¿Aguantará el tejado el próximo invierno? ¿Durante cuánto tiempo mantendrá este rascacielos su aislamiento para que no se dispare la factura del aire acondicionado? ¿Es hora de revisar los cables de ese puente atirantado o podremos esperar al año que viene?
El mantenimiento de los edificios y las infraestructuras es una actividad tan necesaria como costosa. España, por ejemplo, tiene un parque inmobiliario con una edad media de 45 años, según datos de la plataforma de venta y alquiler Idealista. Esto implica, entre otras cosas, que muchas viviendas tengan escasa eficiencia energética y que los propietarios tengan más riesgo de afrontar gastos y reformas imprevistas.
Poder anticipar el mantenimiento de los edificios sería de gran ayuda tanto para propietarios como para promotores y constructores. Y, para ello, nos hacen falta datos. Esa es la idea del proyecto de Sitowie, una startup francesa que ha sido premiada por el programa Women Start de Orange por haber desarrollado una inteligencia artificial de mantenimiento predictivo para edificios y construcciones.
Envejecimiento simulado en 3D
En Francia, como en España y en la mayor parte del mundo, no existen datos sobre cómo está envejeciendo cada construcción. “Además, seguimos con la tendencia de construir nuevos edificios que son cada vez más insostenibles a pesar de que el contexto global nos muestra que los recursos se están volviendo escasos”, señala Pauline Koch, arquitecta y CEO y fundadora de la startup.
Tras formarse en nuevas tecnologías y en la sostenibilidad de la construcción, Koch desarrolló su primer proyecto de investigación enfocado a entender mejor el envejecimiento de los edificios. Así, creó una herramienta para simular en 3D el envejecimiento de fachadas de hormigón armado en 3D que le permitió, entre otras cosas, comprender científicamente los detalles del impacto del viento y la radiación en la fachada de un edificio.
Esta solución se ha convertido en el núcleo del negocio de Sitowie. Apoyada en herramientas BIM (siglas en inglés de modelado de información de la construcción), la startup está logrando generalizar la simulación 3D del envejecimiento de los edificios, algo cada vez más demandado por los gestores de patrimonio inmobiliario.
“Los modelos 3D nos permiten crear una base de datos de propiedades, simular su envejecimiento y así optimizar los presupuestos de mantenimiento e inversión de los inmuebles del cliente. Gracias a esta nueva tecnología, estamos pasando de un enfoque curativo a uno predictivo”, explica Pauline Koch. “Los clientes ya no esperan a que aparezca un problema antes de solucionarlo. Las intervenciones se realizan con antelación, lo que tiene un impacto significativo en los presupuestos”.
Inteligencia artificial y mucha ciencia
El mantenimiento predictivo, apoyado en el avance de las tecnologías de inteligencia artificial, es cada vez más habitual en muchos sectores industriales. De acuerdo con las estimaciones de McKinsey, el mantenimiento predictivo permite un ahorro medio de entre el 18 y el 25 %, pero los costes de arreglar un desperfecto de urgencia en lugar de hacerlo de forma anticipada pueden llegar a ser 10 veces más elevados.
La herramienta desarrollada por Sitowie, que funciona como una plataforma de software-as-a-service (SaaS), saca partido a múltiples fuentes de datos, tecnología de inteligencia artificial y todo el conocimiento desarrollado hasta la fecha en los campos de la ciencia de materiales, la ingeniería civil o el análisis del ciclo de vida. Con todo ello, logra entender y modelar los procesos de degradación de las construcciones.
Para afinar en sus predicciones, el sistema utiliza los datos de los trabajos de mantenimiento que han sido llevados a cabo con anterioridad en el edificio, así como los datos generales de la estructura, desde su edad de construcción o el terreno en el que se ubica hasta los materiales empleados. A partir de esa información crea una base de datos estructurada con la que permite que la IA entienda y simule los procesos más probables de envejecimiento en cada elemento del edificio.
La plataforma no se queda ahí, sino que propone una estrategia de mantenimiento e inversión a medio plazo en la que integra otros parámetros como la huella de carbono de cada una de las operaciones. Partiendo de esos resultados, la compañía ofrece un abanico de servicios añadidos a sus clientes, como el suministro y la optimización de los planes de mantenimiento.
“Nuestro enfoque probabilístico proporciona un indicador fiable sobre cuándo ocurrirá un problema determinado en un edificio”, explica Pauline Koch. Esta información es clave para cualquier propietario, pero, en particular, para aquellos que gestionan un gran número de activos o grandes superficies construidas. Contar con una herramienta predictiva no solo permite reducir costes, sino que muestra una imagen financiera más sólida delante de los accionistas y los inversores.
De hecho, el del mantenimiento predictivo es un sector claramente al alza. Según un análisis reciente de Research and Markets, el mercado global del mantenimiento predictivo facturó cerca de 4000 millones de dólares en 2020. Durante los próximos cinco años, la valoración del negocio se triplicará hasta superar los 12 000 millones.
Por Juan F. Samaniego
Imágenes | Unsplash/Scott Blake, Tolu Olubode, Saad Salim
