La adopción de los Objetivos de Desarrollo Sostenible en 2015 exige un cambio de paradigma en la concepción de las infraestructuras. La evaluación de los impactos derivados de las fases de construcción, servicio y cierre de una infraestructura está, por tanto, en el punto de mira de la comunidad investigadora. Dado que el sector de la construcción es uno de los principales estresores del medio ambiente, recientemente se ha prestado mucha atención al diseño estructural desde las perspectivas económicas y medioambientales. Sin embargo, para que una infraestructura sea sostenible, es necesario tener en cuenta también la dimensión social. La evaluación de los impactos sociales de los productos aún se encuentra en una fase muy inicial, por lo que la inclusión de los aspectos sociales en el proyecto de las estructuras suele pasarse por alto. En este estudio se comparan los resultados de la evaluación del ciclo de vida de siete alternativas de diseño de un puente en un entorno costero. Se aplican dos enfoques: el primero considera los aspectos económicos y medioambientales de cada diseño, y el segundo incluye varios impactos sociales desarrollados específicamente para la evaluación de infraestructuras. Estos impactos sociales consideran cuatro partes interesadas: los trabajadores, los consumidores, la comunidad local y la sociedad. Los resultados muestran que la inclusión de los aspectos sociales dará lugar a diferentes opciones preferidas en comparación con los enfoques bidimensionales convencionales. En este caso, el diseño con hormigón adicionado de humo de sílice obtiene un 11 % mayor rendimiento en términos de sostenibilidad que la mejor solución resultante de una evaluación convencional.
Referencia:
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2021). Sustainability life cycle design of bridges in aggressive environments considering social impacts. International Journal of Computational Methods and Experimental Measurements, 9(2):93-107.
Figura 1. ¿Qué factores influyen en la producción de un equipo?
En un artículo anterior se describió cómo determinar la producción de los equipos. A continuación, profundizaremos en los factores que determinan la producción de un equipo. En efecto, para el responsable de una obra es imprescindible conocer los factores que influyen en los rendimientos de sus máquinas. Este conocimiento puede corregir y elevar los valores de la productividad. Dichos factores son los siguientes:
Factor de disponibilidad Fd: relación entre el tiempo disponible y el tiempo laborable real. Si su valor es bajo, se deben investigar las causas: mala conservación, lentitud en las reparaciones, falta de repuestos, mal estado de la máquina o baja fiabilidad.
Factor de utilización Fu: Relaciona el tiempo de utilización con el de disposición. Nos indica la calidad de la organización y de la planificación de la obra. Un valor bajo de este factor puede deberse a una mala programación, a la falta de comunicación entre los mandos, a la falta de previsión de tajos alternativos, etc.
Eficiencia horaria, factor de eficacia o factor operacional Fe: es el cociente entre la producción media por hora de utilización y la producción tipo de una máquina. Considera las horas de trabajo no productivo dedicadas a diversas tareas, como traslados, preparación de tajo o tareas auxiliares. Depende fundamentalmente de la selección del personal y del método de trabajo. Normalmente su valor oscila entre 1,2 y 0,8.
Con estos tres factores se puede calcular la producción media por hora de utilización de una máquina Pl. En efecto:
Conviene destacar que, de los tres factores que corrigen la producción tipo solo el factor de disponibilidad depende directamente de la máquina y equipo de mantenimiento; los otros dependen de la organización de la obra, de la selección del personal y del método de trabajo. En las Tablas 1 y 2 se consideran los factores de producción en función de las condiciones de trabajo, de la organización de la obra y de los incentivos. Tienen carácter estimativo, por lo que sería aconsejable ajustar los coeficientes en cada caso.
Figura 2. Factor de disponibilidad en una obra (Rojo, 2010)
Figura 3. Factor de utilización según la importancia del equipo
Es posible definir un par de índices complementarios a los anteriores. Se denomina índice de paralizaciones p a la relación entre las interrupciones debidas a la organización de la obra, al mal acoplamiento de máquinas, a las paradas por averías de otras máquinas, etc., y el laborable real.
Se llama factor de aprovechamiento Fa al cociente entre el tiempo de utilización de una máquina y el laborable real.
En las Tablas 1 y 2 se presentan algunas estimaciones groseras de los factores de producción, válidas por la falta de datos más precisos.
Tabla 1. Estimación del producto entre la eficiencia horaria y el factor de utilización
Tabla 2. Estimación de la eficiencia horaria según los incentivos y la organización
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
ROJO, J. (2010). Manual de movimiento de tierras a cielo abierto. Fueyo Editores, S.L., Madrid, 926 pp.
Figura 1. Curva de aprendizaje, que indica la cantidad aprendida en relación con el tiempo
Todos conocemos el fenómeno por el cual, a medida que se aprende a realizar una tarea determinada, disminuye el número de errores y, por tanto, aumenta la productividad. Este fenómeno se ha cuantificado mediante evidencia empírica en una gran variedad de industrias y productos, y, evidentemente, también puede aplicarse al sector de la construcción.
En economía, la curva de aprendizaje (Figura 1) se define como la que describe el grado de éxito alcanzado a lo largo del proceso de aprendizaje en función del tiempo transcurrido. En efecto, a medida que aumenta el número de ciclos o repeticiones, el tiempo o el coste necesario para producir un bien o servicio disminuye, por lo que la productividad aumenta con el tiempo. En la Figura 1, el ritmo de aprendizaje es alto al principio, pero luego tarda más en aprender cosas nuevas. Sin embargo, puede haber tareas en las que resulte difícil aprender al principio, lo que puede suponer una barrera de entrada; luego, todo se vuelva más sencillo.
El aprendizaje puede producirse en distintas escalas dentro de una organización (Serpell, 2002). Así, puede haber aprendizaje organizacional, personal y grupal. La organización puede aprender mejorando su coordinación, sus métodos de trabajo, sus medios de producción o aumentando la formación de sus empleados. En las personas se da una etapa de aprendizaje de la operación, en la que la productividad crece rápidamente, y otra de adquisición de experiencia, en la que la mejora es más gradual. Por otra parte, un grupo puede aprender, en parte, porque aprenden las personas y también porque aprende la organización.
En el caso de la construcción, el aprendizaje se ve afectado por una serie de factores propios de este sector. Por una parte, cada obra es singular y presenta un bajo número de repeticiones, salvo en el caso de la prefabricación u de obras muy específicas con un gran número de ciclos repetitivos. La improvisación, especialmente en la gestión de la obra (organización, dirección, planificación y control), afecta negativamente al proceso de aprendizaje. También influyen negativamente en la curva de aprendizaje la falta de coordinación y de continuidad en los trabajos, y la alta rotación del personal dentro de una obra. Otros factores, como la falta de formación previa de muchos operarios o de motivación, también entorpecen el proceso de aprendizaje.
A continuación, analizamos un modelo analítico de la curva de aprendizaje, que suele ser de tipo logarítmico, aunque existen otras fórmulas de cálculo.
donde
YN = esfuerzo necesario para producir la enésima unidad
K = esfuerzo necesario para producir la primera unidad
N = contador del número de unidades producidas, comenzando por la primera unidad
S = constante que es una medida de la tasa de aprendizaje
La constante S es negativa, pues el esfuerzo por unidad disminuye a medida que aumenta la producción. Suele medirse el esfuerzo por unidad en función del tiempo, del coste u otra medida equivalente. En la Figura 2 se muestra una curva de aprendizaje típica.
Figura 2. La curva de aprendizaje
Este modelo asume que la reducción porcentual del esfuerzo necesario por unidad es constante cada vez que se duplica la producción o número de unidades, es decir, para cualquier valor de S, se tiene que:
Se llama R = 2S al factor de aprendizaje, que es la proporción entre el esfuerzo necesario para 2N y el requerido para N. De esta forma, S = log R/log 2. Por ejemplo, para un factor de aprendizaje del 95%, S = -0,0740. Según estudios de Naciones Unidas (Serpell, 2002), el factor de aprendizaje para la construcción se sitúa entre el 80% y el 95%.
Si integramos la curva de aprendizaje, se puede obtener el esfuerzo total para N unidades:
Y el esfuerzo medio acumulado sería el siguiente:
Para comprobar si habéis entendido bien este modelo, os lanzo el siguiente reto: estimar el número de horas-hombre necesarias para construir 100 casas iguales por la misma cuadrilla de albañiles, sabiendo que han tardado 200 horas-hombre en construir la primera casa y que el factor de aprendizaje es del 90 %. La solución es 117,12 horas-hombre. Si tuviéramos dos cuadrillas, cada una de las cuales hiciera 50 casas, ¿cuántas horas-hombre serían necesarias ahora? La solución es 130,13 horas-hombre.
A continuación, os dejo un vídeo explicativo que espero os resulte de utilidad.
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
SERPELL, A. (2002). Administración de operaciones de construcción. Alfaomega, Ediciones Universidad Católica de Chile, Colombia.
Según la American Society of Mechanical Engineers (ASME), el diagrama de proceso es una representación gráfica de los acontecimientos que ocurren durante una serie de acciones u operaciones, así como de la información relacionada con ellos. Durante un proceso tienen lugar cinco tipos de acciones: operación, transporte, inspección, almacenamiento y demora. En la Figura 1 se muestran los símbolos utilizados para estas acciones o para su combinación.
El diagrama de operaciones del proceso (operation process-chart) es una representación gráfica de los puntos de entrada de los materiales en el proceso, de la secuencia de inspecciones y de todas las operaciones, excepto las relacionadas con el manejo de materiales. También incluye información relevante para el análisis, como el tiempo necesario y la ubicación. Este diagrama es útil cuando se va a iniciar el estudio de un proceso complejo o cuando se quiere implantar un nuevo proceso, con el fin de asegurarse de que no se pasa por alto ninguna fase importante. Es una representación gráfica de los puntos en los cuales se introducen los materiales en el proceso y de la secuencia de las inspecciones y de todas las operaciones, excepto las comprendidas en el manejo de materiales. Abarca, además, información de interés para el análisis, como el tiempo requerido y la ubicación. Este diagrama puede utilizarse con provecho cuando se va a iniciar el estudio de un proceso complicado, y también cuando se quiere implantar un nuevo proceso, con el fin de asegurarse de que ninguna fase importante se pasa por alto.
Figura 2. Diagrama de las operaciones del proceso. Fabricación de una señal de tráfico
El diagrama de análisis del proceso del recorrido (flow process-chart) es una representación gráfica de todas las operaciones, transportes, inspecciones, demoras y almacenajes que tienen lugar durante el proceso o procedimiento, incluyendo información de interés para el análisis, como la relativa al tiempo requerido y a la distancia recorrida.
Las fases que se siguen para construir este diagrama son las siguientes:
Determinar el producto a seguir y la unidad del mismo a la que se refiere el diagrama.
Apuntar todas las fases del proceso, anotando una breve definición de cada una.
Unir con trazos los símbolos de las fases consecutivas.
Medir las distancias recorridas en los medios de transporte.
Medir la duración de cada actividad.
Figura 3. Diagrama del análisis del proceso del recorrido (flow process-chart)
A continuación, os dejo un vídeo explicativo de esta herramienta.
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
Figura 1. Aumentar la disponibilidad de un equipo en obra es un factor clave para la productividad. Imagen: V. Yepes
En un artículo anterior discutimos los distintos componentes del fondo horario de una máquina, o lo que es lo mismo, nos hicimos la siguiente pregunta: ¿Por qué las máquinas pierden tanto tiempo en las obras? Ahora vamos a analizar el concepto de disponibilidad, estrechamente relacionado con lo expuesto en aquel artículo.
Una máquina se considera disponible cuando se encuentra en estado operativo, es decir, en tiempo de disposición. La disponibilidad en obra o factor de disponibilidad Fdse define como el cociente entre el tiempo en que una máquina se encuentra en estado operativo y el tiempo laborable real.
La disponibilidad intrínsecad es el cociente entre el tiempo de utilización y el tiempo laborable real, sin tener en cuenta las paradas ajenas a la máquina debidas a tiempo disponible no utilizado (mala organización de obra, etc.). Valores bajos de estos factores se deben a causas tales como la mala conservación, la lentitud en las reparaciones, la falta de repuestos, el mal estado de la máquina, etc.
Los componentes de la disponibilidad se representan en la Figura 2.
Figura 2. Componentes de la fiabilidad
Suponiendo que las averías ocurren dentro de la jornada laboral, pero el mantenimiento se realiza fuera de esta, la disponibilidad intrínseca se define, en términos estadísticos, como la probabilidad de que una máquina funcione satisfactoriamente en un momento dado o de que no presente averías que no puedan ser reparadas en un período de tiempo máximo permitido; es decir, sería el porcentaje del tiempo medio durante el cual el sistema está disponible para el servicio.
donde TMEF es el tiempo medio entre fallos y TMDR es el tiempo medio de reparación.
Desde la perspectiva de la disponibilidad, las máquinas se clasifican en dos grupos:
1.- Principales, cuyo fallo paraliza la producción de un equipo de máquinas: excavadoras, cargadoras, tractores empujadores de mototraíllas, etc. Precisan de una elevada disponibilidad.
2.- Máquinas de producción trabajando solas, y máquinas secundarias en equipo con otras: buldócer, excavando o ripando, retroexcavadoras en zanjeo, camiones y dúmperes, mototraíllas, compactadoras, etc.
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
Figura 1. Maquinaria auxiliar, habitual en alquiler. Imagen: V. Yepes
Una opción interesante frente a la compra de maquinaria es alquilar las máquinas más comunes y disponibles en el mercado. El alquiler permite reducir el tiempo de inactividad en las obras y evitar que las máquinas queden paradas en momentos de recesión. Por otro lado, la competencia entre las empresas dedicadas al alquiler permite encontrar buenos precios.
También hay otras motivaciones que aconsejan el alquiler frente a la compra: la falta de recursos financieros suficientes en la empresa, una cartera de obras reducida o heterogénea, la dispersión geográfica de las obras, el bajo uso de las máquinas o la falta de mano de obra cualificada. De forma similar al alquiler, existen pequeños subcontratistas que cuentan con máquinas y subcontratan parte de la obra (voladura, movimiento y compactación de tierras, extensión de firme, etc.).
El alquiler puede realizarse con conductor (maquinaria de movimiento de tierras, compactación, etc.) o sin conductor (generadores eléctricos, compresores, etc.). El periodo de alquiler puede ser por horas o por varios meses. También se puede facturar por horas de funcionamiento o de permanencia en la obra.
En la Figura 2 se representa la influencia del coste de la maquinaria según su uso. El alquiler resulta interesante siempre que los costes lo aconsejen, lo cual está relacionado con un bajo grado de utilización de la maquinaria. En empresas pequeñas o medianas, puede considerarse el alquiler de una máquina cuando no se superen las 1000 horas de trabajo anuales.
Figura 2. Conveniencia del alquiler frente a la compra de maquinaria
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
Tengo el placer de compartir con todos vosotros, de forma totalmente abierta, un libro que he editado junto con la profesora Tatiana García Segura. Editar libros científicos es una oportunidad para seleccionar los autores y temas que destacan en un ámbito determinado. En este caso, la construcción sostenible.
Además, es gratificante ver que el libro está editado en abierto, por lo que cualquiera de vosotros puede descargarlo sin ningún problema en esta entrada del blog. También os lo podéis descargar, o incluso pedirlo en papel, en la página web de la editorial MPDI: https://www.mdpi.com/books/pdfview/book/3740
Construction is one of the main sectors that generates greenhouse gases. This industry consumes large amounts of raw materials, such as stone, timber, water, etc. Additionally, infrastructure should provide service for many years without safety problems. Therefore, their correct design, construction, maintenance, and dismantling are essential to reducing economic, environmental, and societal consequences. That is why promoting sustainable construction has recently become extremely important. To help address these questions, this book comprises 12 chapters that explore new ways to reduce environmental impacts from the construction sector and promote social progress and economic growth. The chapters collect papers in the “Sustainable Construction” Special Issue of the Sustainability journal. We thank the MDPI publishing and editorial staff for their excellent work and the 43 authors who collaborated in its preparation. The papers cover a broad spectrum of issues related to the use of sustainable materials in construction, the optimization of designs based on sustainable indicators, life-cycle assessment, decision-making processes that integrate economic, social, and environmental aspects, and the promotion of durable materials that reduce future maintenance costs.
About the Editors
Víctor Yepes is a full professor of Construction Engineering; he holds a Ph.D. in civil engineering. He serves at the Department of Construction Engineering at the Universitat Politècnica de València, Valencia, Spain. He has been the Academic Director of the M.S. studies in concrete materials and structures since 2007 and a Member of the Concrete Science and Technology Institute (ICITECH). He is currently involved in several projects related to the optimization and life-cycle assessment of concrete structures, as well as the development of optimization models for infrastructure asset management. He currently teaches courses in construction methods, innovation, and quality management. He authored more than 350 journals and conference papers, including more than 180 published in journals quoted in JCR. He served as an expert in the evaluation of project proposals for the Spanish Ministry of Technology and Science, and he is a leading researcher on many projects. He currently serves as an Editor-in-Chief for the International Journal of Construction Engineering and Management and a member of the editorial board of 12 other international journals (Structure and Infrastructure Engineering, Structural Engineering and Mechanics, Mathematics, Sustainability, Revista de la Construcción, Advances in Civil Engineering, Advances in Concrete Construction, among others).
Tatiana García-Segura is an Assistant Professor at the Department of Construction Engineering, Universitat Politècnica de València, Spain. She obtained her International Doctorate with outstanding ”cum laude” in 2016. She received the IALCCE (International Association for Life-Cycle Civil Engineering) international award for his scientific contributions and two awards for her Master’s Final Paper on sustainable construction (AEIPRO award and first prize of the Cemex-Sustainability Chair). She has published 24 articles in JCR journals, 30 articles in scientific congresses, has participated in several research projects (one as a PI), and has worked on one innovation project.
Figura 1. La maquinaria de obra pierde valor de forma irremediable. Imagen: V. Yepes.
La maquinaria, como bien de equipo que constituye el patrimonio de una empresa, pierde valor al colaborar en el proceso productivo y con el paso del tiempo. A esta disminución de los activos de la empresa se le denomina depreciación y sus causas pueden ser las siguientes:
1.- Depreciación material: La maquinaria pierde valor a medida que presta los servicios que le son propios, es la denominada depreciación funcional. El mero transcurso del tiempo también devalúa los bienes de equipo; a veces incluso más que si estuvieran trabajando con normalidad, es la depreciación física. Una política de mantenimiento adecuada reducirá o retrasará la desvalorización de las máquinas, pero nunca la eliminará.
2.-Depreciación por obsolescencia: Es la merma que sufre una máquina cuando, aunque nueva, queda anticuada por no ser competitiva frente a otras. Una de las principales causas es la competencia entre fabricantes. Esta pérdida puede deberse a:
Obsolescencia tecnológica: La innovación y los avances técnicos motivan la aparición continua de nuevas máquinas que cumplen la misma función que las existentes, pero con mayor eficiencia, a costes más bajos, con mayor seguridad, de más fácil manejo, etc. Si el ahorro de costes es suficiente, a la empresa le convendrá renovar o sustituir el equipo anticuado antes de que termine su vida técnica.
Obsolescencia por variaciones en la demanda: Una máquina excelente para un determinado nivel de producción, puede no ser rentable en otro nivel.
Obsolescencia por alteración en la retribución de algún factor productivo: Ante subidas del precio de la mano de obra o de un tipo de combustible determinado, puede resultar rentable aumentar la automatización o cambiar el tipo de máquina.
3.- Depreciación por agotamiento, caducidad o siniestro: Determinadas empresas, como las mineras, pierden elementos de su activo al «agotarse» el recurso natural que explotan. En otras puede extinguirse la autorización administrativa para la gestión de una infraestructura (autopista, túnel, etc.), con lo que ciertos bienes de producción se devaluarán. Otras máquinas construidas para un trabajo específico deben amortizarse al finalizar dicho trabajo. Asimismo, un siniestro deprecia bruscamente el valor del equipo.
Si se conociera exactamente la depreciación de un equipo, podríamos estimar en todo momento su cotización en el mercado o su valor de reventa. Sin embargo, este valor fluctúa según las condiciones locales y las circunstancias específicas de cada caso, de modo que el precio depende de lo que un comprador esté dispuesto a pagar. Un ciclo de recesión económica, por ejemplo, propicia el aumento del mercado de segunda mano de maquinaria y de equipos de obra.
La cotización del equipo depende del número de años de servicio, de las horas trabajadas hasta el momento, de las que le restan para llegar a su obsolescencia, de la naturaleza de las tareas realizadas y de las condiciones en que se ha usado. La antigüedad es, en numerosas ocasiones, el factor que más influye en la cotización del equipo, ya que es el dato más fiable. El abandono de la fabricación de determinados modelos reduce la cotización de los equipos. Si la máquina pertenece a una gran firma internacional, su valor de reventa inspira cierta confianza.
Bajo un punto de vista estadístico, y puesto que el valor de reventa es decreciente, entre otros, con los años de servicio n, y con las horas trabajadas H, cabe ajustar una curva por mínimos cuadrados a los valores de mercado Vn que relacionan dichos parámetros con el valor inicial del equipo V0 y su cotización en el año n. Una función que se ajusta razonablemente a dichas cifras es la exponencial, donde K, a y b son constantes que deben determinarse:
Esta expresión generaliza la deducida al suponer que la velocidad de desvalorización de un equipo por su uso es proporcional, en cada momento dado, a su coste real.
El valor de residual o de desecho es aquel que le queda a la máquina una vez se agota su vida útil o programada. Cuando la máquina está obsoleta, el valor de desecho es el de su chatarra. Puede alcanzar entre el 10 % y el 20 % del valor de adquisición. No obstante, no se aconseja excluir este valor de la amortización, pues podría contribuir a cubrir el sobrecoste de las novedades incorporadas a la nueva máquina. Si se considera el valor de desecho, este se ajustará de forma descendente para anular el efecto de la inflación.
Referencias:
PELLICER, E.; YEPES, V.; TEIXEIRA, J.C.; MOURA, H.P.; CATALÁ, J. (2014). Construction Management. Wiley Blackwell, 316 pp. ISBN: 978-1-118-53957-6.
Figura 1. ¿Cuál es la vida económica de un equipo? No confundirla con la vida útil. Imagen: V. Yepes
Resulta paradójico deshacerse de una máquina cuando el coste horario es el más bajo posible. Este concepto, que a veces resulta difícil de entender, provoca que muchas empresas se resistan a sustituir su maquinaria, lo que alarga su vida útil más de lo que recomienda la economía. En no pocas ocasiones se confunde la vida económica con la vida útil de un equipo. Pero analicemos con cierto detalle esta presunta paradoja para aclarar el concepto.
Al principio, poco después de su adquisición, el cociente entre los gastos acumulados a origen y las horas trabajadas por una máquina es elevado. A medida que la máquina envejece, los costes de reparación y de sustitución de piezas aumentan. Por tanto, existe un punto intermedio en el que dicha relación es mínima. Dicho punto define la vida económica de un equipo y es en ese momento cuando debería sustituirse. La relación entre los costes horarios de una máquina a lo largo del tiempo se ha representado en la Figura 2.
Figura 2. Variación de los costos horarios y vida económica de un equipo
Los contratistas que no registran los costes horarios pueden utilizar sus máquinas más allá de su vida económica, por lo que sus costes unitarios de producción serán más elevados que los de su competencia. El reconocimiento y el tratamiento sistemático de la renovación de los bienes de equipo proporcionan a las empresas amplias ventajas, ya que reducen:
Los costes de conservación.
Los costes de producción, salvo la competencia.
Las pérdidas por chatarra o por retoques.
Las demoras y los tiempos perdidos.
La vida económica óptima varía en función de la máquina y su trabajo, y es independiente de su vida técnica o física. Así, un equipo puede superar su vida económica y seguir funcionando correctamente o, por el contrario, retirarse antes por obsolescencia. Ahora bien, es absurdo pretender que una máquina trabaje indefinidamente. Con el paso del tiempo, los gastos de mantenimiento y recuperación aumentan considerablemente el coste. Un cuidado concienzudo y las revisiones generales sistemáticas retrasan la fecha de inutilización, pero llega un momento en que conviene desembarazarse de la máquina, sobre todo cuando el riesgo de fallo de alguna pieza esencial por fatiga excesiva se vuelve inadmisible. A los equipos de obras públicas se les exige una elevada fiabilidad y, si la empresa no quiere deshacerse de la máquina, esta se pondrá en reserva tras una revisión a fondo.
Los costos horarios de reparación siguen una curva ascendente con el número de horas de trabajo acumuladas. Si se dispone de datos históricos sobre los costes totales de reparaciones RH, para un número H de horas trabajadas, se pueden ajustar los coeficientes λ, μ y ρ de la siguiente parábola:
A los costes propios de la máquina deberían sumarse los de otros equipos que deben detenerse cuando la primera se detiene por una avería. Esta circunstancia evidencia un recorte de la vida útil de las máquinas de las que dependen. También sugiere la duplicidad de estos equipos y el trabajo en paralelo.
Al representar la acumulación de los costes según su origen en relación con el tiempo, aparece una línea quebrada, tal y como se muestra en la Figura 3. La recta que, desde el origen de coordenadas, es tangente a la curva de los costes acumulados, representa la pendiente mínima y, por tanto, el coste horario mínimo posible. En la Figura 3, el valor alcanza su mínimo en el ángulo BOX. El punto B señala el límite de la vida económica. Teniendo en cuenta que la mano de obra, los consumos y las reparaciones se pagan a precios muy diferentes en los distintos países, se comprueba que el óptimo económico varía de un país a otro.
Figura 3. Método gráfico para determinar el coste horario mínimo y la vida económica de un equipo
Cada máquina tiene su vida útil. Por ejemplo, 10 000 horas pueden ser adecuadas para un tractor sobre orugas, pero en una bomba de hormigón estacionaria, dicha vida útil se reduce a la mitad. Algunos autores estiman una vida útil de entre 6000 y 16 000 horas de trabajo, según si el material es pesado o extraordinariamente pesado.
Acaban de publicarnos un artículo en la revista científica Applied Sciences (indexada en el JCR, Q2), que trata sobre el análisis del ciclo de vida de puentes mediante redes bayesianas y matemática difusa. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación DIMALIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
En la actualidad, reducir el impacto de la industria de la construcción sobre el medio ambiente es fundamental para lograr un desarrollo sostenible. Son muchos los que utilizan programas informáticos para evaluar el impacto ambiental de los puentes. Sin embargo, debido a la complejidad y la diversidad de los factores medioambientales de la industria de la construcción, resulta difícil actualizarlos y determinarlos con rapidez, lo que provoca la pérdida de datos en las bases de datos. La mayoría de los datos perdidos se estiman mediante simulación de Monte Carlo, lo que reduce significativamente la fiabilidad y la precisión de los resultados de la investigación. Este trabajo utiliza la teoría matemática difusa avanzada bayesiana para resolverlo. En la investigación, se establece una evaluación de la teoría matemática difusa bayesiana y un modelo de discriminación prioritaria de sensibilidad de varios niveles, y se definen los pesos y los grados de pertenencia de los factores de influencia para lograr una cobertura completa de los mismos. Con el apoyo de la modelización teórica, se evalúan exhaustivamente todos los factores que inciden en las distintas etapas del ciclo de vida de la estructura del puente. Los resultados muestran que la fabricación de materiales, el mantenimiento y el funcionamiento del puente siguen produciendo contaminación ambiental; la fuente principal de las emisiones supera el 53 % del total. El factor de impacto efectivo alcanza el 3,01. Al final del artículo, se establece un modelo de sensibilidad de «big data». Optimizando con estas técnicas, las emisiones contaminantes del tráfico se redujeron en 330 toneladas. Se confirma la eficacia y la practicidad del modelo de evaluación integral de la metodología propuesta para abordar los factores inciertos en la evaluación del desarrollo sostenible en el caso de los puentes. Los resultados de la investigación contribuyen a alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible en la industria de la construcción.
At present, reducing the construction industry’s environmental impact is key to achieving sustainable development. Countries worldwide are using software systems to bridge the gap in environmental impact assessment. However, due to the complexity and discreteness of ecological factors in the construction industry, they are difficult to update and determine quickly, and data is missing in the database. Most of the lost data is optimized by Monte Carlo simulation, which significantly reduces the reliability and accuracy of the research results. This paper uses advanced Bayesian fuzzy mathematics to solve this problem. In the research, a Bayesian fuzzy mathematics evaluation and a multi-level sensitivity-priority discrimination model are established, and the weights and membership degrees of influencing factors are defined to achieve comprehensive coverage. With support from theoretical modeling, software analysis, and fuzzy mathematics, the five stages’ influencing factors in the bridge structure’s life cycle are comprehensively evaluated. The results show that the bridge’s materials manufacturing, maintenance, and operations still cause environmental pollution; the primary source of emissions exceeds 53% of the total. The practical impact factor reaches 3.01. A big data sensitivity model was established at the end of the article. Significant data innovation and optimization analysis reduced traffic pollution emissions by 330 tonnes. Modeling the comprehensive research model clearly confirms the effectiveness and practicality of the Bayesian network fuzzy number comprehensive evaluation model in addressing uncertainty in evaluating the sustainable development of the construction industry. The research results have made important contributions to realizing the sustainable development goals of the construction industry.
Keywords:
Construction industry; environmental; impact factor; analysis; contribution
La adopción de los Objetivos de Desarrollo Sostenible en 2015 exige un cambio de paradigma en la concepción de las infraestructuras. La evaluación de los impactos derivados de las fases de construcción, servicio y cierre de una infraestructura está, por tanto, en el punto de mira de la comunidad investigadora. Dado que el sector de la construcción es uno de los principales estresores del medio ambiente, recientemente se ha prestado mucha atención al diseño estructural desde las perspectivas económicas y medioambientales. Sin embargo, para que una infraestructura sea sostenible, es necesario tener en cuenta también la dimensión social. La evaluación de los impactos sociales de los productos aún se encuentra en una fase muy inicial, por lo que la inclusión de los aspectos sociales en el proyecto de las estructuras suele pasarse por alto. En este estudio se comparan los resultados de la evaluación del ciclo de vida de siete alternativas de diseño de un puente en un entorno costero. Se aplican dos enfoques: el primero considera los aspectos económicos y medioambientales de cada diseño, y el segundo incluye varios impactos sociales desarrollados específicamente para la evaluación de infraestructuras. Estos impactos sociales consideran cuatro partes interesadas: los trabajadores, los consumidores, la comunidad local y la sociedad. Los resultados muestran que la inclusión de los aspectos sociales dará lugar a diferentes opciones preferidas en comparación con los enfoques bidimensionales convencionales. En este caso, el diseño con hormigón adicionado de humo de sílice obtiene un 11 % mayor rendimiento en términos de sostenibilidad que la mejor solución resultante de una evaluación convencional.
