexto, con múltiples puntos de vista y sistemas de valores.
  • Ejemplos de modelos emergentes:
    • University College London (UCL) – Integrated Engineering Program (IEP): Dedica una semana de cada cinco a un proyecto integrado. Esto permite a los estudiantes ver las conexiones entre diferentes módulos y disciplinas.
    • Charles Sturt University (CSU): Programa radicalmente diferente con tres semestres orientados a proyectos, donde los estudiantes aprenden «justo a tiempo» a través de módulos en línea y pasan la mitad de su tiempo en proyectos. Luego realizan cuatro pasantías de un año.
    • Swinburne University: Enfoque similar al de CSU, con proyectos de seis semanas patrocinados por la industria realizados en la universidad, operando como una empresa de ingeniería.
    • Iron Range Engineering: Los estudiantes trabajan en proyectos de empresa y reflexionan continuamente sobre su aprendizaje.

Estos ejemplos muestran cómo las instituciones combinan el aprendizaje basado en proyectos, el aprendizaje digital/en línea y el uso de portafolios para apoyar las trayectorias de aprendizaje personalizadas.

5. Perspectivas y conclusiones

La educación en ingeniería se dirige hacia un futuro en el que la combinación de trayectorias de aprendizaje personales, competencias profesionales y capacidad de abordar la complejidad será la tendencia dominante. Esto implica lo siguiente:

  • Currículos sistémicos: Es necesario un enfoque más sistémico y holístico en el diseño curricular, en lugar de modificaciones aisladas a nivel de curso. Los modelos tradicionales centrados en cursos individuales a menudo dejan la tarea de integrar el conocimiento al estudiante.
  • Aprendizaje para la complejidad: La educación debe preparar a los estudiantes para manejar problemas complejos, que requieren integrar conocimientos disciplinarios e interdisciplinarios, teoría y práctica, comprensión contextual y abstracta, y construcción de conocimiento individual y colaborativa.
  • Habilidades del Siglo XXI: La automatización de cálculos técnicos significa que los ingenieros futuros necesitarán comprender los requisitos sociales, ambientales y económicos de la tecnología y su aplicación.
  • Aprendizaje a lo largo de la vida: Los ingenieros serán cada vez más responsables de sus propias rutas de aprendizaje personales y necesitarán saber cómo construir su crecimiento individual dentro de comunidades de aprendizaje colaborativas. El acceso al conocimiento en línea (MOOCs) aumentará, pero la clave será cómo los estudiantes desarrollan competencias para el aprendizaje a lo largo de la vida, incluida la reflexión crítica y el pensamiento sistémico, normativo y anticipatorio.

En resumen, la educación en ingeniería debe evolucionar de un enfoque basado en la transmisión de conocimientos técnicos simples a otro que fomente la capacidad de los estudiantes para navegar y resolver problemas complejos, multidisciplinares y contextualizados, preparándolos para ser aprendices activos de por vida en un mundo en constante cambio.

Referencia:

Hadgraft, R.G.; Kolmos, A. (2020). «Emerging learning environments in engineering education«, Australasian Journal of Engineering Education, 25:1, 3-16, DOI: 10.1080/22054952.2020.1713522

Glosario de términos clave

  • Aprendizaje centrado en el estudiante: Un enfoque pedagógico en el que el estudiante se convierte en el centro del proceso de aprendizaje, con métodos como el aprendizaje activo, colaborativo, basado en problemas y proyectos, donde los estudiantes tienen una influencia significativa en la dirección de su aprendizaje.
  • Aprendizaje contextual y basado en la práctica: Un enfoque de aprendizaje que integra situaciones del mundo real y experiencias prácticas en el currículo, incluyendo pasantías, proyectos industriales y hubs de innovación, para conectar la teoría con la futura situación laboral.
  • Aula invertida (Flipped Classroom): Una metodología de aprendizaje semipresencial donde la instrucción directa se mueve de la clase a un espacio individual (generalmente en línea), y el tiempo en clase se transforma en un entorno de aprendizaje dinámico e interactivo donde el educador guía a los estudiantes a aplicar conceptos.
  • CDIO (Concebir, Diseñar, Implementar, Operar): Un marco curricular para la educación en ingeniería que enfatiza el desarrollo de habilidades profesionales y un enfoque holístico e integrado del currículo, desde la concepción de una idea hasta su operación.
  • Competencias profesionales: Conjunto de conocimientos, habilidades y aptitudes (tanto técnicas como genéricas, como la comunicación, el trabajo en equipo y la ética) que se espera que los ingenieros adquieran para desempeñarse eficazmente en el lugar de trabajo.
  • Complejidad (en el marco Cynefin): Un dominio de situaciones donde la relación causa-efecto solo puede discernirse en retrospectiva, y las soluciones emergen del sondeo y la experimentación. Se caracteriza por problemas «perversos» sin soluciones únicas o definitivas.
  • Complicado (en el marco Cynefin): Un dominio de situaciones que requieren experiencia y análisis para encontrar múltiples respuestas correctas, pero donde la relación causa-efecto es clara, aunque puede no ser obvia para todos. La resolución de problemas implica «sentir, analizar y responder».
  • Cuarta Revolución Industrial (Industria 4.0): Un término que describe la tendencia actual de automatización e intercambio de datos en las tecnologías de fabricación, incluyendo sistemas ciberfísicos, el Internet de las Cosas (IoT), la computación en la nube y la inteligencia artificial (IA).
  • Currículo sistémico/integral: Un enfoque de diseño curricular que coordina todos los elementos de un programa educativo a nivel de sistema, en lugar de centrarse solo en módulos o asignaturas individuales, buscando una progresión y coherencia holísticas en los resultados del aprendizaje.
  • Cynefin Framework: Un modelo conceptual creado por Dave Snowden que ayuda a la toma de decisiones al categorizar los problemas en diferentes dominios (simple, complicado, complejo, caótico y desorden) basados en la naturaleza de su relación causa-efecto.
  • Diseño centrado en el usuario (User Experience – UX): Se refiere a la experiencia general que tiene un usuario al interactuar con un producto o sistema. En ingeniería, implica diseñar soluciones que realmente satisfagan los requisitos del cliente, el usuario y la comunidad.
  • Diseño de sistemas (Systems Design): Un enfoque estructurado para el diseño de sistemas complejos que considera las interacciones entre los componentes y el entorno, y busca satisfacer un conjunto de requisitos funcionales y no funcionales.
  • Pensamiento de diseño (Design Thinking): Una metodología de resolución de problemas centrada en el ser humano que implica fases como empatizar, definir, idear, prototipar y probar, común en muchas disciplinas de diseño, incluida la ingeniería.
  • Emergencia: En el contexto de los entornos de aprendizaje, se refiere a cómo las estructuras, patrones y comportamientos de aprendizaje se vuelven visibles a través de las interacciones entre elementos más pequeños, como estudiantes y recursos, indicando posibles direcciones futuras en la educación.
  • Habilidades blandas/genéricas: Habilidades no técnicas pero igualmente importantes, como la comunicación, el trabajo en equipo, la ética, el pensamiento crítico y la resolución de problemas, que son aplicables en una amplia gama de contextos profesionales.
  • Internet de las Cosas (IoT): Una red de objetos físicos equipados con sensores, software y otras tecnologías que les permiten conectarse e intercambiar datos con otros dispositivos y sistemas a través de Internet.
  • PBL (Aprendizaje Basado en Problemas y Proyectos): Un enfoque pedagógico centrado en el estudiante donde los alumnos aprenden sobre un tema trabajando en un problema abierto o un proyecto complejo, desarrollando habilidades de resolución de problemas, trabajo en equipo e investigación.
  • Portafolio: Una colección de trabajos de los estudiantes que demuestra su aprendizaje, habilidades y crecimiento a lo largo del tiempo. En ingeniería, se utiliza para articular las trayectorias de aprendizaje individuales y las competencias profesionales a mentores y futuros empleadores.
  • Simple (en el marco Cynefin): Un dominio de situaciones donde la relación causa-efecto es obvia para todos, y las «mejores prácticas» pueden aplicarse. La resolución de problemas implica «sentir, categorizar y responder», como la aplicación de fórmulas fundamentales de ingeniería.
  • Sostenibilidad (ODS): La capacidad de satisfacer las necesidades del presente sin comprometer la capacidad de las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades. Los ODS (Objetivos de Desarrollo Sostenible) son una colección de 17 objetivos globales interconectados establecidos por las Naciones Unidas.
  • Sistemas (Pensamiento sistémico): La capacidad de comprender cómo los componentes de un sistema interactúan entre sí y con el entorno para producir un comportamiento determinado, en lugar de analizar los componentes de forma aislada.
  • Trayectorias de aprendizaje personalizadas: Rutas de aprendizaje adaptadas a las necesidades, intereses y aspiraciones profesionales individuales de los estudiantes, permitiéndoles configurar y documentar su propio desarrollo de competencias como parte de una estrategia de aprendizaje a lo largo de toda la vida.

¿Cómo formar a los arquitectos del futuro? Un modelo innovador desde la educación técnica

La transformación digital y la industrialización de la construcción están generando una demanda creciente de profesionales altamente cualificados. Tanto la arquitectura, como la ingeniería civil, requieren un cambio profundo en la forma de formar a los futuros profesionales.

En este contexto, un grupo de investigadores de la Hunan University of Science and Engineering (China) y de la Universitat Politècnica de València (España) propone un nuevo modelo formativo que conecta mejor la educación superior con las necesidades reales del sector.

El artículo examina la necesidad de modernizar la educación en arquitectura y sugiere un modelo innovador para formar a los profesionales del futuro. Este modelo busca conectar la educación superior con las demandas reales de la industria de la construcción, caracterizada por la digitalización y la industrialización. La metodología empleada incluye análisis de datos, modelos matemáticos y la integración de la teoría con la práctica profesional. El objetivo principal es preparar arquitectos con competencias sólidas en construcción industrializada y tecnología digital, adaptados a las exigencias del mercado laboral contemporáneo.

Introducción: el desafío de modernizar la educación en arquitectura

El sector de la construcción está experimentando una transformación profunda impulsada por la digitalización, la automatización y la necesidad de soluciones sostenibles. Sin embargo, los sistemas educativos técnicos no siempre han sabido adaptarse a estas exigencias. En todo el mundo, los modelos educativos tradicionales en arquitectura muestran una desconexión creciente con la realidad del mercado laboral, especialmente en áreas como la prefabricación, el diseño colaborativo con BIM o el uso de tecnologías inteligentes.

El artículo revisado se enmarca en este contexto, tomando como referencia el caso chino, pero con ideas extrapolables a otras regiones. El objetivo principal es diseñar un sistema de formación profesional que responda de forma más efectiva a los retos de la construcción industrializada, incorporando criterios técnicos, sociales y pedagógicos.

Metodología: combinar datos, teoría y práctica

El estudio emplea una metodología cuantitativa que incluye:

  • Análisis de datos nacionales e internacionales sobre educación y empleo en el sector de la construcción.
  • Modelos matemáticos de predicción, como regresiones polinómicas y simulaciones con MATLAB.
  • Aplicación del modelo de evaluación educativa de Levin, ajustado mediante métodos de entropía para ponderar factores como calidad docente, entorno familiar, habilidades cognitivas y recursos institucionales.

A partir de estos datos, se diseñó un modelo de formación por etapas —llamado «optimización innovadora de múltiples módulos»— que articula mejor el aprendizaje teórico con la práctica profesional en empresas.

Aportaciones relevantes: una formación más adaptada al mercado

El artículo presenta un nuevo marco para la formación de profesionales de la arquitectura más alineado con las necesidades del sector. Sus aportaciones clave son las siguientes:

  • Propuesta de un modelo formativo escalonado, adaptable al ritmo del alumnado y al contexto institucional.
  • Inclusión de criterios de evaluación integral: desde la calidad académica hasta factores personales y sociales.
  • Análisis detallado de las políticas públicas chinas como base para la propuesta, con énfasis en la colaboración universidad-empresa.
  • Validación de la propuesta mediante simulaciones y estudios de casos reales.

Este enfoque integrador permite preparar a profesionales técnicos con competencias sólidas en construcción industrializada, tecnología digital y gestión de obra.

Discusión de resultados: mejoras observables y retos pendientes

Los resultados del estudio muestran mejoras concretas en la motivación del alumnado, su adecuación a los puestos de trabajo y su capacidad de adaptación a entornos reales. Se observa un aumento del interés por la profesión y una mejora de la empleabilidad, especialmente en sectores vinculados con tecnologías emergentes.

No obstante, el artículo reconoce desafíos importantes, como la falta de infraestructura adecuada para la formación práctica, la escasez de docentes con experiencia en obra y las dificultades para establecer colaboraciones estables con empresas.

Futuras líneas de investigación: ampliar, adaptar, evaluar

A partir del modelo propuesto, el artículo sugiere explorar:

  • Aplicación del sistema en otros países con necesidades similares de actualización en formación técnica.
  • Seguimiento longitudinal de las trayectorias laborales del alumnado.
  • Incorporación de inteligencia artificial y plataformas digitales para personalizar la enseñanza.
  • Extensión del modelo a otras ramas de la ingeniería civil, como estructuras o transporte.

Conclusión

El artículo revisado propone una reforma de la educación técnica en arquitectura con una propuesta estructurada, ambiciosa y bien fundamentada. Su valor radica en integrar múltiples factores en un solo modelo formativo con una base matemática sólida y una clara vocación práctica. En un momento en que el sector de la construcción necesita perfiles técnicos con nuevas competencias, investigaciones como esta ofrecen herramientas útiles para transformar la manera en que formamos a los futuros talentos.

Referencia:

ZHOU, Z.; TIAN, Q.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Research on the coupling of talent cultivation and reform practice of higher education in architecture. Computers and Education Open, 9:100268. DOI:10.1016/j.caeo.2025.100268.

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Glosario de términos clave

  • BIM (Building Information Modeling): Metodología de trabajo colaborativa para la creación y gestión de un proyecto de construcción. Su objetivo es centralizar toda la información del proyecto en un modelo digital.
  • Construcción industrializada: Proceso constructivo que implica la fabricación de componentes o módulos en un entorno de fábrica, bajo condiciones controladas, para luego ser ensamblados en el lugar de la obra.
  • Digitalización: Proceso de convertir información y procesos de formatos analógicos a digitales, aplicando tecnologías que permiten la automatización y mejora de la eficiencia.
  • Entropía (en evaluación educativa): Concepto utilizado en el estudio para ponderar y ajustar la importancia de diferentes factores de evaluación (calidad docente, entorno familiar, habilidades cognitivas, recursos institucionales) dentro del modelo de Levin.
  • Gestión de obra: Disciplina que abarca la planificación, organización, dirección y control de los recursos para llevar a cabo un proyecto de construcción de manera eficiente y dentro de los plazos y presupuestos establecidos.
  • MATLAB: Entorno de programación y plataforma numérica utilizada para realizar cálculos matemáticos, análisis de datos, desarrollo de algoritmos y modelado de sistemas, empleada en el estudio para simulaciones.
  • Modelo de evaluación educativa de Levin: Un marco teórico o práctico para valorar la calidad y eficacia de un sistema educativo, que en el estudio es ajustado con métodos de entropía para una ponderación más precisa de sus factores.
  • Modelos matemáticos de predicción: Herramientas que utilizan ecuaciones y algoritmos para prever comportamientos futuros o resultados basándose en datos históricos o actuales, como las regresiones polinómicas.
  • Optimización innovadora de múltiples módulos: Nombre del modelo formativo propuesto en el artículo, diseñado por etapas para integrar el aprendizaje teórico con la práctica profesional y adaptarse a diferentes contextos.
  • Prefabricación: Técnica constructiva que consiste en producir elementos o componentes de un edificio en un lugar distinto al de la obra, generalmente en una fábrica, para luego transportarlos e instalarlos en el sitio.
  • Regresiones polinómicas: Un tipo de análisis de regresión en el que la relación entre la variable independiente y la variable dependiente se modela como un polinomio de n-ésimo grado, utilizado para predicción en el estudio.
  • Sostenibilidad (en construcción): Enfoque que busca minimizar el impacto ambiental de las edificaciones a lo largo de su ciclo de vida, optimizando el uso de recursos, reduciendo residuos y promoviendo la eficiencia energética y el bienestar humano.
  • Transformación digital: El cambio integral que experimenta una organización o sector al integrar tecnologías digitales en todos los aspectos de sus operaciones, cultura y estrategias, lo que lleva a la creación de nuevos modelos de negocio y servicios.

 

Evaluación de sistemas de cerramiento en naves industriales de acero: impacto ambiental y estrategias de final de vida.

Acaban de publicar nuestro artículo en la revista Buildings, de la editorial Elsevier, indexada en el JCR. El trabajo se realiza un exhaustivo análisis comparativo, basado en la metodología de Análisis de Ciclo de Vida (LCA) «de la cuna a la tumba», de tres soluciones de cerramiento para naves industriales de acero (chapas de acero, combinación de acero y ladrillo de arcilla y combinación de acero y bloque de hormigón) bajo dos escenarios de fin de vida (vertedero y reciclaje). Partiendo de una unidad funcional de 500 m² de envolvente lateral y utilizando el método ReCiPe 2016 Midpoint en 18 categorías de impacto, se desglosan detalladamente los inventarios de materiales, factores de reposición, procesos de extracción y fabricación, así como las repercusiones de distintas rutas de gestión de residuos. El estudio identifica los puntos críticos en las fases preoperativa, operativa y postoperativa, cuantifica las ventajas ambientales del reciclaje frente al vertido y evidencia que, pese a la preponderancia del acero, los indicadores de toxicidad humana y ecotoxicidad superan ampliamente la huella de carbono en importancia relativa. Por último, se discuten las limitaciones, se destacan las conclusiones clave y se proponen líneas de actuación futuras para enriquecer la sostenibilidad en el diseño y la gestión de las naves industriales.

Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València, y es fruto de la colaboración internacional con investigadores de la Universidad Tecnológica Federal de Paraná (Universidade Tecnológica Federal do Paraná, UTFPR), de Brasil.

En el sector de la construcción existe una fuerte demanda de sustituir las técnicas tradicionales por sistemas más sostenibles que cuantifiquen y reduzcan sus impactos ambientales más allá de las simples emisiones de CO₂ o la energía incorporada. Sin embargo, son escasos los estudios comparativos de LCA en naves industriales de acero que contrasten diversas opciones de cerramiento y analicen simultáneamente distintos escenarios de fin de vida. Este trabajo compara tres sistemas de cerramiento en naves de acero (SW: paneles de acero, SClaW: acero + ladrillo de arcilla y SConW: acero + bloque de hormigón) bajo dos rutas de fin de vida (vertedero frente a reciclaje), evaluando su desempeño en 18 categorías de impacto del método ReCiPe 2016 Midpoint. El objetivo es determinar qué combinaciones de materiales y gestión de residuos ofrecen el menor impacto ambiental global y, en consecuencia, orientar futuras decisiones de diseño y gestión.

Siguiendo la norma ISO 14040/44, se define el alcance como el ciclo completo de vida de las naves (extracción de materias primas, producción, construcción, uso y fin de vida). La unidad funcional elegida es 500 m² de cerramiento lateral equivalente a la envolvente de dos muros completos de la nave (superficie total: 600 m², 30 m × 20 m × 5 m). Se excluyó el tratamiento de los residuos generados en la obra y en el mantenimiento por falta de datos fiables y para garantizar la comparabilidad entre los tres diseños.

Las naves comparten estructura de perfiles de acero (ASTM A36 y A572 Gr. 50) y techo de chapa trapezoidal galvanizada de 0,5 mm de espesor y una pendiente del 5 %. Los cerramientos varían únicamente:

  • SW: chapa de acero (2500,78 kg).
  • SClaW: chapa (1190,85 kg) + ladrillo de arcilla (17 503,33 kg) + mortero (10 860,95 kg).
  • SConW: chapa (1190,85 kg) + bloque de hormigón (51 102,57 kg) + mortero (11 235,08 kg).

Para la etapa de uso, se asumió una vida útil de la nave de 50 años y de 40 años para el cerramiento (ABNT NBR 15575), por lo que se calculó un factor de reposición RF = 50/(40−1) = 0,25. Es decir, durante la explotación se sustituyó el 25 % de los materiales del cerramiento.

Se empleó SimaPro 9.6.0.1 con la base de datos Ecoinvent 3.10 y el método ReCiPe 2016 Midpoint (perspectiva jerárquica), con el que se caracterizaron 18 categorías: desde el «potencial de calentamiento global» o GWP hasta la toxicidad humana y la ecotoxicidad (terrestre, dulce y marina), pasando por la eutrofización, el agotamiento de recursos y el consumo de agua. El análisis abarca las fases preoperacional, operativa (incluido el RF) y postoperativa (vertederos inertes/sanitarios según la norma CONAMA 307/2002 frente a rutas de reciclaje).

Resultados: fases preoperativa y operativa

  • SW presenta los mayores impactos en seis categorías clave (eutrofización, ecotoxicidad y toxicidad humana), debido a la extracción y procesamiento intensivos del acero, con liberación de metales pesados y compuestos que elevan la eutrofización de las aguas continentales, la eutrofización marina, la ecotoxicidad terrestre, la ecotoxicidad de las aguas continentales, la eutrofización marina y la toxicidad carcinógena humana.
  • SClaW es el más perjudicial en otras seis categorías (escasez de recursos fósiles, escasez de recursos minerales, GWP, formación de partículas finas, radiación ionizante y toxicidad no carcinógena humana) debido al alto consumo de combustibles fósiles y materias primas en la cocción de ladrillos.
  • SConW lidera las 6 categorías restantes (ozonación, ozonización humana y terrestre, acidificación terrestre, consumo de agua, uso del suelo), atribuibles a la producción de cemento y hormigón (SO₂, NO_x, consumo de áridos y agua).

El impacto operativo equivale a un 25 % del preoperacional en todas las categorías, debido al RF uniforme, por lo que se suma directamente para el análisis conjunto.

Resultados: fase postoperativa

  • En el Escenario 1 (vertedero), SW arroja los mayores impactos en GWP, escasez de recursos fósiles, toxicidad y consumo de agua al verter acero (100 % reciclable) en un vertedero sanitario, lo que aumenta la demanda de material virgen y las emisiones asociadas.
  • En el Escenario 2 (reciclaje), todos los impactos se reducen drásticamente para los tres proyectos; la magnitud de esta reducción es mayor en SW debido a su alta proporción de acero, lo que penaliza severamente su perfil ambiental en el vertedero.

Este contraste evidencia que la estrategia de gestión de residuos (vertedero frente a reciclaje) tiene un efecto igual o más importante que la elección del material de cerramiento.

Resultados: ciclo de vida completo y comparativa cuantitativa.

En el ciclo de vida completo bajo el escenario 2, el SW + reciclaje obtiene el mejor desempeño ambiental en 9 de las 18 categorías. Por ejemplo, en GWP registra 7 823,752 kg CO₂ eq, con el SClaW al 98,34 % y el SConW al 72,66 % de ese valor; en Ozone Depletion es 0,00126 kg CFC11 eq (SClaW al 78,62 %, SConW al 176,45 %); en Ionizing Radiation registra 221,576 kBq Co-60 eq (33,85 % y −4,54 % respectivamente).

En contraste, el SW + vertedero es la peor alternativa en siete categorías (ecotoxicidad terrestre y acuática, carcinogenicidad y eutrofización), lo que subraya el impacto negativo de no reciclar el acero.

La normalización revela que las categorías de ecotoxicidad (terrestre, dulce y marina) y toxicidad no carcinógena para los humanos dominan el impacto total, superando ampliamente a la de GWP. Esto indica que existen riesgos locales y laborales por exposición a contaminantes pesados y compuestos tóxicos, que a menudo quedan fuera de los debates centrados únicamente en el cambio climático.

Discusión de los resultados

  • La opción más favorable en la mitad de las categorías ambientales evaluadas es la elección de chapas de acero reciclables, combinada con un programa de reciclaje efectivo.
  • El estudio demuestra la relevancia de ampliar el alcance de los indicadores más allá del CO₂, ya que categorías como la ecotoxicidad y la toxicidad humana pueden ser hasta 20 veces más significativas en términos normalizados.
  • La disposición de materiales reciclables (acero, ladrillo, hormigón) en vertederos supone un «punto caliente» que puede anular parcialmente las ventajas de un diseño ligero o materialmente eficiente.

Limitaciones y futuras líneas de investigación

Los autores reconocen que el estudio presenta varias limitaciones derivadas del ámbito de los datos y del alcance metodológico. En primer lugar, se ha excluido del inventario la generación de residuos durante las fases de construcción y mantenimiento, debido a la falta de datos fiables y específicos para proyectos de naves industriales. Además, la dependencia de procesos y materiales modelados en la base de datos genérica Ecoinvent, sin tener en cuenta los inventarios locales brasileños, puede afectar a la representatividad regional de los resultados y sesgar las conclusiones. Por último, el análisis se ha centrado exclusivamente en indicadores ambientales, dejando fuera las dimensiones económica y social, como los costes de ciclo de vida y el impacto social, así como aspectos operativos clave, como el confort térmico y la eficiencia energética durante el uso de las naves.

Para superar estas limitaciones y enriquecer la sostenibilidad de futuros estudios, se proponen una serie de recomendaciones. En primer lugar, se sugiere incorporar inventarios primarios locales que reflejen de manera más precisa los procesos y materiales de cada región, especialmente en contextos como el brasileño. En segundo lugar, se debe ampliar el abanico de sistemas constructivos analizados, incluyendo soluciones con aislantes y materiales híbridos que puedan ofrecer mejores prestaciones ambientales. En tercer lugar, se debe avanzar hacia un análisis integrado de costes y aspectos sociales mediante una metodología LCSA (Life Cycle Sustainability Assessment), que combine las dimensiones económica, ambiental y social. Por último, se debe evaluar el rendimiento en uso de las naves y relacionar los resultados de la LCA ambiental con parámetros de eficiencia energética y confort térmico para ofrecer una visión más completa del ciclo de vida del edificio.

Referencia:

VITORIO JUNIOR, P.C.; YEPES, V.; ONETTA, F.; KRIPKA, M. (2025). Comparative Life Cycle Assessment of Warehouse Construction Systems under Distinct End-of-Life Scenarios. Buildings, 15(9), 1445. DOI:10.3390/buildings15091445

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Optimización de la inversión en ingeniería de la construcción mediante redes de atención gráfica y MCDM

Tenemos el placer de anunciar la publicación de un artículo en la revista Computers & Industrial Engineering, revista indexada en el primer cuartil del JCR. Se trata de una colaboración con colegas de Turquía, en especial con el profesor Vedat Toğan.

El artículo analiza si la integración de Graph Attention Networks (GAT) con metodologías multicriterio de toma de decisiones (MCDM) mejora la precisión y fiabilidad en la selección de proyectos de inversión en ingeniería de la construcción. La cuestión central es si los modelos de aprendizaje automático basados en redes superan a los métodos MCDM tradicionales a la hora de predecir la viabilidad de proyectos de inversión. Esta pregunta define el problema de la ineficacia en la selección de proyectos debido a la complejidad de los factores interdependientes y orienta el estudio hacia la evaluación de modelos predictivos basados en redes.

Metodología

El estudio emplea un enfoque híbrido que combina el juicio experto, los métodos MCDM y el aprendizaje automático avanzado. Se procesa un conjunto de datos de más de 33 000 proyectos de inversión en construcción, aplicando la selección de características mediante análisis de componentes principales (PCA) y la clasificación basada en criterios como el riesgo país, la calificación de desarrollo empresarial y el valor del proyecto. A partir de estos datos, se estructuran tres redes de inversión: regional, nacional y basada en el modo de financiación. Estas redes se introducen en modelos GAT, que aplican mecanismos de atención para predecir la viabilidad de la inversión. La validación del modelo se realiza mediante métricas de precisión, exhaustividad, puntuación F1 y curvas ROC, y se compara con árboles de decisión y modelos de bosque aleatorio.

Contribuciones relevantes

  1. Integración de aprendizaje automático y MCDM: El estudio demuestra cómo los GATs pueden mejorar la precisión en la selección de proyectos, combinando métodos MCDM y aprendizaje profundo.
  2. Desarrollo de modelos de inversión basados en redes: Se estructuran los datos de inversión en tres redes diferenciadas, proporcionando un marco novedoso para evaluar interdependencias entre proyectos.
  3. Validación de la eficacia de los GATs: Se logra una precisión superior al 99 % en la red regional y superior al 98 % en las redes nacionales y de financiación, destacando el potencial de los GATs en la planificación estratégica de inversiones.
  4. Aplicabilidad práctica en la toma de decisiones: Se demuestra la viabilidad de los GATs para mejorar herramientas de apoyo a la decisión en inversiones a gran escala, reduciendo riesgos financieros.

Discusión de resultados

Los modelos GAT basados en redes mejoran significativamente la precisión en la selección de proyectos de inversión en comparación con los métodos MCDM convencionales. La red regional es la que logra una mayor precisión, lo que sugiere que la agregación geográfica proporciona una base sólida para la toma de decisiones. Las redes nacionales y de financiación, aunque con una precisión ligeramente menor, siguen superando a los métodos tradicionales, lo que demuestra las ventajas del modelado de dependencias basadas en redes.

Las tasas de error, aunque mínimas, resaltan la necesidad de combinar modelos automatizados con la validación experta. En conclusión, los GAT son herramientas eficaces para la selección de proyectos, pero no deben reemplazar la toma de decisiones humanas. Además, se evidencia que los modelos basados en financiación capturan estructuras financieras clave que influyen en la viabilidad de los proyectos, lo que aporta un valor añadido a la evaluación del riesgo de inversión.

Líneas de investigación futuras

  1. Ampliación de modelos basados en redes: Explorar redes adicionales que incluyan marcos regulatorios y estabilidad económica para optimizar la toma de decisiones.
  2. Integración de datos en tiempo real: Incorporar tendencias de mercado y datos económicos actualizados para mejorar la capacidad predictiva.
  3. Comparación con otros modelos de aprendizaje profundo: Evaluar el desempeño de los GATs frente a otras variantes de redes neuronales gráficas como Graph Convolutional Networks (GCNs).
  4. Aplicación en otros sectores de infraestructura: Extender la metodología a sectores como el transporte y la planificación urbana para evaluar su aplicabilidad.
  5. Desarrollo de sistemas híbridos de apoyo a la decisión: Combinar técnicas MCDM con predicciones en tiempo real para maximizar la usabilidad en la práctica.

Conclusión

El estudio demuestra que la integración de GAT con MCDM mejora la toma de decisiones en inversiones en ingeniería de la construcción. Al estructurar los datos en modelos basados en redes, se proporciona un marco más preciso y contextualizado para la selección de proyectos. Los resultados confirman la superioridad de los modelos basados en redes frente a los enfoques tradicionales, especialmente en lo que respecta a la gestión de dependencias complejas entre proyectos. No obstante, se destaca la importancia de la validación experta para mitigar errores de clasificación. Las futuras investigaciones deben centrarse en mejorar las capacidades del modelo, integrar datos dinámicos y perfeccionar las herramientas de apoyo a la toma de decisiones para optimizar la selección de inversiones en ingeniería de la construcción.

Referencia:

MOSTOFI, F.; BAHADIR, U.; TOKDEMIR, O.B.; TOGAN, V.; YEPES, V. (2025). Enhancing Strategic Investment in Construction Engineering Projects: A Novel Graph Attention Network Decision-Support Model. Computers & Industrial Engineering, 203:111033. DOI:10.1016/j.cie.2025.111033

El artículo se puede descargar gratuitamente hasta el 5 de mayo de 2025 en el siguiente enlace: https://authors.elsevier.com/c/1kmrt1I2r-Q9z0