Computación cuántica y gemelos híbridos digitales en ingeniería civil y edificación

La ciudad Estado de Singapur desarrolla una copia virtual de sí misma, un proyecto basado en big data, IoT, computación en la nube y realidad virtual. https://www.esmartcity.es/2019/03/22/singapur-gemelo-digital-posibilidades-ofrece-ciudad-inteligente-tener-copia-virtual-exacta

En menos de una década, gran parte de los ingenieros dejarán de hacer proyectos, tal y como lo conocemos ahora, y pasarán a ser gestores de gemelos híbridos digitales de infraestructuras.

Este podría ser un buen titular periodístico que, incluso podría parecer ciencia ficción, pero que tiene todos los visos de convertirse en realidad en menos tiempo del previsto. Se podría pensar que las tecnologías BIM o los modelos digitales actuales ya son una realidad, es decir, se trata de dar un nuevo nombre a lo que ya conocemos y está en desarrollo, pero de lo que estamos hablando es de un nuevo paradigma que va a revolver los cimientos de la tecnología actual en el ámbito de la ingeniería. Voy a desgranar esta conclusión explicando cada uno de los avances y los conceptos que subyacen al respecto.

La semana pasada tuve la ocasión de escuchar la conferencia magistral, en el Congreso CMMoST, de Francisco Chinesta, catedrático en la ENSAM ParisTech e ingeniero industrial egresado por la Universitat Politècnica de València. Trataba de un nuevo paradigma en la ingeniería basada en datos y no era otra que la de los gemelos híbridos digitales, un paso más allá de la modelización numérica y de la minería de datos. Este hecho coincidió con el anuncio en prensa de que Google había publicado en la prestigiosa revista Nature un artículo demostrando la supremacía cuántica, un artículo no exento de polémica, pues parece ser que se diseñó un algoritmo que tiene como objetivo generar números aleatorios mediante un procedimiento matemático muy complejo y que obligaría al superordenador Summit, que es actualmente el más potente del mundo gracias a sus 200 petaflops, a invertir 10.000 años en resolver el problema, que que el procesador cuántico Sycamore de 54 qubits de Google habría resuelto en tres minutos y 20 segundos.

Si nos centramos en la supuesta supremacía cuántica de Google, se debería matizar la noticia al respecto. En efecto, IBM ya se ha defendido diciendo que su ordenador Summit no se encuentra tan alejado, pues se ha resuelto un problema muy específico relacionado con generar números aleatorios y que parece que Sycamore sabe resolver muy bien. De hecho, IBM afirma que ha reajustado su superordenador y que ahora es capaz de resolver ese mismo problema en 2,5 días con un margen de error mucho menor que el ordenador cuántico. Aquí lo importante es saber si esta computación cuántica estará, sin trabas o límites, accesible a cualquier centro de investigación o empresa para resolver problemas de altísima complejidad computacional (problemas NP-hard como pueden ser los de optimización combinatoria). Tal vez los superordenadores convencionales servirán para resolver unos problemas específicos en tareas convencionales, y los cuánticos, imparables en resolver otro tipo de problemas. Todo se andará, pero parece que esto es imparable.

Por tanto, parece que el hardware necesario para la una computación ultrarrápida está o estará a nuestro alcance en un futuro no muy lejano. Ahora se trata de ver cómo ha cambiado el paradigma de la modelización matemática. Para ello podríamos empezar definiendo al “gemelo digital”, o digital twin. Se trata de un modelo virtual de un proceso, producto o servicio que sirve de enlace entre un ente en el mundo real y su representación digital que está utilizando continuamente datos de los sensores. A diferencia del modelado BIM, el gemelo digital no representa exclusivamente objetos espaciales, sino que también podría representar procesos, u otro tipo de entes sin soporte físico. Se trata de una tecnología que, según todos los expertos, marcarán tendencia en los próximos años y que, según el informe “Beyond the hype“, de KPMG, será la base de la cuarta Revolución Industrial.

https://www.geofumadas.com/por-que-usar-gemelos-digitales-en-la-construccion/

Sin embargo, el gemelo digital no es una idea nueva, pues a principios de este siglo ya la introdujo Michael Grieves, en colaboración con John Vickers, director de tecnología de la NASA. Esta tecnología se aplica al Internet de las Cosas, que se refiere a la interconexión digital de objetos cotidianos con internet. Además, se encuentra muy relacionada con la inteligencia artificial y con la minería de datosdata-mining“. Empresas como Siemens ya están preparando convertir sus plantas industriales en fábricas de datos con su gemelo digital, o General Electric, que cuenta ya con 800.000 gemelos digitales para monitorizar virtualmente la cadena de suministro.

Con todo, tal y como explicó el profesor Chinesta (Chinesta et al., 2018), existe actualmente un cambio de paradigma hacia los gemelos digitales híbridos que, extrapolando su uso, va a significar la gran revolución en la forma de proyectar y gestionar las infraestructuras, tal y como avancé al principio del artículo.

En efecto, los modelos utilizados en ciencia y en ingeniería son muy complejos. La simulación numérica, la modelización y la experimentación han sido los tres pilares sobre los que se ha desarrollado la ingeniería en el siglo XX. La modelización numérica, que sería el nombre tradicional que se ha dado al “gemelo digital” presenta problemas prácticos por ser modelos estáticos, pues no se retroalimentan de forma continua de datos procedentes del mundo real a través de la monitorización continua. Estos modelos numéricos (usualmente elementos finitos, diferencias finitas, volumen finito, etc.) son suficientemente precisos si se calibran bien los parámetros que lo definen. La alternativa a estos modelos numéricos son el uso de modelos predictivos basados en datos masivos big-data, constituyendo “cajas negras” con alta capacidad de predicción debido a su aprendizaje automáticomachine-learning“, pero que esconden el fundamento físico que sustentan los datos (por ejemplo, redes neuronales). Sin embargo, la experimentación es extraordinariamente cara y lenta para alimentar estos modelos basados en datos masivos.

El cambio de paradigma, por tanto, se basa en el uso de datos inteligentes “smart-data paradimg“. Este cambio se debe basar, no en la reducción de la complejidad de los modelos, sino en la reducción dimensional de los problemas, de la retroalimentación continua de datos del modelo numérico respecto a la realidad monitorizada y el uso de potentes herramientas de cálculo que permitan la interacción en tiempo real, obteniendo respuestas a cambios paramétricos en el problema. Dicho de otra forma, deberíamos poder interactuar a tiempo real con el gemelo virtual. Por tanto, estamos ante otra realidad, que es el gemelo virtual híbrido.

Por tanto, estamos ahora en disposición de centrarnos en la afirmación que hice al principio. La nueva tecnología en gemelos digitales híbridos, junto con la nueva capacidad de cálculo numérico en ciernes, va a transformar definitivamente la forma de entender, proyectar y gestionar las infraestructuras. Ya no se trata de proyectar, por ejemplo, un puente. Ni tampoco estamos hablando de diseñar un prototipo en 3D del mismo puente, ni siquiera de modelar en BIM dicha estructura. Estamos hablando de crear un gemelo digital que se retroalimentará continuamente del puente real, que estará monitorizado. Se reajustarán los parámetros de cálculo del puente con los resultados obtenidos de la prueba de carga, se podrán predecir las labores de mantenimiento, se podrá conocer con antelación el comportamiento ante un fenómeno extraordinario como una explosión o un terremoto. Por tanto, una nueva profesión, que será la del ingeniero de gemelos virtuales híbridos de infraestructuras será una de las nuevas profesiones que reemplazarán a otras que quedarán obsoletas.

Se tratará de gestionar el gemelo durante el proyecto, la construcción, la explotación e incluso el desmantelamiento de la infraestructura. Se podrán analizar cambios de usos previstos, la utilización óptima de recursos, monitorizar la seguridad, y lo más importante, incorporar nuevas funciones objetivo como son la sostenibilidad económica, medioambiental y social a lo largo del ciclo de vida completo. Este tipo de enfoque es el que nuestro grupo de investigación tiene en el proyecto DIMILIFE. Proyectos como puentes, presas, aeropuertos, redes de carreteras, redes de ferrocarriles, centrales nucleares, etc. tendrán su gemelo digital. Para que sea efectivo, se deberá prever, desde el principio, la monitorización de la infraestructura para ayudar a la toma de decisiones. Además, servirá para avanzar en la aproximación cognitiva en la toma de decisiones (Yepes et al., 2015).

Os paso a continuación un vídeo sobre el uso de los gemelos digitales en la ciudad de Singapur.

A continuación os pongo un vídeo sacado de la página de Elías Cueto, de la Universidad de Zaragoza, en la que vemos cómo se interactúa con un gemelo virtual de un conejo.

 

En este otro vídeo, el profesor Chinesta explica el cambio de paradigma del que hemos hablado anteriormente en el artículo.

¿Qué es la computación cuántica? Aquí tenemos un vídeo de Eduardo Sáenz de Cabezón:

Referencias:

Chinesta, F.; Cueto, E.; Abisset-Chavanne, E.; Duval, J.L. (2018). Virtual, Digital and Hybrid Twins: A New Paradigm in Data-Based Engineering and Engineered Data. Archives of Computational Methods in Engineering, DOI: 10.1007/s11831-018-9301-4

Yepes, V.; García-Segura, T.; Moreno-Jiménez, J.M. (2015). A cognitive approach for the multi-objective optimization of RC structural problems. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15(4):1024-1036. DOI:10.1016/j.acme.2015.05.001

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Control de calidad en recepción. Planes de muestreo

En una entrada anterior resolvimos un problema concreto de un plan de muestreo por atributos. Sin embargo, para los que no estén familiarizados con la jerga y las definiciones de la estadística empleada en el control de calidad, me he decidido por subir unas transparencias que a veces utilizamos en clase para cuando tenemos que explicar los planes de muestreo.

Pero antes, voy a comentar brevemente algunos conceptos relacionados con el control de calidad, el control estadístico, el control de aceptación y el control del proceso, entre otros. Vamos a ello.

El control de calidad es la parte de la gestión de la calidad orientada al cumplimiento de los requisitos de los productos o los servicios. Se trata de un método de trabajo que permite medir las características de calidad de una unidad, compararlas con los estándares establecidos e interpretar la diferencia entre lo obtenido y lo deseado para poder tomar decisiones conducentes a la corrección de estas diferencias.

En el proceso proyecto-construcción, la comprobación de los requisitos exigibles de calidad se basa fundamentalmente en el control de la calidad. Los pliegos de condiciones técnicas definen, para cada unidad de obra, qué tipo de controles deben realizarse para dar por buena la correcta ejecución de una obra, atendiendo no sólo a los materiales, sino a su puesta en obra y terminación. La misma filosofía es aplicable a la propia redacción de los proyectos de construcción por parte de las empresas de consultoría.

Una forma de controlar la calidad se basa en la inspección o la verificación de los productos terminados. Se trata establecer un filtro sobre los productos antes que éstos lleguen al cliente, de forma que los que no cumplen se desechan o se reparan. Este control en recepción normalmente se realiza por personas distintas a las que realizan el trabajo de producción, en cuyo caso los costes pueden ser elevados y pueden no considerarse las actividades de prevención ni los planes de mejora. Se trata de un control final, situado entre el productor y el cliente, que presenta la ventaja de ser imparcial, pero que adolece de muchos inconvenientes como son el desconocimiento de las circunstancias de la producción, la no-responsabilización de producción por la calidad, la lentitud en el flujo de la información, etc.

Sin embargo, una inspección al 100% de todas las unidades producidas puede ser materialmente imposible cuando los ensayos a realizar son destructivos. En estos casos, se hace necesario tomar decisiones de aceptación o rechazo de un lote completo de producto en función de la calidad de una muestra aleatoria. Este control estadístico (Statistical Control) proporciona una menor información, e incluso presenta riesgos propios del muestreo, pero sin embargo resulta más económico, requiere menos inspectores, las decisiones se toman con mayor rapidez y el rechazo a todo el lote estimula a los proveedores a mejorar la calidad.

El control estadístico se asentó plenamente a partir de la Segunda Guerra Mundial, caracterizándose por la consideración de las características de calidad como variables aleatorias, por lo que se centra básicamente en la calidad de fabricación o de producción. Este tipo de control también se identifica con el interés en conocer las causas de variación y establecer, como consecuencia, procedimientos de eliminación sistemática de dichas causas para la mejora continua de la calidad.

El control estadístico puede aplicarse en el producto final, lo que sería el control de aceptación, o bien a lo largo del proceso de producción, lo cual comprende el control del proceso. El control estadístico de recepción supone el establecimiento de planes de muestreo con criterios de aceptación o rechazo claros sobre lotes completos en función de los ensayos realizados sobre una muestra aleatoria. Este control por muestreo puede realizarse por atributos basándose en la norma ISO-2859, o bien por variables según ISO-3951. En cuanto al control estadístico de procesos, herramientas como los gráficos de control (Quality Control Chart) permiten tomar decisiones cuando el proceso se encuentra fuera de control. Igualmente, los estudios de capacidad de los procesos permiten decidir la capacidad de éstos de producir dentro de los límites de las especificaciones de calidad contratadas.

Una empresa constructora debería reducir al mínimo los costes de una mala calidad asegurándose que el resultado de sus procesos cumplieran los requisitos pactados con el cliente. Por ello, para garantizar que el control de aceptación de los productos presenta éxito –el denominado control externo-, la empresa constructora debería organizar como una actividad propia, un conjunto de controles en su cadena de producción que garantizase la calidad de las unidades de obra –actividad que recibe el nombre de control interno-.

Tanto el control interno como el externo puede ser realizado por la propia empresa constructora, por el cliente o por una organización independiente contratada al efecto. Así, por ejemplo, el control del hormigón recibido por el contratista puede ser realizado por una entidad independiente, la ejecución de la ferralla puede controlarse por parte de la dirección facultativa, o bien, la propia empresa constructora puede realizar un control interno de la ejecución de la obra.

Os paso, por tanto, la presentación que he utilizado alguna vez en clase.

Descargar (PDF, 3.97MB)

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Muestreo de aceptación por atributos. Ejemplo de caso resuelto.

El muestreo de aceptación constituye uno de los campos más amplios del control de calidad estadístico en recepción. Se trata de aceptar o rechazar un lote atendiendo a una serie de criterios establecidos. No se trata de determinar la calidad que presenta un lote, sino de determinar la forma de actuar. El muestreo de aceptación determina, por tanto, un procedimiento que si se aplica a una serie de lotes dará un riesgo especificado en cuanto a la aceptación de lotes de una calidad dada. Por tanto, el muestreo de aceptación proporciona un margen de seguridad en cuanto a la calidad.

Tampoco el muestreo de aceptación constituye un control de calidad propiamente dicho. Para ello tenemos otras herramientas como los diagramas de control, que pueden guiar al ingeniero en cuanto a la modificación de la producción con el objeto de mejorar los productos. Este punto debe tenerse muy en cuenta. Un muestreo de aceptación, tal y como hemos indicado antes, aceptará o rechazará lotes. Suponiendo que todos los lotes son de la misma calidad, aceptará unos y rechazará otros, sin que los aceptados sean mejores que los rechazados.

Sin embargo, esta práctica de muestreo proporciona un efecto indirecto muy importante. Si a un proveedor se le rechaza frecuentemente sus lotes, o cambia radicalmente su forma de producción, o el cliente buscará un nuevo proveedor.

A continuación os paso, totalmente resuelto, una práctica resuelta propuesta en clase de un muestreo de aceptación por atributos. En este caso, el producto es defectuoso o no lo es. Es evidente que, si se disponen de datos cuantitativos, sería mejor utilizar un muestreo de aceptación por variables, pero la filosofía y la estrategia es la misma.

En el caso del control de calidad en recepción por atributos, se han utilizado las tablas de la norma UNE 66-020 (actualmente la familia de normas vigentes son las UNE-ISO 2859), que proceden de la norma MIL-STD-105. Esta era una norma de defensa de los Estados Unidos que proporcionaba procedimientos y tablas para el muestreo por atributos basadas en las teorías de inspección de muestreo de Walter A. Shewhart, Harry Romig y Harold Dodge y fórmulas matemáticas.

Aunque el ejemplo trata de una producción industrial, el campo de aplicación podría extrapolarse a otros como la recepción de lotes en carreteras, que no deja de ser el resultado de un proceso de producción. En futuros artículos publicaré algunos ejemplos más. Por otra parte, para entender bien la resolución del problema, se recomienda al lector algún curso básico sobre estadística avanzada aplicada al control de calidad.

Descargar (PDF, 697KB)

 

 

 

 

Revisión de las técnicas de valoración multicriterio aplicadas al diseño sostenible de infraestructuras

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Advances in Civil Engineering (revista indexada en el JCR) sobre la revisión de las técnicas de valoración multicriterio aplicadas al diseño sostenible de infraestructuras. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Dados los grandes impactos asociados a la construcción y mantenimiento de infraestructuras, tanto en la dimensión ambiental como en la económica y social, un enfoque sostenible de su diseño parece esencial para facilitar el cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible fijados por las Naciones Unidas. Un repaso a la bibliografía existente indica, por lo general, que se aplican métodos de toma de decisiones multicriterio para abordar los criterios complejos y a menudo contradictorios que caracterizan la sostenibilidad. El presente estudio revisa el estado actual de la técnica en la aplicación de dichas técnicas en la evaluación de la sostenibilidad de las infraestructuras, analizando también los impactos y criterios de sostenibilidad incluidos en las evaluaciones.

El artículo se encuentra publicado en abierto, y por tanto se puede descargar gratuitamente en el siguiente enlace: https://www.hindawi.com/journals/ace/2019/6134803/

ABSTRACT:

Given the great impacts associated with the construction and maintenance of infrastructures in both the environmental, the economic and the social dimensions, a sustainable approach to their design appears essential to ease the fulfilment of the Sustainable Development Goals set by the United Nations. Multicriteria decision-making methods are usually applied to address the complex and often conflicting criteria that characterise sustainability. The present study aims to review the current state of the art regarding the application of such techniques in the sustainability assessment of infrastructures, analysing as well the sustainability impacts and criteria included in the assessments. The Analytic Hierarchy Process is the most frequently used weighting technique. Simple Additive Weighting has turned out to be the most applied decision-making method to assess the weighted criteria. Although a life cycle assessment approach is recurrently used to evaluate sustainability, standardised concepts, such as cost discounting, or presentation of the assumed functional unit or system boundaries, as required by ISO 14040, are still only marginally used. Additionally, a need for further research in the inclusion of fuzziness in the handling of linguistic variables is identified.

REFERENCIA:

NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2019). A review of multi-criteria assessment techniques applied to sustainable infrastructures design. Advances in Civil Engineering, 2019: 6134803. DOI:10.1155/2019/6134803

Descargar (PDF, 2.28MB)

 

Constructividad, constructibilidad, constructabilidad, ¿todo lo mismo?

Figura 1. Capacidad de influir en el coste durante el proceso proyecto-construcción (Serpell, 2002)

Todo el mundo está de acuerdo en que la industria de la construcción es un motor del desarrollo económico de una sociedad, pues permite crear infraestructuras que soportan las actividades económicas y viviendas. Pero para ello se requieren recursos intensivos, tanto públicos como privados que, en muchas ocasiones, no se utilizan de forma efectiva. Se trata de un sector con amplio margen de mejora en cuanto a productividad se refiere y que, de momento, y con carácter general, no aprovecha todas las oportunidades que brinda el desarrollo tecnológico.

Todos los agentes que participan en la industria de la construcción, desde proyectistas, constructores, suministradores de materiales y equipos, etc., se ven abocados a utilizar de forma efectiva y eficiente todos los recursos a su alcance para mejorar de este modo la productividad y los resultados empresariales. Ello supone, no solo utilizar bien los recursos disponibles, sino alcanzar con ellos los objetivos empresariales, que pasan por la satisfacción de las necesidades de los clientes en cuanto a calidad, costes y plazos.

En la Figura 1 se puede observar cómo, en el proceso proyecto-construcción, las primeras fases son las que presentan mayor capacidad de influencia en el coste final de un proyecto (Serpell, 2002). Sobre este asunto ya hablamos en un artículo anterior: La “Ley de los Cincos” de Sitter. Las estadísticas europeas señalan (ver Calavera, 1995) que el proyecto es el responsable del 35-45% de los problemas en construcción. A este respecto Sitter (véase Rostman, 1992) ha introducido al llamada “Ley de los Cincos”, postulando que un dólar gastado en fase de diseño y construcción elimina costes de 5 dólares en mantenimiento preventivo, 25 dólares en labores de reparación y 125 en rehabilitación.

Por tanto, mejorar el diseño de un proyecto constructivo es clave, no solo para conseguir satisfacer los requerimientos del cliente, sino para mejorar los resultados de todos los agentes involucrados en el proceso proyecto-construcción. Sobre este aspecto la bibliografía de origen anglosajón habla de Constructability o Buildability, que se ha traducido al español como “constructabilidad” o “constructibilidad”, incluso “constructividad”. Sin embargo, son palabras que no las recoge la Real Academia Española de la Lengua. Simplificando, podríamos hablar de que una obra puede construirse de forma más o menos fácil y efectiva. Ello va a depender de muchos factores, pero uno de los más importantes va a ser el propio proyecto constructivo. Por cierto, no vamos a utilizar aquí el concepto de “coeficiente de constructibilidad“, que en el ámbito del urbanismo, se refiere a un número que fija el máximo de superficie posible a construir en un ámbito determinado.

En la Figura 2 he elaborado un mapa conceptual para aclarar las ideas. Como puede verse, tanto la constructividad como la constructibilidad tienen como objetivo último satisfacer las necesidades del cliente en cuanto a calidad, costes, plazos, estética, etc., además de cumplir con otro tipo de objetivos relativos al contexto (requerimientos ambientales, sociales, legales, etc.), de forma que los agentes involucrados en la construcción sean capaces de mejorar sus resultados empresariales. Sin embargo, el enfoque de ambos conceptos es diferente. Veamos con algo de detalle las diferencias.

 

Figura 2. Mapa conceptual sobre constructividad y constructibilidad. Elaboración propia.

La constructividad define el grado con el cual un proyecto facilita el uso eficiente de los recursos para facilitar su construcción, satisfaciendo tanto los requerimientos del cliente como otros asociados al proyecto. Como se puede ver, se trata de un concepto directamente ligado a la fase del proyecto, y por tanto, depende fuertemente del equipo encargado del diseño.

Por otra parte, la constructibilidad es un concepto relacionado con la gestión que involucra a todas las etapas del proyecto y que, por tanto, depende tanto de los proyectistas, de los gestores del proyecto y de los constructores. Aunque se trata de un concepto también relacionado con las etapas del diseño del proyecto, la diferencia estriba en la incorporación de personal en esta etapa preliminar de personal con experiencia y conocimiento en construcción con el fin de mejorar la aptitud constructiva de una obra.

Quizá un ejemplo sea clarificador. Supongamos un equipo de arquitectura que está proyectando un edificio complejo, como por ejemplo un hospital. Este equipo, con mayor o menor experiencia en obra, tratará de diseñar un edificio que se pueda construir. El proyecto se licitará y una empresa constructora se encargará de su ejecución. Resulta evidente que, en función de los problemas de obra, el proyecto podrá modificarse para adaptarse a problemas que no quedaron resueltos en el proyecto o a cambios no previstos durante la ejecución. Se trata de un ejemplo donde los proyectistas han incorporado, en la medida de lo posible, aspectos relacionados con la constructividad.

Por otra parte, podría darse el caso de un concurso de proyecto y construcción, donde el adjudicatario participara, a su riesgo, del proceso proyecto-construcción. En este caso, es muy posible que al equipo redactor del proyecto se incorporaran personas con amplia experiencia en la ejecución de este tipo de proyectos. Por ejemplo, jefes de obra o producción de la empresa que hubiesen realizado proyectos similares, podrían aportar conocimientos para mejorar el proyecto, de forma que éste fuera fácilmente construible con los medios disponibles por la propia empresa. En este caso, estamos refiriéndonos a una gestión del proyecto donde se incorporan aspectos relacionados con la constructibilidad.

Para terminar, tenemos ejemplos claros de la diferencia entre estos dos conceptos en el caso de los proyectos que nuestros estudiantes elaboran durante sus estudios, por ejemplo, en el Grado de Ingeniería Civil o en el Máster en Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos (donde imparto docencia). Un alumno brillante puede desarrollar un proyecto formalmente correcto, pero es muy habitual encontrar detalles mal resueltos porque son difíciles de construir. No se debe a que ha aplicado mal sus conocimientos, más bien se trata de falta de experiencia en obra que impide volcar en el proyecto soluciones que faciliten la construcción de la obra. Este problema, desgraciadamente, se repite en numerosas empresas de proyectos, donde la falta de experiencia de los proyectistas en la ejecución de la obra supone posteriormente problemas que ya se comentaron anteriormente cuando hablábamos de la regla de Sitter. La consecuencia de todo ello es clara: la importancia de que los proyectistas presenten experiencia dilatada en la ejecución de obra. La segunda derivada también es clara: los profesores en escuelas técnicas que forman a futuros ingenieros o arquitectos, deberían tener cierta experiencia en obra real. Igual es hora de balancear la importancia de la investigación y la experiencia en el mundo real a la hora de evaluar el perfil de los profesores que se dedican a formar a los futuros técnicos. Pero ese es otro tema.

Os dejo algún vídeo al respecto para ampliar conceptos.

Referencias:

CALAVERA, J. (1995). Proyectar y controlar proyectos. Revista de Obras Públicas num. 3.346. Madrid, septiembre.

PELLICER, E., CATALÁ, J., SANZ, A.(2002). La administración pública y el proceso proyecto-construcción. Actas del VI Congreso Internacional de Ingeniería de Proyectos, Departamento de Proyectos de Ingeniería de la Universidad Politécnica de Cataluña y AEIPRO, Barcelona, página 35.

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.

SERPELL, A. (2002). Administración de operaciones de construcción. Alfaomega, 292 pp.

ROSTMAN, S. (1992). Tecnología moderna de durabilidad. Cuadernos Intemac, 5.

YEPES, V. (1998). La calidad económica. Qualitas Hodie, 44: 90-92.

YEPES, V. (2003). Sistemas de gestión de la calidad y del medio ambiente en las instalaciones náuticas de recreo.Curso Práctico de Dirección de Instalaciones Náuticas de Recreo. Ed. Universidad de Alicante. Murcia, pp. 219-244.

YEPES, V. (2015). Coste, producción y mantenimiento de maquinaria para construcción. Editorial Universitat Politècnica de València, 155 pp.

YEPES, V.; PELLICER, E. (2003). ISO 10006 “Guidelines to quality in project management” application to construction. VII International Congress on Project Engineering. 10 pp. ISBN: 84-9769-037-0.

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

El concepto de paisaje dentro de los puertos deportivos: Bases para la consideración en la gestión

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Ocean and Coastal Management (de Elsevier, indexada en el JCR), un artículo que trata sobre cómo influye el concepto de paisaje dentro de los puertos deportivos en la gestión. Se trata de un artículo de una línea de investigación que trata sobre el paisaje en la planificación y gestión de los puertos deportivos, y del cual ya escribimos un artículo para el caso de Andalucía. Este artículo lo podéis descargar gratuitamente hasta el 19 de julio de 2019 directamente en la siguiente dirección: https://authors.elsevier.com/c/1Z8es3RKK-g72d

Abstract

The landscape is a complex concept that deals with the relationship between people and their environment. The concept therefore encompasses many perspectives, and each area of knowledge approaches it differently. Ports are unique elements within the landscape, with great attractiveness since ancient times, and its position on the coastline represents a superb base to observe their surroundings. Moreover, marinas are ports that specialize in pleasure crafts with a great potential for leisure. In this sense, this study introduces the landscape in the marinas —grounding its particularities of function and scale with respect to other port facilities— through a three-part Delphi survey that was conducted on a sample made up of an expert panel (n = 23) in landscape and marinas from academia, consulting and management practice from Spain. Based on the concept of landscape, and after the analysis of existing literature and documents, the current research examines expert opinion on the various elements that embrace the landscape in marinas. Through a combination of open-ended responses, and Likert-type questions, the experts’ panel attempts to identify the elements that should be considered in each of the approaching stages, and its respective rates. This set of criteria constitutes a starting point for a better understanding of the landscape in these types of maritime facilities. Also, it provides the basis to properly incorporate the landscape into the planning and management of marinas.

Highlights

  • The landscape in the marinas has been traditionally treated in a confusing and intuitive way.
  • A list with the elements that make up the landscape within marinas is presented.
  • Assessment of the criteria is obtained through a Delphi method.
  • The results provide the basis for the integration of landscape in port management processes.

Keywords

Landscape
Marinas
Delphi survey
Port management

Reference:

MARTÍN, R.; YEPES, V. (2019). The concept of landscape within marinas: Basis for consideration in the management.Ocean & Coastal Management, 179:104815. DOI:10.1016/j.ocecoaman.2019.104815

 

 

 

Vídeo y presentación completa conferencia sobre toma de decisiones en puentes

El 23 de mayo de 2019 tuve la oportunidad de impartir una conferencia en el Centro de Estudios Avanzados y Extensión de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, en su sede de Santiago (Chile). El título de la charla coincide con el proyecto DIMALIFE, que en este momento tenemos en marcha dentro de nuestro grupo de investigación de la Universitat Politècnica de València: “Toma de decisiones en la gestión del ciclo de vida de puentes e infraestructuras viarias de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos”. En este enlace podéis ver una nota de prensa sobre la misma: http://www.pucv.cl/pucv/noticias/primera-persona/investigador-de-la-universitat-politecnica-de-valencia-realiza/2019-05-27/164204.html

La conferencia se pudo ver también por streaming en directo. Agradezco a la PUCV la grabación de la misma. Os paso a continuación no solo el vídeo sino también la presentación del PowerPoint utilizado en la misma. Espero que os sea de interés.

Descargar (PDF, 7.01MB)

 

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Optimización aplicada a la gestión sostenible del mantenimiento de las carreteras

Una vez cerrado el Simposio Digital GeoRoads19, “La pasión por las carreteras”, que se llevó a cabo en Internet, los días 11 y 12 de abril de 2019, es hora de cumplir con la promesa realizada. Os paso tanto el vídeo de la comunicación como el texto escrito.

También os paso algunos datos que me ha proporcionado la organización de este evento. Se superó la marca de 9 millones de impactos de la etiqueta del evento #GeoRoads19. Me cuentan que, con 851 inscritos, ahora tenemos el nuevo récord mundial para eventos transmitidos en streaming HD por ITAFEC. También, 1.100 cuentas de IP visualizaron el evento en vivo desde 18 países, a través de itafec.com, y eso si no contamos a las personas que estuvieron reunidas en salones y auditorios de las universidades para ver el evento en pantalla grande. Alcanzamos más de 313 mil usuarios de Twitter durante el evento y, por si fuera poco, se escribieron 1.370 tuits desde 181 cuentas diferentes. Estos números son realmente impresionantes.

Sin más, os dejo la presentación y la comunicación escrita. Espero que os sea de interés.

Descargar (PDF, 1.01MB)

La evaluación técnica de una carretera

Figura 1. Representación de la evolución del índice PSI. https://www.pavementinteractive.org/

En una entrada anterior vimos que una infraestructura se puede evaluar con indicadores de estado y de prestaciones. En el caso de una carretera, las funciones básicas que debe cumplir pasan por poseer una capacidad estructural suficiente para soportar las cargas a la estará sometida, presentar un nivel de servicio adecuado bajo el punto de vista del usuario y garantizar la seguridad en cualquier momento. En consecuencia, el estado y las prestaciones de una carretera varían a lo largo del tiempo debido a las solicitaciones directas o indirectas, como puede ser el tráfico o el clima, y por tanto, se debe evaluar periódicamente el estado  de la carretera para garantizar las funciones básicas que antes hemos definido.

Dentro de la gestión de una carretera, llamaremos evaluación técnica al proceso que pasa por recoger datos, evaluar la infraestructura a través de un indicador y predecir la condición futura de la carretera mediante un modelo de comportamiento.

La primera fase de la evaluación técnica implica examinar las características de una carretera tanto desde el punto de vista funcional como estructural. Existen distintos tipos de indicadores para evaluar las características de una carretera. Estos indicadores se correlacionan entre ellos para comparar los valores cuando se utilizan distintas metodologías de medición. Si se evalúa la funcionalidad del pavimento, se puede medir el nivel de servicio o la seguridad. Por otra parte, la evaluación estructural mide la capacidad de soporte del pavimento. Para ello se pueden medir las propiedades mecánicas (deflexiones y deformaciones) o bien el deterioro superficial (agrietamiento, defectos superficiales o la deformación del pavimento.

  • El nivel de servicio mide la capacidad del pavimento para servir al tránsito ofreciendo un nivel de calidad adecuado a los usuarios; por tanto, se trata de una percepción subjetiva basada en la comodidad. Esta percepción se mide habitualmente relacionándola con la regularidad superficial, medida con indicadores como el IRI (International Roughness Index), PSI (Present Serviceaility Index)PSR (Present Serviceaility Rating) . Hoy en día el IRI es el indicador más importante, y se evalúa a partir del perfil longitudinal del pavimento.
  • El nivel de seguridad de una carretera depende de múltiples factores, como son el diseño geométrico, la señalización o las características de los vehículos, entre otros muchos. Sin embargo, para medir la seguridad del pavimento se suele utilizar la textura (macrotextura o microtextura) y la resistencia al deslizamiento (coeficiente de fricción internacional, IFI). Hay que tener presente, en este caso, que la resistencia al deslizamiento no solo depende de la textura del pavimento, sino que también depende de las características de los neumáticos y de las condiciones del vehículo. Pero si se tiene que medir la condición del pavimento, deberemos centrarnos en la microtextura, que influye fuertemente en el deslizamiento de vehículos a baja velocidad sobre superficies mojadas) y la macrotextura (que facilita el drenaje del agua y que ofrece resistencia al deslizamiento en vehículos a alta velocidad sobre pavimentos mojados). El IFI, que es el indicador que se utiliza internacionalmente, consta de dos números, uno adimensional que representa la fricción (cero es un deslizamiento perfecto, y uno es adherencia) y otro, en unidades de velocidad (km/h) que representa la macrotextura. Con estos dos valores se puede calcular el valor de fricción a cualquier velocidad de deslizamiento.
  • Las propiedades mecánicas del pavimento (módulo elástico, fatiga, deformación y tensiones residuales) definen los parámetros de resistencia de las diferentes capas de la estructura del pavimento. Sin embargo, el indicador más utilizado para para evaluar la capacidad estructural es la medición de las deflexiones (deformación elástica de un pavimento al paso de una carga).
  • El deterioro superficial se hace patente con las grietas, defectos superficiales y deformaciones del pavimento, así como en los defectos de los tratamientos o reparaciones realizadas. Suele medirse mediante una inspección visual, que puede ser manual o automática.

 

Figura 2. Características evaluadas en la auscultación de pavimentos. Elaboración propia basada en Torres-Machí (2015)

Sin embargo, aunque todos los indicadores expuestos son de interés en la toma de decisiones, también es cierto que resulta conveniente disponer de indicadores compuestos que permitan simplificar la información. Se trata de combinar los indicadores individuales para simplificar la toma de decisiones. Algunos de ellos son el PCI (Pavement Condition Index), el PQI (Pavement Quality Index) y el POI (Pavement Overall Index). Como estos indicadores son una agregación de distintos deterioros, para utilizarlos en la gestión de una red de carreteras, es necesario una calibración previa (de Solminihac, 2001).

Estos indicadores se utilizan, entre otros, para realizar una optimización multiobjetivo en la toma de decisiones necesaria para el mantenimiento de una red de carreteras. En el caso de los indicadores de condición, se trata de maximizar dicho indicador a lo largo del ciclo de vida de la red de carreteras. Os dejo a continuación algunas referencias y trabajos de nuestro grupo de investigación.

Referencias:

  • DE SOLMINIHAC, H. (2001). Gestión de infraestructura vial. Pontificia Universidad Católica de Chile. Santiago, Chile.
  • TORRES-MACHÍ, C. (2015). Optimización heurística multiobjetivo para la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. Tesis doctoral. Universitat Politècnica de València – Pontificia Universidad Católica de Chile.
  • TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; VIDELA, C. (2015). Sustainable pavement management: Integrating economic, technical, and environmental aspects in decision making. Transportation Research Record, 2523:56-63.
  • TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; VIDELA, C.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2014). An iterative approach for the optimization of pavement maintenance management at the network level. The Scientific World Journal, Volume 2014, Article ID 524329, 11 pages.
  • TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2014). Current models and practices of economic and environmental evaluation for sustainable network-level pavement management. Revista de la Construcción, 13(2): 49-56.
  • TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Journal of Cleaner Production, 148:90-102.
  • YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550.

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Indicadores de estado y de prestaciones de las infraestructuras

En una entrada anterior vimos las distintas estrategias de conservación de las infraestructuras y cómo éstas influían en el coste que debían pagar los usuarios. Estas estrategias podían modificar el estado o las prestaciones de la infraestructura, que de forma irremediable, se degradan con el tiempo. Llegado a este punto, conviene diferenciar los conceptos de estado y de prestaciones de una infraestructura.

La gestión de las infraestructuras (carreteras, puentes, etc.) supone un proceso por el cual se debe asignar de forma eficiente los recursos limitados en la dirección marcada por los objetivos estratégicos de la organización responsable de dicha gestión. Para ello se hacen necesarios una serie de indicadores que permitan medir de forma cuantitativa o cualitativa los resultados procedentes de las acciones realizadas sobre dichos activos respecto a los objetivos.

Dichos indicadores pueden ser de estado o de prestaciones. El estado o condición de una infraestructura se define como su estado físico, que puede afectar o no a sus prestaciones. En cambio, la prestación o rendimiento se define como la capacidad de la infraestructura para proveer un determinado nivel de servicio a los usuarios. Se pueden llamar también prestaciones funcionales, pues indican el nivel de habilitación de una infraestructura para desarrollar su función principal, que es la prestación del servicio, aunque también podrían incluir otras características o efectos no directamente relacionados con el servicio a los usuarios.

Saber diferenciar ambos conceptos es básico para cualquier organización responsable de la gestión de una infraestructura. Así, por ejemplo, las prestaciones de un puente pueden no verse afectadas por el estado hasta que se produzca un fallo. Es fácil encontrar un puente de hormigón con defectos superficiales (corrosión de armaduras, desconchados, etc.) que mantiene intacta su funcionalidad e integridad estructural. También podría darse el caso de un puente en muy buen estado que no sea capaz de soportar determinadas cargas de tráfico o que impone restricciones de gálibo que afectan al tráfico.

Puente “traga camiones” de Leganés. https://www.lavanguardia.com

Pero, ¿cuáles son las razones para disponer de indicadores en la gestión de las infraestructuras? Pues son imprescindibles para tomar decisiones que afectan a estos activos. Permiten identificar las necesidades de intervención, proporcionan la guía de los procesos y criterios en la toma de decisiones y son los elementos que permiten controlar el progreso hacia los objetivos y metas trazados por la organización responsable de la gestión.

En el caso de una carretera, los indicadores utilizados en su gestión se suelen agrupar en diferentes categorías que corresponden con los objetivos de la organización responsable de dicha gestión. Se podrían considerar, entre otros, los siguientes: conservación de la carretera, seguridad vial, movilidad y accesibilidad, medioambiente, operaciones y mantenimiento y eficiencia económica.

Si se disponen de mediciones de dichos indicadores, éstos permiten comparar sus valores con determinados estándares, umbrales o niveles mínimos. Esta información es determinante en la identificación de las necesidades de intervención y, por tanto, catalizan todo el proceso posterior de selección de intervenciones y asignación de recursos económico.

En artículos posteriores hablaremos de cómo podremos utilizar estos índices para el caso particular de las carreteras y utilizar técnicas procedentes de la optimización multiobjetivo y de la toma de decisiones multicriterio para asignar los presupuestos restrictivos de los que dispone una organización para que la condición de las carreteras sea la máxima posible. Ya adelantamos que el problema no es sencillo, pero afortunadamente nuestro grupo de investigación ya dispone de las herramientas necesarias para planificar el mantenimiento y la conservación de una red de carreteras o de calles en una ciudad con presupuestos muy restrictivos.

 

Referencias:

  • CLEMENTE, J.J. (2012). La toma de decisión en el marco de la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. Trabajo de investigación. Universitat Politècnica de València.
  • SALAS, J.; YEPES, V. (2019). MS-ReRO and D-ROSE methods: assessing relational uncertainty and evaluating scenarios’ risks and opportunities on multi-scale infrastructure systems. Journal of Cleaner Production, (accepted, in press).
  • SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects. Environmental Impact Assessment Review, 65:41-53.
  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects. Journal of Cleaner Production, 176:521-534.
  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Environmental Impact Assessment Review, 67:61-72.
  • SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social sustainability of infrastructures. Journal of Cleaner Production, 187:496-513.
  • TORRES-MACHÍ, C. (2015). Optimización heurística multiobjetivo para la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. Tesis doctoral. Universitat Politècnica de València – Pontificia Universidad Católica de Chile.
  • TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; VIDELA, C. (2015). Sustainable pavement management: Integrating economic, technical, and environmental aspects in decision making. Transportation Research Record, 2523:56-63.
  • TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; VIDELA, C.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2014). An iterative approach for the optimization of pavement maintenance management at the network level. The Scientific World Journal, Volume 2014, Article ID 524329, 11 pages.
  • TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2014). Current models and practices of economic and environmental evaluation for sustainable network-level pavement management. Revista de la Construcción, 13(2): 49-56.
  • TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Journal of Cleaner Production, 148:90-102.
  • YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550.

Licencia de Creative Commons
Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.