Aplicación del análisis del valor MIVES a la estructura de una vivienda unifamiliar de autopromoción con criterios de sostenibilidad

Este trabajo presenta el estudio entre tres alternativas estructurales dispares aplicadas una vivienda unifamiliar adosada, para la toma de decisión de un autopromotor, apoyándose en métodos multicriterio y teniendo en cuenta parámetros de sostenibilidad. Se ha definido un modelo de evaluación y propuesto una serie de indicadores usando la metodología MIVES que permite identificar, estructurar y evaluar las distintas alternativas propuestas transformándolas en un valor, cuyo máximo es la opción óptima. Se obtiene la validación del método para una alternativa tradicional (hormigón in situ), prefabricada (©YTONG) y tecnológica (©ELESDOPA) consiguiendo esta última la mejor valoración a pesar de no ser la más económica ni la más rápida de ejecutar.  Las viviendas unifamiliares suelen estar más ligadas a proyectos singulares para clientes particulares, no siendo objeto de interés para los promotores que obtienen mayores beneficios en otros productos inmobiliarios de tipo plurifamiliar. Sin embargo, para cualquier autopromotor su “hogar” constituye quizás la mayor inversión de su vida, y por tanto una de las decisiones más importantes a tomar. No existe una herramienta específica en el mercado para evaluar de forma rigurosa (más allá del coste de obra) la sostenibilidad de una vivienda durante su ciclo de vida. Los cuestionarios para evaluar los indicadores a través de atributos (tangibles e intangibles) identifican numéricamente las deficiencias de esta tipología para mejorar su índice de valor, ofreciendo al proyectista una herramienta objetiva y eficaz para justificar ante su cliente el mejor uso de materiales, mano de obra y tecnología, para conseguir diseños óptimos (desde el punto de vista ambiental, social, estético, funcional, temporal, económico, seguridad y salud, etc.). En conclusión, un estudio así desde la fase inicial permitiría a todo gestor de proyecto controlar los aspectos fundamentales que marcarán el equilibrio del futuro edificio para que sea más funcional, inteligente, económico y sostenible.

Os dejo a continuación un vídeo explicativo donde os cuento los aspectos básicos del trabajo.

Referencia:

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; YEPES, V. (2020). Multi-criteria assessment of alternative sustainable structures for a self-promoted, single-family home. Journal of Cleaner Production, 258: 120556. DOI:10.1016/j.jclepro.2020.120556

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¿Qué alternativa de puente es la más sostenible medioambientalmente? ¿Y socialmente?

He empezado una serie de vídeos divulgativos donde quiero explicar, de forma breve, los resultados que estamos obteniendo en nuestro grupo de investigación. Considero que es importante hacerlo debido a que, muchas veces, los artículos científicos quedan almacenados en las grandes revistas y no llegan al técnico o al público en general.

En este caso, os he preparado un vídeo sobre en el que explico cómo hemos realizado el análisis del ciclo de vida de cuatro tipologías de puentes muy utilizados en nuestro país: losas macizas, losas aligeradas, secciones en cajón y secciones mixtas. Se analiza no solo el impacto social, sino también el medioambiental. Os explico qué metodología usamos, el software, las bases de datos, etc. Os llevaréis una relativa sorpresa con los resultados obtenidos. Ya os adelanto que las mejores alternativas medioambientales no se corresponden con las mejores desde el punto de vista social.

Los que queráis descargar gratuitamente el artículo, podéis acudir al siguiente enlace: https://www.mdpi.com/2071-1050/14/9/5186

Referencia:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2022). Social Impact Assessment Comparison of Composite and Concrete Bridge Alternatives. Sustainability, 14(9):5186. DOI:10.3390/su14095186.

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Curso en línea de “Gestión de costes y producción de la maquinaria empleada en la construcción”

La Universitat Politècnica de València, en colaboración con la empresa Ingeoexpert, ha elaborado un Curso online sobre “Gestión de costes y producción de la maquinaria empleada en la construcción”.

El curso, totalmente en línea, se desarrollará en 6 semanas, con un contenido de 75 horas de dedicación del estudiante. Empieza el 13 de junio de 2022 y termina el 25 de julio de 2022. Hay plazas limitadas.

Toda la información la puedes encontrar en esta página: https://ingeoexpert.com/cursos/curso-de-gestion-de-costes-y-produccion-de-la-maquinaria-empleada-en-la-construccion/

Os paso un vídeo explicativo y os doy algo de información tras el vídeo.

Este es un curso básico sobre la gestión de los costes y la producción de los equipos y maquinaria empleada en la construcción, tanto en obras civiles y de edificación. Se trata de un curso que no requiere conocimientos previos especiales y está diseñado para que sea útil a un amplio abanico de profesionales con o sin experiencia, estudiantes de cualquier rama de la construcción, ya sea universitaria o de formación profesional. Además, el aprendizaje se ha escalonado para que el estudiante pueda profundizar en aquellos aspectos que les sea de interés mediante documentación complementaria y enlaces de internet a vídeos, catálogos, etc.

En este curso aprenderás los conceptos básicos sobre la gestión de la producción, la selección económica de los bienes de equipo, los costes de propiedad y operación de la maquinaria, su amortización, la disponibilidad y fiabilidad de los equipos, el mantenimiento y reparación, los parques de maquinaria y la gestión de instalaciones, almacenes e inventarios, el estudio del trabajo y la productividad, las políticas de incentivos, métodos de medición del trabajo y la producción de equipos de máquinas. El curso se centra especialmente en la comprensión de los fundamentos básicos que gobiernan la gestión de los costes y la producción de los equipos, mostrando especial atención a la maquinaria pesada de movimientos de tierras y compactación. Es un curso de espectro amplio que incide en el conocimiento de los fundamentos de la ingeniería de la producción. Resulta de especial interés desarrollar el pensamiento crítico del estudiante en relación con la selección de los métodos y técnicas empleadas en la gestión de los costes y el rendimiento de la maquinaria en casos concretos. El curso trata llenar el hueco que deja la bibliografía habitual, donde no se profundiza en el coste y la producción de conjuntos de equipos. Además, el curso está diseñado para que el estudiante pueda ampliar por sí mismo la profundidad de los conocimientos adquiridos en función de su experiencia previa o sus objetivos personales o de empresa.

El contenido del curso se organiza en 30 lecciones, que constituyen cada una de ellas una secuencia de aprendizaje completa. Además, se entregan 75 problemas resueltos que complementan la teoría estudiada en cada lección. La dedicación aproximada para cada lección se estima en 2-3 horas, en función del interés del estudiante para ampliar los temas con el material adicional. Al finalizar cada unidad didáctica, el estudiante afronta una batería de preguntas cuyo objetivo fundamental es afianzar los conceptos básicos y provocar la duda o el interés por aspectos del tema abordado. Al final se han diseñado tres unidades adicionales para afianzar los conocimientos adquiridos a través del desarrollo de casos prácticos, donde lo importante es desarrollar el espíritu crítico y su capacidad para resolver problemas reales. Por último, al finalizar el curso se realiza una batería de preguntas tipo test cuyo objetivo es conocer el aprovechamiento del estudiante, además de servir como herramienta de aprendizaje.

El curso está programado para 75 horas de dedicación por parte del estudiante. Se pretende un ritmo moderado, con una dedicación semanal en torno a las 10-15 horas, dependiendo de la profundidad requerida por el estudiante, con una duración total de 6 semanas de aprendizaje.

Objetivos

Al finalizar el curso, los objetivos de aprendizaje básicos son los siguientes:

  1. Comprender la utilidad y las limitaciones de las técnicas actuales para la gestión de costes y producción de los equipos de máquinas empleados para la construcción
  2. Evaluar y seleccionar la maquinaria atendiendo a criterios económicos y técnicos
  3. Conocer la gestión de los sistemas de almacenamiento de materiales en obra y los parques de maquinaria
  4. Aplicar las técnicas de estudios de métodos y medición del trabajo para mejorar la eficiencia de los equipos
  5. Aplicar técnicas de aprendizaje e incentivos a la producción para mejorar la productividad

Programa

  • – Lección 1. Mecanización de las obras
  • – Lección 2. Adquisición y renovación de la maquinaria
  • – Lección 3. La depreciación de los equipos y su vida económica
  • – Lección 4. Selección de máquinas y equipos
  • – Lección 5. La estructura del coste
  • – Lección 6. Costes de propiedad de las máquinas
  • – Lección 7. Costes de operación de las máquinas
  • – Lección 8. Fondo horario y disponibilidad de los equipos
  • – Lección 9. Fiabilidad de los equipos
  • – Lección 10. Mantenimiento y reparación de los equipos
  • – Lección 11. Instalación y organización interna de la obra
  • – Lección 12. Parques de maquinaria y gestión de inventarios
  • – Lección 13. Constructividad y constructibilidad
  • – Lección 14. Estudio del trabajo y productividad
  • – Lección 15. Los incentivos a la productividad en la construcción
  • – Lección 16. Estudio de métodos
  • – Lección 17. Medición del trabajo
  • – Lección 18. La curva de aprendizaje en la construcción
  • – Lección 19. Ciclo de trabajo y factor de acoplamiento
  • – Lección 20. Producción de los equipos
  • – Lección 21. Composición y clasificación de suelos
  • – Lección 22. Movimiento de tierras y factor de esponjamiento
  • – Lección 23. Producción de los buldóceres
  • – Lección 24. Producción de las cargadoras
  • – Lección 25. Producción de las motoniveladoras
  • – Lección 26. Producción de las mototraíllas
  • – Lección 27. Producción de las retroexcavadoras
  • – Lección 28. Producción de las dragalinas
  • – Lección 29. Producción de los equipos de acarreo
  • – Lección 30. Producción de los compactadores
  • – Supuesto práctico 1.
  • – Supuesto práctico 2.
  • – Supuesto práctico 3.
  • – Batería de preguntas final

Profesorado

Víctor Yepes Piqueras

Doctor Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos. Universitat Politècnica de València

Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos (1982-1988). Número 1 de promoción (Sobresaliente Matrícula de Honor). Especialista Universitario en Gestión y Control de la Calidad (2000). Doctor Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos, Sobresaliente “cum laude”. Catedrático de Universidad en el área de ingeniería de la construcción en la Universitat Politècnica de València y profesor, entre otras, de las asignaturas de Procedimientos de Construcción en los grados de ingeniería civil y de obras públicas. Su experiencia profesional se ha desarrollado como jefe de obra en Dragados y Construcciones S.A. (1989-1992) y en la Generalitat Valenciana como Director de Área de Infraestructuras e I+D+i (1992-2008). Ha sido Director Académico del Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón (2008-2017), obteniendo durante su dirección la acreditación EUR-ACE para el título. Profesor Visitante en la Pontificia Universidad Católica de Chile. Investigador Principal en 5 proyectos de investigación competitivos. Ha publicado más de un centenar artículos en revistas indexadas en el JCR. Autor de 8 libros, 22 apuntes docentes y más de 250 comunicaciones a congresos. Ha dirigido 14 tesis doctorales, con 4 más en marcha. Sus líneas de investigación actuales son las siguientes: (1) optimización sostenible multiobjetivo y análisis del ciclo de vida de estructuras de hormigón, (2) toma de decisiones y evaluación multicriterio de la sostenibilidad social de las infraestructuras y (3) innovación y competitividad de empresas constructoras en sus procesos.

Referencias:

YEPES, V. (2015). Coste, producción y mantenimiento de maquinaria para construcción. Editorial Universitat Politècnica de València, 157 pp. ISBN: 978-84-9048-301-5. Ref. 402.

Selección de maquinaria para la construcción por rentabilidad económica

Figura 1. https://pixabay.com/es/photos/emplazamiento-de-la-obra-1646662/

Uno de los problemas que tiene una empresa constructora es elegir adecuadamente la maquinaria habida cuenta de la elevada inversión que debe realizar. En un artículo anterior ya se indicaron los condicionantes a tener en cuenta en su selección.

Cuando se trata de elegir una máquina por su rentabilidad económica, hay que tener presente que se generan unos flujos de costes y de beneficios a lo largo del periodo utilización. Por tanto, ante la presencia de varias alternativas, os podemos hacer dos preguntas: ¿Qué criterio se puede utilizar para elegir la más ventajosa? ¿Está justificada la inversión de esta alternativa?

Para elegir la mejor opción de compra posible, se puede realizar un estudio que maximice la rentabilidad económica considerando o no la actualización monetaria de la inversión. Entre los métodos sin actualización económica destacamos los siguientes:

  • Rentabilidad media de la inversión: Se opta por aquella máquina que produce la tasa de rendimiento medio más alta, es decir, el mayor cociente entre la suma de los beneficios netos generados durante la vida de la inversión y el coste de adquisición. Los beneficios netos son la diferencia entre los ingresos brutos y los gastos, considerando la amortización de la inversión. Una variante a este método sería calcular la rentabilidad teniendo en cuenta la inversión media del equipo y no el valor de compra.
  • Recuperación de la inversión o periodo de retorno: Se elige aquella máquina que minimiza el tiempo necesario para que los beneficios netos generados igualen al precio de adquisición de la inversión. En este método no importa la rentabilidad de la inversión. Puede ser útil cuando los inversores estén interesados en recuperar lo antes posible los fondos aportados.

Por otra parte, el valor del dinero depende del tiempo, puesto que los intereses gravan la disponibilidad del dinero prestado. Así, dada una tasa de actualización i en tanto por uno, y n periodos de tiempo, una cantidad actual P y una futura S están relacionadas entre según la siguiente expresión:

De esta forma, las comparaciones intertemporales de las unidades monetarias deben realizarse con los ingresos o gastos actualizados. En estos cálculos, además, debería considerarse las expectativas de inflación. Sin embargo, normalmente la inflación futura conlleva una elevación de los valores monetarios, con lo que los rendimientos y costes serían los mismos. No obstante, no siempre ocurre este supuesto, por lo que se puede complicar el cálculo. Se pueden considerar los siguientes métodos con actualización monetaria:

  • Valor actual neto: Se elige aquella máquina que maximiza la diferencia entre el valor actual de los ingresos netos y el coste de la inversión (VAN). Siendo ej los ingresos netos en el año j, n el número de periodos e i la tasa de interés, el valor actual de los ingresos se calcula como:

Al calcular el VAN debería incluirse el valor residual actualizado, es decir, son los beneficios de liquidación al final del periodo de inversión. Pero también podríamos hablar de una plusvalía de liquidación negativa si durante el transcurso del plazo de inversión se producen costes, como, por ejemplo, de eliminación o retirada.

Una adquisición será rentable si el VAN es positivo. Ello significa que la inversión genera más beneficios que un depósito bancario con la tasa de actualización seleccionada. Si el VAN es cero, la inversión no ofrece ninguna ventaja sobre un depósito bancario, generando únicamente como beneficio el tipo de descuento.

  • Tasa interna de rentabilidad: Se elige la máquina con mayor tasa interna de rentabilidad (TIR), definida como el valor de i que anula el VAN. Una de las ventajas es que no se necesita conocer i para su cálculo. La inversión será interesante si el TIR supera la tasa de interés del mercado. Se puede decir que el TIR es el porcentaje de beneficio o pérdida que se puede obtener de una inversión.

Algunos autores recomiendan recurrir al valor más alto del TIR como criterio de selección de equipos. La pregunta es si coincidiría entonces esta selección para una tasa dada de actualización, con la que se obtendría con el criterio del VAN. Para responder a esta pregunta, supondremos la situación de dos equipos A y B, cuyos valores actualizados netos son VANA (i) y VANB (i), como se muestra en la Figura 2.

Figura 2. Comparación de los VAN de dos equipos para distintas tasas de descuento

Si el criterio de elección es el del TIR, el equipo A será seleccionado, pues iA > iB. Al seleccionar en función del VAN, se adoptaría el equipo B para tasas de actualización comprendidas entre 0 e iM, y para mayores valores, el equipo A. Este valor de iM se denomina tasa de comparación de los equipos A y B, y en ella coinciden sus VAN.

Por tanto, se puede concluir que el criterio de la TIR es útil para comparar el valor correspondiente con la tasa de actualización, ya que, si es inferior a este valor, se debe rechazar la alternativa. Cuando se trata de elegir el equipo óptimo entre otros incompatibles con él, se debe utilizar el criterio del VAN, que nos permite determinar la mejor inversión. Mientras el VAN calcula la rentabilidad de la inversión en términos monetarios actualizados, el TIR realiza el análisis de esa rentabilidad en forma de porcentaje.

Os dejo algunos vídeos donde se explica cómo calcular el VAN y el TIR.

Referencias:

LIDÓN, J. (1998). Economía en la construcción I. Editoral de la Universidad Politécnica de Valencia, 366 pp.

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.

PÉREZ GOROSTEGUI, E. (2021). Dirección de empresas. Editorial Universitaria Ramón Areces, 784 pp.

YEPES, V. (1997). Equipos de movimiento de tierras y compactación. Problemas resueltos. Colección Libro Docente nº 97.439. Ed. Universitat Politècnica de València. 253 pág. Depósito Legal: V-4598-1997. ISBN: 84-7721-551-0.

YEPES, V. (2015). Coste, producción y mantenimiento de maquinaria para construcción. Editorial Universitat Politècnica de València, 166 pp. Ref. 402. ISBN: 978-84-9048-301-5.

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Evaluación de la sostenibilidad de las técnicas de mejora del terreno

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Journal of Cleaner Production, revista de ELSEVIER indexada en el primer decil del JCR.

El terreno no siempre es adecuado o competente para soportar una cimentación superficial directa. En muchos casos, para evitar costosas cimentaciones profundas, está indicado sustituir, mejorar o reforzar dicho terreno. Este trabajo se centra en evaluar la contribución a la sostenibilidad entre diferentes técnicas de mejora del suelo y el resultado de su aplicación a la cimentación de una vivienda unifamiliar como alternativa a la construida. Se compara el rendimiento del ciclo de vida en materia de sostenibilidad entre el diseño de referencia (sin intervención), el relleno y la compactación del suelo, las columnas de suelo-cemento, la inclusión rígida de micropilotes y el clavado de viguetas prefabricadas. Para caracterizar la sostenibilidad, se propone un conjunto de 37 indicadores que integran los aspectos económicos o ambientales de cada alternativa de diseño y sus impactos sociales. Se obtiene un ranking de sostenibilidad para las diferentes alternativas basado en el método ELECTRE IS para la toma de decisiones multicriterio (MCDM). Se evalúa la sensibilidad de los resultados obtenidos frente a diferentes métodos MCDM (TOPSIS, COPRAS) y diferentes ponderaciones de criterios. La evaluación proporciona una visión transversal, comparando la capacidad y fiabilidad de cada técnica para priorizar la solución de consolidación del terreno que mejor contribuye a la sostenibilidad en el diseño de la subestructura de un edificio.

El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Podéis leer una versión preliminar el artículo en la siguiente dirección: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.131463

Highlights

  • Evaluation of soil consolidation techniques for a single-family house’s foundation.
  • A deep foundation is compared to four alternatives that consider soil improvement.
  • 37 indicators characterize the sustainability of substructure in residential buildings.
  • The aggregation of the different sustainability criteria is applied in 3 MCDM methods.
  • Nailing precast joists into the ground achieves the best sustainability result.

Abstract

The soil is not always suitable or competent to support a direct shallow foundation in construction. In many cases, to avoid costly deep foundations, it is indicated to replace, improve, or reinforce such soil. This paper focuses on evaluating the contribution to sustainability between different soil improvement techniques and the outcome of their application to the foundation of a single-family house as an alternative to the one built. The life-cycle performance in sustainability is compared between the baseline design (without intervention), backfilling and soil compaction, soil-cement columns, rigid inclusion of micropiles, and nailing of precast joists. To characterize sustainability, a set of 37 indicators is proposed that integrate the economic or environmental aspects of each design alternative and its social impacts. A sustainability ranking is obtained for the different alternatives based on the ELECTRE IS method for multi-criteria decision-making (MCDM). The sensitivity of the obtained results is evaluated against different MCDM methods (TOPSIS, COPRAS) and different criteria weights. The evaluation provides a cross-cutting view, comparing the ability and reliability of each technique to prioritize the ground consolidation solution that best contributes to the sustainability in the design of a building’s substructure.

Keywords

Sustainability; Construction; Multi-criteria decision analysis; Life cycle assessment; Modern methods of construction; Soil improvement; Foundations; ELECTRE IS; TOPSIS; COPRAS

Reference:

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2022). Evaluating the sustainability of soil improvement techniques in foundation substructures. Journal of Cleaner Production, 351: 131463. DOI:10.1016/j.jclepro.2022.131463

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Consideración de la incerteza y de multidisciplinas en la determinación de criterios sostenibles de caminos rurales usando la lógica neutrosófica

A continuación os presento un artículo que se publicó en inglés, pero que os lo paso en español para que pueda tener mayor repercusión. Dicho trabajo recibió el Premio Jaume Blasco a la Innovación en el XXV Congreso Internacional de Dirección e Ingeniería de Proyectos AEIPRO 2021. Se trata de una colaboración con profesores chilenos y que está incluida dentro del proyecto de investigación HYDELIFE.

RESUMEN

En Latinoamérica, es posible encontrar una gran brecha entre los kilómetros de caminos pavimentados y aquellos sin ningún tipo de protección. Esta condición se agrava en zonas rurales limitando las oportunidades de desarrollo y la calidad de vida de sus habitantes. En Chile existen programas estatales que buscan reducir la brecha territorial a través de soluciones de pavimentación básicas de bajo costo; sin embargo, los criterios de priorización de caminos rurales no son claros. Múltiples actores influyen en el territorio rural y la inexistencia de patrones de referencia aumenta la subjetividad en la toma de decisión de infraestructura. Este estudio busca determinar criterios que influyan en la selección de caminos rurales en el Sur de Chile para promover un desarrollo territorial sostenible; en consideración de los múltiples actores y la incertidumbre del proceso de selección. Para ello se realizó una revisión documental y 12 entrevistas semiestructuradas. Los criterios se validaron a través de un panel de expertos multidisciplinar y la aplicación de números neutrosóficos para tratar la incertidumbre derivada de la consulta a expertos. El resultado de este estudio aportó catorce criterios sostenibles para apoyar la planificación de caminos básicos rurales en el Sur de Chile.

Referencia:

SIERRA, L.; ARAYA, F.; YEPES, V. (2021). Consideration of uncertainty and multiple disciplines in the determination of sustainable criteria for rural roads using neutrosophic logic.  Sustainability, 13(17):9854. DOI:10.3390/su13179854

Os dejo a continuación el artículo completo.

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Objetivos y metodología del proyecto de investigación HYDELIFE

Figura 1. Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)
Figura 1. Laboratorio de materiales del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)

En varios artículos anteriores detallamos los antecedentes, la motivación, las hipótesis de partida, así como la trascendencia del proyecto de investigación HYDELIFE. Ahora vamos a explicar los objetivos y la metodología de este proyecto, del cual soy investigador principal: Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos (PID2020-117056RB-I00). Los investigadores de este proyecto pertenemos al Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH).

El objetivo general perseguido se basa en afrontar el reto social que supone la creación y la conservación de las construcciones modulares y puentes mixtos en escenarios de fuertes restricciones presupuestarias, mediante la resolución de los problemas complejos planteados en el ámbito de las decisiones públicas y privadas. Para ello se precisa un salto científico capaz de integrar a los distintos actores y grupos de expertos en la toma de decisiones considerando criterios de sostenibilidad social y ambiental a lo largo de todo el ciclo de vida de las infraestructuras considerando la variabilidad inherente al mundo real. Para integrar las incertidumbres que afectan al sistema, se propone aplicar técnicas metaheurísticas híbridas basadas en fiabilidad, aplicadas no sólo al proyecto de nuevas estructuras, sino al mantenimiento de las actuales. Un estudio de sensibilidad de los escenarios presupuestarios y de las hipótesis tomadas en los inventarios del análisis del ciclo de vida proporcionará conocimiento no trivial sobre las mejores prácticas. Esta metodología será aplicable también a otro tipo de infraestructuras.

El objetivo general se desarrollará mediante los objetivos específicos mostrados en la Figura 2 y que se describen a continuación, de los cuales será responsable el investigador principal:

  • OE-1: Análisis de funciones de distribución específicas para el diseño óptimo basado en fiabilidad que integre aspectos ambientales, sociales y económicos que sirva para la toma de decisión multicriterio.
  • OE-2: Determinación de indicadores clave basados en redes bayesianas y lógica neutrosófica para garantizar una efectiva integración de la sostenibilidad ambiental y social en la licitación de proyectos mantenimiento de construcciones modulares, puentes mixtos e híbridos.
  • OE-3: Identificación de estrategias de mantenimiento robusto óptimo de construcciones modulares y puentes mixtos y estructuras híbridas.
  • OE-4: Formulación y resolución del problema de optimización multiobjetivo que contemple el ciclo completo de construcciones modulares, puentes mixtos y estructuras híbridas mediante metaheurísticas híbridas.
  • OE-5: Comparación del diseño robusto óptimo respecto a la optimización heurística considerando incertidumbres en los escenarios presupuestarios y en las hipótesis del análisis del ciclo de vida.
  • OE-6: Difusión de resultados y redacción de informes.
Figura 2.- Objetivos específicos del proyecto HYDELIFE

Metodología propuesta en relación con los objetivos y con el estado del arte

El análisis del estado del arte alumbró dos huecos en la investigación, el empleo de metaheurísticas híbridas con Deep Learning y su aplicación a construcciones modulares, puentes mixtos y estructuras híbridas. Además, el empleo de la lógica neutrosófica y las redes bayesianas abre puertas en el ámbito de la decisión multicriterio. Estas novedades se combinan en la metodología con técnicas y disciplinas ya empleadas en otros proyectos: análisis del ciclo de vida, análisis basado en fiabilidad, diseño óptimo robusto, metamodelos y técnicas de minería de datos. Por tanto, se trata de una combinación integrada cuyo objetivo es la priorización del tipo de diseño, en el caso de estructuras de nueva planta, o bien de su mantenimiento, basándose en criterios de sostenibilidad social y ambiental bajo presupuestos restrictivos, considerando la variabilidad inherente a los problemas reales.

La Figura 3 muestra el esquema metodológico propuesto para HYDELIFE, relacionando las fases con los objetivos propuestos. Se utiliza un enfoque mixto e interactivo, donde el decisor proporciona información sobre las preferencias al analista que, tras una optimización multiobjetivo basada en fiabilidad y metamodelos, aporta un conjunto de soluciones eficientes que el responsable debe evaluar antes de tomar su decisión. Por tanto, la novedad de la propuesta metodológica trifase se basa en la integración de técnicas de información a priori, donde el decisor (grupos de interés) informa de las preferencias al analista (en cuanto a tipologías, métodos constructivos, conservación, etc.), produciéndose con esta información una optimización multiobjetivo capaz de generar alternativas eficientes utilizando la variabilidad en los parámetros, variables y restricciones. La última fase pasa por un proceso de información a posteriori para que el decisor contemple aspectos no considerados en la optimización para dar la solución final completa.

Figura 3.- Esquema metodológico diseñado para HYDELIFE en relación con los objetivos

Proyecto de Investigación:

  • Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.

En este momento llevamos seis meses de trabajo, pues el proyecto comenzó en septiembre del 2021. Pero ya podemos dar algunos resultados que se pueden ver en la siguiente lista de referencias.

Referencias:

MARTÍNEZ FERNÁNDEZ, P.; VILLALBA SANCHIS, I.; INSA FRANCO, R.; YEPES, V. (2022). Slab track optimisation using metamodels to improve rail construction sustainabilityJournal of Construction Engineering and Management, (accepted, in press).

MATHERN, A.; PENADÉS-PLÀ, V.; ARMESTO BARROS, J.; YEPES, V. (2022). Practical metamodel-assisted multi-objective design optimization for improved sustainability and buildability of wind turbine foundations. Structural and Multidisciplinary Optimization, 65:46. DOI:10.1007/s00158-021-03154-0

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2022). Multi-criteria decision-making applied to the sustainability of building structures based on Modern Methods of Construction. Journal of Cleaner Production, 330:129724. DOI:10.1016/j.jclepro.2021.129724

YEPES, V.; LOPEZ, S. (2021). Knowledge management in the construction industry: Current state of knowledge and future research. Journal of Civil Engineering and Management, 27(8):671-680. DOI:10.3846/jcem.2021.16006

SIERRA, L.; ARAYA, F.; YEPES, V. (2021). Consideration of uncertainty and multiple disciplines in the determination of sustainable criteria for rural roads using neutrosophic logic.  Sustainability, 13(17):9854. DOI:10.3390/su13179854

ATA-ALI, N.; PENADÉS-PLÀ, V.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V. (2021). Recycled versus non-recycled insulation alternatives LCA analysis for different climatic conditions in Spain. Resources, Conservation and Recycling, 175, 105838. DOI:10.1016/j.resconrec.2021.105838

HOOSE, A.; YEPES, V.; KRIPKA, M. (2021). Selection of Production Mix in the Agricultural Machinery Industry considering Sustainability in Decision Making. Sustainability, 13(16), 9110. DOI:10.3390/su13169110

MAUREIRA, C.; PINTO, H.; YEPES, V.; GARCÍA, J. (2021). Towards an AEC-AI industry optimization algorithmic knowledge mapping. IEEE Access, 9:110842-110879. DOI:10.1109/ACCESS.2021.3102215

MARTÍN, R.; YEPES, V. (2021). Bridging the gap between landscape and management within marinas: A review. Land, 10(8), 821. DOI:10.3390/land10080821

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Comparative life cycle analysis of concrete and composite bridges varying steel recycling ratio. Materials, 14(15):4218. DOI:10.3390/ma14154218

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2021). Optimized application of sustainable development strategy in international engineering project management. Mathematics, 9(14):1633. DOI:10.3390/math9141633

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2021). Life cycle assessment of bridges using Bayesian Networks and Fuzzy Mathematics. Applied Sciences, 11(11):4916. DOI:10.3390/app11114916

BIANCHI, P.F.; YEPES, V.; VITORIO, P.C., Jr.; KRIPKA, M. (2021). Study of alternatives for the design of sustainable low-income housing in BrazilSustainability, 13(9):4757. DOI:10.3390/su13094757

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic multi-criteria evaluation of sustainable alternatives for the structure of single-family homesEnvironmental Impact Assessment Review, 89:106572. DOI:10.1016/j.eiar.2021.106572

NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic completion technique for incomplete higher-order AHP comparison matrices. Mathematics, 9(5):496. DOI:10.3390/math9050496

TANG, M.; LIAO, H.; YEPES, V.; LAURINAVICIUS, A.; TUPENAITE, L. (2021). Quantifiying and mapping the evolution of a leader journal in the field of civil engineering. Journal of Civil Engineering and Management, 27(2):100-116. DOI:10.3846/jcem.2021.14365

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J.; YEPES, V. (2021). Embodied energy optimization of buttressed earth-retaining walls with hybrid simulated annealing. Applied Sciences, 11(4):1800. DOI:10.3390/app11041800

GARCÍA, J.; ASTORGA, G.; YEPES, V. (2021). An analysis of a KNN perturbation operator: an application to the binarization of continuous metaheuristics. Mathematics, 9(3):225. DOI:10.3390/math9030225.

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2021). Environmental, economic and social impact assessment: study of bridges in China’s five major economic regions. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(1):122. DOI:10.3390/ijerph18010122

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Cálculo de la consistencia y el vector propio en AHP

En varios artículos de este blog hemos descrito distintos aspectos del Proceso Analítico Jerárquico (Analytic Hierarchy Process, AHP). Se trata de una técnica de decisión Multicriterio propuesta por T.L. Saaty que combina aspectos tangibles e intangibles para obtener, en una escala de razón, las prioridades asociadas con las alternativas del problema. No obstante, AHP presenta limitaciones que debemos conocer antes de utilizar este método.

Pues bien, una de las ventajas de AHP es que permite medir la consistencia del decisor al emitir sus juicios. Este aspecto es muy relevante, puesto que si decimos que A>B y que B>C, no podemos decir que A<C. Este aspecto es de gran interés cuando consultamos a expertos en una materia para comprobar que la información que nos facilita es correcta. Si la consistencia es aceptable, se puede continuar con el proceso de decisión. Pero si no lo es, entonces el que toma las decisiones debe replantearse sus juicios sobre las comparaciones pareadas antes de continuar con el análisis.

Saaty sugiere para el método AHP convencional (en el que se utiliza el método del autovector principal para obtener las prioridades), que la inconsistencia sea capturada mediante un único valor denominado índice de consistencia (Consistency Index, CI) donde λmax es el máximo autovalor y n es la dimensión de la matriz de decisión. Un índice de consistencia igual a cero significa que la consistencia es completa. Como esta medida depende del orden de la matriz (n), Saaty propone la utilización de la Razón de Consistencia (CR) que se obtiene dividiendo CI por su valor esperado RI, calculado a partir de un gran número de matrices recíprocas positivas de orden n generadas aleatoriamente (Tabla 1). Por tanto, una vez la matriz es consistente siempre y cuando CR no supere los valores indicados en la Tabla 2. Si en una matriz se supera el CR máximo, hay que revisar las ponderaciones.

Donde RI es el índice aleatorio, que indica la consistencia de una matriz aleatoria (Tabla 1):

Tabla 1. Índice aleatorio RI

 

Tabla 2. Porcentajes máximos del ratio de consistencia CR

Una vez verificada la consistencia, se obtienen los pesos, que representan la importancia relativa de cada criterio o las prioridades de las diferentes alternativas respecto a un determinado criterio. Para ello, el AHP original utiliza el método del autovector principal por la derecha, basado en el teorema de Perron-Frobenius, donde hay que resolver la siguiente ecuación:

donde A representa la matriz de comparación, w el autovector o vector de preferencia, y λmax el autovalor.

En la práctica, el vector de los pesos w=(w1, w2,…, wn) se obtiene (método de las potencias) elevando la matriz de juicios a una potencia suficientemente grande, sumando por filas y normalizando estos valores mediante la división de la suma de cada fila por la suma total. El proceso concluye cuando la diferencia entre dos potencias consecutivas sea pequeña.

Sin embargo, este vector de los pesos de cada alternativa también se pueden calcular por el método de la media geométrica por filas (Crawford y Williams, 1985). En este caso, el peso de cada prioridad se calcula como la media geométrica por filas normalizado a la suma de las medias geométricas de todas las filas. Este método se está utilizando ampliamente en los últimos años por sus propiedades matemáticas y sociológicas. Los resultados de este método, comparados con el cálculo del autovector, son parecidos, aunque su cálculo es más sencillo.

De todas formas, os dejo un vídeo del profesor Aznar donde se explica con cierto detalle cómo calcular la consistencia y el autovector. Espero que os sea de utilidad.

Referencias:

AZNAR, J.; GUIJARRO, F. (2012). Nuevos métodos de valoración: modelos multicriterio. Editorial Universitat Politècnica de València.

CRAWFORD, G.; WILLIAMS, C. (1985). A note on the analysis of subjective judgement matrices. Journal of Mathematical Psychology, 29:387-405.

SAATY, T.L. (1980). The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation, McGraw-Hill.

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Modelo integrado de valor para evaluaciones sostenibles (MIVES)

Figura 1. Funciones de valor típicas

Dentro de la toma de decisiones multicriterio existe una familia de procedimientos que pretende obtener la mejor alternativa en función del grado de satisfacción que proporcionan. Son los llamados métodos de teoría de utilidad o valor (utility/value methods). Dentro de este grupo se encuentran los métodos MAUT (multi-attribute utility theory) y los MAVT (multi-attribute value theory). En estos métodos, unas funciones de satisfacción transforman los valores reales que representan el comportamiento de cada alternativa en un grado de satisfacción.

Dentro de este grupo se encuentra el modelo integrado de valor para evaluaciones sostenibles (MIVES). Este método es de interés porque fue la base del Anejo 13 de la Instrucción de Hormigón Estructural EHE-08 y del Anejo 2 del vigente Código Estructural para el cálculo del índice de contribución de la estructura a la sostenibilidad.

MIVES proporciona un valor para cada una de las alternativas basándose en una estructura jerárquica de criterios y subcriterios típica de la metodología AHP (Analytic Hierarchy Process). No se aconsejan más de tres o cuatro niveles ni que el número de indicadores final supere 20, pues las valoraciones de los indicadores poco importantes pueden desdibujar los resultados. Un grupo de expertos se encarga de realizar las comparaciones pareadas entre cada uno de los niveles de criterios o subcriterios.

A cada indicador se le asocia una función de valor, que asignará una cifra entre 0 y 1. Esto permite la comparación con unidades de medida diferente. La función de valor se define mediante cinco parámetros para obtener formas de S, cóncavas o convexas (Figura 1). Los parámetros que determinan el tipo de función son Ki, Ci, Xmax, Xmin, y Pi. Un grupo de expertos es el que decide los parámetros de cada una de las funciones de valor. Cabe señalar que estas funciones objetivo son sensibles a una pequeña variación de datos de entrada o en la propia determinación de sus parámetros.

MIVES se articula basándose en la estructura jerárquica AHP, habiendo sido su resultado satisfactorio. No obstante, existen consideraciones asociadas al cumplimiento de determinadas hipótesis de independencia entre criterios y subcriterios que deberían tenerse en cuenta. Se recomienda revisar al respecto el artículo “Limitaciones de los métodos de toma de decisiones basados en procesos de jerarquía analítica AHP” en este mismo blog. Además, téngase en cuenta que el método se apoya en el acuerdo en las comparaciones pareadas de criterios y subcriterios y en la determinación de las funciones de valor correspondientes. Por tanto, el resultado va a depender de este grupo de expertos, por lo que su correcta selección pasa a ser un aspecto crítico del método.

A continuación os dejo unos vídeos explicativos del profesor Jaime C. Gálvez, de la Universidad Politécnica de Madrid, y un artículo explicativo del método. Espero que os sean de interés. Llamo la atención al segundo 44 del tercer vídeo donde se explica un ejemplo de aplicación. Un subcriterio es el coste económico de la estructura y otro subcriterio tiene que ver con el consumo de recursos (cantidad de hormigón o de acero consumido). Es evidente que tanto el coste (criterio económico) como el consumo de recursos (criterio medioambiental) no son linealmente independientes, lo cual significa que el método AHP no podría utilizarse con plenas garantías (se incumple una de las hipótesis de partida que sustenta este procedimiento) y, por tanto, el MIVES subyacente tampoco.

Descargar (PDF, 1.21MB)

Referencias:

Aguado, A.; Manga, R.; Ormazabal, G. (2006). Los aspectos conceptuales del proyecto MIVES. Capítulo 6 libro. La medida de la sostenibilidad en edificación industrial. Modelo integrado de Valor en Edificios Sostenibles (MIVES). LABEIN. UPV-EHU UPC. ISBN 84- 690-2629-1. pp. 249-271.

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Modelo DEMATEL-ANP en la toma de decisiones multicriterio

Cuando nos enfrentamos a problemas de causalidad complejos y difíciles de articular o comprender, un enfoque habitual para su estudio es la aplicación de un modelo. El modelo DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory) fue creado en el Instituto Battelle de Ginebra en 1971.

Se trata de un modelo especialmente útil para analizar las relaciones de causa y efecto entre los componentes de un sistema. Esta propuesta permite confirmar la interdependencia entre factores y ayudar a elaborar un mapa que refleje las relaciones relativas entre ellos, y puede utilizarse para investigar y resolver problemas complicados y entrelazados. Este método no solo convierte las relaciones de interdependencia en un grupo de causa y efecto mediante matrices, sino que también encuentra los factores críticos de un sistema de estructura compleja con la ayuda de un diagrama de relaciones de impacto.

DEMATEL, al igual que ANP (Analytic Network Process), se basa en las percepciones de los individuos (una persona o un grupo de personas). En todos los casos encontrados en la literatura, DEMATEL y ANP se utilizan para crear una supermatriz ponderada, que se potencia hasta el límite para obtener las prioridades de los factores/alternativas de decisión relevantes. Lo interesante es que DEMATEL presenta grandes ventajas al usarlo con ANP, pues identifica realimentaciones e interdependencias en la red y simplifica en gran manera el cálculo en red al sustituir las matrices de comparación pareada por una escala de cero a tres que permite plantear de inicio una matriz de relación directa. Ninguna influencia se puntúa como 0, 1 es la valoración para una influencia leve, 2 para una influencia fuerte y 3 para una influencia muy fuerte. No obstante, hay autores que proponen una escala de 0 a 4.

Los pasos necesarios para aplicar DEMATEL son los siguientes:

  1. Construcción de la matriz de influencia directa
  2. Normalización de la matriz de influencia directa
  3. Encontrar la matriz de relación total
  4. Producción de un diagrama causal
  5. Obtención de la matriz de dependencia interna y el mapa de relación de impacto

En los siguientes vídeos del profesor Aznar se explican en detalle la mecánica de cálculo. Espero que os sean de interés. Para aquellos interesados, los vídeos forman parte de un pequeño curso gratuito MOOC al que podéis acceder en este enlace:

https://www.edx.org/es/course/valoracion-de-activos-por-metodos-multicriterio

Referencias:

AZNAR, J. (2020). Curso de valoración de activos por métodos multicriterio AHP, ANP y CRITIC. Editorial Universitat Politècnica de València. Ref. 264.

BERNAL, S.; NIÑO, D.A. (2018). Modelo multicriterio aplicado a la toma de decisiones representables en diagramas de Ishikawa. Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Bogotá D.C., 137 pp.

FONTELA, E.; GABUS, A. (1974). DEMATEL, innovative methods, technical report no. 2, structural analysis of the world problematique. Battelle Geneva Research Institute, NY.

SAATY, T.L. (1980). The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation, McGraw-Hill.

SAATY, T.L., VARGAS, L. G. (2013). Decision making with the analytic network process: economic, political, social and technological applications with benefits, opportunities, costs and risks (Vol. 195). Springer Science & Business Media

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